グラフベース関係性学習（GraphAI）

摘要

私たちが取り扱う分析対象の多くはグラフで表現することができます。それらのグラフはデータポイントを表すノードと、さまざまな関係を表すエッジとで構成されています。例えば、ある患者の診断は、その患者のバイタルや人口統計学的情報だけではなく、患者の血縁者が持つ同様の情報、患者が訪れた病院に関する情報によっても特定が可能です。また、ある新事業の将来業績は、その企業のビジネス指標だけではなく、他の企業や人との関係、それらのネットワークや専門技能によっても予測できます。NEC欧州研究所と中央研究所の共同チームはこの洞察を更に押し進め、グラフで構成する世界をベースとしたグラフベース関係性学習（GraphAI）を追究することで、さまざまなビジネス領域で適用可能な画期的新技術を実現しました。この新技術は、ノード分類の性能を向上するだけでなく、リンク予測やグラフ分類のタスクを実現し、マルチモーダルでかつ不完全なデータソースを統合、更には複雑なAIモデルに「説明可能性」を与えることができます。