ナレッジグラフツール：ノート・データ・AIに合うのはどれ？

ナレッジグラフのソフトウェアには、リンクを可視化するノートアプリ、数百万の関係を横断して質問に答えるデータベース、ネットワーク分析用のデスクトップツール、文書をグラフに変換するAIパイプライン、AIエージェント向けのメモリサーバーなど、大きく異なる製品が含まれます。そのため、考えるべきなのは「どのツールが最も優れているか」ではなく、「何をしたいか」です。以下では、18のツールを用途別に分類し、ライセンス、無料で使える選択肢、価格、コードを書く必要の有無を、すべて同じ日に確認してまとめています。その後に、ツールを選ぶための5つの質問と、自分のデータでツールを試す3つの方法を紹介します。

ナレッジグラフツールでできる5つのこと

ナレッジグラフは、物事をノードとして、それらの間の名前の付いた関係をエッジとして保存します。これにより、人もソフトウェアも、テキスト内を検索する代わりにつながりをたどれます。このガイドには、クリックして操作できる小さなグラフも用意しています。ツールによって、作業のどの部分を担うかが異なります。

1. ノートのつながりを可視化。 ノートやページ、アイデアの間にすでに作成したリンクを可視化し、何が中心にあり、何が孤立しているのかを確認できます。Obsidian、Logseq、Anytype、InfraNodus、Kumu、Notion向けのIVGraphがあります。詳しくはノート向けツールをご覧ください。
2. 保存してクエリで検索。 レコードをデータベースに読み込み、「この仕入先の部品を使った製品を購入した顧客は？」など、複数のリンクをたどる質問ができます。Neo4j、Memgraph、FalkorDB、GraphDB、Amazon Neptuneがあります。詳しくはグラフデータベースをご覧ください。
3. 可視化して分析。 既存のネットワークを図示し、クラスターやハブを見つけ、誰が中心に位置するかを測定できます。Gephi、Cytoscape、yEd、Neo4j Bloomがあります。詳しくは可視化ツールをご覧ください。
4. AIでテキストからグラフを作成。 言語モデルを使って、文書からエンティティとその関係を抽出できます。Neo4j LLM Knowledge Graph Builder、Microsoft GraphRAG、LightRAGがあります。詳しくはAIグラフ作成ツールをご覧ください。
5. エージェントの記憶に活用。 AIエージェントにグラフを持たせ、事実を保存し、後のセッションで読み出せるようにします。MCP memory server、Graphiti、mem0があります。詳しくはエージェントのメモリをご覧ください。

役割には重なる部分があります。Neo4jはグラフを保存し、視覚的に探索できるツールを備えています。一方、LightRAGはテキストからグラフを構築し、閲覧できるようにします。最も必要な用途に合わせて選びましょう。

ナレッジグラフツール早見表

全体的な傾向として、ノートツールは低コストで、コードを書く必要もありません。データベースやAIパイプラインは無料でダウンロードできることが多いものの、クエリの記述やPythonの使用が必要で、ホスティングやモデルの呼び出しには費用がかかります。

オープンソースのナレッジグラフツール

これらのプロジェクトは、Open Source Initiativeが承認したライセンスを使用しています。

• ノート：Logseq (AGPL-3.0)。
• データベース：Neo4j Community Edition (GPLv3) と、SQL、Cypher、Gremlinのクエリに対応するマルチモデルデータベースのArcadeDB (Apache 2.0)。
• 可視化：GephiとGephi Lite (GPL-3.0)、Cytoscape (LGPL-2.1)、開発者向けのCytoscape.jsとsigma.js (MIT)。
• AI構築ツール：Neo4j LLM Knowledge Graph Builder (Apache 2.0)、Microsoft GraphRAGとLightRAG (MIT)。
• エージェントのメモリ：Graphiti (Apache 2.0) とMCPメモリサーバー。MCPメモリサーバーのプロジェクトでは、コードのライセンスをMITからApache 2.0へ移行中です。

