「ディープラーニング（深層学習）」という大きな枠組みの中で、深層ボルツマンマシン（DBM）がどのような立ち位置にいるのか

2026年2月24日 2026年2月24日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

結論から言うと、深層ボルツマンマシンはディープラーニングという巨大な家族の中の一員です。でも、家族の中でもちょっと「職人気質でこだわりが強いタイプ」だと思ってください。

1. 「ディープラーニング」は技術の総称

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを何層にも深く重ねて、コンピュータに高度な判断をさせる技術の総称です。

皆さんがよく目にするChatGPTのようなAIや、スマートフォンの顔認証もすべてディープラーニングに含まれます。

ディープラーニング（大きな箱）
- 畳み込みニューラルネットワーク（画像が得意）
- 回帰型ニューラルネットワーク（文章や音声が得意）
- 深層ボルツマンマシン（データの構造理解が得意）

つまり、「ディープラーニングとDBMの違いは？」という質問は、「スポーツとサッカーの違いは？」と聞いているのに近い感覚ですね。

2. 現代の主流との決定的な違い

今、ディープラーニングの世界で主流なのは、前の質問でお話しした「一方通行」のネットワークです。これに対してDBMは、独自の進化を遂げてきました。

教師あり学習と教師なし学習

多くのディープラーニング（教師あり学習）「これは猫」「これは犬」という正解ラベルがついた大量のデータを使って学習します。先生が答えを教えてくれる勉強スタイルです。
深層ボルツマンマシン（教師なし学習）正解ラベルがなくても、データそのものをじーっと見つめて「このデータにはこういう法則があるな」と自力で発見します。教科書を使わずに、自然現象から法則を見つける科学者のようなスタイルです。

3. 専門用語で比較：バックプロパゲーションの有無

ディープラーニングを支える最大の技術は、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）です。

現在の多くのディープラーニングは、この方法で効率よく学習します。

修正量 $=$ 誤差 $\times$ 伝達効率 $\times$ 入力値

しかし、DBMは情報の流れが双方向であるため、この単純な答え合わせが通用しません。代わりに、先ほど触れた「エネルギー関数」を使って、ネットワーク全体が「納得する状態」を探すという、より複雑な計算手順を踏みます。

メリットとデメリットの視点から

ディープラーニング全体と比較したとき、DBMには独特の個性が際立ちます。

比較項目	一般的なディープラーニング	深層ボルツマンマシン
正解ラベル	大量に必要	なくても学習できる
内部の動き	ブラックボックスになりやすい	確率統計的な解釈がしやすい
応用範囲	翻訳、自動運転、画像生成など	データの圧縮、特徴抽出、欠損補完

DBMがディープラーニングの歴史を変えた？

実は、DBM（正確にはその要素であるRBM）は、今のディープラーニングブームの火付け役なんです！

かつて、層を深くしすぎると学習がうまく進まないという冬の時代がありました。そのとき、「まずはRBMで1層ずつ予習（事前学習）をすれば、深いネットワークでもうまく動くぞ！」という大発見があり、今のディープラーニングの繁栄につながったのです。

いわば、今のエリートAIたちの「教育法を確立した恩師」のような存在ですね。

さらなる学習へのステップ

ディープラーニングという広い海の中で、DBMがどこに浮かんでいるか見えてきましたか？

事前学習（Pre-training）の歴史：なぜDBMがディープラーニングを救ったのか、その物語を調べてみてください。
他の生成モデルとの比較：最近流行りの「VAE（変分オートエンコーダ）」や「GAN（敵対的生成ネットワーク）」とDBMはどう違うのか、調べてみるとさらに面白いですよ。

この「自律的に法則を見つける」というDBMの賢さ、伝わりましたでしょうか？

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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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学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。