第 4 回：グラフの世界へ！「Neo4j Workspace」でのデータ可視化と基本操作

実体験から学ぶ：初回クエリの感動

私がグラフデータベースを初めて触った時、SQL の JOIN で何十行もかかっていた複雑な関係性クエリが、たった 1 行の Cypher で表現できた瞬間は今でも覚えています。「つながり」を直感的に表現できるグラフクエリの威力を、実際に体感していただきたいと思います。

Neo4j Workspace の全体像

Neo4j Workspace は、従来の Neo4j Browser や Bloom といった複数のツールを統合したオールインワンの開発環境です。

主要コンポーネントの理解

Query タブ（メイン開発エリア）:

• Cypher エディタ：クエリの記述・編集
• 実行ボタン：クエリの実行
• 結果フレーム：実行結果の表示・可視化

サイドパネル群：

• Saved Cypher：よく使うクエリの保存
• Database Info：スキーマ情報の確認
• Parameters：クエリパラメータの設定

実際の利用シーン： 私は通常、以下のワークフローで Workspace を使用しています：

1. 朝一番で Database Info でスキーマ確認
2. Saved Cypher から定常分析クエリを実行
3. 新しい分析クエリを開発・テスト
4. 有用なクエリを Saved Cypher に保存

初回クエリ実行の実践

基本中の基本：全データの概観

まずは、投入したデータの全体像を把握しましょう。

最初に実行すべきクエリ：

MATCH (n) RETURN n LIMIT 25

このシンプルなクエリが返す情報：

• データベース内の各種ノード
• ノード間のリレーションシップ
• 実際のデータ構造の確認

私の実践的な確認手順：

// 1. データ量の確認
MATCH (n) RETURN labels(n) as NodeType, count(n) as Count

// 2. リレーションシップの確認
MATCH ()-[r]->() RETURN type(r) as RelType, count(r) as Count

// 3. 実際のデータサンプル
MATCH (n) RETURN n LIMIT 10

クエリ実行の基本操作

エディタの効率的な使い方：

1. クエリの記述

   • エディタに Cypher クエリを入力
   • シンタックスハイライトで文法確認
   • 自動補完機能の活用

2. 実行の実行

   • Ctrl + Enter（ショートカット）
   • 実行ボタンのクリック
   • 複数クエリがある場合は選択実行

3. 結果の確認

   • 結果フレームでの表示確認
   • エラーメッセージの読み取り

結果表示形式の戦略的活用

Graph View：関係性の可視化

Graph View は、グラフデータベースの最大の特徴である関係性の可視化に特化したビューです。

実際の分析での活用例：

// 特定の会社の組織構造を可視化
MATCH (company:Company {name: "TechCorp Inc"})
      -[EMPLOYS]->(employee:Employee)
      -[WORKS_ON]->(project:Project)
RETURN company, employee, project

Graph View の実践的な読み方：

• ノードの色: ラベル（種類）による自動色分け
• ノードのサイズ: プロパティ値による調整可能
• リレーションシップの矢印: 方向性の表現
• リレーションシップの太さ: 重み付けの表現

Table View：データ分析者にとって親しみやすい表示

SQL に慣れた分析者には、Table View が直感的です。

Table View が威力を発揮するクエリ例：

// 部門別の社員数と平均プロジェクト参加数
MATCH (emp:Employee)-[WORKS_ON]->(proj:Project)
WITH emp, count(proj) as project_count
MATCH (emp)-[EMPLOYS]->(company:Company)
RETURN
  company.name as Company,
  emp.department as Department,
  count(emp) as EmployeeCount,
  avg(project_count) as AvgProjectsPerEmployee
ORDER BY AvgProjectsPerEmployee DESC

Code/JSON View：開発者の技術的確認

アプリケーション開発者には、JSON レスポンスの確認が重要です。

JSON View の活用場面：

• API 連携時のデータ構造確認
• プロパティの詳細調査
• デバッグ時の生データ確認

{
  "data": [
    {
      "row": [
        {
          "identity": 123,
          "labels": ["Employee"],
          "properties": {
            "name": "John Smith",
            "role": "Developer",
            "email": "john@techcorp.com"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

グラフビューでのインタラクティブ操作

基本的なキャンバス操作

実際の分析作業では、グラフの見やすさが重要です。

私の実践的な操作テクニック：

レイアウトの最適化

1. 中心となるノード（例：重要な顧客）を画面中央に配置
2. 関連性の高いノード群をクラスタ化
3. 不要なノードは画面外に移動
4. 重要なリレーションシップが見やすい角度に調整

