問題
問74
ニューラルネットワークに関する記述として、最も適切なものはどれか。
- PC、携帯電話、情報家電などの様々な情報機器が、社会の至る所に存在し、いつでもどこでもネットワークに接続できる環境
- 国立情報学研究所が運用している、大学や研究機関などを結ぶ学術研究用途のネットワーク
- 全国の自治体が、氏名、生年月日、性別、住所などの情報を居住地以外の自治体から引き出せるようにネットワーク化したシステム
- ディープラーニングなどで用いられる、脳神経系の仕組みをコンピュータで模したモデル
[出典：ITパスポート試験 令和5年度 問74]
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正解
正解は「エ」です。
解説
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路（ニューロン）を模倣して構築された機械学習モデルです。ディープラーニング（深層学習）の基礎となる技術であり、多層の人工ニューロンを使ってデータの特徴を自動的に学習し、画像認識や音声認識、自然言語処理などに活用されます。
ニューラルネットワークは入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3つで構成されており、特にディープラーニングでは中間層を深くすることで、より複雑なパターンを学習できるようになります。
本問では、選択肢エの「ディープラーニングなどで用いられる、脳神経系の仕組みをコンピュータで模したモデル」が最も適切な記述となります。
ア(PC、携帯電話、情報家電などがネットワークに接続できる環境):
これは「ユビキタスネットワーク」の説明です。ニューラルネットワークとは関係ありません。
イ(国立情報学研究所が運用するネットワーク):
これは「学術情報ネットワーク（SINET）」に関する説明です。ニューラルネットワークとは無関係です。
ウ(自治体が住民情報をネットワーク化したシステム):
これは住民基本台帳ネットワーク（住基ネット）の説明です。ニューラルネットワークとは異なります。
難易度
やや易しい
ニューラルネットワークはAI分野で頻出の用語であり、一般的なITの学習でも登場するため、多くの受験者が知っていると考えられます。ただし、他の選択肢が類似のネットワーク関連の用語であり、混同する可能性があります。
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用語補足
ニューラルネットワーク：
人間の脳の神経回路を模倣した機械学習モデルで、ディープラーニングの基盤となる技術です。入力層、中間層、出力層の3層構造を持ち、多層化することで高度なパターン認識が可能になります。
ディープラーニング（深層学習）：
ニューラルネットワークを多層化し、大量のデータから特徴を自動抽出する機械学習手法です。画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で活用されています。
対策
- ニューラルネットワークと関連するAI技術（ディープラーニングや機械学習）の基礎を理解する。
- ユビキタスネットワーク、SINET、住基ネットなど、他のネットワーク関連用語と混同しないようにする。
- ディープラーニングの仕組みと活用例（画像認識、自然言語処理など）を学習し、具体的な応用例を把握する。
