重回帰分析はディープラーニングの「細胞」だった？"ご先祖様"と"最強の進化系"のつながりを徹底解剖

2025年10月27日 2025年10月27日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

前回、重回帰分析が「機械学習のご先祖様」であり、その最大の武器は「解釈可能性の高さ（＝人間が理解できること）」だ、というお話をしましたね。

一方、AIの最先端として話題になる「ディープラーニング（深層学習）」は、どうでしょう？

「予測精度はスゴイけど、なぜその答えを出したか分からない（＝ブラックボックス）」とよく言われます。

解釈しやすい「ご先祖様」と、解釈しにくい「最先端のAI」。

一見すると、この2つはまったくの正反対に見えます。

「あのシンプルな重回帰分析と、複雑なAIが、どう関係するの？」

実は、ディープラーニングは、重回帰分析の「超・複雑な進化系」と呼べる構造をしているんです！

今日は、この「ご先祖様」と「最強の進化系」の、驚くべき「血のつながり」について解き明かしていきますよ。

復習：重回帰分析の「本質」とは？

まず、重回帰分析が何をやっていたか、その「本質」を思い出してみましょう。

「家の価格」を「広さ」「駅からの距離」「築年数」といった複数の原因から予測する手法でしたね。

その正体は、私たちが中学で習ったという一次関数の、原因（ $x$ ）が増えたバージョンでした。

：予測したい価格
：広さ
：駅からの距離
：築年数
：それぞれの重要度（重み）
：ベースとなる価格（切片）

この式の「本質」は、たった一つの操作です。

それは、「入力（ $x$ ）に、それぞれの重要度（重み $a$ ）を掛けて、最後にぜんぶ足し合わせる（ $+b$ もする）」という計算。

専門用語では、この「重みをつけて足し合わせる」操作を「線形結合（せんけいけつごう）」と呼びます。

このキーワード、よーく覚えておいてください。

ディープラーニングの「最小単位」を覗いてみよう

さて、場面は変わってディープラーニングです。

ディープラーニングは、「ニューラルネットワーク」という、人間の脳の神経細胞（ニューロン）を数学的にマネした仕組みで動いています。

では、その「ニューロン」が 1個だけで何をしているのか、虫メガネでよーく覗いてみましょう。

ニューロンは、複数の入力（ $x_1, x_2, x_3, \dots$ ）を受け取ります。
それぞれの入力には、別々の「重み（ $w_1, w_2, w_3, \dots$ ）」が掛けられます。（ $a$ が $w$ に変わっただけですね！）
そして、それらをぜんぶ足し合わせます。（「バイアス $b$ 」という値も足します）

…あれ？

この計算、どこかで見ませんでしたか？

そうなんです！

ニューラルネットワークの「ニューロン1個」がやっている計算の「核」の部分は、重回帰分析（線形結合）とまったく同じ仕組みなんです！

ディープラーニングという巨大なAIも、分解していけば、その最小単位の「細胞」は、ご先祖様である重回帰分析の計算がベースになっている。驚きですよね。

決定的な違い：「活性化関数」という名の"ひと工夫"

「え、じゃあディープラーニングって、ただ重回帰分析をたくさん並べただけなの？」

そう思ったあなた、半分正解で、半分不正解です。

もし本当に「重みをつけて足す」だけの計算を何層も何層も重ねても、数学的には、結局「大きな1個の重回帰分析」と同じことになってしまいます。

これでは、重回帰分析の弱点だった「直線的な関係」しか予測できません。

そこで、ディープラーニングは、ニューロンが「重みをつけて足し合わせた」後に、ある「魔法のひと工夫」を加えます。

それが「活性化関数（かっせいかかんすう）」と呼ばれるものです。

例え：レストランのシェフ

重回帰分析のシェフお客さん（入力）の注文を、そのまま合計して（線形結合）、ドンと出す。味付けはいつも塩コショウのみ。シンプルで「直線的」な味です。
ニューロンのシェフお客さん（入力）の注文を合計した後（線形結合）、「秘伝のスパイス（活性化関数）」をフリッとかけます。

この「スパイス」の役割は、計算結果をあえて「グニャリ」と曲げる（非線形にする）ことです。

例えば、「計算結果がマイナスだったら、強制的にゼロにする（ReLU関数）」とか、「0から1の間の滑らかな数値にギュッと押し込める（シグモイド関数）」といった処理をします。

この「スパイス（活性化関数）」のおかげで、ニューロンは「直線的」な関係しか扱えなかった重回帰分析の弱点を克服し、「非線形（グニャグニャ）」な複雑な関係を表現できるようになるんです！

「深さ（ディープ）」がもたらす究極の進化

ディープラーニングが「ディープ（深い）」と呼ばれる理由は、この「スパイスをかけるシェフ（ニューロン）」を、何層にも重ねているからです。

重回帰分析シェフが1人（1層）だけ。「広さ」と「駅距離」を足し算して「価格」を出す、という単純な調理しかできません。
ディープラーニング
- 1層目のシェフたち：「広さ」や「駅距離」といった素材に、最初のスパイス（活性化関数）をかけて「下ごしらえ」をします。
- 2層目のシェフたち：その「下ごしらえされた料理」を受け取って、さらに複雑な調理（重み付け＋スパイス）をします。
- 3層目、4層目…：調理がどんどん高度になり、最終的には「（『広くて』かつ『駅チカ』で、ただし 『築年数が浅い』）場合だけ、価格が爆上がりする」といった、特徴同士の複雑な絡み合いまで自動で学習していきます。

まとめ：ご先祖様の「細胞」が進化して最強のAIになった

もう一度、関係を整理しましょう。

重回帰分析（線形結合）は、ディープラーニングを構成する「ニューロン」という最小単位の細胞の「核」として、今も生き続けています。
ディープラーニングは、その「細胞」に「活性化関数（スパイス）」という武器を与え、
それを何層にも深く（ディープに）積み重ねることで、
重回帰分析の弱点だった「非線形性」や「複雑な絡み合い」を克服した「最強の進化系」だと言えます。

だからこそ、ご先祖様である重回帰分析の仕組み（重みをつけて足し合わせる）を理解しておくことは、ブラックボックスに見えるディープラーニングを理解するための、絶対に必要な第一歩なんです！

次のステップ

「ロジスティック回帰」を学ぼう！重回帰分析の「線形結合」に、「シグモイド関数」という活性化関数を 1個だけくっつけると、「ロジスティック回帰」という別の機械学習モデルになります。これは「Yes/No」を予測する分類問題の基本であり、まさに重回帰分析からディープラーニングへの「進化の途中」を見ているようで面白いですよ。
「活性化関数」の種類を調べてみよう「ReLU（レル）」「シグモイド」「tanh（ハイパボリックタンジェント）」… なぜディープラーニングはこんなに多くの「スパイス」を使い分けるのか？それぞれの特徴を調べてみると、ディープラーニングの気持ちが少しわかるようになります。

ご先祖様の知恵が、最先端技術の核になっている。エンジニアリングって、本当に面白い世界だと思いませんか？

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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