LLMとGNNの融合を深化させるためには、いくつかの重要な課題に取り組む必要があります。まず、両者のモデルアーキテクチャの統合が求められます。具体的には、GNNの構造情報とLLMの言語理解能力を効果的に結びつけるための新しい融合手法の開発が必要です。次に、トレーニングプロセスの効率化が重要です。現在の多くの手法は、LLMとGNNを別々にトレーニングするため、計算リソースの消費が大きく、スケーラビリティに課題があります。これを解決するためには、共同トレーニングや相互学習のメカニズムを導入し、両者が相互に学び合う環境を整えることが求められます。また、グラフデータの多様性に対応するために、異なるタイプのグラフ（例：動的グラフやマルチモーダルグラフ）に対する適応能力を向上させる必要があります。これにより、LLMとGNNの統合がより柔軟で強力なものとなり、さまざまな応用に対応できるようになります。