ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、人間の脳の神経回路を数学的にモデル化した機械学習の基盤技術です。複数の「ノード」（人工ニューロン）が層状に配置され、入力された情報を段階的に処理して出力を生成します。
基本的な構造は、入力層・隠れ層（中間層）・出力層の3つで構成されます。各層のノードは重みと呼ばれるパラメータで接続され、学習データを用いて最適な重みを自動調整していきます。この仕組みにより、画像認識や自然言語処理など複雑なパターン認識が可能になります。
隠れ層を多層化した「ディープラーニング」では、画像処理に特化したCNN、時系列データを扱うRNN、言語モデルで注目されるトランスフォーマーなど、用途別の構造が開発されています。現在の生成AIやChatGPTといった先進的なAIサービスも、このニューラルネットワークが技術的基盤となっています。
企業では、需要予測や異常検知、チャットボットの構築など幅広い業務自動化に活用されており、DX推進の重要な技術として位置づけられています。