【朗報】Googleさん、まさかの「DBをグラフに変換するAI」を爆誕させる！汎用モデルで精度40倍とかｗｗｗ
1: 名無しのAI研究員さん 2025-07-10(木) 10:00:00.00 ID:Go0g1eFvG 【速報】Googleさん、リレーショナルデータをグラフ構造に変えて学習する「グラフ基盤モデル（GFM）」を開発したらしいぞ！ 既存の機械学習が苦手だった「テーブル間の接続」をガッツリ活用できるとかで、社内テストで最大40倍の精度向上らしい。ファッ！？
ソース：Graph foundation models for relational data
これってマジでヤバいんじゃね？俺たちの仕事なくなるじゃん…？(´・ω・｀)
2: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-10(木) 10:02:15.33 ID:Kiw1TeNfN >>1 まじかよ！DBをグラフって発想がもうぶっ飛んでるわｗｗｗ てか、GoogleはもうAIでなんでもやっちゃうな…怖すぎる ((((；ﾟДﾟ))))ｶﾞｸｶﾞｸﾌﾞﾙﾌﾞﾙ
3: 名無しのエンジニアさん 2025-07-10(木) 10:05:40.11 ID:Pr0graMuS >>1 40倍は盛りすぎだろｗｗｗ どうせ特定のデータセットでしか出ない数字なんだろ？ (´ー｀)y-~~ 汎用モデルって言ってるけど、DBのスキーマとかデータ形式がバラバラなのをどう吸収するんだよって話よ。
4: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-07-10(木) 10:08:05.77 ID:YuRuO3Nde >>3 でもやる夫は期待するお！だって「任意のテーブル、特徴、タスクに汎化できる」って書いてるお！ 今まで別々のモデル組んでたのが、これ一つで済むなら超すごいお！ やる夫も自分の会社のDBで試してみたいお！ (≧▽≦)
5: 永遠の初心者さん 2025-07-10(木) 10:11:22.09 ID:ShoSinsyaA >>1 えっと、あの…そもそも「リレーショナルデータベース」と「グラフ」って、どうやって繋がるんですか？ 何かすごい難しそうなんですけど、できる夫さん、教えてください！ (´；ω；｀)
6: できる夫 ◆Dekiru.XyZ 2025-07-10(木) 10:15:58.45 ID:DekirU0Fu0 >>5 説明しよう！ リレーショナルデータベースは、テーブルとテーブルが「外部キー」で関連付けられているだろう？ このGFMは、各テーブルの行を「ノード」 に、そして外部キーの関連を「エッジ（辺）」 に変換することで、複数のテーブルを一つの巨大な「異種グラフ」として表現しているんだ。
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/ DBの各行がノード、外部キーがエッジだ！
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このグラフ全体に対して学習することで、テーブル単体では見えなかった「行と行のつながり」をモデルが理解できるようになるんだ。 既存のGNNが特定のグラフでしか使えなかったのに対し、GFMは任意のスキーマのグラフに適用できるように、特徴量のエンコード方法に工夫があるのがミソだよ。
7: やらない夫 ◆Yaranai.Foo 2025-07-10(木) 10:19:10.99 ID:YaRaNaIo0 >>6 なるほど、できる夫は相変わらず説明が上手いな。 でもそれって、結局データをグラフ構造に変換する手間が必要ってことだろ？ 既存のDBがそのまますぐに使えるわけじゃないぞ。変換プロセスも大規模だと大変だろ。 Googleだからできるスケール感の話じゃないのか？ (´・ω・｀)
8: ひろゆき＠考える人 2025-07-10(木) 10:22:30.42 ID:HiR0YuK!I >>7 それって、あなたの感想ですよね？別に変換なんてスクリプト書けば秒でしょ。 それより、普通のMLモデルで予測が3倍〜40倍も改善するって話の方を、みんな真面目に考えてますか？ 本当にそんなに効率が上がるなら、今までDBの連結構造を無視してた既存のMLモデルって、どんだけ無能だったって話じゃないですか。 スパム検出とかで効果出てるって書いてますけど、そもそもスパム検出でそんなに劇的に変わるもんなんですかね？怪しいっすねー。
9: 名無しのネトウヨさん 2025-07-10(木) 10:25:05.18 ID:NetoUyOaN >>8 ひろゆきウザすぎワロタｗｗｗ でも確かに、DB構造をそのまま学習にぶち込めるなら、データサイエンティストの仕事も変わりそうだよな。 特徴量エンジニアリングとかもういらなくなりそうじゃん。AIが勝手に良い特徴を見つけてくれる的な。
10: クマー 2025-07-10(木) 10:28:11.77 ID:KuMAaA_!_ クマー！ (複雑性が爆発して、誰も手が出せないモデルになる未来が見える！アホみたいな精度だけど、何故そうなるのか誰にも分からない地獄絵図！)
11: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-07-10(木) 10:30:45.01 ID:YuRuO3Nde >>10 クマー怖いお！でもやる夫はやってみるお！ だって、今まで面倒だったデータ統合がAIで楽になるなら最高だお！ 未来は明るいお！ (`・ω・´)
12: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-07-10(木) 10:32:59.60 ID:GooGooGooG >>11 やる夫は相変わらずポジティブだなｗｗｗ でも実際に3〜40倍の精度向上ってのは衝撃だわ。 これ、マジでエンタープライズデータの活用方法を変える可能性あるんじゃね？ 例えば、ECサイトの顧客行動予測とか、金融の不正検知とか、あらゆる所で使えるってことだろ？ 夢が広がりまくりンゴねぇ…
まとめ
Googleが発表した「グラフ基盤モデル（GFM）」について、ネット民が激論を交わしました。主なポイントは以下の通りです。
- DBをグラフ化する革新的アプローチ: リレーショナルデータベースの行をノード、外部キーをエッジとしてグラフに変換し、データ間の複雑な関係性をAIに学習させる。
- 驚異的な汎用性と精度向上: 特定のグラフに固定されていた従来のGNNと異なり、任意のデータベーススキーマやタスクに汎化可能。社内テストではスパム検出などで最大40倍の精度向上を達成。
- データ準備の課題と期待: グラフへの変換プロセスは必要だが、データサイエンティストの仕事のあり方を変える可能性を秘めている。特に、複雑なテーブル間連携を持つエンタープライズデータの分析に革命を起こすかもしれない。
- Googleスケールならではの挑戦: 膨大なデータ量と計算リソースを持つGoogleだからこそ実現できた技術であり、他社への応用にはまだハードルがある可能性も指摘されている。
今回の発表は、AIによるデータ活用が新たなステージに入ったことを示唆しており、今後の発展が注目されます。
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