ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、主な用途を解説

ニューラルネットワークとは、人間の脳細胞の働きを真似てAIにデータを処理させるテクノロジーのことです。複雑なデータの関係性を捉えることが可能で画像認識や音声認識、自然言語処理など、さまざまな分野で活用されています。

本記事では、ニューラルネットワークの概要と仕組みや種類、主な用途について詳しく解説します。ニューラルネットワークについて知りたい方、高性能なAIを探している方は、ぜひ参考にしてください。

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワーク（neural network）とは、人間の脳神経細胞であるニューロンの動きを真似てAIにデータを処理させる技術のことです。AIの概念が誕生した1950年頃には構想ができあがっていましたが、膨大で複雑なデータ処理が必要とされるため、当時のコンピューター性能では実現できませんでした。

ただ、テクノロジーの進歩によりニューラルネットワークを実現可能になりました。ニューラルネットワークによりAIの精度向上が期待されており、今後活用の幅が増えると予想されます。

ニューラルネットワークの構造と仕組み

ニューラルネットワークは、以下3つの階層（ニューロン）で構成されており、各階層がシナプスでつながれています。

• 入力レイヤー（入力層）
• 非表示レイヤー（隠れ層）
• 出力レイヤー（出力層）

上記の各ニューロンがデータの受け取りと処理を行い、次の階層に伝達することでデータの判定などを行う仕組みが取られています。ここからは、ニューラルネットワークにおける各階層について解説します。

入力レイヤー（入力層）

入力レイヤー（入力層）は、情報の入力が行われる層です。まずは、入力レイヤーがデータを受け取り、分析や分類などの処理を行った上で非表示レイヤーに渡します。

非表示レイヤー（隠れ層）

非表示レイヤー（隠れ層）は、前のレイヤーが出力した情報を受け取り、さらに分析・処理を行う層です。ニューラルネットワークでは、複数の非表示レイヤーが設けられているケースも存在します。非表示レイヤーでは、入力レイヤーもしくは非表示レイヤーから受け取った情報を処理した上で、次の層に渡します。

出力レイヤー（出力層）

出力レイヤー（出力層）は、処理された情報を最終的に抽出・判断して情報発信する層です。単一もしくは複数のノードを保有するケースがあり、複数のノードがある場合にはマルチクラスの分類にも対応できます。ノードとは、情報の処理を行うユニットにおける集合体のことです。

ニューラルネットワークの種類

ニューラルネットワークには、以下複数の種類が存在します。

• ディープニューラルネットワーク（DNN）
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
• LSTM
• 自己符号化器（オートエンコーダ）
• 敵対的生成ネットワーク（GAN）

順に解説します。

ディープニューラルネットワーク（DNN）

ディープニューラルネットワーク（Deep Neural Network）とは、複数の非表示レイヤーを設けたニューラルネットワークのことです。非表示レイヤーが一つしかない場合、複雑なデータ処理に対する精度が低い課題がありました。層を増やすことで、精度や表現力の向上を実現しています。

ディープラーニングは、ディープニューラルネットワークを用いて精度を向上させる学習方法です。ディープラーニング（深層学習）とは、人間の手を介さずにコンピューターやシステムが膨大なデータを学習する技術のことを指します。

ディープラーニングの詳細を知りたい方は、以下をご覧ください。
⇒ディープラーニング（深層学習）とは？機械学習との違いや活用・導入方法と事例を解説

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

畳み込みニューラルネットワーク（Convolution Neural Network）とは、畳み込み層やプーリング層などの独自構造を有しているディープニューラルネットワークのことです。画像分析において強みを有しており、一部が見えにくい画像でも解析可能です。

畳み込み層でエッジや色の変化などの局所的な特徴を検出して、プーリング層では位置に関する情報の削除を行います。また、全結合層で抽出した特徴を基に、最終的な分類や予測を実施します。

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network）とは、時系列データなどの解析に特化したニューラルネットワークのことです。通常のニューラルネットワークとは違い、ループ構造となっており、過去の情報を記憶可能です。

他のニューラルネットワークでは、前の層からのデータだけを受け取り処理する仕組みが取られています。一方、再帰型ニューラルネットワークでは、過去の情報を状態として保持して、この状態と新たな入力データを組み合わせて、新しい出力と状態を生成します。例えば、文章の解析で用いる場合、冒頭から単語を解析するとともにその情報を保持するため、文脈の考慮が可能です。

LSTM

LSTM（Long Short Term Memory）とは、再帰型ニューラルネットワークを改良したもので、長いデータも確実に読み込み可能なニューラルネットワークのことです。LSTMの非表示レイヤーには「LSTM block」と呼ばれるメモリが採用されています。また、3つのゲートを持つブロックが用いられている点も特徴で、これらにより長期の時系列データでも読み込み可能です。

自己符号化器（オートエンコーダ）

自己符号化器（Autoencoder）とは、入力されたデータを一度圧縮して重要な特徴だけを残した後に、再度元の次元に復元処理するニューラルネットワークのことです。自己符号化器では、入力レイヤーで受け取った情報を非表示レイヤーに受け渡す際に、重み付けと呼ばれる点数付けが行われ、点数が低いデータは除外されます。また、非表示レイヤーから出力レイヤーに情報が写る際にも重み付けがされ、ノードが受け取ったデータの合計点数が最終値となります。

