NetworkXとGNNで学ぶグラフデータ分析入門：複雑な関係性を解き明かすPythonの力

Pythonによるグラフ構造データ（以下、グラフと呼称）の表現と分析手法について紹介いたします。

グラフは、現実世界における複雑な関係性を表現する強力なツールです。 SNSにおける人々の繋がり、ウェブサイトのリンク構造、交通網、分子構造など、あらゆるものがグラフとしてモデル化でき、データサイエンス分野との親和性も高いのが特徴です。

本発表では、Pythonのグラフ分析パッケージであるNetworkXを用いたグラフの生成や分析、そしてGNN（Graph Neural Networks）による深層学習の例を紹介します。 複雑な理論や数式は避け、初心者にも分かりやすい実践的な内容を発表する予定です。 また、一般的な表形式データの分析に長けたデータサイエンティストやアナリストに対しても、グラフデータの分析手法という新たな学びを提供できればと考えております。

1. オープニング (2分)

• 自己紹介
• 発表内容とゴール、オーディエンスが持ち帰りできる知見

2. グラフの基礎 (5分)

• 身の回りにあるグラフの例
• グラフで表現するメリット (関係性や構造の可視化や分析、表形式データとの違い)
• グラフの基本構成（ノードやエッジの概念）
• グラフの種類（無向と有向、重みの有無など）

3. Pythonによるグラフ表現 (5分)

• NetworkXの紹介
• グラフの作成（空グラフ、ノードやエッジの追加）
• グラフ情報の取得（ノード数やエッジ数、隣接ノード、次数など）
• グラフの可視化

4. グラフの分析(5分)

• 中心性分析（例. SNSで影響力のある人を見つける）
• 最短経路探索（例. 最適な配送ルートを探す）
• コミュニティ検出（例. 顧客グループを特定する）

5. GNNによる深層学習入門 (5分)

• 表形式データを対象とした機械学習との違い
• GNNが推論可能なタスク（ノード分類、リンク予測、グラフ分類など）
• GNNの基本コンセプト
• GNNの実装例

6. まとめ (3分)

• 振り返り（NetworkXによる基本操作、GNNが有効なシーンなど）
• 今後の学習ステップ

（残り時間で質疑応答）

選定理由

表形式データ分析が主流のデータサイエンスにおいて、グラフ分析はデータ間の「関係性」や「構造」を直接的に捉え、従来手法では見過ごされがちだった新たな知見やパターンを発見する強力な手段となります。 データドリブンな意思決定や社会課題の解決においてはグラフデータの活用が有効との考えから、グラフ分析の可能性とPythonでの実践的なアプローチを広く共有したいと考え、本テーマを選定いたしました。

また、過去のPyConJPでもグラフ分析に特化した発表事例は無いことから、データ分析への新たな視点や学びを提供できると考えております。

PyConJPテーマとの整合性

PyConJP2025年のイベントテーマは「多様な“pieces”の集まりとつながり」であり、本発表のテーマである「グラフ構造」はイベントテーマそのものを体現しており、整合性は高いと考えております。

Pythonとの関係性

グラフは現実世界における関係性の表現を得意とし、その活用範囲も多岐に渡ります。 グラフの分析はPythonが得意とするデータサイエンス分野との親和性も高く、様々な業種でも応用可能なことから、適用範囲は広いと考えております。

• NetworkXによるグラフ作成と分析の基本操作
• GNNがどのような問題解決に使えるかのイメージと実装例

必須の前提知識はありません。