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）