本稿では、グラフインセプション拡散ネットワーク（Graph Inception Diffusion Networks; GIDN）モデルを提案する。本モデルは、異なる特徴空間におけるグラフ拡散を一般化し、インセプションモジュールを用いることで、複雑なネットワーク構造に起因する膨大な計算負荷を回避する。提案モデルはOpen Graph Benchmark（OGB）データセット上で評価され、ogbl-collabデータセットにおいてAGDNよりも11%高い性能を達成した。