GNN（グラフニューラルネットワーク）とは、点（ノード）と線（エッジ）で結ばれた複雑なグラフ構造のデータを直接扱うディープラーニング手法です。SNSの人間関係、化合物の分子構造、交通網など、格子状ではない不規則な関係性を持つデータを解析し、関係性の予測や分類を高精度に行うことができます。
グラフニューラルネットワーク（GNN）とは
GNNは、データ同士の「つながり（関係性）」を点と線のネットワーク構造として表現したグラフデータを直接学習・処理できる深層学習モデルです。
詳しく解説
従来のディープラーニング手法は、画像のような格子状データや文章のような一列のシーケンスデータの処理を得意としていました。しかし、実世界の多くのデータは不規則なネットワーク構造を持っています。GNNは、構成要素を表すノードと、それらの関係性を表すエッジからなるグラフを扱います。GNNの基本メカニズムはメッセージパッシングと呼ばれ、各ノードが隣接するノードから情報を受け取り、自身の状態を更新しながらグラフ全体の特徴を学習します。これにより、個別の要素だけでなく、全体の接続パターンを考慮した高度な予測が可能になります。
具体例・使われ方
主な利用例として、原子をノード、結合をエッジとみなして新薬候補の特性を予測する創薬分野や、ユーザー同士のつながりから関心事を予測するSNSの推薦システムがあります。また、金融取引ネットワークから不正取引を検知するセキュリティ分野や、道路の混雑予測など交通網の最適化にも活用されています。
似た用語との違い
画像認識で広く使われるCNNは、縦横に規則正しく並んだピクセルデータに特化したモデルです。これに対してGNNは、接続の数や方向が不規則で非ユークリッド空間にあるグラフ構造を柔軟に扱える点でCNNと異なります。
注意点
GNNはグラフの規模が大きくなると計算コストやメモリ消費量が急激に増大する傾向があります。また、層を深くしすぎるとすべてのノードの表現が均一化してしまう過剰平滑化（オーバースムージング）と呼ばれる現象が発生し、精度が低下する点に注意が必要です。