ニューラルネットワークとは機械学習の一種で、人間の脳構造に着想を得たモデルです。ニューロン（ノード）が層を形成して情報が伝播する仕組みであり、データから複雑なパターンを学習し、タスクに応じた予測や判断が可能となります。画像認識や自然言語処理などの分野で成果を出しており、機械学習を学ぶ上でぜひ抑えておきたいモデルといえるでしょう。
本記事では、ニューラルネットワークの概要と仕組み、種類とそれぞれの特長を紹介していきます。
目次
ニューラルネットワークは機械学習の一種で、人間の脳構造をもとにしたモデルです。ニューロンによる多層の中間層を持つことで複雑で多彩な特徴の抽出や表現ができます。
ニューラルネットワークは、ニューロン（ノード）と呼ばれる単位が相互に結合し、情報の伝達を通じて複雑なパターンを学習する仕組みです。各ニューロンは前の層のニューロンからの入力を受け取り、重みを掛けて活性化関数を通して出力を生成します。
機械学習の主要なタスクに分類と回帰があり、それぞれ異なる目的を持ちます。
分類は与えられた入力データを、あらかじめ定義されたクラスやカテゴリに分けることが目的です。具体的にはメールがスパムか非スパムか、画像が犬、猫、または鳥などどれに属するかを判定します。
回帰とは与えられた入力データに基づいて、連続した数値を予測することが目的です。具体的には、過去の数値のデータから住宅の価格、商品の売上、未来の株価などを予測します。
機械学習モデルの理解には、まず機械学習全体についての知識が欠かせません。
機械学習はAIの一形態でプログラムされた通りの回答だけでなく、経験を通じて学習する能力を備えています。機械学習においては「入力」→「機械学習モデル」→「出力」の流れが基本です。
モデルは目的に応じてさまざまな入力データを受け取り、そのデータを学習して生成します。
ここでは、ニューラルネットワークの仕組みについて詳しく解説します。
ニューロンは脳の神経細胞における神経系の基本単位です。ニューラルネットワークでは入力、セル体、出力、シナプスから構成されています。
構造面では、まず樹状突起を通じて入力情報が受け取られ、信号がセル体で統合されます。その後、セル体で処理された結果が軸索を通じて他のニューロンに伝播され、シナプスと呼ばれる末端で他のニューロンの樹状突起と接続します。
機能面では、入力信号は樹状突起を通じてセル体に送られ統合されます。セル体での信号の統合後は、通常は活性化関数が適用され、ニューロンの発火（信号の伝達）が制御される流れです。
そして、ニューラルネットワークは学習によって重みを調整し入力に対する適切な出力を学び、シナプスの結合の強さが決まります。シナプスの結合の強さは、信号が他のニューロンにどれだけ影響を与えるかに関わってきます。
重みとバイアスは、ニューラルネットワークにおいて重要な役割を果たすパラメータです。
ニューラルネットワークにおいての重みとは、入力信号に掛けられる係数です。各接続が持つ重みは、その入力が出力に対してどれだけの影響を持つかを示します。重みは学習の過程で調整され、ネットワークがデータに適応できるようになります。
バイアスは、各ニューロンに加えられる事前に定められた一定の値です。学習の対象の一つであり、モデルがデータによりよく適合するように調整されます。バイアスがないと、すべての入力が0の場合でもニューロンの活性化が難しくなります。
フォワードプロパゲーションとは、ニューラルネットワークにおいて入力データがネットワークを通り、最終的な出力が生成されるプロセスを意味します。具体的なメカニズムは以下の通りです。
このプロセスによって得られた予測と実際の出力との誤差を最小化するために、後にバックプロパゲーションが行われます。
バックプロパゲーションは、モデルの重みとバイアスを訓練データに基づいて調整するニューラルネットワークの学習アルゴリズムです。ニューラルネットワークにおいて誤差を最小化し、モデルの学習を行うために行います。具体的なメカニズムは以下の通りです。
バックプロパゲーションは勾配降下法の一種であり、モデルがデータに対して適切な予測を行うように学習します。このプロセスによりネットワークは訓練データに適応し、未知のデータに対しても一般化が可能です。
初学者がニューラルネットワークについて理解するための関連用語を3つ解説します。
深層学習は、多層の隠れ層を持つ深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network, DNN）を使用します。深層学習は複雑な特徴の階層的な表現ができ、高度なパターンや概念の学習が可能です。ただし、多層構造で大量のデータを読み込ませる必要があります。主には音声認識、画像認識、自然言語処理などの分野で使用されています。
活性化関数は、ニューラルネットワークにおいて各ニューロンの出力を決定するための関数のことです。シグモイド関数、ハイパボリックタンジェント関数、ReLU関数（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU関数などがあります。一般的には、単純な条件分岐で構成されていて計算が非常に効率的なReLU関数を用いられるケースが一般的です。
学習率とは、各更新ステップで重みやバイアスをどれだけ変化させるかを制御するハイパーパラメータのことです。学習率は通常0から1の範囲の値を取り、固定の学習率、学習が進むにつれて学習率を変更、アルゴリズムに組み込んだ自動調整の方法があります。
