GWLは、幾何グラフニューラルネットワーク（GNN）の表現力を特徴づける枠組みとして重要な役割を果たします。通常のGNNや関連する理論的手法が幾何グラフに適用できない場合、GWLはその代替手段として機能します。具体的に言えば、GWLは非同型な幾何グラフを区別し、それらの表現力を評価することが可能です。この枠組みを使用することで、設計選択肢がどのように幾何GNNの表現力に影響を与えるか理解できます。さらに、GWlは普遍近似能力という観点からもアプローチされており、これらすべてから得られる知見は将来的な最大限強力な実用的な幾何GNN開発へつながる可能性があります。