大規模言語モデル（LLMs）は企業の自動化において大きな可能性を秘めていますが、特にエクイティキャピタルマーケット（ECM）関連の複雑なデータ処理においては、従来のLLM（例：GPT-4o）だけでは一貫性や正確性に欠けることがあります。この記事では、メモリーグラフを活用したGraph-RAGエージェントアーキテクチャに移行することで、手動処理時間を70%削減し、クエリの正確性を大幅に向上させた成功事例を紹介します。具体的には、非構造的なECM文書を処理し、知識グラフを作成した後、エージェントがユーザーの質問を処理し、関連する構造化データを高速に検索・合成する流れをリーダブルに解説しています。このアーキテクチャは、企業のECM業務の自動化を加速するための実用的な手法を提供しています。