GODMの生成モデルは、異常ノードの検知に加えて、異常の根本原因の特定にも活用できる可能性があります。生成モデルは、異常ノードの特徴を学習し、類似の合成データを生成することができます。このプロセスを通じて、異常の背後にあるパターンや相関関係を明らかにすることができるため、異常の根本原因を特定する手助けとなるでしょう。例えば、特定のノードが異常とされる場合、そのノードの周囲のノードやエッジの構造を分析することで、異常の発生に寄与している要因を特定することが可能です。GODMのアプローチを用いることで、異常の発生メカニズムを理解し、より効果的な対策を講じるための洞察を得ることができるでしょう。