ディープラーニングとは？でぃーぷらーにんぐ
ディープラーニングとは、脳の神経細胞のつながりをまねたニューラルネットワークを何層にも深く重ね、大量のデータから判断の手がかりを機械自身に見つけさせる機械学習の手法。何が写っているか、何と言っているかといった、規則を人が書き下せない判別で高い精度を出す。
最終更新：2026-10-10
この語が出る過去問を解く →背景
従来の機械学習では、何に着目して判断するか（特徴量）を人が設計して与える必要があり、猫の写真を見分ける手がかりを言葉で書き下すような作業が壁になっていた。層を深く重ねた構造と、大量のデータ、それを回せる計算資源がそろったことで、この手がかりを機械の側が自力で獲得できるようになった。ITパスポートではAIの基礎用語として、機械学習との上下関係を問われる。
具体例
スマートフォンの写真アプリが人物ごとにアルバムを自動でまとめる機能や、Google 翻訳の精度がここ数年で大きく上がった背景にあるのがこの技術。工場でも、良品の画像を大量に学ばせて傷のある製品をはじく外観検査に使われている。
試験での引っ掛け
機械学習と並ぶ別の技術ではなく、その一手法だという位置づけが問われる。学習に使ったデータが偏れば判断も偏り、なぜその結論になったかを人が説明しにくい点も押さえる。層が深いほど必要なデータ量と計算資源は増えるので、少量のデータで済むという記述は誤り。
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：令和元年度 秋期 ITパスポート試験 問21（IPA）
ディープラーニングに関する記述として、最も適切なものはどれか。
正解：大量のデータを人間の脳神経回路を模したモデルで解析することによって、コンピュータ自体がデータの特徴を抽出、学習する技術
要点：ディープラーニングは多層NNで特徴を自動抽出する
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模した多層のニューラルネットワークに大量のデータを与え、コンピュータ自身がデータの特徴（特徴量）を抽出して学習する技術である。従来は人が設計していた特徴の抽出を自動化できる点が大きな特徴で、画像認識や音声認識の精度を大きく高めた。
出典：令和2年度 10月試験 ITパスポート試験 問4（IPA）
コンビニエンスストアを全国にチェーン展開するA社では、過去10年間にわたる各店舗の詳細な販売データが本部に蓄積されている。これらの販売データと、過去10年間の気…
正解：ディープラーニングなどのAI技術
要点：大量データからの高精度予測はAI（機械学習）の領域
長期間に蓄積された販売実績に気象やイベントといった多様な要因を組み合わせ、そこから隠れた関連性を見つけ出して将来を予測する処理は、大量データから特徴を自動的に学習するAI技術が得意とする領域である。特にディープラーニングは多数の要因が絡む複雑な関係を扱いやすく、店舗ごとの需要予測の精度向上に向く。センサや仮想現実はデータの収集・体験の技術であり、予測モデルの構築そのものを担うものではない。
出典：令和2年度 10月試験 ITパスポート試験 問19（IPA）
ディープラーニングを構成する技術の一つであり、人間の脳内にある神経回路を数学的なモデルで表現したものはどれか。
正解：ニューラルネットワーク
要点：ニューラルネットワークは脳の神経回路を模した計算モデル
ニューラルネットワークは、脳の神経細胞（ニューロン）が信号を受け取り重み付けして次へ伝える仕組みを数式でまねた計算モデルである。この層を何層も深く重ねて学習させる手法がディープラーニングであり、画像認識や音声認識などで高い性能を示す。他の選択肢はいずれも通信・記憶に関するネットワークの用語である。
出典：令和3年度 秋期 ITパスポート試験 問3（IPA）解説で登場
人間の脳神経の仕組みをモデルにして、コンピュータプログラムで模したものを表す用語はどれか。
正解：ニューラルネットワーク
要点：ニューラルネットワークは脳神経を模した学習モデル
ニューラルネットワークは、脳の神経細胞（ニューロン）が信号を受け取り重み付けして次へ伝える仕組みを数式モデルとして模したものである。入力層・中間層・出力層を結ぶ結合の重みを学習によって調整することで、分類や予測を行う。層を深く重ねた発展形がディープラーニングである。
出典：令和4年度 秋期 ITパスポート試験 問67（IPA）
ディープラーニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
正解：コンピュータが大量のデータを分析し，ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し，推論や判断を行う。
要点：ディープラーニングは多層NNで自ら特徴と規則性を学ぶ
ディープラーニングは、多層に重ねたニューラルネットワークに大量のデータを与え、判断に必要な特徴や規則性をコンピュータ自身に見つけさせる機械学習の手法です。人が特徴を細かく定義しなくても高い精度が得られる点が従来手法との違いです。
出典・参考
公式シラバスの7 基礎理論 ＞ 35. 情報に関する理論 ＞ (5) AI（Artificial Intelligence：人工知能）の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。