 | • レポートコード：MRC26JU-MM06559 • 出版社/出版日：Market Monitor Global / 2026年6月 • レポート形態：英語、PDF、100ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：New Technology |
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レポート概要
本レポートには、世界におけるグラフニューラルネットワークの市場規模および予測が含まれており、以下の市場情報が記載されています：
世界のグラフニューラルネットワーク市場規模、2026年～2031年（百万米ドル）
世界のグラフニューラルネットワーク市場は、2031年までに15,250百万米ドルに達すると予測されています。
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により、グラフ構造化データ上で直接動作する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、各ノードの近傍からの情報を集約・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といった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、グラフレベルの推論といったタスクにおいて特に高い効果を発揮します。
MARKET MONITOR GLOBAL, INC（MMG）は、グラフニューラルネットワーク関連企業および業界の専門家を対象に、売上高、需要、製品タイプ、最近の動向と計画、業界トレンド、推進要因、課題、障害、および潜在的なリスクについて調査を行いました。
セグメント別総市場規模：
タイプ別世界グラフニューラルネットワーク市場、2026年～2031年（百万ドル）
タイプ別、世界のグラフニューラルネットワーク市場セグメントの割合
同質型GNN
異質型GNN
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セグメントの割合
伝達型GNN
帰納型GNN
用途別、世界のグラフニューラルネットワーク市場、2026年～2031年（百万ドル）
用途別 世界のグラフニューラルネットワーク市場セグメント構成比
IT・通信
自動運転
産業オートメーション
その他
地域・国別 世界のグラフニューラルネットワーク市場、2026年～2031年（百万ドル）
地域・国別 世界のグラフニューラルネットワーク市場セグメント構成比
米国
欧州
アジア
中国
その他の地域
[競合分析]
本レポートでは、以下の主要市場参加者に関する分析も提供しています：
さらに、本レポートでは市場における競合他社のプロファイルを紹介しており、主要企業には以下が含まれます：
Google
OpenAI
Anthropic
Meta
Baidu
IBM
Tesla
Micropsi
Corti
Blackbird.AI
1 調査・分析レポートの概要
1.1 グラフニューラルネットワーク市場の定義
1.2 市場セグメント
1.2.1 タイプ別セグメント
1.2.2 学習パラダイム別セグメント
1.2.3 用途別セグメント
1.3 世界のグラフニューラルネットワーク市場の概要
1.4 本レポートの特徴と利点
1.5 調査方法および情報源
1.5.1 調査方法
1.5.2 調査プロセス
1.5.3 基準年
1.5.4 レポートの前提条件および注意事項
2 世界のグラフニューラルネットワーク市場の総規模
2.1 世界のグラフニューラルネットワーク市場規模：2025年対2032年
2.2 世界のグラフニューラルネットワーク市場規模、見通しおよび予測：2026年～2032年
2.3 主要な市場動向、機会、推進要因および制約要因
2.3.1 市場の機会と動向
2.3.2 市場の推進要因
2.3.3 市場の制約要因
3 企業動向
3.1 世界市場における主要なグラフニューラルネットワーク企業
3.2 世界の企業のグラフニューラルネットワーク製品および技術
4 グラフニューラルネットワーク企業のプロフィール
4.1 Google
4.1.1 Googleの企業概要
4.1.2 Googleの事業概要
4.1.3 Googleのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップおよび技術
4.1.4 Googleのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.2 OpenAI
4.2.1 OpenAIの企業概要
4.2.2 OpenAIの事業概要
4.2.3 OpenAIのグラフニューラルネットワーク製品・技術
4.2.4 OpenAIのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.3 Anthropic
4.3.1 Anthropicの企業概要
4.3.2 Anthropicの事業概要
4.3.3 Anthropicのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.3.4 Anthropicのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.4 Meta
4.4.1 Metaの企業概要
4.4.2 Metaの事業概要
4.4.3 Metaのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.4.4 Metaのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.5 バイドゥ
4.5.1 バイドゥの企業概要
4.5.2 バイドゥの事業概要
4.5.3 バイドゥのグラフニューラルネットワーク製品・技術
4.5.4 バイドゥのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.6 IBM
4.6.1 IBMの企業概要
4.6.2 IBMの事業概要
4.6.3 IBMのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.6.4 IBMのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.7 テスラ
4.7.1 テスラの企業概要
4.7.2 テスラの事業概要
4.7.3 テスラのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.7.4 テスラのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.8 マイクロプシ
4.8.1 マイクロプシの企業概要
4.8.2 マイクロプシの事業概要
4.8.3 マイクロプシのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップおよび技術
4.8.4 マイクロプシのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.9 コルティ
4.9.1 コルティの企業概要
4.9.2 コルティの事業概要
4.9.3 コルティのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.9.4 コルティのグラフニューラルネットワークの研究開発および計画
4.10 ブラックバード・AI
4.10.1 ブラックバード・AIの企業概要
4.10.2 ブラックバード・AIの事業概要
4.10.3 ブラックバード・AIのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.10.4 Blackbird.AIのグラフニューラルネットワークに関する研究開発および計画
