グラフニューラルネットワークの世界及び日本市場2026年:種類別(ホモジニアス GNN、ヘテロジニアス GNN)

【英語タイトル】Graph Neural Networks - Global Top Players Market Share and Ranking 2026

YH Researchが出版した調査資料(YHR26MY0604)・商品コード:YHR26MY0604
・発行会社(調査会社):YH Research
・発行日:2026年5月
・ページ数:96
・レポート言語:英語
・レポート形式:PDF
・納品方法:Eメール
・調査対象地域:グローバル
・産業分野:新技術
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❖ レポートの概要 ❖

グラフニューラルネットワークの世界市場規模は、2025年の31億2600万米ドルから2032年までに148億3500万米ドルへと成長し、2026年から2032年までの期間における年平均成長率(CAGR)は24.7%になると見込まれています。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、接続されたエンティティ間の反復的なメッセージパッシングを通じて、ノード、エッジ、およびグラフ全体の表現を学習することで、グラフ構造化データに対して直接処理を行うように設計された深層学習モデルの一種です。固定グリッド入力を前提とする従来のニューラルネットワークとは異なり、GNNはグラフの関係的トポロジーを活用し、各ノードの近隣ノードからの情報を集約・変換することで、局所的な構造と全体的な文脈の両方を捉えます。 これにより、GNNはソーシャルネットワーク、分子構造、ナレッジグラフ、交通システム、レコメンデーションエンジンなどの非ユークリッド領域における複雑な依存関係をモデル化することが可能となり、ノード分類、リンク予測、グラフクラスタリング、グラフレベル推論といったタスクにおいて特に有効である。
国別に見ると、日本は昨年、世界市場の%を占め、日本の市場シェアは%から%へと増加しました。日本のグラフニューラルネットワーク市場は、2025年のUS$百万から2032年までにUS$百万へと成長し、2026年から2032年までの期間におけるCAGRは%となる見込みです。 米国のグラフニューラルネットワーク市場は、2025年のXX百万米ドルから2032年にはXX百万米ドルへと成長し、2026年から2032年までの期間におけるCAGRはXX%となる見込みです。
セグメント別では、IT・通信分野がXX%成長し、市場総売上高のXX%を占め、自動運転分野はXX%成長しました。
本レポートは、世界のグラフニューラルネットワーク(GNN)の現状と将来の動向を調査・分析し、タイプ別、用途別、企業別、および地域・国別の市場規模を特定することを目的としています。本レポートは、グラフニューラルネットワークの世界市場に関する詳細かつ包括的な分析であり、2025年を基準年として、市場規模(百万米ドル)および前年比成長率を提示しています。
市場をより深く理解するために、本レポートでは競争環境、主要競合他社、およびそれぞれの市場順位に関するプロファイルを提供しています。また、技術動向や新製品開発についても論じています。
サプライヤーの売上高、市場シェア、企業プロファイルを含む市場内の競争環境を評価します。

[ハイライト]
(1) 世界のグラフニューラルネットワーク市場規模、2021-2025年の過去データ、および2026-2032年の予測データ(百万米ドル)
(2) 世界のグラフニューラルネットワーク市場:企業別、売上高、市場シェア、業界ランキング(2021-2026年、百万米ドル)
(3) 日本のグラフニューラルネットワーク市場:企業別売上高、市場シェア、業界ランキング(2021年~2026年、単位:百万米ドル)
(4) 世界のグラフニューラルネットワーク市場:主要消費地域、消費額、需要構造
(5) グラフニューラルネットワークの産業チェーン(上流、中流、下流)

