近年，オンラインショッピングにおける商品レコメンドといった，グラフデータを高速に処理しサービスを提供する需要が高まっている．しかしアルゴリズムの選択によっては実行に膨大な時間がかかるため，実行前にグラフデータに適したアルゴリズムを把握する必要がある．本発表では，グラフデータにおける重要な特徴量であるエッジ数とアルゴリズムの実行時間との相関の高さに着目し，グラフデータとアルゴリズムの特徴量を入力とした回帰モデルを用いることで，高い精度での実行時間予測を行う手法を提案する．提案手法によって実行時間の短いアルゴリズムの選択可能であることを明らかにする．