MemgraphとFalkorDBはオープンソースをうたっていますが、採用しているのはBusiness Source License 1.1とServer Side Public Licenseです。また、Anytypeは独自のAny Source Available Licenseを採用しています。コードの閲覧と実行は可能ですが、これらを使って商用サービスを構築する前に、ライセンスを確認してください。もう1つ注意点があります。古い一覧記事では今も推奨されている組み込み型グラフデータベースのKùzuは、2025年10月10日にアーカイブされており、Graphitiでも現在、Kùzuドライバーは非推奨とされています。新たな開発には使わないでください。

ノートに活用できる個人向けナレッジグラフツール

個人用ナレッジグラフとは、ノート、人、プロジェクト、情報源、アイデアなど、自分の持つ情報を、自分で作ったリンクでつないだものです。多くの人にとって、ナレッジグラフに適したアプリは、すでに使っているノートアプリです。ただし、リンクをグラフとして表示できることが条件です。アプリごとの主な違いは、何をリンクとして扱うかにあります。

Obsidianのグラフビュー

Obsidianは、ノートをローカルフォルダにMarkdownファイルとして保存します。グラフビューも標準搭載されており、各ノートがノード、各内部リンクが線で表示されます。グローバルグラフではvault（保管庫）全体を表示します。ローカルグラフでは、読んでいるノートの周辺にあるノートを表示し、スライダーで表示する階層の深さを調整できます。グループ機能では、path:Projectsやtag:#bookなどの検索クエリに応じてノートを色分けできます。アプリは業務利用も含めて無料です。Syncは年間払いで、ユーザー1人あたり月額$4です。当サイトのObsidianグラフビューガイドでは、すべての設定を解説しています。ローカルファイルを使って一人で文章を書く方に向いています。

Logseq

Logseqは、日々のジャーナルを中心に構成された、無料のオープンソースのアウトライナー（AGPL-3.0）です。グラフでつながるのはブロックではなくページです。ジャーナルのエントリーで2つのページに言及すると、両方がその日のページにつながりますが、互いにはつながりません。ノートをMarkdownファイルではなくデータベースに保存するLogseq 2.0は、現在ベータ版です。バージョン2.0.2は2026年10月7日にリリースされました。同じカテゴリーのほかのアプリについては、Obsidianの代替アプリをご覧ください。

Anytype

Anytypeはデータをデバイス上に保存し、すべてを、ノート、タスク、人物などのタイプを持つオブジェクトとして扱います。グラフでは各オブジェクトがノードになり、本文中のリンク、他のオブジェクトを参照するプロパティ、バックリンクによって線でつながります。オブジェクトのタイプで絞り込むこともできます。コードはAny Source Available Licenseのもとで公開されています。無料プランには同期用のリモートストレージ100 MBが含まれ、Plusは月額$4です。Notionとの比較はこちら：AnytypeとNotionの比較。

InfraNodus

InfraNodusは、リンクではなくテキストそのものからグラフを作成します。テキスト内で一緒に登場する概念同士がつながります。そのうえで、トピックごとのクラスター、それらを結びつける概念、クラスター間の隔たりを表示し、AIがその隔たりを埋める可能性のある研究上の問いを提案します。テキスト、ファイル、ウェブ上の情報源に対応し、Obsidianプラグイン（InfraNodus AI Graph View）としても、エージェント向けのMCPサーバー経由でも利用できます。無料プランには3つのグラフが含まれます。有料プランは年払いで月額€12からで、14日間のトライアルがあります。ノートがどのような内容を扱っていて、何が抜けているのかを把握するのに役立ちます。

Kumu

Kumuは、手作業で描いたり、スプレッドシートから取り込んだりした関係図を、装飾やフィルター、クラスタリングで見やすく整理できるウェブアプリです。公開プロジェクトは無料で、非公開プロジェクトは1件につき月額$9です。非公開のノートよりも、共有する関係図に向いています。

