修士論文発表会 ２０２６
修士課程２年: 梶田 祥広

• Feb. 26, 2026
• 研究成果

修士課程２年: 梶田 祥広   発表：２０２６年２月２日

論文タイトル：『KamLAND2-Zenにおけるグラフニューラルネットワークを用いた事象再構成ツールの開発及び性能評価』

論文概要
ニュートリノが非常に軽い質量を持つ理由や物質優勢宇宙ができた理由を説明で きる可能性を秘めているのが、ニュートリノのマヨラナ性である。ニュートリノ のマヨラナ性を検証する現状唯一の手段が、ニュートリノを伴わない二重ベータ 崩壊（0νββ）の観測である。将来計画であるKamLAND2-Zenでは0νββ探索感度を高 めるために分解能向上が重要となる。高量子効率PMTと集光ミラーに加えて、発 光性のインナーバルーン（PENフィルム）と波長変換剤Bis-MSBの導入が検討され ている。導入後はPENフィルムでの吸収、再発光などにより光学応答が複雑化し、 従来の最尤法ではイベント再構成（特に位置の再構成）が難しくなる懸念がある。
そこで本研究では球面上に配置されたPMTをグラフとして扱うグラフニューラル ネットワーク（GNN）を用いた再構成ツールを開発した。Geant4ベースの KamLAND2-Zenシミュレーション（KLG4）で作成したデータを用いて学習、評価を 行った。結果としてPENフィルム及びBis-MSBを導入した条件下で高額条件が複雑 化しても、高精度な発生点再構成と粒子識別が可能であることを示した。