ニューラルネットワークの応用分野とは？主な活用例をわかりやすく解説

ニューラルネットワークとは

ニューラルネットワークとは、人間の脳の働き方を模倣するプロセスを通じて、データセットの中に潜む本質的な関係性を識別しようとするアルゴリズムの集合体です。この意味において、ニューラルネットワークは、生物学的（有機的）なものであれ、人工的なものであれ、ニューロン（神経細胞）からなるシステムを指します。

ニューラルネットワークは、予測変数（独立変数・入力）と被予測変数（従属変数・出力）との間に関係性が存在する、ほぼあらゆる場面に適用できます。たとえその関係が非常に複雑で、「相関」や「グループ間の差異」といった通常の言葉では表現しにくい場合であっても対応可能です。

ニューラルネットワークの主な応用分野

ニューラルネットワークには、以下のようなさまざまな応用があります。

1. 医療現象の検出

心拍数、血液中の複数の物質の濃度、呼吸数などを組み合わせた、健康に関する各種指標をモニタリングできます。特定の病状の発症は、監視対象となる変数の一部に生じる、非常に複雑な（たとえば非線形で相互作用的な）変化の組み合わせと関連していることがあります。ニューラルネットワークは、こうした予測パターンを識別するために活用されており、適切な治療法の推奨につなげることができます。

2. 株式市場の予測

株価や株価指数の変動は、複雑かつ多次元的でありながら、少なくとも一部は決定論的な現象の好例といえます。多くのテクニカルアナリストは、他の銘柄の過去のパフォーマンスや各種経済指標など、多数の要因に基づいて株価を予測するためにニューラルネットワークを活用しています。

3. 与信審査（クレジット評価）

ローン申込者については、年齢、学歴、職業など、さまざまなデータが一般に入手可能です。ニューラルネットワークを過去のデータで訓練することで、与信判断に最も関連性の高い特性を特定し、それらを用いて申込者を「優良な信用リスク」か「不良な信用リスク」かに分類できます。

4. 機械の状態監視

ニューラルネットワークは、機械の予防保全のスケジューリングに専門知識をもたらすことで、コスト削減にも役立ちます。

ニューラルネットワークは、機械が正常に稼働しているときに発する音と、故障が迫っているときの音を区別できるように訓練することが可能です。この訓練を経た後、ネットワークの識別能力を活かして、故障が実際に発生し、高額な予期せぬ「ダウンタイム」を引き起こす前に、技術者へ故障の予兆を通知できます。

5. エンジン管理

ニューラルネットワークは、エンジンからのセンサー入力の評価にも使用されています。燃料消費の最小化といった特定の目標を達成するために、ニューラルネットワークがエンジンの動作に関わる各種パラメータを制御します。

このように、ニューラルネットワークは複雑な関係性の分析が求められる幅広い分野で活用されており、今後もその応用範囲はさらに拡大していくと期待されています。