機械学習やディープラーニングのモデルの学習で、ハイパーパラメータの最適化や学習率の調整に関連する手法には、グリッドサーチ（Grid Search）、ランダムサーチ（Random Search）、学習率スケジュール（Learning Rate Schedule）の3つがあります。
ハイパーパラメータの探索や学習率の調整は、モデルの訓練において重要な要素です。上記3つの手法は最適な設定を見つけるために利用されます。
ここでは、3つニューラルネットワークの種類を紹介し、それぞれどの学習に適しているかを解説していきます。
フィードフォワード・ニューラル・ネットワークは、情報が一方向にのみ伝播する構造を持つニューラルネットワークです。
もっとも基本的な形態のニューラルネットワークの一つで、情報が一方向に進む（forward）構造を持っています。データがネットワークを通過するときには、情報は入力層から出力層に向かって前方に伝播します。入力層、出力層、隠れ層に分類され、主に分類や回帰などのタスクに使用されます。
畳み込みニューラルネットワークは、画像認識などの視覚的なタスクに特化したニューラルネットワークの一種です。主に画像認識や画像生成などのコンピュータビジョンタスクに適しています。
畳み込み層、活性化関数、プーリング層、全結合層で構成され、画像内の局所的なパターンや特徴を捉えることに優れています。
回帰型ニューラルネットワークは、シーケンスデータや時系列データのモデリングに適したニューラルネットワークの一種です。
再帰構造、状態、ゲートモデルなどの特徴があり、時間的な依存関係や系列内のパターンを捉えられます。自然言語処理、音声認識、株価予測など、時間的な変動があるデータに対するモデリングに適しています。
具体的なニューラルネットワークの活用事例を解説します。
Web広告では、ニューラルネットワークを使用してユーザーの行動パターンや興味を分析し、効果的な広告をターゲットに配信へ利用が可能です。また、ECサイトでは、購買履歴やクリック履歴から学習したニューラルネットワークを使用して、個々のユーザーに最適な商品の提案を行います。
ニューラルネットワークは、顧客1人ひとりに合わせたアプローチを実施するマーケティング手法である「One to Oneマーケティング」に適しているといえるでしょう。
音声認識へのニューラルネットワークの利用は、近年急速に進展しており、さまざまな分野で大きな進歩を遂げています。具体的にはスマートスピーカーや音声アシスタント、車載システムなどのユーザーインターフェースにも応用されています。畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）と回帰型ニューラル・ネットワーク（RNNs）を組み合わせで使うことで、時系列データである音声データの長い依存関係を維持することが可能です。
自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を理解し処理するための分野で、ニューラルネットワークはとくに効果的に使用されています。テキスト内の感情や意図を抽出する際や、文章や対話の生成、カテゴリやトピックを分類、質問に対する適切な回答の生成に利用されます。
ニューラルネットワークのSEOへの応用事例を紹介します。
ニューラルネットワークを用いての画像品質向上や、修復、文章・コンテンツの監視とフィルタリング、見出しの最適化、読みやすさの考慮などさまざまなシーンに活用可能です。
具体的には機械翻訳や多言語対応、有害なコンテンツや適切でない表現を検知してのフィルタリング、異常なコンテンツや不正確な情報を検知などへの応用が考えられます。
ニューラルネットワークはさまざまな点において活用できるため、コンテンツの品質を向上させユーザーに対する価値提供の向上が見込めます。
ニューラルネットワークは、文章内の主題やトピックを特定し、それに基づいてキーワードを抽出するのに有効です。キーワードの抽出はSEOにおいて重要であり、ニューラルネットワークを活用することでより効果的なキーワード戦略を構築できます。
具体的には競合サイトや業界のトレンド分析、ロングテールキーワードの選定などが挙げられます。
ニューラルネットワークは、大量の検索結果やユーザーの検索履歴からランキングのパターンを学習可能です。検索エンジンが提供する多くの要因（キーワードの一致、ページの質、ユーザーの過去の行動など）を学習し、各ページがなぜ評価されているのか分析できます。
ニューラルネットワークを用いることで各キーワードの上位記事を分析し、自社のコンテンツ作成に役立てられるでしょう。
BERTとは？Googleが開発した自然言語処理技術の特徴と仕組み
ニューラルネットワークは機械学習の手法の一つです。複数の層で構成され、各ニューロンが入力を受け取り、テキストや画像などを生成して出力します。自然言語処理や画像認識、検索エンジンのランキングなどに利用され、コンテンツの品質向上やキーワード抽出、ランキング予測にも応用されています。今後SEOを含むさまざまな分野に応用されることになるでしょう。弊社では多くの人にWebサイトを見てもらい、ユーザーにアクションを起こしてもらうためのサービスを提供しています。自社サイトのコンテンツページの閲覧数や、ユーザーからの問い合わせについての悩みを抱えている場合は、ぜひお気軽にご連絡ください。
2002年設立から、20年以上に渡りSEOサービスを展開。支援会社は延べ2,000社を超える。SEO/CRO（コンバージョン最適化）を強みとするWebコンサルティング会社。日本初のSEO情報サイトであるSEO Japanを通じて、日本におけるSEOの普及に大きく貢献。
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