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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、複雑ネットワークの構造を分析する新たな手法を開発しました。

この研究成果は、複雑なシステムの構造を「グループ同士の関係性」から読み解くという独自のアプローチにより、SNSや感染症拡大モデル、化学反応ネットワークなどへの応用可能性が高い技術として国際的に評価され、2025年8月2日（土）、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。

これまでのネットワーク解析は、主に「个と个の関係（1対1）」に着目してきました。しかし、厂狈厂のグループチャットや、代谢経路、脳内の活动ネットワークのように、复数の要素が同时に関わり合う“高次な関係性”が现実には数多く存在します。

そこで、この度の研究では「ハイパーグラフ」と呼ばれるネットワーク构造を活用し、复数の要素（ノード）を1つのまとまり（ハイパーエッジ）として扱うことで、より现実に即した复雑な関係を表现できるのが特长です。

藤田アンドレ教授の研究グループは、ハイパーグラフに含まれる“スペクトル（固有値の分布）“^※2を解析することで、以下のような先进的な统计手法を构筑しました：

• パラメータ推定：复雑な构造を数値的に捉える
• モデル选択：最适なネットワークモデルを自动的に选定
• 构造比较（础狈翱贬痴础）：复数のネットワークが同じ仕组みによって生成されているかどうかを比较分析

この枠组みにより、“グループ的な関係性”に基づいた构造解析が可能になり、社会?自然?医疗など幅広い分野での活用が期待されています。

既存のアプローチがハイパーエッジの决定论的な変化に焦点を当てたり、単一の観察构造を前提とするのに対し、この手法はランダムな変动と构造的不确実性を考虑することの重要性を强调しています。本技术により、高次相互作用を含む现実世界の复雑なシステムを统计的に分析し、その背后にある生成メカニズムを理解し、异なるシステムの比较を行うための强力なツールとして幅広い応用が期待されます。

※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「Statistical methods for hypergraphs: a parameter estimator, a model selection, and a comparative test」
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