neural network
神経回路網
人間の脳の神経細胞（ニューロン）のつながりを模倣した数理モデル。画像認識や自然言語処理など、複雑なパターン認識に用いられる。
The computer uses a neural network to learn how to play chess.
そのコンピューターは、チェスを学ぶために神経回路網を使っています。
※ 【情景】若い研究者が、パソコン画面を見ながら興奮して説明しています。「このAIは、チェスを指すために、人間の脳のような『神経回路網』を使っているんですよ！」 【解説】「neural network」は、コンピューターが学習したり問題を解いたりするために使う「頭脳」のようなものを指します。特にAIの分野でよく使われます。「uses a neural network」は「〜神経回路網を使う」という、最も基本的な使い方です。
Scientists built a new neural network to help robots see better.
科学者たちは、ロボットがより良く見えるように、新しい神経回路網を構築しました。
※ 【情景】白衣を着た科学者たちが、未来的な研究所で話し合っています。「この新しい『神経回路網』のおかげで、ロボットがもっと鮮明に物を見分けられるようになったぞ！」と、達成感に満ちた表情です。 【解説】「build a neural network」は「神経回路網を構築する・作る」という意味で、AI開発の現場でよく使われる表現です。AIは、人間が作った「neural network」を使って、様々なことを学習し、実行します。
The new AI's neural network started learning quickly, just like a child.
新しいAIの神経回路網は、まるで子どものように素早く学習し始めました。
※ 【情景】若い研究員が、目を輝かせながら上司に報告しています。「主任！この新しいAI、まるで子供みたいに、あっという間に学習し始めましたよ！その『神経回路網』がすごいんです！」 【解説】「neural network」はAIの「脳」のような部分を指します。この例文では、AIが情報を吸収して賢くなる様子を、子供の成長に例えて、その「学習能力」が優れていることを表現しています。
ニューラルネットワークの
ニューラルネットワークに関連する、あるいはニューラルネットワークを利用した、という意味合いで使用される。例：neural network model（ニューラルネットワークモデル）
A young researcher carefully explained his new **neural network** model to the team.
若い研究者が、彼の新しいニューラルネットワークモデルをチームに丁寧に説明した。
※ この例文は、新しい技術や研究成果を発表する場面を描いています。研究者が熱意を込めて説明する姿が目に浮かびますね。 「neural network model」で「ニューラルネットワークのモデル」という意味になります。「neural network」が「model」を修飾する形容詞として使われています。 「explain (something) to (someone)」は「（誰かに）（何かを）説明する」という、よく使う表現です。
This app uses **neural network** technology to recognize your voice quickly.
このアプリは、あなたの声を素早く認識するためにニューラルネットワーク技術を使っている。
※ スマートフォンやAIアシスタントのアプリが、私たちの声を聞き取ってくれる場面を想像してみてください。その裏側にある技術が「ニューラルネットワーク技術」です。 「neural network technology」で「ニューラルネットワークの技術」という意味です。日常生活で触れるAI製品の背景にある技術として、非常によく使われる組み合わせです。 「to + 動詞の原形」は「～するために」という目的を表す不定詞の用法で、とても便利です。
The professor wondered how a **neural network** system could learn like a human brain.
