度）以下で電気抵抗がゼロとなる特性から，工学・近年，データ駆動で材料開発を行うマテリアル医学などの幅広い分野で応用されており，その開発ズ・インフォマティクスの発展に伴い，属人的な知は急務である．超伝導材料の用途やコストは転移温見への依存を減らし，より高性能に物性値を予測す度に依存するため，目的に見合った転移温度を持つるための研究が進められている．超伝導材料は高い材料の開発が求められているが，膨大な材料組成の応用可能性により開発が急がれているが，膨大な探探索範囲から所望の超伝導材料を発見するのは困索範囲から目的に見合った転移温度を持つ材料を発難である．そのため，組成式や構造情報から転移温見するのは困難である．そのため，組成式や構造情度を予測し，所望の転移温度を記録した組成式や構報から転移温度を予測し，材料探索を加速化するア造情報をもとに材料を作製するアプローチが研究プローチが研究され，その1つにデータベースからされており，超伝導材料データベース(SuperCon[7],作成した知識グラフを用いて転移温度予測を行う手3DSC[8],SuperconductingResearchDatabase[9]など）法がある．しかし，既存手法の知識グラフは事例間を用いた予測モデル[10,11,12,13]が提案されての繋がりを考慮できていない．そこで，本研究ではいる．材料が組成式・構造名・論文題名の頂点を介して繋材料が似た組成式を持つ・同じ構造を持つなどのがる知識グラフを用いた転移温度予測モデルを提案関係があるとき，その材料の転移温度は関連を持つする．実験により，SuperConデータセットにおいて可能性がある．また，同じ論文で報告されている材既存手法と比較してRMSEが0.072減少することが料は，何らかの観点で似た性質の材料である可能性明らかとなった．さらに，材料間の繋がりを考慮しがある．このような材料間の繋がりを考慮するためた知識グラフの転移温度予測に対する有効性を確認の方法の1つとして，データを頂点と辺で表現するした．知識グラフに変換し，グラフニューラルネットワーク(GraphNeuralNetwork;GNN)で学習する方法が考

えられる．材料分野でGNNを利用した手法の1つ近年，データ駆動で材料開発を行うマテリアルとして，Hatakeyamaら[14]はテーブルデータベースズ・インフォマティクス（MaterialsInformatics;MI）に記録されている材料の各事例を，組成式・構造・の発展に伴い，属人的な知見への依存を減らした文字を頂点で，それぞれの頂点の関係を辺で表現す効率的な材料開発が活発化している．MIによるる知識グラフに変換して，GNNを学習することで，材料開発のアプローチの1つとして，機械学習を材料分野の物性値予測において高い予測性能を示し用いて材料の物性値を予測する研究がある．材料た．しかし，この方法では，事例ごとに知識グラフの組成式，構造情報などを入力として材料の物性を作成するため，事例間を繋ぐ辺が無く，材料間の値を予測する手法が提案されており，より高性能繋がりを考慮できない．さらに，転移温度予測に対に物性値を予測するための研究が進められているして，知識グラフを利用した例はなく，その有効性[1,2,3,4,5,6]．は未知のままである．材料研究において，注目されている材料の一つにそこで本研究では，超伝導材料の転移温度予測に―1773―.おける知識グラフの有効性の調査を目的として，材料の組成式・構造・論文題名からなる知識グラフを入力とした転移温度予測モデルを提案する．知識グラフにより，組成式・構造・論文において事例間で繋がりを持つ材料が互いに及ぼし合う影響を捉えることができれば，より高性能な予測ができると期待できる．本研究の貢献は以下の通りである．•超伝導材料分野における知識グラフを利用した転移温度予測モデルの提案•データベースの事例間の繋がりによる転移温度予測への有効性の確認