用語辞典

ニューラルネットワーク

更新 2026.10.03　斉藤亮太

一言でいうと

小さな処理の単位（ノード）を層状に並べてつないだ構造。

資料での説明

人間の脳のように、神経細胞に相当する各ノードが層を成して接続されている情報処理のネットワーク

— 総務省『令和元年版情報通信白書』

Neural Network（略して NN）

日本語では「神経回路網」ですが、ほぼ使われません。

このネットワークに入力した情報が、中間層（あるいは隠れ層）と呼ばれるネットワーク内での処理を経て望む情報として出力されるよう、何度も処理方法の調整を行うことで学習していく。

— 総務省『令和元年版情報通信白書』

入力層 → 中間層（隠れ層）→ 出力層、という並びです。そして「処理方法の調整」の中身が重みです。

Nature論文は、調整可能なパラメータが「しばしば重み（weights）と呼ばれる実数」であり、機械は「誤差を減らすように内部の調整可能なパラメータを修正する」と述べています。

ニュースに出てくるパラメータ数は、この学習で決まる数値（重みやバイアス）の総数のことです。同論文は「典型的な深層学習のシステムでは、この調整可能な重みが数億個に及ぶことがある」と書いています。人が事前に決める設定値（ハイパーパラメータ）とは別のものです。

たとえるなら

「◯か×か」しか言えない人を大量に並べた伝言ゲームです。

1人ができるのは、前の人から数字を受け取り、決まった計算をして、次に渡すことだけ。ところが大量に並べて、誰の意見をどれだけ重く聞くかを調整していくと、全体として複雑な判断ができるようになる。その「どれだけ重く聞くか」が重みで、学習とはこの数値を調整していく作業のことです。

ここは、どの資料を読むかで書かれていることが違います。両方を出しておきます。

脳の仕組みをシミュレートする、という書き方

総務省『令和6年版情報通信白書』は、ディープラーニングを「人間の脳の仕組みをシミュレートさせるニューラルネットワーク」という考え方を発展させた技術だと説明しています。

脳のシミュレーションと見るべきではない、という書き方

一方、深層学習の代表的な教科書は「深層学習を、脳をシミュレートしようとする試みと見なすべきではない」「これらは一般に、生物の機能を忠実に再現するモデルとして設計されてはいない」と明記しています。

どちらも実在する記述です。入門の説明としては「脳に着想を得た構造」という言い方が広く使われており、技術的な厳密さを求める文脈では「シミュレーションではない」という注意が置かれる、と理解しておくのが実務的です。

ディープラーニングの説明の中で。 「多数の層を重ねる」と言われたとき、何を重ねているのかの答えがこれです。ほぼこの文脈です。
「層」「パラメータ」「重み」という語の前提として。 「パラメータ数◯◯のモデル」というニュースの数字は、このネットワークの中の調整可能な数値の総数を指しています。
モデルの構造を説明するとき。 「◯◯ベースのニューラルネットワーク」のような書き方で、技術記事や発表資料に出てきます。

一方で、「ニューラルネットワークを導入する」という言い方はしません。 構造の名前なので、導入する対象になりません。