Notion向けIVGraph

Notionにはグラフビューが標準搭載されていません。その不足を補うために開発したのがIVGraphです。私たち自身の製品ですので、その点を踏まえてこのカードの内容をご判断ください。Notionでログインして読み取り専用のアクセスを許可すると、IVGraphがワークスペースをインタラクティブな3Dグラフとして描画します。ページとデータベースがノードに、メンション、バックリンク、データベース間のリレーション、親ページがリンクになります。3D、球体、放射状、平面のビューを切り替えたり、ページを検索して結果をデータベース別に表示したり、PageRankでページを重要度順に順位付けしたりできます。どこからもリンクされていないページを見つけることも、スタイルルールでページの色やサイズを変えたり非表示にしたりすることもできます。ProプランとMaxプランでは、読み取り専用のAIエージェント向けAPIを通じて、Claudeや独自のスクリプトでワークスペースを検索し、ページを読み取り、リンクをたどれます。

このアプリはNotion専用です。Obsidianのvault（保管庫）をグラフ化するには、別途提供している無料ツールObsidian Graph Onlineをご利用ください。ブラウザー上でグラフを描画できます。IVGraphはCSVやRDFのインポートには対応しておらず、データベースでもクエリ言語でもありません。Freeプランでは最大500ノードを利用できます。Plusは月額$5で3,000ノード、Proは月額$10で10,000ノードとAPIを利用でき、Proは$1.99で1週間お試しいただけます。Notion単体でできることについては、Notionにグラフビューはある？をご覧ください。

グラフデータベース：ナレッジグラフの保存とクエリの実行

ナレッジグラフデータベースが真価を発揮するのは、データを眺めるだけでなく、問いへの答えを得たいときです。たとえば、このサービスに依存しているものは何か、あるいは、フラグが付いたアカウントと共通のデバイスを通じてつながっている顧客は誰か、といった問いです。データをノードと関係としてモデル化し、読み込んだうえで、CypherやSPARQLなどの言語でクエリを実行します。ここで紹介する選択肢は、いずれもクエリやコードを扱える人の利用を前提としています。

Neo4j

Neo4jはプロパティグラフを保存し、Cypherでクエリを実行します。Neo4jはCypherをGQL準拠と説明しています。Community EditionはGPLv3のオープンソースで、自分のサーバーで無料で運用できます。クラウド版のAuraDB Freeは支払い方法の登録が不要で、ノード数とリレーションシップ数に上限があります。AuraDB Professionalは1 GB・時間あたり$0.09からで、最小構成は1 GBです。1 GBのインスタンスを1か月利用すると、およそ$66になります。以下で紹介するBloomとLLM Knowledge Graph BuilderもNeo4jが提供しています。

Memgraph

Memgraphはグラフをメモリ上に保持し、永続化のためにディスクへ書き込みます。Cypherにも対応しています。無料のCommunity Editionにも、レプリケーション、ベクトル検索、Kafka・Pulsar・Redpanda用のストリームコネクター、グラフアルゴリズムライブラリのMAGEが含まれています。コードのライセンスはBusiness Source License 1.1で、ビジュアルインターフェースとしてMemgraph Labが用意されています。Enterpriseの料金は、メモリ容量に基づく見積もり制です。ストリームとして届くデータをすぐにクエリする必要がある場合に適しています。

FalkorDB

FalkorDBはRedisを基盤とし、GraphBLASライブラリを使ってグラフを疎行列として保存します。クエリにはopenCypherを使います。GraphRAGとエージェントのメモリを想定しており、独自のGraphRAG SDKを備え、Graphitiが対応するデータベースの一つでもあります。Dockerコマンド一つで、ブラウザから操作できるデータベースを自分のマシン上で起動できます。コードのライセンスはServer Side Public Licenseです。クラウド版には無料枠があり、有料プランは1 GBで月額$73からです。

