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、脳の神経回路を模した節点を層状に並べ、層の間の結び付きの重みをデータから学習させることで、あるデータから結果を求める処理を作る手法。多層の処理を重ねて複雑な判断をできるようにしたものがディープラーニングである。午前I（令和8年度から科目A-1）では、この語はデータ活用の手法群の中の一つ——大量のデータから特徴あるパターンを取り出す道具——として位置づけて問われる。
最終更新：2026-10-07
この語が出る過去問を解く →背景
午前I（科目A-1）でこの語が現れるのは、AIの原理を掘り下げる設問ではなく、データ活用の用語を横に並べて説明文と対応させる設問である。データウェアハウス、データマート、OLAP、データマイニングと同じ土俵に置かれ、どの説明がどれかを1分で選ばせる。受験者の5分の4にとってこの分野は専門外なので、学習則や勾配の話に踏み込まず、それぞれの説明文の決め手だけを一列に持っておくほうが得点につながる。
具体例
データマイニングの説明として正しいのは「ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから特徴あるパターンを探し出す」という記述で、ここではニューラルネットワークが手法の側として登場する。同じ設問では、更新処理をせず集計データの分析を主目的とする蓄積庫がデータウェアハウス、分析の目的別に切り出したものがデータマート、スライシング・ダイシング・ドリルダウンで多次元分析するのがOLAP、と決め手が割り振られている。
試験での引っ掛け
ディープラーニングとデータマイニングの説明文の入れ替えが定番である。「大量のデータからまだ知られていない規則や仮説を発見する」だけではディープラーニングの説明にならず、人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねるという部分が中核にあたる。逆向きに、ニューラルネットワークはデータマイニングで使われる手法の一つであって、データマイニングそのものではない。誤答にはほかに、知識をルールで表現して演繹推論で結論を導く方式や、三段論法・統計的手法・パターン認識を組み合わせた広義のデータ分析が並ぶ。ネットワーク分野の設問（NFVなど）でも、無関係な誤答としてニューラルネットワークの説明が紛れ込むことがある。
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 高度試験 午前Ⅰ 問10（IPA）
データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。
正解：ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから、特徴あるパターンを探し出す。
要点：データマイニングは大量データから未知のパターンを掘り出す
データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、人が気付かなかった規則性や特徴的なパターンを掘り起こす技術である。仮説を人が立てて確かめるのではなく、データから知見そのものを発見する点が特徴である。他の選択肢はデータウェアハウス、データマート、OLAPの説明である。
出典：平成31年度 春期 高度試験 午前Ⅰ 問2（IPA）解説で登場
AIにおける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：あるデータから結果を求める処理を、人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねることによって、複雑な判断をできるようにする。
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、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークの中間層を多層に重ね、入力から出力までの特徴抽出を段階的に自動で学習する手法である。層を深くすることで、人手による特徴量設計に頼らずに複雑な判断ができる点が特徴である。画像認識や音声認識で従来手法を大きく上回る精度を実現した。
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 ＞ (9) 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。