教授は、ニューラルネットワークシステムがどのように人間の脳のように学習できるのか疑問に思った。
※ 大学の研究室で、一人の教授が未来のAIについて深く考えている情景です。人間のような知能を持つAIの可能性を探る場面によく合います。 「neural network system」で「ニューラルネットワークのシステム」という意味になります。学術的な議論や未来の技術開発の話題で自然に使われます。 「wondered how ～」は「～がどのようにするのか疑問に思った」という意味で、何かについて深く考えるときに使われる表現です。
コロケーション
ニューラルネットワークを訓練する
※ ニューラルネットワークの学習プロセスを指します。大量のデータを用いて、ネットワーク内のパラメータ（重みとバイアス）を調整し、特定のタスク（画像認識、自然言語処理など）の精度を高めることを意味します。単に"train"と言うだけでも意味は通じますが、"neural network"を明示することで、より具体的な技術的文脈を示すことができます。機械学習エンジニアやデータサイエンティストが日常的に使用する表現です。
深層ニューラルネットワーク
※ 隠れ層を多数持つニューラルネットワークを指します。より複雑なパターンを学習できる反面、計算コストが高く、過学習のリスクも伴います。近年、画像認識や自然言語処理などの分野で目覚ましい成果を上げており、学術論文や技術ブログで頻繁に見られます。"deep learning"（深層学習）という用語と密接に関連しています。
ニューラルネットワークを実装・展開する
※ 訓練済みのニューラルネットワークを実際のアプリケーションやシステムに組み込み、利用可能な状態にすることを意味します。ウェブサービス、モバイルアプリ、組み込みデバイスなど、様々な環境で利用されます。"deployment"という名詞形で「実装」「展開」を意味することもあります。ビジネスの現場でよく使われる表現です。
ニューラルネットワークアーキテクチャ（構造）
※ ニューラルネットワークの層の数、各層のノード数、層間の接続方法などを指します。アーキテクチャの設計は、ネットワークの性能に大きく影響するため、重要な検討事項です。ResNet、Transformerなど、特定のアーキテクチャ名が頻繁に引用されます。研究論文や技術ドキュメントでよく見られる表現です。
ニューラルネットワークモデル
※ ニューラルネットワークの具体的な実装（アーキテクチャ、学習済みパラメータなどを含む）を指します。モデルを保存したり、共有したり、再利用したりすることが可能です。"model"は、機械学習全般で使われる一般的な用語ですが、"neural network"と組み合わせることで、より具体的な文脈を示します。例えば、「このneural network modelは精度が高い」のように使います。
リカレントニューラルネットワーク
※ 時系列データを扱うのに適したニューラルネットワークの一種です。自然言語処理や音声認識などの分野で広く用いられています。"recurrent"は「再帰的な」という意味で、ネットワーク内にループ構造を持つことが特徴です。LSTMやGRUといった具体的な種類のリカレントニューラルネットワークも存在します。
畳み込みニューラルネットワーク
※ 画像認識や画像処理に特化したニューラルネットワークの一種です。畳み込み層（convolutional layer）と呼ばれる特殊な層を用いることで、画像の特徴を効率的に抽出できます。CNNと略されることも多いです。画像認識技術の発展に大きく貢献しており、自動運転や医療画像診断など、幅広い分野で応用されています。
使用シーン
情報科学、認知科学、神経科学などの分野の研究論文や学会発表で頻繁に使用されます。例えば、「深層学習モデルのニューラルネットワーク構造が、画像認識の精度向上に貢献した」のように、技術的な内容を説明する際に使われます。学生向けの講義でも、機械学習の基礎として登場します。
データ分析やAI導入に関するビジネス文書やプレゼンテーションで使われます。例えば、「顧客行動予測にニューラルネットワークを活用し、マーケティング戦略を最適化する」のように、具体的な応用例を示す際に使用されます。経営層や技術担当者向けの報告書にも登場します。
一般のニュース記事や技術解説記事で、AI技術の話題に関連して登場することがあります。例えば、「AIによる自動運転技術は、ニューラルネットワークの進化によって実現した」のように、技術の背景を説明する際に使われます。日常会話で直接使われることはほとんどありません。
関連語
類義語
- artificial neural network (ANN)