GraphDB

GraphDBはRDFデータベースです。データは主語・述語・目的語のトリプルとして保存され、SPARQLでクエリを実行できます。また、RDFSおよびOWL 2 RL・QLのルールセットを使い、オントロジーから新たな事実を推論できます。開発元はOntotextです。2024年にOntotextとSemantic Web Companyが合併してGraphwiseとなり、現在は同社が販売しています。GraphDB FreeはCPUコア1つで動作し、バージョン11以降はメールで送付される無料のライセンスキーが必要です。Enterprise Editionの価格はお問い合わせください。

Amazon NeptuneとStardog

Amazon Neptuneは、Gremlin、openCypher、SPARQLに対応したAWSのマネージド型グラフデータベースで、プロパティグラフやRDFデータを保存できます。新規ユーザーは小規模なインスタンスで30日間の無料トライアルを利用でき、その後は従量課金となります。すでにAWSを利用しているチームに適しています。RDFベースの企業向けプラットフォームであるStardogは、Stardog Freeを提供しています。商用利用は可能ですが、オープンソースではなく、毎年の更新が必要です。高可用性やバックアップには対応していません。

プロパティグラフかRDFか？

プロパティグラフ（Neo4j、Memgraph、FalkorDB）は、ノードとそれらの関係を保存し、どちらにもプロパティを持たせます。知りたいことに合わせてモデルを設計できるため、アプリケーションやGraphRAGのバックエンドに適しています。RDF（GraphDB、Stardog）はグローバル識別子を使ってトリプルを保存するため、異なるソースのデータや共通の語彙をより簡単に統合できます。また、オントロジーによって、明示的に記述していない事実をデータベースが推論できます。アプリやAIバックエンドを開発するなら、まずはプロパティグラフから始めましょう。チームや組織をまたいでデータをつなげたり、リンクトデータを公開したりするなら、RDFを検討しましょう。ガイドでは、トリプル、スキーマ、オントロジーについて解説しています。

ナレッジグラフの可視化：グラフを探索・分析

可視化ツールは、ファイルやリンクをまとめたスプレッドシート、データベースとしてすでに存在するグラフを取り込み、クラスターやハブ、グループ同士をつなぐノードといった構造を見えるようにします。構造を数値で分析できるツールもあります。ただし、質の悪いデータは、きれいに可視化しても質の悪いデータのままです。

GephiとGephi Lite

Gephiは、ネットワークを視覚的に分析するための無料のオープンソース（GPL）デスクトップアプリです。コミュニティ検出、中心性の算出、クラスタリングのアルゴリズム、ForceAtlas2などのレイアウト、データ編集用のスプレッドシートビューを備え、PNG、PDF、SVGへのエクスポートに対応しています。2026年5月にリリースされたバージョン0.11では、パフォーマンスが大幅に向上しました。0.11.3は2026年9月6日にリリースされました。Gephi Liteは、より軽量なウェブ版です。インストール不要でブラウザー上で動作し、sigma.jsライブラリを基盤としています。

Cytoscape

Cytoscapeは、ネットワーク分析のためのオープンソース（LGPL）のJavaデスクトップアプリです。2003年に生体分子の相互作用ネットワークを扱うツールとして誕生し、現在はバイオインフォマティクス、ソーシャルネットワーク分析、セマンティックウェブに対応するアプリが揃っています。バージョン3.10.5は2026年9月29日にリリースされました。姉妹プロジェクトのCytoscape.js（MIT）は、ウェブアプリにグラフを組み込むためのライブラリです。

yEd

yEdは、yWorksが提供する無料のデスクトップ用作図ツールです。商用でも無料で利用できますが、オープンソースではありません。強みは自動レイアウトです。ExcelシートやXMLからノードとエッジを読み込むと、レイアウトアルゴリズムが大規模な図でも配置を整えます。現行バージョンは3.25.1で、yEd Liveはブラウザーで動作します。分析ではなく、見やすい図の作成に適しています。