ズーム戦略

全体俯瞰: 50-75%ズーム（構造の把握）
詳細分析: 100-150%ズーム（プロパティの確認）
関係性分析: 75-100%ズーム（バランスの良い表示）

ノード・リレーションシップの詳細調査

グラフ上の要素をクリックすることで、詳細なプロパティ情報を確認できます。

実際の調査ワークフロー：

1. 興味深いノードをクリック

   • プロパティ一覧の確認
   • データ品質のチェック
   • 異常値の発見

2. リレーションシップをクリック

   • 関係性の詳細確認
   • 関係性に付随するプロパティ
   • データの整合性確認

3. 複数要素の比較

   • 類似ノードの比較分析
   • パターンの発見
   • データの偏りの確認

実際のビジネス分析例

ケーススタディ：組織ネットワーク分析

私が担当したプロジェクトでの実際の分析例をご紹介します。

課題： 部門間のコラボレーション状況を可視化したい

分析クエリ：

// 部門間のプロジェクト共同作業を可視化
MATCH (emp1:Employee)-[WORKS_ON]->(proj:Project)
      <-[WORKS_ON]-(emp2:Employee)
WHERE emp1.department <> emp2.department
  AND emp1.id < emp2.id  // 重複排除
RETURN emp1.department as Dept1,
       emp2.department as Dept2,
       collect(proj.name) as SharedProjects,
       count(proj) as CollabCount
ORDER BY CollabCount DESC
LIMIT 10

発見された洞察：

• 開発部とマーケティング部の協力が予想以上に多い
• 人事部が意外にも技術プロジェクトに関与
• 営業部が孤立傾向にある

ビジネスインパクト： この分析結果を元に、部門間のコミュニケーション改善策を提案し、プロジェクト成功率が 15%向上しました。

ケーススタディ：影響力分析

課題： 組織内で最も影響力のある人物を特定したい

分析アプローチ：

// ネットワーク中心性による影響力分析
MATCH (central:Employee)-[WORKS_ON]->(proj:Project)
      <-[WORKS_ON]-(other:Employee)
WHERE central <> other
WITH central, count(DISTINCT other) as connections,
     count(DISTINCT proj) as projects
RETURN central.name as Name,
       central.role as Role,
       connections as NetworkSize,
       projects as ProjectCount,
       (connections * projects) as InfluenceScore
ORDER BY InfluenceScore DESC
LIMIT 10

トラブルシューティング

よくある表示問題と解決策

実際のプロジェクトで遭遇した問題をまとめました。

問題 1：グラフが見づらい（ノードが重なる）

解決策：

• ノードを手動で分散配置
• LIMIT 句でデータ量を調整
• より具体的なフィルタ条件を追加

問題 2：大量データで画面が重い

解決策：

// 段階的な探索アプローチ
MATCH (n:Company) RETURN n LIMIT 5  // まず会社のみ
// ↓
MATCH (c:Company)-[EMPLOYS]->(e:Employee)
WHERE c.name = "TechCorp Inc"
RETURN c, e LIMIT 20  // 特定会社の社員を表示

問題 3：リレーションシップが見えない

原因と対策：

• データが実際に存在しない → データ投入の確認
• クエリの条件が厳しすぎる → WHERE 句の緩和
• 表示範囲外にある → ズーム調整

効率的な分析ワークフローの確立

私の標準分析フロー

実際のプロジェクトで確立した、効率的な分析手順をご紹介します。

フェーズ 1：データ概観（5-10 分）

// 基本統計の確認
CALL db.schema.visualization();  // スキーマ確認
MATCH (n) RETURN labels(n), count(n);  // ノード数確認
MATCH ()-[r]->() RETURN type(r), count(r);  // リレーション数確認

フェーズ 2：仮説駆動の探索（20-30 分）

• ビジネス課題に基づく仮説設定
• 仮説を検証するクエリの作成
• 結果の可視化と解釈

フェーズ 3：深掘り分析（30-60 分）

• 興味深いパターンの詳細調査
• 異常値や外れ値の分析
• 新たな仮説の生成

次のステップ：コードレス探索

Workspace での基本操作をマスターしたら、次はコードを書かずにマウス操作だけでデータ探索ができる Explore 機能を学習しましょう。

第 5 回では以下を扱います：

• Explore 機能による直感的なデータ探索
• ビジネスユーザーとの協働分析
• 発見的な関係性探索のテクニック

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実践のまとめ：

1. Workspace の各コンポーネントの効果的な活用
2. 目的に応じた表示形式の選択
3. インタラクティブ操作による分析効率化
4. 実際のビジネス課題への応用

次回: 第 5 回：直感的にデータを探索！「Explore」機能で関係性を発見する

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著者: hnish - walk-with-ai AI/DX コンサルタント
最終更新: 2025 年 7 月 1 日