グラフ分析（ぐらふぶんせき）
最終更新：2026/4/25
グラフ分析は、ノードとエッジで構成されるグラフ構造を用いて、複雑な関係性を可視化し、解析する手法である。
別名・同義語 ネットワーク分析関係性分析
ポイント
社会ネットワーク分析、推薦システム、不正検知など、幅広い分野で応用されており、データ間の隠れたパターンを発見するのに役立つ。
グラフ分析とは
グラフ分析は、データ間の関係性を「グラフ」と呼ばれる構造で表現し、その構造を数学的に解析することで、隠れたパターンや重要な情報を抽出する手法です。グラフは、個々のデータ要素を「ノード（頂点）」、データ間の関係を「エッジ（辺）」として表現します。
グラフ分析の歴史
グラフ分析の起源は、18世紀に遡ります。数学者オイラーがケーニヒスベルクの橋の問題を解決する過程で、グラフ理論の基礎を築きました。しかし、現代的な意味でのグラフ分析が発展したのは、20世紀後半以降、コンピュータの性能向上とデータ量の増加に伴ってからです。特に、社会ネットワーク分析や情報科学の分野で、その重要性が認識されるようになりました。
グラフ分析の種類
グラフ分析には、様々な種類があります。
- 中心性分析: グラフ内のノードの重要度を評価します。次数中心性、媒介中心性、近接中心性など、様々な指標があります。
- コミュニティ検出: グラフ内の密接に関連するノードのグループ（コミュニティ）を特定します。
- パス分析: 2つのノード間の経路を探索します。最短経路問題や、特定の条件を満たす経路の探索などが含まれます。
- ネットワーク可視化: グラフ構造を視覚的に表現します。ノードとエッジの配置、色分け、サイズなどを工夫することで、データの理解を深めることができます。
グラフ分析の応用例
グラフ分析は、様々な分野で応用されています。