Neo4j Bloom

Neo4jに保存したグラフは、Bloomを使えば、Cypherを書かない人でも探索できます。自然言語に近いフレーズで検索し、隣接ノードを展開して、レコードの確認や編集ができます。BloomはAuraコンソールの一部です。このコンソールでは、Neo4jがAuraDB Freeですべてのグラフツールにアクセスできることを案内しています。Bloomはスタンドアロンのアプリとしても提供されています。

大規模なグラフや調査に対応する商用ツール

• Graphistryは、GPUで非常に大規模なグラフを描画し、PyGraphistryを通じてPythonノートブックから利用できます。Graphistry Hubには無料プランがあります。Professionalは年払いで月額$83、月払いで月額$100です。
• Cambridge IntelligenceのKeyLinesとReGraphは、自社製品にグラフの可視化機能を組み込むための商用JavaScript SDKおよびReact SDKです。試用には申し込みが必要です。
• Linkurious Enterpriseは、グラフデータベース上で動作する調査チーム向けの製品で、検索機能、ノーコードのクエリビルダー、共同作業機能を備えています。クラウド版は30日間の試用後、1ユーザーあたり月額€490です。

開発者向け：グラフ可視化ライブラリ

ご自身のアプリにグラフを組み込むには、アプリケーションではなくライブラリを使用します。

• Cytoscape.js (MIT): グラフ理論と可視化の機能を1つにまとめたライブラリで、レイアウト用の拡張機能も豊富です。
• sigma.js (MIT): 数千のノードやエッジを持つグラフをWebGLで描画します。現在のバージョンは4です。
• D3 (ISC): 力学シミュレーションなど、描画を完全にカスタマイズするための低レベルの構成要素を提供します。
• 3d-force-graph (MIT): Three.jsとWebGLを使った3Dの力指向グラフです。IVGraphの3Dビューはこれを基盤にしています。

AIでテキストからナレッジグラフを作成

ナレッジグラフ構築ツールは、文書を読み取り、言語モデルを使って人物、製品、概念などのエンティティと、それらの間の関係を抽出します。結果はグラフとして保存され、クエリで検索したり、チャットボットに渡したりできます。出力は下書きとして扱ってください。モデルは、名前が同じ別々のものを一つにまとめてしまったり、関係を見落としたり、同じ関係に異なる名前を付けたりすることがあります。結果を信頼して使う前に、一部を手作業で確認してください。グラフによる検索が通常のベクトル検索より優れているのはどのような場合かについては、GraphRAGの解説記事をご覧ください。

Neo4j LLMナレッジグラフビルダー

LLM Knowledge Graph Builderなら、自分のファイルでこのアイデアを手軽に試せます。Neo4j Labsが提供するオンラインアプリで、Neo4jデータベースに接続し、PDF、文書、ウェブページ、YouTubeの文字起こしを追加してモデルを選ぶと、2つの層が構築されます。一方の層には、チャンクに分割された文書とその埋め込みベクトルが格納されます。もう一方にはエンティティとその関係が格納され、それぞれが抽出元のチャンクにリンクされます。その後、構築したグラフについてチャットで質問したり、Bloomで開いたりできます。Neo4jによると、長い英語のテキストで最もよく機能し、スプレッドシート、画像、スライドではそれほどうまく機能しません。また、ノードと関係の種類を定義すると、よりよい結果が得られます。コードはApache 2.0ライセンスで公開されており、バージョン0.8.7は2026年7月にリリースされました。Docker Composeを使えばローカルで実行できます。

Microsoft GraphRAG

Microsoft GraphRAG（MITライセンス、2026年10月8日公開のバージョン3.3.0）は、エンティティとその関係を抽出し、それらをコミュニティにまとめて要約を作成するPythonパイプラインです。特定のエンティティについてだけでなく、コレクション全体についての質問にも回答できます。READMEでは、インデックス作成に高額な費用がかかる可能性があると注意を促し、データに合わせてプロンプトを調整することを推奨しています。また、このコードはデモ用であり、Microsoftが公式にサポートする製品ではないと説明されています。まずは少量のサンプルから始め、モデルの利用料金に注意してください。

