AI技術の進化が目覚ましい現代において、どのようにデータを活用し、ビジネスや社会の課題を解決していくかは、多くの企業や技術者にとって重要なテーマとなっています。
2026年1月14日、株式会社インプレスは、グラフデータベース（グラフDB）と生成AIの連携に焦点を当てた新刊『グラフDB実践入門 生成AI連携による課題解決』を発行しました。この書籍は、最新の技術知見を発信する「技術の泉シリーズ」の一環として登場し、データ処理や分析の新たな可能性を探る一冊です。
グラフDBとは？データ間の「つながり」を可視化するデータベース
AI初心者の方にとって、「グラフDB」という言葉は聞き慣れないかもしれません。しかし、これは現代のデータ活用において非常に強力なツールです。
グラフDBは、データを「ノード（点）」と「エッジ（線）」というシンプルな要素で表現するデータベースの一種です。ノードは「人」「商品」「場所」といった個々のデータを表し、エッジはそれらのノード間の「関係性」（例：「〇〇さんが△△さんをフォローしている」「この商品はあのカテゴリに属する」）を表します。まるで人間関係図や地図のように、データとそのつながりを直感的に表現・管理できるのが特徴です。
従来のデータベース（リレーショナルデータベース、RDBなど）が表形式でデータを管理するのに対し、グラフDBはデータ間の複雑な関係性を効率的に表現し、高速にクエリ（問い合わせ）を実行できる点で優れています。これにより、ソーシャルネットワークの分析、推薦システムの構築、不正検知、サプライチェーンの最適化など、多岐にわたる分野でその真価を発揮します。
生成AIとは？新しいコンテンツを生み出すAI技術
もう一つの主役である「生成AI」は、近年その能力が飛躍的に向上し、大きな注目を集めています。生成AIとは、学習したデータに基づいて、人間が作成するような新しいテキスト、画像、音声、コードなどを「生成」できる人工知能のことです。
例えば、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、与えられたプロンプト（指示）に応じて、自然な文章を作成したり、質問に答えたり、要約したりすることができます。画像生成AIであれば、テキストの指示から全く新しい画像を創り出すことが可能です。これらのAIは、膨大なデータを学習することで、そのデータに含まれるパターンや構造を理解し、それを元に新たな情報を生み出す能力を持っています。
生成AIは、コンテンツ作成の自動化、情報検索の高度化、アイデア出しの支援など、さまざまな場面での活用が期待されています。
グラフDBと生成AIの連携がなぜ重要なのか？
それぞれ強力なツールであるグラフDBと生成AIですが、これらを組み合わせることで、単独ではなし得ない新たな価値を生み出すことができます。特に、生成AIが抱える課題をグラフDBが補完する形で、その連携の重要性が高まっています。
生成AI、特に大規模言語モデルは、時に事実に基づかない情報（「ハルシネーション」と呼ばれる現象）を生成してしまうことがあります。これは、学習データに含まれる曖昧さや偏り、あるいは文脈の誤解釈などが原因で起こります。
ここでグラフDBが活躍します。グラフDBは、データ間の正確な関係性や事実に基づいた知識を構造的に保持しています。このグラフDBに格納された信頼性の高い情報を生成AIに提供することで、AIがより正確で信頼できる情報を生成できるようになります。この技術は「RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）」として知られ、グラフDBを知識ベースとして利用することで、生成AIの回答精度を大幅に向上させることが可能です。
さらに、複雑に絡み合ったデータの中から、人間では見つけにくいような隠れたパターンや関係性をグラフDBで抽出し、それを生成AIが分析・解釈することで、より深い洞察や新たな課題解決策を発見できる可能性も広がります。例えば、顧客の行動履歴や商品間の関連性をグラフDBで分析し、その結果を生成AIが解釈して、個々の顧客に最適化されたレコメンデーションメッセージを自動生成するといった応用が考えられます。
『グラフDB実践入門 生成AI連携による課題解決』の魅力と内容
本書『グラフDB実践入門 生成AI連携による課題解決』は、まさにこのグラフDBと生成AIの融合を通じて、顧客の課題解決に向けた新たな武器を提供することを目指しています。
基礎から実践までを幅広くカバー
本書は、グラフDBの基本的な概念から始まり、データ分析における実践的な手法までを幅広くカバーしています。AI初心者の方でも、グラフDBがどのようなもので、どのように役立つのかを段階的に理解できるよう構成されています。
具体的な活用事例で学ぶ生成AIとの連携
特に注目すべきは、GitHub CopilotやJupyter Notebookといった具体的なツールを活用した事例を通じて、読者が生成AIとの連携方法を実践的に学べる点です。
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GitHub Copilot: AIによるコード生成支援ツール。グラフDBのクエリ作成やデータ処理スクリプトの記述において、Copilotがいかに開発効率を高めるかを学ぶことができます。
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Jupyter Notebook: データ分析や可視化に広く使われる対話型環境。グラフDBからデータを抽出し、Jupyter Notebook上で生成AIと連携させながら分析を進める具体的なワークフローが紹介されます。
また、GraphRAGのような最新技術についても触れ、それが実際にどのように活用できるのかが示されています。これにより、ただ知識を得るだけでなく、実際に手を動かしながら技術を習得できる構成となっています。
書籍の目次から見る詳細な内容
書籍の目次は、その内容の深さと広さを示しています。
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第1章 グラフDBについて: グラフDBの基本的な概念、RDBとの違い、なぜ今グラフDBが注目されるのかといった基礎知識を解説します。
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第2章 グラフDBの使い所: グラフDBがどのような分野で有効活用できるのか、具体的なユースケース（SNS、レコメンデーション、不正検知、知識グラフなど）を通じて理解を深めます。
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第3章 グラフDBのクエリ: グラフDBを操作するための問い合わせ言語（クエリ言語）の基本を学びます。データ検索や更新の基礎が網羅されています。