ニューラルネットワークのより正式な名称。特に機械学習や深層学習の文脈で、生物学的な神経回路網を模倣した計算モデルを指す。学術論文や技術文書で頻繁に使用される。 【ニュアンスの違い】"neural network"とほぼ同義だが、"artificial"を付加することで、人工的に作られたものである点を強調し、生物学的な神経回路網との区別を明確にする意図がある。よりフォーマルで専門的な響きを持つ。 【混同しやすい点】ANNは単なるneural networkの同義語として扱われることが多いが、厳密には、生物学的な神経回路網を指す場合もある"neural network"に対して、人工的な実装であることを明確にするために使用される。
- deep learning model
深層学習モデルは、複数の層を持つニューラルネットワークを用いた機械学習モデルを指す。画像認識、自然言語処理など、複雑なタスクに適用される。学術研究や実用的なアプリケーションで広く用いられる。 【ニュアンスの違い】"neural network"がより一般的な概念であるのに対し、"deep learning model"は、特に多層構造を持つニューラルネットワークに限定される。深層学習は、ニューラルネットワークの一つの応用分野であり、より具体的な技術を指す。 【混同しやすい点】すべてのニューラルネットワークが深層学習モデルであるわけではない。深層学習モデルは、層の数が多い（深い）ニューラルネットワークのみを指す。層の浅いニューラルネットワークは、単に"neural network"と呼ばれることが多い。
- connectionist model
コネクショニストモデルは、認知科学や人工知能の分野で、知識をノード間の接続強度として表現するモデルを指す。ニューラルネットワークもコネクショニストモデルの一種とみなされる。主に学術的な文脈で使用される。 【ニュアンスの違い】"neural network"が特定の構造を持つ計算モデルであるのに対し、"connectionist model"は、より抽象的な概念で、知識表現の方法論を指す。ニューラルネットワークは、コネクショニズムのアプローチを具体的に実現したモデルの一つ。 【混同しやすい点】コネクショニストモデルは、ニューラルネットワークを含むより広い概念である。すべてのニューラルネットワークはコネクショニストモデルであるが、すべてのコネクショニストモデルがニューラルネットワークであるとは限らない。例えば、シンボリックな処理を行うコネクショニストモデルも存在する。
- machine learning algorithm
機械学習アルゴリズムは、データから学習し、予測や意思決定を行うためのアルゴリズムの総称。ニューラルネットワークも機械学習アルゴリズムの一種。ビジネス、科学研究など、幅広い分野で使用される。 【ニュアンスの違い】"neural network"が特定のアルゴリズムであるのに対し、"machine learning algorithm"は、より一般的なカテゴリーを指す。ニューラルネットワークは、機械学習アルゴリズムの一つの具体的な実装。 【混同しやすい点】ニューラルネットワークは機械学習アルゴリズムの一つに過ぎない。機械学習アルゴリズムには、決定木、サポートベクターマシン、k近傍法など、ニューラルネットワーク以外の様々なアルゴリズムが存在する。
- perceptron
パーセプトロンは、最も単純な種類のニューラルネットワークで、単一のニューロンモデル。初期の人工知能研究で重要な役割を果たした。歴史的な文脈や、ニューラルネットワークの基礎を説明する際に使用される。 【ニュアンスの違い】"neural network"が複数のニューロンが結合されたネットワークであるのに対し、"perceptron"は単一のニューロンモデル。パーセプトロンは、より複雑なニューラルネットワークの構成要素として理解される。 【混同しやすい点】パーセプトロンは、ニューラルネットワークの最も基本的な形であり、複雑な問題を解決するには能力が限られている。現代の深層学習で使用されるニューラルネットワークは、パーセプトロンを多層に組み合わせたものである。
- AI model
AIモデルは、人工知能を実現するためのモデル全般を指す。ニューラルネットワークはAIモデルの一種。ビジネス、研究、エンターテイメントなど、幅広い分野で使用される。 【ニュアンスの違い】"neural network"が特定の構造を持つモデルであるのに対し、"AI model"はより広範な概念。ニューラルネットワークは、AIモデルの一つの実装形態であり、他のAIモデル（例：ルールベースシステム、遺伝的アルゴリズム）も存在する。 【混同しやすい点】ニューラルネットワークはAIモデルの一種だが、すべてのAIモデルがニューラルネットワークであるわけではない。AIモデルには、ニューラルネットワーク以外の様々なアプローチが存在する。
派生語
- neuron（ニューロン）
神経細胞を意味する名詞。「neural network」の基本単位であり、生物学・医学分野で頻繁に使用される。ネットワークを構成する個々の要素というニュアンスを持つ。
- neuralgia（神経痛）
