【図解】ニューラルネットワークとは？AIの脳の仕組みを多数決に例えて解説

第1回、第2回で、AIは「経験（データ）」から「ヒント（特徴量）」を見つけ出す自習型のシステムだとお伝えしました。では、その自習は「どこで」行われているのでしょうか？

その正体が、AIの心臓部である**「ニューラルネットワーク」**です。

ニューラルネットワークを理解する一番の近道は、**「大勢での多数決」**をイメージすることです。

例えば、ある写真を見て「これは猫か？」を判定するチームを想像してください。このチームは3つの階層に分かれています。

入力層（受付）： 写真のデジタルデータをバラバラに分解して受け取ります。
中間層（専門家集団）： ここには何百人もの「判定員」が並んでいます。
- 判定員A：「耳の尖り具合だけをチェックする担当」
- 判定員B：「毛のふわふわ感だけをチェックする担当」
- 判定員C：「目の形だけをチェックする担当」彼らは自分の担当箇所を見て、「猫っぽい度」を点数化します。
出力層（最終判断）： 全員の点数を集計し、「95%の確率で猫」という最終結果を出します。

この「判定員同士のつながり」が網の目のようになっているため、ネットワークと呼ばれます。

[入力] ──> [中間層（複雑な網の目）] ──> [出力]
- ※中間層が何層も重なったものが、いわゆる「ディープラーニング（深層学習）」です。

最初は、判定員たちは新人なので、デタラメな判定をします。しかし、間違えるたびに「君の意見は今回は無視する（重みを下げる）」「君の意見は正しかった（重みを上げる）」という調整が自動で行われます。

これを何百万回と繰り返すことで、ネットワーク全体の「意見の出し方」が最適化され、驚異的な精度で正解を出せるようになるのです。

この複雑なネットワーク構造を、両文化はどう見ているでしょうか。

日本の視点： **「縁（えん）」や「つながり」**として捉える感覚があります。個々の計算（判定員）よりも、全体が調和して一つの知能として機能する様子を「有機的なつながり」として肯定的に受け入れます。
英語圏の視点： **「ブラックボックス」**としての側面を厳しく注視します。なぜその答えが出たのか？という「説明責任（Explainability）」を重視し、網の目の中の計算をいかに透明化・制御するかという議論が非常に活発です。

「つながりを信じる」日本と、「中身を解明しようとする」英語圏。この両方の視点を持つことが、AIをブラックボックスのままにしないコツです。

第3回の内容は以上です。次は、いよいよ現代の主役である**「生成AIと大規模言語モデル（LLM）」**へと進みます。

最後までお読み頂き、ありがとうございます。

免責事項 本記事に掲載されている情報は、執筆時点（2026年2月）の技術水準に基づくものです。AI技術は急速に進化しているため、最新の仕様とは異なる場合があります。また、AIの動作原理を分かりやすく説明するために概念を簡略化しており、厳密な数学的定義とは一部異なる箇所があります。

第3回：ニューラルネットワーク〜AIの「脳」はどんな形？〜