%3Cbr%3E%3Cbr%3Emicomia株式会社の畑井です。今回は「ニューラルネットワークという言葉を知ったがよくわからない」、「数式なしで概要を理解したい」という方に向けてニューラルネットワークについて解説していきます。%3Cbr%3E%3Cbr%3E%3Cbr%3E%3Cbr%3E1.ニューラルネットワークとは？ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、人間の脳の仕組みを参考にして作られた人工知能の技術です。%3Cbr%3Eたとえば、「画像から犬か猫かを見分ける」「音声を聞いて文字に変換する」「文章の続きを推測して作る」といった処理を、人のように“学習しながら”行うことができます。つまり、データをもとに自分でルールを見つけ出す仕組みがニューラルネットワークなのです。%3Cbr%3E%3Cbr%3E2.ニューラルネットワークの仕組みニューラルネットワークは、大きく分けて次の3つの層からできています。入力層（Input Layer）：データを受け取る部分中間層（Hidden Layer）*：入力をもとに特徴を分析・変換する部分出力層（Output Layer）：最終的な結果を出す部分%3Cbr%3Eたとえば「画像から猫を判定する場合」：入力層 → 画像データを受け取る中間層*→ 耳の形・目の位置・毛の模様などを特徴として抽出出力層 → 「猫」「犬」など最終的な分類結果を出す学習の過程では、結果が正解かどうかを判断して「重み（weight）」を調整していきます。この繰り返しによって、少しずつ精度が上がる＝学習が進むという仕組みになっています。%3Cbr%3E＊「中間層」は「隠れ層」とも呼ばれます。%3Cbr%3E%3Cbr%3E3.ニューラルネットワークの利用例ニューラルネットワークは、私たちの生活の中でもすでに多く使われています。代表的な例をいくつか紹介します。スマートフォンの顔認証（画像認識）音声アシスタント（Siri・Alexa）（音声認識）メールの自動仕分け（テキスト分類）ChatGPTなどの会話AI（自然言語処理）このように、ニューラルネットワークは「見分ける」「聞き取る」「考える」といった人間の知的な動作をAIで再現する中核技術となっています。%3Cbr%3E%3Cbr%3E4.ニューラルネットワークとディープラーニングの違いは？ニューラルネットワークとディープラーニング（深層学習）は、よく混同されますが次のように考えるとわかりやすいです。%3Cbr%3E用語意味ニューラルネットワーク人間の脳の構造を模したAIの基本的な仕組みディープラーニングニューラルネットワークの層を何層も重ねて「深く」学習させる方法%3Cbr%3Eつまり、ディープラーニングはニューラルネットワークの進化版です。層が多くなるほど、より複雑な情報を処理できるようになり、精度も高まります。ChatGPTのような大規模AIも、このディープラーニングをベースにしています。%3Cbr%3E%3Cbr%3E5.まとめ今回は、ニューラルネットワークの基本について解説しました。ニューラルネットワークは、人間の脳の仕組みを真似たAIの技術入力→分析→出力の3層構造で「学習」していく音声認識や画像判定、ChatGPTなど身近なサービスにも利用されているディープラーニングはその発展形AIを理解する第一歩として、まずはニューラルネットワークの「仕組みのイメージ」を掴むことが大切です。興味を持たれた方は、次に「ディープラーニングとは？」の記事もチェックしてみてください。%3Cbr%3E%3Cbr%3E%3Cbr%3E%3Cbr%3E