グラフニューラルネットワークとは？
ぐらふにゅーらるねっとわーく
グラフニューラルネットワークとは、ノードとエッジで構成されるグラフ構造データを直接扱えるよう設計されたディープラーニングの一手法です。
グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network、GNN）は、SNSの人間関係、分子の原子結合、知識グラフなど、グラフ構造として表現されるデータを学習・推論するためのニューラルネットワーク手法です。従来の画像や文章を扱うニューラルネットワークは格子状や系列状のデータに特化しており、グラフ構造をそのまま処理することは困難でした。GNNはこの課題を解決するために考案されました。
GNNの基本的な仕組みはメッセージパッシングと呼ばれます。各ノードは隣接するノードから情報（メッセージ）を収集し、自身の特徴量と合わせて更新します。この処理を複数回繰り返すことで、ノードはより広い範囲の構造情報を埋め込んだ表現を獲得します。
代表的なGNNのアーキテクチャには次のものがあります。
- GCN（グラフ畳み込みネットワーク）：CNNのアイデアをグラフに適用
- GraphSAGE：大規模グラフへのスケーラブルな学習
- GAT（グラフアテンションネットワーク）：隣接ノードへの重要度を注意機構で学習
応用範囲は非常に広く、新薬候補分子の性質予測、不正取引検出、レコメンデーションシステム、交通渋滞予測など多岐にわたります。知識グラフと組み合わせた自然言語処理への応用も進んでおり、AIの重要分野の一つです。
使い方・例文
創薬分野では、化合物の原子をノード・化学結合をエッジとしてグラフ化し、GNNで薬効や毒性を予測することで、実験コストを大幅に削減する取り組みが行われています。
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