自己符号化器であれば、膨大なデータを取り扱うディープラーニングであっても、負担を軽減可能です。また、重要な情報が失われる心配もありません。

敵対的生成ネットワーク（GAN）

敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network）とは、2つのコンピュータープログラムを競わせて新たなデータを生成するニューラルネットワークのことです。データを作り出す生成ネットワークと、本物か否かを判別する識別ネットワークの2つが競い合います。敵対的生成ネットワークを活用すれば、従来のAIでは難しかったリアルなデータ生成が可能です。

ニューラルネットワークの学習方法

ニューラルネットワークでは、目的を達成するための事前学習が必要です。ここからは、主な学習方法である以下について詳しく解説します。

• 教師あり学習
• 教師なし学習

教師あり学習

教師あり学習とは、人間が事前に正解データを用意して、そのデータを基に学習を行う方法のことです。トレーニングデータや教師データと呼ばれる、ラベル付けされた情報を用いて学習を実施します。

具体的には、犬・猫とラベル付けした画像を大量に読み込ませることで、AIがその特徴を分析して、ラベル付けされていない画像が犬なのか猫なのか、もしくはどちらでもないかを判断できるようになります。教師あり学習では高精度の学習が可能です。音声認識や需要予測など、多くのシーンで活用されています。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解データがない状態でAIの学習を行う方法です。教師あり学習とは異なり、ラベル付けしたデータは活用しません。膨大なデータを読み込ませることにより、入力データの特徴やパターンの発見、分類などをAI自身が行います。

データへのラベル付けを行う必要がないため、手間やコストを抑えられる点が特徴です。主に、画像生成や異常検知を行うAI開発で活用されています。

ニューラルネットワークの主な用途

ニューラルネットワークの主な用途は以下の通りです。

• コンピュータビジョン
• 音声認識
• 自然言語処理
• レコメンデーションエンジン

ここからは、上記それぞれの用途について解説します。

コンピュータビジョン

コンピュータビジョンとは、画像や動画から必要な情報を抽出して理解するテクノロジーのことです。ニューラルネットワークの活用により、高精度な画像・動画認識が可能になります。すでに多くのシーンで活用されており、例えば以下が挙げられます。

• スマートフォンやパソコンの顔認証システム
• 自動運転における道路標識や他車両・歩行者の認識
• 工場などでの異物混入検査
• 不適切なコンテンツを自動削除するモデレーション
• CTやMRIの解析と診断サポート

音声認識

音声認識とは、人間が発した音声を解析して、その発言内容をテキストデータに変換するテクノロジーのことです。ニューラルネットワークによる音声認識では、多様な言語・トーン・ピット・アクセントであっても認識可能です。例えば以下のシーンで活用されています。

• SiriやAmazon Alexa、スマート家電
• カスタマーサクセスのサポート
• 議事録の自動作成
• 動画コンテンツへの字幕付け

自然言語処理

自然言語処理（NLP）とは、人間の言語をコンピューターが理解・処理・生成するテクノロジーのことです。ChatGPTやGeminiなどに代表される生成AIには、自然言語処理の技術が活用されています。ニューラルネットワークは自然言語処理の分野でも重要な役割を担っており、例えば以下で活用されています。

• コンテンツの生成
• 言語の自動翻訳
• Webコンテンツの要約
• SNSの投稿などを基にした感情の分析
• 膨大なテキストデータの解析

なお、Webコンテンツの作成などに役立つ具体的なAIを知りたい方は、以下をご覧ください。
⇒【2025年最新】おすすめの文章生成AI24選！活用事例やポイント、注意点を解説

レコメンデーションエンジン

レコメンデーションエンジンとは、事前に定めた一定のルールやユーザーの行動・好みを基に、おすすめの商品・コンテンツを表示するテクノロジーのことです。例えば、ユーザーが購入した商品と一緒に購入される商品を表示して、アップセルやクロスセルを促します。ニューラルネットワークの活用で、よりユーザーの好みに合う商品やコンテンツの表示が可能です。例えば、以下で活用されています。

• ECサイト
• 動画配信サービス
• ニュースサイト
• 不動産サイト
• 転職サイト

まとめ

ニューラルネットワーク（neural network）とは、人間の脳神経細胞であるニューロンの動きを真似て、AIにデータを処理させる技術のことです。1950年頃に構想ができた概念ですが、コンピューターの性能向上により最近実現可能になりました。

ニューラルネットワークを活用すれば、複雑なデータの関係を捉えることが可能です。すでに、画像認識や音声認識、自然言語処理など多くの分野で活用されており、今後さらに活用の幅が広がると予想されます。

近年は、AIをはじめ多くのテクノロジーが生まれるとともに、性能が向上しています。上手な活用は、人手不足の解消や企業競争力に役立つ業務効率化に有効です。AIなどのツールも上手く活用して、業務効率化を実現しましょう。