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第4章 筆者が紹介するグラフDBソフトウェア: Neo4jなどの代表的なグラフDBソフトウェアが紹介され、それぞれの特徴や選定のポイントが解説されます。
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第5章 Cypherクエリで操作: グラフDBの代表的なクエリ言語であるCypherに焦点を当て、実践的なクエリの書き方やデータ操作の手法を習得します。
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第6章 Jupyter Notebook: データ分析の定番ツールであるJupyter Notebookの導入から基本的な使い方、グラフDBとの連携方法までを解説します。
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第7章 生成AI機能との組み合わせ: 生成AIのAPIをグラフDBと連携させる方法、プロンプトエンジニアリングの基礎、生成AIをデータ分析に活用する具体的なアプローチが紹介されます。
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第8章 SQL/PGQ: グラフDBの標準クエリ言語の動向として、SQL/PGQ（Property Graph Query Language）に触れ、今後のグラフDB技術の発展を見据えた内容が含まれています。
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第9章 グラフDBとJupyterと生成AI: これまで学んだグラフDB、Jupyter Notebook、生成AIの全てを統合し、実際の課題解決に向けた実践的なワークフローを構築する方法が解説されます。
本書は、これからのデータ処理や分析の手法を学ぶ上で、非常に役立つ内容が満載であり、AI時代を生きる技術者にとって必携の一冊と言えるでしょう。
著者紹介：石川 英伸氏の多様なキャリアと専門性
著者の石川 英伸氏は、インフラエンジニアから情報システム部門の責任者、さらにはデータ分析基盤の運用保守、PM、コンサルタントへと、多様なキャリアを歩んできた経験豊富な技術者です。特に、OSS（オープンソースソフトウェア）の検証を好むという背景から、常に最新技術への探求心を持ち続けています。
近年は生成AIとグラフDBの組み合わせに大きな可能性を見出し、これらの技術を活かしてどのようなことができるのかを検証し、その知見を広く紹介しています。その実践的な経験と深い洞察が、本書の内容に説得力と実用性をもたらしています。
「技術の泉シリーズ」とNextPublishingについて
技術者の「知の結晶」を届ける「技術の泉シリーズ」
本書は、インプレスが展開する「技術の泉シリーズ」の一冊です。このシリーズは2017年に創刊され、技術者の知見のアウトプットである技術同人誌を底本として商業書籍化することを特徴としています。
技術書典や技術書同人誌博覧会といった即売会、勉強会などで頒布された優れた技術同人誌を、より多くの読者に届けることを目的としています。これにより、技術同人誌の普及と発展に貢献するとともに、エンジニアの「知の結晶」を広く社会に流通させる役割を担っています。
スピーディーで持続可能な出版モデル「NextPublishing」
「技術の泉シリーズ」を支えるのが、インプレスNextPublishingです。これは、株式会社インプレスR&Dが開発したデジタルファースト型の出版モデル（またはメソッド）の名称です。
NextPublishingは、電子書籍と印刷書籍の同時制作、そしてプリント・オン・デマンド（POD）による1冊からの印刷製本を可能にすることで、伝統的な出版が抱える「品切れ」や「返品」といった課題を解決しています。これにより、技術の急速な変化に追従しつつ、返品や品切れのないサスティナブル（持続可能）な出版モデルを実現しています。
このモデルは、経済的に困難だった多品種少部数の出版を可能にし、優秀な個人や組織が持つ多様な知見が、よりスピーディーかつ持続可能な形で世の中に流通することを目指しています。
書籍の購入方法
『グラフDB実践入門 生成AI連携による課題解決』は、電子書籍版と印刷書籍版の両方で提供されます。
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書籍の詳細情報はこちら
https://nextpublishing.jp/isbn/9784295604174 -
小売希望価格
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電子書籍版：1,800円（税別）
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印刷書籍版：2,000円（税別）
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販売ストア
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電子書籍：Amazon Kindleストア、楽天koboイーブックストア、Apple Books、紀伊國屋書店 Kinoppy、Google Play Store、honto電子書籍ストア、Sony Reader Store、BookLive!、BOOK☆WALKER、BOOK TECH
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印刷書籍：Amazon.co.jp、および全国の一般書店
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各ストアでの販売は準備が整いしだい開始されます。最新の技術を学び、AI時代をリードしたい方は、ぜひ本書を手に取ってみてください。
まとめ：グラフDBと生成AIで切り拓く未来のデータ活用
『グラフDB実践入門 生成AI連携による課題解決』は、グラフDBと生成AIという二つの強力な技術を組み合わせることで、複雑なデータから新たな価値を創造し、現実世界の課題を解決するための道筋を示す一冊です。AI初心者の方でも理解しやすいように、基礎から丁寧に解説されており、具体的なツールの活用方法を通じて実践的なスキルを身につけることができます。
データとAIの連携は、今後ますます重要になる分野です。本書を通じて、その最前線の知識と技術を習得し、未来のデータ活用をリードする一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。この書籍が、皆さんのキャリアやビジネスにおける新たな可能性を開くきっかけとなることを期待します。
