本記事ではニューラルネットワークの概要や仕組み、主な種類と活用例を解説します。
画像認識や自然言語処理など、様々な技術に用いられているニューラルネットワークとはどのようなものか、詳しく知りたい方は本記事を最後まで読んでみてください。
目次
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞であるニューロンの働きを模した数理モデルです。
人間の脳に近い階層上の構造となっており、高度な情報処理が可能です。
入力層・中間層（隠れ層）・出力層の3層による階層構造となっています。
情報のインプットを行う入力層と、データの処理・分析・計算を行う中間層、指示に対するアウトプットを行う出力層がそれぞれ接続され、ネットワークを形成しています。
ニューラルネットワークの中間層を重ね、多層的な処理を可能な状態にしたものがディープラーニングです。
ニューラルネットワークを活用することによって、従来のアルゴリズムでは処理が難しかった画像や動画の認識、自然言語処理、株価などの複雑な事象の予測などが可能になりました。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
ニューラルネットワークの仕組み
ニューラルネットワークでは、単体だと単純な処理しかできない人工ニューロンを複層的に組み合わせることで、複雑な処理を行えるようにしています。
前章で紹介した入力層・中間層（隠れ層）・出力層の3層構造となっており、各層には多数のノードが存在しています。
ノードとは、データの処理を行うユニットです。
ノード間をシナプスで接続することで、入力層から出力層までデータが伝達されます。
前のノードから次のノードへシナプスによって伝達される際、伝達するデータが次のノードにとってどのくらい重要であるか、重みづけによって設定しています。
重みづけはニューラルネットワーク自体が学習を行う過程で徐々に調整されることで、精度の高い回答の出力が可能です。
この重みづけの調整過程において、ニューラルネットワークに存在する「バイアス」がデータ処理に影響を及ぼすこともあります。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
ニューラルネットワークの種類
次にニューラルネットワークの種類を紹介します。
ニューラルネットワークは層構造やデータ処理の方法などによって、特徴があります。
それぞれどのような処理に強みを持つのか知りたい方は参考にしてみてください。
● 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）
● 敵対的生成ネットワーク（GAN）
● 自己符号化器（オートエンコーダ）
それぞれ順番に見ていきましょう。
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(DNN）は、4層以上で構成されたニューラルネットワークの総称です。
ディープラーニングの基盤ともなる技術で、具体的には中間層を2層以上持つニューラルネットワークを指します。
中間層を多層化することで、より複雑な情報処理が可能となったため、多様なタスクに利用できるようになりました。
現在は、ニューラルネットワークの中でもディープニューラルネットワークを用いることが一般的です。
なお、ディープニューラルネットワークの精度を高めるためには、とにかく中間層の数を増やせばよいというわけではありません。
過学習と呼ばれる、不要な特徴を学んでしまうことによる精度の低下が発生する可能性があるため、偏ったデータを学習させすぎないなどの対策も必要です。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
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（CNN）は、ディープニューラルネットワークの一種とされ、画像認識に強みを持つモデルです。
「一般物体認識」と呼ばれる、画像が持つ空間的な特徴量を自動抽出して最適な意思決定が行えるため、学習効率が高いのが特徴です。
畳み込みニューラルネットワークでは、畳み込み層とプーリング層と呼ばれる2つの特殊な層が、「一般物体認識」を可能にしています。
畳み込み層では、畳み込みという処理によって、画像内の明るさや色の境界線などの特徴を抽出します。
プーリング層では、重要な情報だけを残すために不要なノイズを減らして特徴を際立たせることが可能です。
これらの特殊な層が行う処理によって、画像に含まれる特徴を自動で抜き出し、効率的に学習を行っています。
また、画像認識だけでなく、自然言語処理による感情分析や書類分類といった分野でも活用が進んでいます。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
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（RNN）は、自然言語処理などの分野で注目されている、時系列データの処理に長けたニューラルネットワークです。
文章や音声のように連続したデータや、機械翻訳、株価情報といった時間の流れに沿ったパターンを学習するのに適しています。
例えば、文章を出力する際、前の言葉が何であったかも重要です。
そのため、再帰型ニューラルネットワークでは、中間層から出力層へデータを伝達したら、出力層から中間層へデータを戻して再演算を行います。
この繰り返しによって流れが不自然でない文章生成などが可能です。
同じ中間層で処理を繰り返すため、何回目の出力であるかという回数（時間軸）の概念がデータに加わり、時系列のあるデータのパターンを学習可能にしています。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
敵対的生成ネットワーク（GAN）
