ニューラルネットワークとは？にゅーらるねっとわーく
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路をまねて、節点（ニューロン）を入力層・中間層・出力層に並べ、節点どうしの結び付きの強さ（重み）を大量のデータから調整することで、認識や判断をできるようにする仕組み。中間層を何層にも深く重ねたものがディープラーニングで、画像認識や音声認識の精度を大きく押し上げた。
最終更新：2026-10-09
この語が出る過去問を解く →背景
科目Aの基礎理論・システム構成要素では、AIの手法をいくつか並べて説明文と対応付けさせる形で出る。ここで確かめられているのは数式ではなく、判断の根拠をどうやって手に入れるかという一点である。人が「AならばBである」というルールを書き下す方式（ルールベース推論やエキスパートシステム）と、大量のデータから内部の重みを自動で調整する方式（ニューラルネットワーク）は、この点で根本的に違う。
具体例
車載カメラの映像から歩行者と車を見分ける機能は、大量の画像を取得して学習させた結果として精度が上がったものなので、この仕組みの適用例にあたる。一方、衝突を加速度センサが検知してエアバッグを膨らませる、決めた条件でアイドリングストップする、通信で地図データを更新する——これらは人があらかじめ決めた条件どおりに動いているだけで、学習の要素がない。
試験での引っ掛け
「賢く動いているように見えるもの」をひとまとめにこの仕組みだと判断すると落ちる。センサの閾値判定、条件による自動制御、ソフトウェアの自動更新は、いずれも学習していない。反対側の誤答としては、知識を論理式のルールで表現して推論する方式、特定分野の専門知識で症状から病気を絞り込む方式（エキスパートシステム）、厳密な解でなくても近い解を広範囲で得ようとする方式が並ぶ。見分ける問いは1つだけで、判断の根拠を人が書いたのか、データから作られたのかを見る。
関連用語
出た過去問
問題文で直接問われたものと、解説の中で触れられたものが含まれます。
出典：平成29年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問74（IPA）解説で登場
車載機器の性能の向上に関する記述のうち、ディープラーニングを用いているものはどれか。
正解：システムが大量の画像を取得し処理することによって、歩行者と車をより確実に見分けることができるようになった。
要点：ディープラーニングは大量データの学習で認識精度を高める
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークに大量のデータを学習させ、特徴の捉え方そのものを自動で獲得する手法である。大量の画像を学習して歩行者と車を高い精度で見分けられるようになる例は、まさにこの技術の適用にあたる。センサの閾値判定や通信によるデータ更新は、機械学習とは無関係である。
出典：平成30年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問3（IPA）
AIにおけるディープラーニングの特徴はどれか。
正解：人間の脳神経回路を模倣して、認識などの知能を実現する方法であり、ニューラルネットワークを用いて、人間と同じような認識ができるようにするものである。
要点：ディープラーニングは多層ニューラルネットで特徴を自動学習する
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路をまねたニューラルネットワークを多層に重ね、大量のデータから特徴そのものを自動的に学習させる手法である。人が判断ルールを書き下すのではなく、層を深くすることで画像認識や音声認識といった認識処理を高い精度で行える点が特徴となる。ルールベースの推論やエキスパートシステムとは、知識の獲得方法が根本的に異なる。
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (8) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。