主要企業別の市場セグメント:本レポートでは以下を網羅
Google
OpenAI
Anthropic
Meta
Baidu
IBM
Tesla
Micropsi
Corti
Blackbird.AI
タイプ別の市場セグメント:以下を網羅
同質型GNN
異質型GNN
学習パラダイム別の市場セグメント:以下を網羅
伝達型GNN
帰納型GNN
用途別の市場セグメントは、以下に分類されます
IT・通信
自動運転
産業オートメーション
その他
地域別の市場セグメント、地域分析は以下を網羅しています
北米(米国、カナダ、メキシコ)
欧州(ドイツ、フランス、英国、ロシア、イタリア、およびその他の欧州諸国)
アジア太平洋(中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア、およびその他のアジア太平洋諸国)
南米(ブラジル、その他の南米諸国)
中東・アフリカ

レポートの内容:
第1章:グラフニューラルネットワーク(GNN)の製品範囲、世界消費額、日本の消費額、開発機会、課題、動向、および政策について記述
第2章:世界のグラフニューラルネットワーク(GNN)市場における主要メーカーのシェアおよびランキング、売上高(2021年~2026年)
第3章:日本のグラフニューラルネットワーク市場における主要メーカーのシェアおよびランキング、売上高(2021年~2026年)
第4章:グラフニューラルネットワークの産業チェーン(上流、中流、下流)
第5章:タイプ別セグメント、消費額、割合およびCAGR(2021年~2032年)
第6章:用途別セグメント、消費額、割合およびCAGR(2021-2032年)
第7章:地域別セグメント、消費額、割合およびCAGR(2021-2032年)
第8章:国別セグメント、消費額、割合およびCAGR(2021-2032年)
第9章:企業プロファイル、市場における主要企業の基本状況を詳細に紹介(製品仕様、用途、最近の動向、売上高、粗利益率を含む)
第10章:結論