入力されたデータを基に学習し、疑似的なデータを生成する「生成器（ジェネレーター）」と、本物のデータか生成器が生み出した偽データかを識別する「識別器（ディスクリミネーター）」の2つのモデルを使って学習を行うモデルです。
生成器は識別機を騙すために、本物に近いデータを生成し、識別機は生成器が作り出す偽データを見破ろうと識別精度を高めます。
この敵対的な競争プロセスを通じて、より精度の高い画像や音声、テキストを生成できるようになります。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
自己符号化器（オートエンコーダ）
入力された情報をエンコーダによって符号化・圧縮し、そのデータをデコーダによって元の形に戻して出力するモデルです。
入力と出力が同じ情報になるため、無駄な処理を行っているモデルに思われるかもしれません。
しかし、自己符号化器は、ニューラルネットワークを多層化することで精度が落ちてしまう「勾配消失」や、学習を重ねることによって学習内容以外への汎用性が失われる「過学習」といった問題の解決に有効です。
入力層と出力層よりも中間層のニューロン数を少なくすることで、同じ情報を出力するために削ってもよい情報と必須情報を判断する必要が生じます。
その過程で重要な特徴量を見極められるようになります。
自己符号化器は、画像認識などによる異常検知といった場面で活用されることが多いです。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
ニューラルネットワークの活用例
ここからはニューラルネットワークの活用例を4つ紹介します。
どのようにニューラルネットワークが用いられているか知りたい方は参考にしてみてください。
● 画像認識
● 音声認識
● レコメンデーションエンジン
それぞれ順番に見ていきましょう。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）は、人間が日常的に使用する言語の文脈を理解したり、文章を分析・生成したりすることができる技術です。
ニューラルネットワークによって、文章を理解する際に単語単位ではなく文脈を踏まえて文章全体として読み込むことができるようになったため、文章読解や生成、翻訳の精度を高めることが可能になりました。
これによって、人間が使用するような自然な文章生成が実現しています。
外国語の翻訳やニュース記事などの要約、カスタマーサポートなどにおけるチャットボットとして用いられています。
カスタマーサポートでは、ユーザーが自由に記述した問い合わせ内容から意味を正確に理解し、適切な回答を生成する仕組みとして活用可能です。
また、ソーシャルメディアに投稿された大量のテキストデータから商品のレビューを見つけ、投稿内容に含まれるユーザーの感情を分析することに用いられています。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
画像認識
画像認識は、コンピュータービジョンと呼ばれる、画像や映像から必要な情報を抽出・理解するための技術です。
画像・映像の中から人物や物体を高い精度で検知することが可能です。
具体的な活用事例としては、スマートフォンのカメラにおける顔認証機能や、自動車の車載カメラが他車両や歩行者、車線などを発見し、運転支援を行う機能などが挙げられます。
他にも医療分野では、CTやMRIなどで撮影した画像をニューラルネットワークによって解析し、画像診断の時間短縮による業務効率化や医師の見落とし防止、熟達度による診断レベルの差異をなくすことにも役立てられています。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
音声認識
音声認識技術とは、人間が発する言葉を認識してテキストに変換する技術です。
iPhoneなどに搭載されたSiriやGoogleアシスタント、Amazonのアレクサ、ChatGPTの音声入力機能などに用いられています。
様々な人間の声のトーンや言語、アクセント、声色、ピッチなどを分析する際や、入力された音声データの中からノイズとなる音を除去する際などにニューラルネットワークが活用されています。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
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は、ユーザーの過去の行動データや一定のルールに基づき、最適な商品を提案するシステムです。
ユーザーの過去のクリック操作、閲覧ページ、購入履歴といった膨大な行動データを分析し、行動予測に使用しています。
同時に、自社が取り扱う商品の特徴を分析し、ユーザーが好む商品の特徴と自社の各商品の特徴の類似性を解析することで、ユーザーが次に興味を持ちそうな商品の予測を立てられます。
また、同一人物の行動履歴だけを分析するのではなく、過去にボールペンを購入したユーザーが次に購入・閲覧・検索をしている商品のデータを分析することで、新たにボールペンを購入したユーザーに対して適切なレコメンドが可能です。
参照：
・「ニューラルネットワークとは？ 仕組み、種類、学習方法を解説」Ｓｋｙ株式会社
・「ニューラルネットワークとは？仕組みや種類、活用事例について解説」SHIFT サービスサイト
・「ニューラルネットワークとは？仕組み・種類・活用例を解説」楽天グループ株式会社
・「AIレコメンドエンジンとは？仕組みや活用事例をわかりやすく紹介」AIsmiley
まとめ
今回はニューラルネットワークの概要やその仕組み、活用例を解説しました。
ニューラルネットワークは多層構造によって、人間の脳のように複雑な情報処理が可能な数理モデルです。
AIなどの技術にも活用されていることから、企業のDX推進などを下支えしていると言えるでしょう。
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