従来のナレッジグラフRAGは埋め込みベクトルによる検索が主流であり，語彙的マッチングの欠如による検索漏れが懸念される．本稿では，ナレッジグラフ内の構造化データに対してBM25によるパス重み付けを行い，グラフ検索の精度を改善する手法を提案する．さらに，グラフ検索とBM25検索を統合するハイブリッド検索を行うことで，直接的な語彙マッチングによる更なる精度改善を実現する．評価実験の結果，提案手法は従来手法と比較して高い検索精度を達成し，その有効性が確認された．

近年，大規模言語モデル（LLM）に外部知識を与える手段としてRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）が広く用いられている．とりわけ，知識をエンティティと関係からなるグラフとして表現できるナレッジグラフ（KG）は，エンティティ間の関係を明示的に表現できるため，クエリに関連する根拠（文書・事実）を探索・整理しやすく，KGに基づくRAG（KG-RAG）が注目されている．一方で，KG-RAGの検索は，起点ノードの同定，重要パスの探索，チャンク選定といった各段階で埋め込みベクトルに基づく類似度計算に依存する設計が一般的である．しかし，ベクトル検索に偏った検索では，固有名詞や専門用語などに対する語彙的マッチングの観点が不足し[1]，必要なノードやパスが候補から漏れる可能性がある．特に，厳密な一致が求められる製品名や人名などの固有名詞を含むクエリにおいては，意味的な類似性だけでは捉えきれず，検索精度の低下が顕著となり，結果として十分な回答生成が困難になるという報告もある[1,2,3]．そこで本研究では，KGに保存された構造化データあるいはチャンクに対し，BM25を用いた語彙的マッチングによるスコアリングを導入し，グラフ検索の精度を改善する手法を提案する．具体的には，クエリとパスの語彙的整合性に基づいてパスへ重み付けを行い，探索・ランキングに反映させることで，ベクトル表現のみでは拾いにくい関連候補を上位に押し上げる．さらに，提案するグラフ検索とBM25検索の結果を統合するハイブリッド検索を行うことで，より強化された検索を実現する．実験の結果，提案するBM25によるパス重み付けは従来のKG-RAGに対して検索精度を向上させ，ハイブリッド検索により更なる改善が得られることを確認した．