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

1 市場の概要
1.1 グラフニューラルネットワークの定義
1.2 世界のグラフニューラルネットワーク市場規模と予測
1.3 日本のグラフニューラルネットワーク市場規模と予測
1.4 世界の市場に占める日本のグラフニューラルネットワーク市場のシェア
1.5 グラフニューラルネットワーク市場規模:日本と世界の成長率の比較(2021年~2032年)
1.6 グラフニューラルネットワーク市場の動向
1.6.1 グラフニューラルネットワーク市場の推進要因
1.6.2 グラフニューラルネットワーク市場の抑制要因
1.6.3 グラフニューラルネットワーク業界のトレンド
1.6.4 グラフニューラルネットワーク業界の政策
2 世界の主要企業と市場シェア
2.1 売上高別:グローバルグラフニューラルネットワーク市場における企業別シェア(2021-2026年)
2.2 グローバルグラフニューラルネットワーク市場参入企業、市場ポジション(Tier 1、Tier 2、Tier 3)
2.3 グローバルグラフニューラルネットワーク市場の集中度
2.4 世界のグラフニューラルネットワークにおける合併・買収、拡張計画
2.5 世界のグラフニューラルネットワーク主要企業の製品タイプ
2.6 主要企業の本社所在地および事業展開地域
3 日本の主要企業、市場シェアおよびランキング
3.1 売上高別グラフニューラルネットワーク、企業別日本市場シェア(2021-2026年)
3.2 日本のグラフニューラルネットワーク市場における主要企業、市場ポジション(Tier 1、Tier 2、Tier 3)
4 産業チェーン分析
4.1 グラフニューラルネットワーク産業チェーン
4.2 グラフニューラルネットワークの上流分析
4.2.1 グラフニューラルネットワークの主要原材料
4.2.2 グラフニューラルネットワーク主要原材料の主要メーカー
4.3 中流分析
4.4 下流分析
4.5 グラフニューラルネットワークの生産形態
4.6 グラフニューラルネットワークの調達モデル
4.7 グラフニューラルネットワークの業界販売モデルおよび販売チャネル
4.7.1 グラフニューラルネットワークの販売モデル
4.7.2 グラフニューラルネットワークの主要販売代理店
5 グラフニューラルネットワーク市場の分類
5.1 タイプ別グラフニューラルネットワークの分類
5.1.1 同質型GNN
5.1.2 異質型GNN
5.1.3 タイプ別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額およびCAGR(2021年対2025年対2032年)
5.1.4 タイプ別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
5.2 学習パラダイム別グラフニューラルネットワークの分類
5.2.1 転導型GNN
5.2.2 帰納型GNN
5.2.3 学習パラダイム別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年対2025年対2032年)
5.2.4 学習パラダイム別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
6 用途別分析
6.1 用途別グラフニューラルネットワーク市場セグメント
6.1.1 IT・通信
6.1.2 自動運転
6.1.3 産業オートメーション
6.1.4 その他
6.2 用途別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模およびCAGR(2021年対2025年対2032年)
6.3 用途別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
7 地域別市場動向
7.1 地域別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年対2025年対2032年)
7.2 地域別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
7.3 北米
7.3.1 北米のグラフニューラルネットワーク市場規模および予測(2021年~2032年)
7.3.2 国別、北米グラフニューラルネットワーク市場規模・市場シェア
7.4 欧州
7.4.1 欧州グラフニューラルネットワーク市場規模および予測、2021-2032年
7.4.2 国別、欧州グラフニューラルネットワーク市場規模・市場シェア
7.5 アジア太平洋
7.5.1 アジア太平洋のグラフニューラルネットワーク市場規模および予測(2021-2032年)
7.5.2 国・地域別、アジア太平洋のグラフニューラルネットワーク市場規模および市場シェア
7.6 南米
7.6.1 南米のグラフニューラルネットワーク市場規模および予測(2021-2032年)
7.6.2 国別、南米グラフニューラルネットワーク市場規模・市場シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別販売動向
8.1 国別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模およびCAGR(2021年対2025年対2032年)
8.2 国別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額(2021-2032年)
8.3 米国
8.3.1 米国グラフニューラルネットワーク市場規模、2021年~2032年
8.3.2 タイプ別、米国グラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
8.3.3 用途別、米国グラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
8.4 欧州
8.4.1 欧州のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
8.4.2 タイプ別、欧州のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.4.3 用途別、欧州のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.5 中国
8.5.1 中国のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
8.5.2 タイプ別、中国のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.5.3 用途別、中国のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.6 日本
8.6.1 日本のグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
8.6.2 タイプ別、日本のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.6.3 用途別、日本のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.7 韓国
8.7.1 韓国におけるグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
8.7.2 タイプ別、韓国におけるグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.7.3 用途別、韓国におけるグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジアのグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
8.8.2 タイプ別、東南アジアのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.8.3 用途別、東南アジアのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.9 インド
8.9.1 インドのグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
8.9.2 タイプ別、インドのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.9.3 用途別、インドのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカのグラフニューラルネットワーク市場規模(2021年~2032年)
8.10.2 タイプ別、中東・アフリカのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
8.10.3 用途別、中東・アフリカのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
9 企業概要
9.1 Google
9.1.1 Googleの企業情報、本社、事業エリア、および業界における位置付け
9.1.2 Googleの企業概要および主な事業
9.1.3 Googleのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
9.1.4 Googleのグラフニューラルネットワーク売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.1.5 Googleの最近の動向
9.2 OpenAI
9.2.1 OpenAIの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.2.2 OpenAIの企業概要および主な事業
9.2.3 OpenAIのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
9.2.4 OpenAIのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.2.5 OpenAIの最近の動向
9.3 Anthropic
9.3.1 Anthropicの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.3.2 Anthropicの会社概要および主な事業
9.3.3 Anthropicのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
9.3.4 Anthropicのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.3.5 Anthropicの最近の動向
9.4 Meta
9.4.1 Metaの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.4.2 Metaの企業概要および主な事業
9.4.3 Metaのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および応用
9.4.4 Metaのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.4.5 Metaの最近の動向
9.5 Baidu
9.5.1 バイドゥの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.5.2 バイドゥの企業概要および主な事業
9.5.3 バイドゥのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および応用
9.5.4 バイドゥのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.5.5 バイドゥの最近の動向
9.6 IBM
9.6.1 IBMの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.6.2 IBMの企業概要および主な事業
9.6.3 IBMのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および応用
9.6.4 IBMのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.6.5 IBMの最近の動向
9.7 テスラ
9.7.1 テスラの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.7.2 テスラの企業概要および主要事業
9.7.3 テスラのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および応用
9.7.4 テスラのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.7.5 テスラの最近の動向
9.8 マイクロプシ
9.8.1 マイクロプシの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.8.2 マイクロプシの企業概要および主な事業
9.8.3 マイクロプシのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
9.8.4 マイクロプシのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.8.5 マイクロプシの最近の動向
9.9 コルティ
9.9.1 コルティの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.9.2 コルティの企業概要および主な事業
9.9.3 Cortiのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
9.9.4 Cortiのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.9.5 Cortiの最近の動向
9.10 Blackbird.AI
9.10.1 Blackbird.AIの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
9.10.2 Blackbird.AIの企業概要および主な事業
9.10.3 Blackbird.AIのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
9.10.4 Blackbird.AIのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益率(2021年~2026年)
9.10.5 Blackbird.AIの最近の動向
10 結論
11 付録
11.1 調査方法
11.2 データソース
11.2.1 二次情報源
11.2.2 一次情報源
11.3 市場推定モデル
11.4 免責事項