LightRAG

LightRAG（MITライセンス、2026年9月2日リリースのバージョン1.5.7）は、EMNLP 2025で発表された研究プロジェクトです。ドキュメントから検索用のグラフインデックスを構築します。サーバーと、ドキュメントの追加、質問、グラフの閲覧ができるウェブインターフェースを備え、データはNeo4j、PostgreSQL、MongoDB、OpenSearchに保存できます。インターフェース付きのGraphRAGをすぐに使いたい場合に適しています。

Graphifyはコードグラフであり、Notion向けのツールではありません。 Notionのグラフを期待してGraphifyの代替ツールを検索した方へ。2026年現在、その名前の検索結果に出てくるのは、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI向けのオープンソース（Apache 2.0）スキルであるGraphifyに関する情報です。コードベースを、そのドキュメント、SQLスキーマ、PDFとともに、コーディングエージェントがクエリを実行できるナレッジグラフに変換します。

AIエージェントのためのグラフメモリ

AIエージェントは、学習した内容を保存する仕組みがなければ、セッションが終わるたびにすべてを忘れてしまいます。グラフメモリは、学習した内容をエンティティと関係として保存します。これにより、エージェントは過去のチャットを読み返す代わりに、人物を検索し、リンクをたどってその人のプロジェクトや意思決定を確認できます。ほとんどの環境には、3つの選択肢で対応できます。当サイトのClaude Codeのメモリガイドでは、CLAUDE.mdと併用する際の各選択肢の位置づけを解説しています。

MCPメモリサーバー

Model Context Protocolプロジェクトのメモリサーバー（@modelcontextprotocol/server-memory、2026年10月19日公開のバージョン2.0.0）は、小規模なナレッジグラフをローカルファイルに保存します。グラフを構成するのは、名前・種類・観察情報を持つエンティティと、works_atのように能動態で名前を付けた有向の関係です。Claudeやその他のMCPクライアントは、create_entitiesからsearch_nodesまでの9つのツールを使って、このグラフを読み書きします。検索は意味ではなく単語の一致に基づきます。無料で利用でき、自分のコンピューター上で動作し、チームでの利用よりも個人用アシスタントに適しています。

Graphiti

Graphiti（Apache 2.0、2026年10月20日公開のバージョン0.31.2）は、時間情報を扱うグラフを構築します。すべての事実に有効期間が設定されるため、何かが変わると古い事実は削除されずに無効としてマークされ、任意の時点で何が真実だったのかを問い合わせることができます。各事実には、情報源となったメッセージ、ドキュメント、レコードへのリンクが付いています。利用にはグラフデータベース（Neo4j、FalkorDB、Amazon Neptuneのいずれか）と、構造化出力に対応したモデルが必要です。デフォルトはOpenAIです。リポジトリには参照実装となるMCPサーバーが含まれていますが、そのREADMEでは認証機能がないと警告されているため、信頼できないネットワーク上には公開しないでください。Graphitiの開発元であるZepは、Graphitiを基盤とした企業向けのマネージドサービスを販売しています。

mem0

mem0（Apache 2.0）は、エージェント向けのメモリレイヤーです。会話から短い記憶を抽出し、後から関連する記憶を取り出します。記憶に登場する人物・場所・概念を通じて記憶同士をつなぐグラフメモリは、ホスティング型のMem0 Platform上で動作し、料金ページではCustomプランに記載されています。無料プランでは、最初の30日間は月に10,000件の追加と1,000件の検索が可能で、その後はご自身のモデルキーを使うことで、月に50,000件の追加と10,000件の検索が可能になります。

