2015年に登場したResNetは、深層学習における勾配消失問題を解決し、コンピュータビジョンの分野を革新した。今、新たな革命が起きている。研究者たちは、ResNetに知識グラフという構造化された知識を組み込むことで、AIが単に「見る」だけでなく「理解し」「状況を推論し」「判断の根拠を説明できる」システムを実現している。この記号的推論と深層学習の融合により、視覚的推論タスクでの精度が10～15％向上し、モデルの解釈性も大幅に高まっている。 従来のResNetはパターン認識には優れるが、関係性や文脈に関する明示的な推論能力に欠ける。一方、知識グラフは豊かな意味的関係を表現できるが、画像のような原始的なセンサデータの処理には不向きだった。両者の長所を組み合わせることで、カーネギー・メロン大学やナバーAIなどの研究機関は、シーン理解、医療画像診断、自動運転の分野で画期的な成果を上げている。 その実現方法は、視覚特徴の抽出を意味的関係でガイドしたり、グラフ構造に基づいたアテンション機構を導入したり、ニューラルネットの予測を符号的制約で検証するなど、複数の統合戦略が用いられている。特に注目されるのは、CVPR 2024で発表されたHiKER-SGGとNaver AIのEGTRフレームワーク。EGTRはResNet-50とTransformerを組み合わせ、Visual GenomeやOpen Image V6データセットで最先端の性能を達成した。 実装例として、PyTorch Geometricを活用した知識グラフ拡張ResNetのモデルが提示された。視覚特徴と知識グラフの特徴をアテンション機構で融合し、最終分類に活用する構造になっている。ベンチマークでは、グラフR-CNNがシーングラフ検出で31.6％の精度を達成し、従来手法の17.0％を大きく上回った。 医療分野では、スタンフォード大学がUMLS知識グラフと組み合わせ、稀少疾患の診断精度を40％向上。自動車分野ではボッシュのDSceneKGが、予期せぬ状況（工事区域など）の認識精度を87％にまで高めた。ロボット工学でも、物体・タスク・スキルの関係をグラフ化することで、91.7％の動作シーケンス予測精度を実現。 課題としては、グラフ処理による計算負荷増加や、知識グラフの構築にかかる時間とコストがある。しかし、動的グラフ学習や、LLMとの融合、専用ハードウェアの開発が進み、今後数年で性能ギャップは縮まる見通し。 結論として、知識グラフを統合したResNetは、単なる精度向上を超えた「新しい知能のあり方」を示している。パターン認識と構造的推論の融合が、説明可能で汎化力のあるAIの実現に向けた決定的な一歩となっている。