グラフニューラルネットワーク（GNN）は、関係性や結びつきを表現するグラフ構造データを直接処理できるディープラーニングの枠組みです。分子構造の解析やSNSの友人関係の分析など、複雑なネットワークデータの学習において重要な役割を果たしています。
グラフニューラルネットワークとは
一言でいうと、ノードとエッジで構成されるグラフ構造のデータをそのまま学習し、予測や分類を行える深層学習モデルのことです。
詳しく解説
グラフニューラルネットワーク（GNN）は、データ間の関係性をグラフとして表現し、隣接するノード間で情報を集約・伝播させる仕組み（メッセージパッシング）を持っています。従来のニューラルネットワークでは扱いにくかった非ユークリッド空間のデータに対応できるため、複雑なつながりを持つデータを高精度に解析することが可能です。
具体例・使われ方
SNSにおけるユーザー同士のつながりを利用した推薦システムや、分子構造の原子と結合をグラフとして捉えた創薬支援における物性予測などで広く利用されています。
似た用語との違い
通常のディープラーニングでよく使われるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）が画像のような格子状のデータを対象にするのに対し、GNNは格子状に限らない任意のグラフ構造を対象にする点が異なります。
注意点
データが大規模になると計算量が膨大になりメモリ消費が激しくなる点や、ネットワーク構造が複雑化するにつれて過剰平滑化が起きやすくなる点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月7日 11:31