AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が“グラフニューラルネットワーク”だとか言い出して困ってまして。弊社の取引先ネットワークにAIを使えるか相談されているんですが、そもそも何が新しいのかがよく分かりません。これって要するにどう役立つんですか？
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、今回の研究は”グラフデータ”上での“ノードの分類”を、従来の隣接関係を直接使わずにうまくやる方法を示しているんですよ。難しく聞こえますが、要点は三つです。第一に、推論時にネットワーク全体の接続（隣接行列）を要さないこと、第二に、類似したノードだけでなく違う型のつながりが多いデータ（異質性）でも強いこと、第三に計算が速く、ノイズに強いことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
隣接行列を使わないって、現場のデータをクラウドに全部上げなくていいってことですか？それなら我々のようにクラウドに抵抗感がある会社には安心材料ですけど。
その通りです。Graph-MLPという方式は、学習時に隣接情報を参照して内部表現を作るけれど、推論時には接続情報に頼らない設計です。今回のEdge-Splitting MLP（ES-MLP）はさらに、”有害な”接続の影響を減らすために学習段階でエッジを分ける工夫を取り入れています。つまり、現場から全部の接続を常時参照しなくても、精度を保てる可能性があるんです。
なるほど。ただ、我々のネットワークは似た者同士がつながるタイプじゃなく、異なる業種や役割がつながっていることが多いんです。それでも使えるんですか？
良い点に気付きましたね！グラフ上の“同質性（Homophily）”と“異質性（Heterophily）”という概念があります。Homophily（同質性）は似た属性同士がつながる傾向、Heterophily（異質性）は異なる属性同士がつながる傾向です。従来のメッセージパッシング形式のモデル、つまりMessage Passing Neural Network（MPNN）メッセージパッシングニューラルネットワークは同質性に強いが、異質性に弱いことが知られています。ES-MLPは学習時にエッジを分離することで、異質性でも機能するよう設計されているんです。
これって要するに、会議で言えば『全部の意見を毎回集めて議論しなくても、要点を分けて評価すれば正しい判断が下せる』ということですか？
まさにその通りですよ。要点を三つにまとめると、1) 学習時に接続情報を賢く扱い、有害な影響を減らす、2) 推論時は接続を必要としないため運用が簡素化される、3) 異質なつながりが多い場合でも性能を維持しやすい、ということです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。運用コストと効果を見ながら段階的に試せそうですね。では最後に、私なりにまとめますと、『学習段階でエッジを分けて学ばせると、本番で接続情報を持ち出さずとも異なる性質の取引先が混在するネットワークでもノードの分類ができ、運用が楽になる』ということですね。合っていますか？
素晴らしい要約です、田中専務。ですからまずは小さなサンプルでES-MLPの学習を試し、推論時に隣接情報を省いた場合の精度と運用負荷を比較するのが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