神経（neural）の痛み（algia）を意味する医学用語。神経ネットワークの異常によって引き起こされる痛みを指す場合がある。学術論文や医療現場で使用。
- neuroscience（神経科学）
神経（neuro-）と科学（science）を組み合わせた複合語。神経系、特に脳の構造、機能、発達、遺伝学、生化学、生理学、病理学、薬理学を扱う学問分野。「neural network」研究の基盤となる。
反意語
- deterministic system（決定論的システム）
「neural network」が学習によって変化するシステムであるのに対し、初期条件と規則が定まれば結果が一意に決まるシステム。科学・工学分野で、予測可能性の有無という点で対比される。例：単純な計算機、物理シミュレーション。
- rule-based system（ルールベースシステム）
「neural network」がデータから学習するのに対し、人間が定義したルールに基づいて動作するシステム。AI分野で、学習型アプローチと知識ベースアプローチの対比として用いられる。例：エキスパートシステム。
語源
"neural network"は、二つの単語から構成されています。まず"neural"は、「神経の」という意味で、ギリシャ語の"neuron（神経）"に由来します。"neuron"は元々「腱」や「ひも」を意味し、それが神経細胞を指すようになりました。日本語でも「神経」という言葉は、どこか糸のようなイメージを想起させますね。次に"network"は、「網状組織」や「ネットワーク」を意味し、古英語の"net"（網）に由来します。この"net"は、物を捕らえるための網を指し、それが転じて複雑に絡み合った構造全体を意味するようになりました。したがって、"neural network"は文字通り「神経の網」であり、人間の脳の神経細胞（ニューロン）が複雑に繋がった構造を模倣したものを指します。脳内の情報伝達の仕組みを、網の目のように張り巡らされたネットワークとして捉えた、非常に直感的なネーミングと言えるでしょう。
暗記法
ニューラルネットワークは、脳を模倣した技術ですが、単なる模倣に留まりません。AI研究の進展と共に、希望と倫理的懸念が複雑に絡み合う象徴へと変化しました。画像や文章生成AIは、創造性の定義を揺るがし、AIアートは高値で取引されています。しかし、同時にディープフェイク問題も生み出しました。技術革新の象徴であると同時に、潜在的リスクへの警鐘でもあります。社会構造や人間の定義に影響を与え、変革の只中にいる私たちを映す鏡なのです。
混同しやすい単語
『ニューラルネットワーク』を構成する基本的な単位である『ニューロン（神経細胞）』と発音が非常に似ています。スペルも 'neural' と 'neuron' で 'al' と 'on' の違いしかなく、意味も関連するため混同しやすいです。ニューラルネットワークは多数のニューロンが接続された構造を指します。発音記号を確認し、語尾に注意して区別しましょう。
『中立の』『公平な』という意味の形容詞で、発音も 'neural' と似ています。スペルも前半部分が共通しており、視覚的に混同しやすいです。ニューラルネットワークは中立性とは直接関係なく、複雑な計算処理を行います。文脈から判断することが重要です。また、'neu-' は神経に関わる接頭辞として共通していますが、その後の展開が異なります。
『小説』という意味の名詞、または『斬新な』という意味の形容詞です。発音は異なりますが、スペルに 'n' 'l' が含まれており、なんとなく似た印象を受けることがあります。ニューラルネットワークは小説とは無関係であり、斬新な技術ではありますが、直接的な意味のつながりはありません。スペルを正確に覚えることが大切です。
『自然な』という意味の形容詞です。発音が似ており、特に日本人にとっては 'nat' と 'neu' の区別が難しい場合があります。スペルも 'nat' と 'neur' で始まりが似ています。ニューラルネットワークは自然現象を模倣した技術ですが、『自然な』という意味合いとは異なります。発音を意識して区別しましょう。
『弔いの鐘』という意味の古風な単語です。発音は 'ネル' に近いですが、スペルが 'neural' と似ているため、視覚的に混同する可能性があります。意味もニューラルネットワークとは全く関係ありません。語源的には、古英語の 'cnyll'（鐘の音）に由来します。スペルと意味をセットで覚えるようにしましょう。
『更新』『刷新』という意味の名詞です。発音は異なりますが、スペルに 'new' が含まれており、視覚的に 'neural' と関連付けてしまう可能性があります。ニューラルネットワークは更新されることもありますが、『更新』自体を意味するわけではありません。スペルの類似性に惑わされず、意味の違いを意識しましょう。
誤用例
