Agentic Graph RAG MCPのススメ — Graph RAGは「単発」ではなく「対話」になった

概要

AIエージェントがMCPを介してグラフ構造を多段的に探索する「Agentic Graph RAG」の設計思想と、社内での具体的な実装パターンについて解説した記事。

詳細内容

従来のGraph RAGが計算コストや精度の制約から「単発検索・事前要約」を前提としていたのに対し、AIエージェントとMCP（Model Context Protocol）が普及した現代における新しい設計論を提唱しています。筆者は、AIが自律的にツールを呼び出すAgenticなループを前提に、人間が設計した決定的なグラフ構造を「地図」として渡し、AIがその都度必要な情報を取得するアプローチの有効性を説いています。具体的には、ツールの返却値をAI向けの「次の一手」のガイド（runbook）として設計し、探索・詳細取得・関係走査の3ステップに分けることで、ハルシネーションを抑えつつ複雑なドメイン知識の活用を可能にしています。airCloset社内でのDB GraphやBiz Graphなどの事例を通じ、ドメイン知識をグラフ化することの重要性を強調しています。

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