5 地域別動向
5.1 地域別 – 世界のグラフニューラルネットワーク市場規模（2027年および2032年）
5.2 地域別 – 世界のグラフニューラルネットワーク売上高（2027年～2032年）
5.3 米国
5.3.1 米国のグラフニューラルネットワーク主要企業
5.3.2 米国のグラフニューラルネットワーク開発の現状と予測
5.4 欧州
5.4.1 欧州のグラフニューラルネットワーク主要企業
5.4.2 欧州のグラフニューラルネットワーク開発の現状と予測
5.5 中国
5.5.1 中国におけるグラフニューラルネットワークの主要企業
5.5.2 中国におけるグラフニューラルネットワークの開発の現状と予測
5.6 その他の地域
6 タイプ別分析
6.1 タイプ別 – 2027年および2032年の世界のグラフニューラルネットワーク市場規模
6.2 同種GNN
6.3 異種GNN
7 学習パラダイム別分析
7.1 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（2027年および2032年）
7.2 転導型GNN
7.3 帰納型GNN
8 用途別分析
8.1 用途別 – 世界のグラフニューラルネットワーク市場規模（2027年および2032年）
8.2 IT・通信
8.3 自動運転
8.4 産業オートメーション
8.5 その他
9 結論
10 付録
10.1 注記
10.2 クライアント事例
10.3 免責事項
表1. 世界のグラフニューラルネットワーク市場の機会と動向
表2. 世界のグラフニューラルネットワーク市場の推進要因
表3. 世界のグラフニューラルネットワーク市場の制約要因
表4. 世界のグラフニューラルネットワーク市場の主要企業
表5. 世界の企業のグラフニューラルネットワーク製品および技術
表6. Googleの企業概要
表7. Googleのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表8. OpenAIの企業概要
表9. OpenAIのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表10. Anthropicの企業概要
表11. Anthropicのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表12. Metaの企業概要
表13. Metaのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表14. Baiduの企業概要
表15. バイドゥのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表16. IBMの企業概要
表17. IBMのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表18. テスラの企業概要
表19. テスラのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表20. Micropsiの企業概要
表21. Micropsiのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表22. Cortiの企業概要
表23. コルティのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表24. ブラックバード・AIの企業概要
表25. ブラックバード・AIのグラフニューラルネットワーク製品ラインナップ
表26. 地域別 – 世界のグラフニューラルネットワーク売上高（百万米ドル）、2027年および2032年
表27. 地域別 – 世界のグラフニューラルネットワーク売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表28. 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（百万米ドル）、2027年および2032年
表29. 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（百万米ドル）、2027年および2032年
表30. 用途別 – 世界のグラフニューラルネットワーク市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
| ※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です。グラフは、ノード（頂点）とエッジ（辺）から構成され、社会ネットワークや分子構造、交通ネットワークなど、様々な領域で見られるデータモデルです。GNNは、ノード間の関係性や相互作用を考慮しながら情報を伝播させることができるため、複雑なデータ構造を効果的に扱うことができます。 GNNの基本的な原理は、メッセージパッシングのプロセスにあります。各ノードは、自分に直接つながっている隣接ノードからメッセージを受け取り、その情報をもとに自身の状態を更新します。この更新プロセスは複数の層にわたって繰り返され、結果としてノードの埋め込み（特徴表現）が得られます。この埋め込みは、ノードごとの特徴量を表現し、最終的に下流のタスクに役立てられます。 GNNの主な種類として、主に以下の3つがあります。 一つ目は、グラフ畳み込みネットワーク（GCN）です。GCNは、ノードの特徴量と隣接ノードの情報を統合するために、畳み込み操作を行います。この方式により、局所的な構造情報を効果的に捉えることができ、異なるスケールでの情報を取得するのに適しています。 二つ目は、グラフ注意ネットワーク（GAT）です。GATは、隣接ノードとの関連性に基づいて各エッジに重みを付け、重要な情報を強調する仕組みを持っています。これによって、異なるノード間での情報の重要性を比較し、より効果的な学習が可能になります。 三つ目は、メッセージパッシングニューラルネットワーク（MPNN）です。このアプローチは、ノードの状態を更新するための一般的なフレームワークを提供し、様々なGNNの設計をサポートします。MPNNは、メッセージの生成と受信、そして状態の更新を明示化されており、柔軟性が高いのが特徴です。 GNNの用途は多岐にわたります。社会ネットワーク解析や推奨システム、化学分子の性質予測、物理シミュレーション、ナビゲーションシステムなどでの応用が進んでいます。たとえば、ソーシャルメディアプラットフォームでは、ユーザー間のつながりを辿って新しい友人を推薦することができます。また、化学分野では、分子構造をグラフとして表現し、性質予測を行うことで新薬の開発に貢献しています。 さらに、GNNは強化学習とも連携し、環境の状態をグラフとして表現してエージェントの意思決定を支援することができます。このように、GNNは他の機械学習技術と組み合わせて活用されることが多く、複雑な状況下でのパターン認識や推論に強い能力を発揮します。 グラフニューラルネットワークの関連技術には、ノード特徴量の選択や、エッジの重み付け、グラフの前処理技術などがあります。特に、ノードの初期特徴量をどのように設計するかが、最終的なモデルの性能に大きく影響します。また、グラフのスケーリングの問題に対処するために、サンプリング手法が開発され、グラフのサイズが大規模であっても効率的に学習を進めることができます。 最近では、GNNの研究は急速に進展しており、新しいアーキテクチャや応用事例が日々報告されています。この技術は、今後ますます多くの分野での採用が期待され、データの関係性の理解を深める重要なツールとなるでしょう。グラフニューラルネットワークは、複雑なデータの処理を可能にする革新的な手段として、多方面での活躍が見込まれます。 |