日本語の『満足』という言葉に引きずられ、『satisfactory（形容詞：満足のいく）』を名詞として使ってしまう誤りです。英語では『satisfaction（名詞：満足）』が正しい形です。多くの日本人は学校教育で形容詞の後に名詞が来るというパターンを刷り込まれているため、形容詞を名詞として使ってしまうミスが起こりやすいです。ビジネスシーンでは特に正確な語彙の使用が求められるため、注意が必要です。
『intelligence』は名詞で『知能』という意味です。ここでは『賢い』という意味の形容詞『intelligent』を使うのが適切です。日本語では名詞を形容詞的に使うことがありますが、英語では文法的に区別する必要があります。特に技術的な話題では、正確な用語の使用が重要です。また、英語では状態を表す場合は形容詞を用いるのが基本です。例えば、『彼は幸せだ』は『He is happy.』となり、名詞の『happiness』は使いません。
前置詞の誤用です。物理的に脳の上にネットワークがあるわけではないので、場所を示す『on』は不適切です。『in』を使うことで、脳の中に（比喩的に）ニューラルネットワークの概念が存在することを表現できます。 日本語の『〜の上に』という表現に引っ張られて、安易に『on』を使ってしまう例です。英語では、空間的な関係だけでなく、抽象的な概念についても適切な前置詞を選ぶ必要があります。英語における前置詞は、単なる場所の指示だけでなく、対象との関係性や状態を表す役割も担っています。
文化的背景
ニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能を模倣した計算モデルであり、その概念は、人間の知性と機械の融合という、長きにわたる人類の夢を体現しています。この言葉は、単なる技術用語を超え、人工知能研究の進展とともに、社会や文化に深く浸透し、希望と同時に倫理的な懸念や未来への不安をも喚起する、複雑な象徴性を帯びるようになりました。
ニューラルネットワークの概念は、1940年代に心理学者と数学者が脳の働きをモデル化しようとしたことに端を発します。しかし、その真価が広く認識されるようになったのは、2010年代以降、深層学習（ディープラーニング）の登場によって、画像認識、自然言語処理などの分野で目覚ましい成果を上げるようになってからです。このブレイクスルーは、SF映画や小説で描かれてきた「知能を持つ機械」の実現可能性を現実味を帯びさせ、ターミネーターのような脅威と、AIアシスタントのような有用性の両面を想起させました。
特に、ニューラルネットワークが生成する画像や文章は、芸術や創造性の概念に新たな問いを投げかけています。AIが生成したアート作品が高値で取引されたり、AIが書いた小説が文学賞の候補になったりする現象は、人間の創造性とは何か、芸術の価値とは何かといった根源的な問いを私たちに突きつけます。同時に、ディープフェイク技術の登場は、情報の信頼性に対する深刻な懸念を引き起こし、フェイクニュースの拡散や政治的な操作といった問題に拍車をかけています。
ニューラルネットワークは、現代社会における技術革新の象徴であると同時に、その潜在的なリスクに対する警鐘でもあります。この言葉は、技術の進歩がもたらす恩恵と、それに対する倫理的な責任という、現代社会が直面する複雑な課題を象徴的に表していると言えるでしょう。AI技術の進化は、私たちの社会構造、労働市場、そして人間そのものの定義にまで影響を及ぼしつつあり、ニューラルネットワークという言葉は、その変革の只中にいる私たち自身の姿を映し出す鏡のような存在となっています。
試験傾向
- 出題形式: 長文読解、語彙問題
- 頻度と級・パート: 準1級以上で稀に出題。1級でやや頻出。
- 文脈・例題の特徴: 科学技術系の長文で登場。専門用語の知識が問われる。
- 学習者への注意点・アドバイス: 文脈から意味を推測する練習が重要。関連語（artificial intelligence, machine learning）も合わせて学習。
- 出題形式: 長文読解（Part 7）
- 頻度と級・パート: 頻度は低い。リーディングセクションで稀に出題される。
- 文脈・例題の特徴: ビジネス系の技術革新に関する記事などで登場。AI関連の文脈。
- 学習者への注意点・アドバイス: ビジネス英語というよりは、テクノロジー系の語彙として捉える。文脈から意味を推測する練習。
- 出題形式: 長文読解
- 頻度と級・パート: 頻出。アカデミックな文章でよく見られる。
- 文脈・例題の特徴: 心理学、情報科学、生物学など、幅広い分野で登場。抽象的な概念の説明で使われる。
- 学習者への注意点・アドバイス: 学術的な文脈での意味を理解することが重要。専門用語との関連性を意識。
- 出題形式: 長文読解
- 頻度と級・パート: 難関大学で頻出。標準的な大学でも稀に出題される。
- 文脈・例題の特徴: 科学、技術、社会問題など、幅広いテーマで登場。評論文や説明文でよく使われる。
- 学習者への注意点・アドバイス: 文脈理解が不可欠。単語の意味だけでなく、文章全体の内容を把握する練習が必要。