エージェントに必要な知識がすでにNotionにあるなら、別のメモリはまったく必要ないかもしれません。ProとMaxで利用できるIVGraphの読み取り専用APIを使えば、エージェントがワークスペースを検索し、ページをMarkdownとして読み取り、そのリンクをたどれます。

5つの質問でわかる選び方

各回答は、上記のいずれかのセクションを参照しています。

1. 扱うデータは何ですか？ 自分で書くノートなら、グラフ機能付きのノートアプリです（ノート）。収集したドキュメントなら、AI構築ツールです（AI）。スプレッドシートやシステムのレコードなら、グラフデータベースです（データベース）。
2. 目で見て調べますか？質問しますか？ クラスターやハブ、孤立したノードを探すには、ノートアプリや可視化ツールが必要です。「誰と誰が、何を介してつながっているのか？」と質問するには、データベースとクエリ言語が必要です。
3. 個人で使いますか？チームで使いますか？ 個人なら、Obsidian、Logseq、Anytype、Gephiです。チームなら、マップを共有できるKumu、またはAuraDBやNeptuneなどのホスティング型データベースにBloomやLinkuriousを組み合わせます。
4. クラウドで使いますか？手元のパソコンで使いますか？ 手元のパソコンなら、Obsidian、Logseq、Anytype、Gephi、Cytoscape、yEd、Neo4j Community Edition、Docker上のFalkorDB、MCPメモリサーバーです。クラウドなら、InfraNodus、Kumu、IVGraph、AuraDB、Neptune、Mem0 Platformです。モデル提供元にテキストを送るツールは、どれもその提供元にあなたのデータも送信します。
5. コードを書きますか？ 書かないなら、ノートアプリ、InfraNodus、Kumu、IVGraph、Gephi、yEd、LLM Knowledge Graph Builderです。少し書くなら、MCPメモリサーバー、LightRAGです。書くなら、データベース、GraphRAG、Graphitiです。

これらの問いを通じて、通常はツールの候補が2〜3種類に絞られます。1つのプロジェクトや50件のドキュメントなど、少量の実データで試し、実際に知りたいことへの答えをより早く得られるツールを1つ残しましょう。

自分のデータを使って、10分でナレッジグラフを試してみましょう

データの種類ごとに用意された、3つの手軽な方法。どれも無料で始められます。

Obsidianのノート

1. vault（保管庫）を開き、リボンのOpen graph view（グラフビューを開く）をクリックするか、コマンドパレットからGraph view: Open graph view（グラフビュー: グラフビューを開く）を実行します。
2. よく知っているノートを開き、Open local graph（ローカルグラフを開く）を実行して、深さを2に設定します。
3. グラフの設定でOrphans（孤立したノート）をオンにし、ぽつんと浮かぶノートを見てみましょう。その一つひとつが、まだ作っていないリンクを示しています。

IVGraph内のNotionワークスペース

1. ivgraph.comでNotionでログインをクリックし、Notionのウィンドウでアクセスを許可します。
2. 初回の同期が完了するまで待ちます。小規模なワークスペースなら約2分で完了します。
3. グラフを開き、プロジェクトを検索して、そのプロジェクトにリンクされているものをすべて確認します。その後、球体レイアウトを試してみましょう。

Neo4j内のドキュメント

1. console.neo4j.ioでAuraDB Freeのインスタンスを作成し、認証情報ファイルをダウンロードします。支払い方法の登録は不要です。
2. LLM Knowledge Graph Builderを開き、接続ダイアログに認証情報ファイルをドロップします。
3. PDFを2〜3件、またはウェブページのリンクを追加し、モデルを選んでグラフを生成します。その後、チャットで質問し、回答にどのチャンクが使われたかを確認します。

どの方法を選んでも、実際に抱えている疑問を1つ基準にして、結果を評価しましょう。検索よりもグラフのほうが早く答えにたどり着けるなら、そのまま進めましょう。そうでない場合、問題はたいていツールではなく、データ内のリンク不足にあります。

よくある質問