ニューラルネットワークとは？ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、脳の神経細胞のつながり方を数式のモデルとしてまねた計算の仕組み。入力層・中間層（隠れ層）・出力層に分かれた節点が、重み付きの結びつきでつながっている。大量のデータを与えてこの重みを調整することが学習にあたり、ディープラーニングの土台になっている。
最終更新：2026-10-10
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規則を人が全部書き下す方式では、手書き文字の判別のように「例は山ほど挙げられるが規則は書けない」問題に歯が立たなかった。そこで、正解の付いた例を大量に見せて内部の重みを少しずつ直していく、脳の学び方に近い仕掛けが考えられた。ITパスポートでは、AIが答えを出す仕組みの説明として機械学習・ディープラーニングと並べて問われる。
具体例
郵便物の宛名にある手書きの郵便番号を読み取る区分機は、数字の画像と正解の数字を大量に学習させたこの仕組みで動いている。人が「1はこう書く」という規則を与えたわけではなく、多数の筆跡の例から判別の手がかりが作られている。
試験での引っ掛け
ディープラーニングと同じものとして扱う選択肢が誤りで、中間層を何層にも深く重ねた場合をディープラーニングと呼ぶ。層の並び順（入力→中間→出力）や、学習で調整されるのは結びつきの重みであってデータそのものではない点も問われる。
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：令和元年度 秋期 ITパスポート試験 問21（IPA）解説で登場
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）
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：令和5年度 秋期 ITパスポート試験 問74（IPA）
ニューラルネットワークに関する記述として、最も適切なものはどれか。
正解：ディープラーニングなどで用いられる、脳神経系の仕組みをコンピュータで模したモデル
要点：ニューラルネットワークは脳神経系を模した計算モデル
ニューラルネットワークは、脳の神経細胞のつながり方をまねて作った計算モデルです。入力層・中間層・出力層（受け取り・計算・結果を出す層）を重ねた構造をもち、層を深くしたものがディープラーニングで使われます。
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。