表一覧
表1. グラフニューラルネットワークの市場規模およびCAGR:日本対世界、2021年~2032年、百万米ドル
表2. グラフニューラルネットワーク市場の阻害要因
表3. グラフニューラルネットワーク市場の動向
表4. グラフニューラルネットワーク産業の政策
表5. グローバルグラフニューラルネットワーク市場における企業別売上高(2021-2026年、単位:百万米ドル、2025年の売上高に基づく順位)
表6. グローバルグラフニューラルネットワーク市場における企業別売上高シェア(2021-2026年、2025年のデータに基づく順位)
表7. グローバルグラフニューラルネットワーク市場におけるメーカーの市場集中度(CR3およびHHI)
表8. グローバルグラフニューラルネットワーク市場のM&Aおよび拡張計画
表9. グローバルグラフニューラルネットワーク市場の主要企業の製品タイプ
表10. 主要企業の本社所在地および事業展開地域
表11. 日本のグラフニューラルネットワーク市場における企業別売上高(2021-2026年、単位:百万米ドル、2025年の売上高に基づく順位)
表12. 日本のグラフニューラルネットワーク市場における企業別売上高シェア(2021-2026年)
表13. 世界のグラフニューラルネットワーク上流(原材料)主要企業
表14. 世界のグラフニューラルネットワークの主な顧客
表15. グラフニューラルネットワークの主な販売代理店
表16. タイプ別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額およびCAGR(2021年対2025年対2032年、百万米ドル)
表17. 学習パラダイム別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額およびCAGR(2021年対2025年対2032年、百万米ドル)
表18. 用途別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額およびCAGR(2021年対2025年対2032年、百万米ドル)
表19. 地域別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模、2021年対2025年対2032年、百万米ドル
表20. 地域別、世界のグラフニューラルネットワーク市場規模、2021年~2032年、百万米ドル
表21. 国別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額およびCAGR、2021年対2025年対2032年、百万米ドル
表22. 国別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額、2021年~2032年、百万米ドル
表23. 国別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2021年~2032年
表24. Googleの企業情報、本社所在地、事業地域、および業界における位置付け
表25. Googleの企業概要および主な事業
表26. Googleのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表27. Googleのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表28. Googleの最近の動向
表29. OpenAIの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表30. OpenAIの企業概要および主な事業
表31. OpenAIのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表32. OpenAIのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表33. OpenAIの最近の動向
表34. Anthropicの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表35. Anthropicの企業概要および主な事業
表36. Anthropicのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表37. Anthropicのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表38. Anthropicの最近の動向
表39. Metaの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表40. Metaの企業概要および主な事業
表41. Metaのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表42. Metaのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表43. メタの最近の動向
表44. バイドゥの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表45. バイドゥの企業概要および主要事業
表46. バイドゥのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および応用
表47. バイドゥのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表48. バイドゥの最近の動向
表49. IBMの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表50. IBMの企業概要および主要事業
表51. IBMのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および応用
表52. IBMのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表53. IBMの最近の動向
表54. テスラの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表55. テスラの企業概要および主要事業
表56. テスラのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表57. テスラのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表58. テスラの最近の動向
表59. マイクロプシの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表60. マイクロプシの企業概要および主要事業
表61. マイクロプシのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表62. マイクロプシのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表63. マイクロプシの最近の動向
表64. コルティの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表65. コルティの企業概要および主要事業
表66. コルティのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表67. コルティのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表68. Cortiの最近の動向
表69. Blackbird.AIの企業情報、本社、市場エリア、および業界における位置付け
表70. Blackbird.AIの企業概要および主要事業
表71. Blackbird.AIのグラフニューラルネットワークモデル、仕様、および用途
表72. Blackbird.AIのグラフニューラルネットワークの売上高および粗利益(単位:百万米ドル、2021-2026年)
表73. Blackbird.AIの最近の動向


