近年, 機械学習への社会的な期待が高まっている一方, 専門家でも推論過程に対して説明を与えられない解釈可能性が問題となっている． 既存研究では, 単語の意味を学習するために埋め込みに基づいた手法が提案されているが, 小説上の場所, 時間, 対象物などの同時性を考慮できていない. そこで本研究では, GCNを用いてグラフの構造関係をそのまま学習し, 重要となるグラフの関係をLRPによって明らかにすることによって犯人推定を行う手法を提案する. 実験の結果, 追加知識とLRPによる貢献度の伝播によって対象となる小説の, 犯人推定までの過程を終えることを確認した.