Research Results 研究成果
叠濒耻别惭别尘别と共同研究を进める九州大学研究グループ、ネットワーク构造の”见えない违い”を可视化する新技术を开発
国際学術誌 Journal of Complex Networks に採択、 製薬分野やセキュリティ分野への応用が期待生体防御医学研究所
藤田 アンドレ 教授
2025.07.08研究成果Life & HealthMath & DataPhysics & ChemistryTechnology
株式会社BlueMeme（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：宮脇 訓晴、以下 BlueMeme）は、ソフトウェア開発のさらなる効率化と高度化を目指し、2023年より九州大学との産学連携を通じて、ネットワーク構造の解析に関する共同研究を推進してまいりました。この取り組みの中で、BlueMemeと共同研究を行う九州大学 生体防御医学研究所の藤田アンドレ教授の研究グループが、複雑なネットワーク（グラフ）構造の違いをスペクトル解析の枠組みで精緻に可視化する革新的な手法を開発しました。本成果は、理論?応用の両面において高く評価され、2025年7月2日（水）、英国オックスフォード大学出版局が刊行する国際学術誌「Journal of Complex Networks※1」に掲载されました。本手法により、滨罢分野における复雑なシステム构造の差异をピンポイントで把握することが可能となり、製薬やセキュリティをはじめとした幅広い分野への応用も期待されています。
概要図
巨大ネットワークの“见えない违い”を明らかにする新しい手法の提案
现代の情报システムや社会构造は、复雑かつ巨大なネットワーク（グラフ）として捉えられます。しかし従来の解析手法では、见た目が似通ったネットワーク间の微细な构造差を正确に捉えることが难しく、意思决定や异常検知の精度に限界がありました。例えば、同じ通信ログでも、一方は正常挙动、他方は不正アクセスの兆候を含むといった「见えにくい违い」を的确に把握し、可视化する必要がありました。
このような課題を受けて、本研究グループはグラフ構造の違いを行列の固有値（スペクトル）で捉える従来手法を発展させ、各頂点がスペクトルにどのように寄与しているかを個別に解析する新たな手法「頂点ごとのスペクトル密度分解（vertex-wise spectral density decomposition）※2」を提案しました。
この手法により、ネットワークを构成するノードごとの贡献度を数値化し、视覚的に把握することが可能となります。従来はグラフ全体を単一のスペクトルとして扱っていたため捉えきれなかった、构造の细かな违いまでも明确に示すことができます。
量子コンピュータとの连携による解析の未来
ネットワーク解析には膨大な计算量が伴い、特に大规模かつ高次元なデータに対しては従来のコンピュータの処理能力に限界があります。この制约を打破する键となるのが、量子コンピュータの高い并列処理能力と新しいアルゴリズムです。
例えば、数百万规模の遗伝子ネットワークや都市全体の交通流の変化をリアルタイムに解析するような场面では、量子コンピュータの活用により、解析精度を维持しつつ飞跃的な高速化が期待されます。
将来的には、本研究で开発したスペクトル解析技术と量子础滨の融合により、これまで困难だった大规模かつ复雑なネットワークの解析が现実のものとなる可能性があります。
スペクトル解析技术で実现することと主な応用例
本技术は、ネットワーク构造の微细な违いを数値化し、视覚的に把握することで、これまで困难だった复雑な构造の差异を明确に捉えられるようにします。これにより、新たな応用の可能性が大きく広がります。
主な応用例：
- 製薬分野：新薬候补分子の効率的なスクリーニング
同じ分子式を持つ异性体や类似化合物のわずかな构造差をスペクトル解析で识别し、化合物选别の精度向上と新薬开発への贡献が期待されます。 - サイバーセキュリティ：金融取引などにおけるネットワークの高精度な异常検知
ネットワーク通信やアクセス履歴の构造変化をスペクトルの変化として捉え、异常挙动や不正アクセスの早期発见が可能となる见込みです。
さらに、量子础滨との连携により、従来の解析限界を超えた高速かつ高精度な処理が可能になり、医疗、物流、製造、金融など多様な分野で、システム设计や最适化、予测などの高度课题に対応し、意思决定や问题解决の质を根本から向上させる基盘技术として期待されています。
藤田アンドレ教授からのコメント
「本技术により、これまで见えにくかったグラフ构造の违いをより详しく明らかにできるようになりました。例えば、见た目は似ていても异なる性质（スペクトル密度）を持つ2つのネットワークがあったとします。これらが别々の仕组みで生成されたことは分かっていても、『具体的にどの部分（ノード）が异なるのか』は分かりませんでした。今回のアプローチにより、その差异に関わるノードを特定できるようになり、滨罢分野においても、复雑なシステムの中で“どこがどう违うのか”をピンポイントで把握することが可能になります。今后は、システム设计や异常検知、最适化といった领域において、この技术が“构造の违いを読む力”として広く活用されることが期待されます。」
今后の展望
本研究は、従来のネットワーク解析の枠组みを超え、复雑化?多様化する情报构造をより深く、実践的に捉えるための新たなアプローチを提示するものです。学术的意义にとどまらず、医疗、製造、金融、サイバーセキュリティなど幅広い分野における実用的応用が期待されており、社会や产业におけるインパクトの大きい研究として注目されています。
※1 Journal of Complex Networks:
発行元：オックスフォード大学出版局（Oxford University Press）
奥别产ページ：丑迟迟辫蝉://补肠补诲别尘颈肠.辞耻辫.肠辞尘/肠辞尘苍别迟
※2 「頂点ごとのグラフのスペクトル密度分解とその応用（Vertex-wise graph’s spectral density decomposition and its applications）」
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