図表一覧
図1. グラフニューラルネットワークの概念図
図2. 世界のグラフニューラルネットワークの消費額(単位:百万米ドル、2021-2032年)
図3. 日本のグラフニューラルネットワーク市場規模(百万米ドル、2021-2032年)
図4. 市場規模別:日本のグラフニューラルネットワークの世界市場シェア(2021-2032年)
図5. 企業別:世界のグラフニューラルネットワーク市場シェア(Tier 1、Tier 2、Tier 3、2025年)
図6. 日本のグラフニューラルネットワーク主要参入企業および市場シェア(2025年)
図7. グラフニューラルネットワークの産業チェーン
図8. グラフニューラルネットワークの調達モデル
図9. グラフニューラルネットワークの販売モデル
図10. グラフニューラルネットワークの販売チャネル、直接販売、および流通
図11. 同種GNN
図12. 異種GNN
図13. タイプ別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図14. タイプ別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2021-2032年
図15. 転導型GNN
図16. 帰納型GNN
図17. 学習パラダイム別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図18. 学習パラダイム別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2021-2032年
図19. IT・通信
図20. 自動運転
図21. 産業オートメーション
図22. その他
図23. 用途別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図24. 用途別、世界のグラフニューラルネットワーク収益市場シェア、2021-2032年
図25. 地域別、世界のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2021-2032年
図26. 北米のグラフニューラルネットワーク消費額および予測、2021-2032年、百万米ドル
図27. 国別、北米のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年
図28. 欧州のグラフニューラルネットワーク消費額および予測(2021-2032年、百万米ドル)
図29. 国別、欧州のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年)
図30. アジア太平洋地域のグラフニューラルネットワーク消費額および予測(2021-2032年、百万米ドル)
図31. 国・地域別、アジア太平洋地域のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年
図32. 南米のグラフニューラルネットワーク消費額および予測、2021-2032年、百万米ドル
図33. 国別、南米のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年
図34. 中東・アフリカのグラフニューラルネットワーク消費額および予測(2021-2032年、百万米ドル)
図35. 米国のグラフニューラルネットワーク消費額(2021-2032年、百万米ドル)
図36. タイプ別、米国のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア(2025年対2032年)
図37. 用途別、米国グラフニューラルネットワーク市場規模(2025年対2032年)
図38. 欧州グラフニューラルネットワーク市場規模(2021-2032年、百万米ドル)
図39. タイプ別、欧州グラフニューラルネットワーク市場規模(2025年対2032年)
図40. 用途別、欧州のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図41. 中国のグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図42. タイプ別、中国のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図43. 用途別、中国のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図44. 日本のグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図45. タイプ別、日本のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図46. 用途別、日本のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図47. 韓国のグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図48. タイプ別、韓国のグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図49. 用途別、韓国におけるグラフニューラルネットワークの消費額市場シェア、2025年対2032年
図50. 東南アジアにおけるグラフニューラルネットワークの消費額、2021-2032年、百万米ドル
図51. タイプ別、東南アジアにおけるグラフニューラルネットワークの消費額市場シェア、2025年対2032年
図52. 用途別、東南アジアのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図53. インドのグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図54. タイプ別、インドのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図55. 用途別、インドのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図56. 中東・アフリカのグラフニューラルネットワーク消費額、2021-2032年、百万米ドル
図57. タイプ別、中東・アフリカのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図58. 用途別、中東・アフリカのグラフニューラルネットワーク消費額市場シェア、2025年対2032年
図59. 調査方法論
図60. 一次インタビューの内訳
図61. ボトムアップアプローチ
図62. トップダウンアプローチ

