GNN（じいえぬえぬ）

最終更新：2026/4/25

GNN（グラフニューラルネットワーク）は、グラフ構造を持つデータに対して深層学習を適用するニューラルネットワークの一種である。

別名・同義語グラフニューラルネットワーク

ポイント

GNNは、ソーシャルネットワーク分析、分子構造解析、推薦システムなど、様々な分野で応用されている。従来の深層学習では扱いにくかったグラフデータの学習を可能にする。

GNNとは

GNN（Graph Neural Network）は、グラフ構造を持つデータに対して深層学習を適用するニューラルネットワークの一種です。従来のニューラルネットワークは、画像やテキストのような規則的な構造を持つデータに対して有効でしたが、グラフのような不規則な構造を持つデータに対しては、その性能を発揮することが困難でした。GNNは、この課題を克服し、グラフ構造を持つデータの学習を可能にしました。

GNNの仕組み

GNNの基本的な仕組みは、以下の通りです。

ノードの特徴量: グラフを構成する各ノード（頂点）は、それぞれ特徴量を持っています。例えば、ソーシャルネットワークであれば、ユーザーの年齢、性別、趣味などが特徴量となります。
メッセージパッシング: 各ノードは、隣接ノードから特徴量を受け取り、自身の特徴量と組み合わせて新たな特徴量を生成します。この処理をメッセージパッシングと呼びます。
集約: 各ノードは、メッセージパッシングによって生成された特徴量を集約し、最終的なノード表現を生成します。
予測: 生成されたノード表現を用いて、グラフ全体の分類やノードの分類、リンクの予測などを行います。

GNNの種類

GNNには、様々な種類があります。代表的なものとしては、以下のものが挙げられます。

Graph Convolutional Network (GCN): 畳み込み演算を用いて、ノードの特徴量を更新します。
Graph Attention Network (GAT): 注意機構を用いて、隣接ノードの重要度を学習します。
GraphSAGE: 大規模なグラフに対して効率的に学習を行うことができます。

GNNの応用例

GNNは、様々な分野で応用されています。代表的なものとしては、以下のものが挙げられます。

ソーシャルネットワーク分析: ユーザー間の関係性を分析し、コミュニティの検出やインフルエンサーの特定を行います。
分子構造解析: 分子の構造を解析し、化合物の特性を予測します。
推薦システム: ユーザーの嗜好を分析し、最適な商品を推薦します。
交通予測: 道路ネットワークにおける交通量を予測します。