※参考情報

グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造を持つデータを処理するための深層学習モデルの一種です。グラフは、ノード(頂点)とエッジ(辺)から構成されており、ネットワークや関係性を表現するのに非常に適した形式です。GNNは、これらのノードとエッジの情報を利用し、ノードの特徴や全体のグラフの埋め込みを学習するために設計されています。
GNNにはいくつかの種類があります。一つは、メッセージパッシング型のGNNです。このタイプのGNNは、各ノードがその隣接ノードからメッセージを受け取り、それを集約して自身の表現を更新するというプロセスを繰り返します。この方法により、ノードはコミュニティやサブグラフの情報を効果的に捉えることができます。

別の種類として、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)が挙げられます。GCNは、畳み込みの考え方をグラフに適用したもので、各ノードの特徴を近隣のノードの特徴と結合して処理します。これにより、局所的な構造を考慮しながら、ノードの表示を更新します。

さらに、グラフ注意ネットワーク(GAT)やグラフ生成ネットワーク(Graph Generative Networks)など、異なるアプローチや目的に応じたGNNが存在します。GATは、注意機構を組み込むことで、各隣接ノードからの情報を重みづけして集約する方法を取ります。これにより、重要な情報を効率的に強調し、精度の向上を図ることができます。

GNNの用途は多岐にわたります。社会ネットワーク分析、化学分子の特性予測、レコメンデーションシステム、知識グラフの統合などがあります。例えば、ソーシャルメディアではユーザー間の関係性を捉えたモデルを使い、ユーザーの行動を予測したり、友人推薦を行ったりします。また、化学では分子構造をグラフとして表現し、物質の特性や反応性を予測するために用いられています。

GNNは、深層学習の他の技術と連携することで、さらに強力なツールとなります。例えば、転移学習を用いると、あるドメインで学習した知識を別のドメインに適用することが可能になります。これにより、異なるデータセット間での汎用性が向上します。また、結合型アプローチとして、GNNとコンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)やリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせることで、時系列データや画像データとグラフデータを同時に扱うことができる多様なアプリケーションが生まれています。

さらに、強化学習と組み合わせたGNNも注目されています。これにより、環境内での最適行動を学習するモデルを構築し、ロボット制御や自動運転に役立てることが期待されています。

GNNの研究は急速に進展しており、新たな応用や改良が続々と発表されています。その応用範囲はますます広がる一方で、処理の効率性や解釈可能性、スケーラビリティといった課題も浮上しています。これらの課題を克服するための研究が進められており、今後の展望に大いに期待が寄せられています。グラフデータの重要性が増す中で、GNNはますますその存在感を強めています。


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