もっとシンプルに、もっと速く！LSTMの進化系「GRU」を徹底解釈

2026年2月14日 2026年2月14日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

前回の記事では、複雑なゲートを操るLSTMについてお話ししましたね。「仕組みはわかったけれど、計算が重そうで大変そう……」と感じた方も多いのではないでしょうか？

そんなあなたに朗報です！今回は、LSTMの強力な記憶力を保ちつつ、構造をスッキリとスリム化させた「GRU（Gated Recurrent Unit）」をご紹介します。

AIの世界でも「断捨離」は重要なんですよ！

GRUは「引き算」の美学

GRUは、2014年に提案された比較的新しい構造です。LSTMには3つ（あるいは4つ）のゲートがありましたが、GRUはそれをたったの2つに絞り込みました。

「えっ、減らしても大丈夫なの？」と思うかもしれません。しかし、これが驚くほど効率的なんです。

1. リセットゲート：過去をどのくらい無視するか

まず1つ目の門が「リセットゲート」です。これは、新しい入力を受け取るときに、これまでの記憶をどれだけチャラにするかを決めます。

計算式： $r_{t} = \sigma ( W_{r} \cdot [ h_{t-1}, x_{t} ] + b_{r} )$

例えば、文章の途中で「句読点」が来たとき、それまでの細かい文脈をリセットして新しいフレーズに備えるようなイメージです。

シグモイド関数 $\sigma$ を通すので、出力は $0$ から $1$ の間になります。

$0$ に近ければ「過去を忘れて心機一転」
$1$ に近ければ「過去をしっかり引き継ぐ」

という制御を、数学的に行っているわけですね。

2. アップデートゲート：新旧のバランスを調整

2つ目が、GRUの真骨頂である「アップデートゲート」です。これは、LSTMの「入力ゲート」と「忘却ゲート」をひとつにまとめたような役割を持っています。

計算式： $z_{t} = \sigma ( W_{z} \cdot [ h_{t-1}, x_{t} ] + b_{z} )$

このゲートが「どれくらい過去の情報を残し、どれくらい新しい情報を取り込むか」の比率を決定します。

面白いのは、この比率の使い道です。

新しい状態を $h_{t}$ とすると、以下のようなイメージで計算されます。

計算概念： $( 1 - z_{t} ) \times 過去の記憶 + z_{t} \times 新しい候補$

わかりますか？ $z_{t}$ が $0.8$ なら、新しい情報を $80%$ 取り込み、過去の記憶を $20%$ だけ残すという「混ぜ合わせ」をひとつの式で完結させているのです！

GRUを選ぶメリットとデメリット

研修でもよく「LSTMとどっちが良いですか？」と聞かれます。それぞれの特性を比較してみましょう。

GRUのメリット

計算が速い：ゲートが少ない分、計算量が抑えられ、学習時間が短縮されます。
パラメータが少ない：重みの数が少ないため、データセットが小さい場合でも過学習（学習データにだけ強くなりすぎて応用が利かなくなること）しにくい傾向があります。
構造がシンプル：実装やデバッグが比較的スムーズです。

GRUのデメリット

表現力の限界：非常に複雑な長期依存関係を持つデータでは、ゲートが多いLSTMの方が高い精度を出すことがあります。
歴史が浅い：長年使われてきたLSTMに比べると、文献や事例がわずかに少ない場合があります。

結局、どちらを使えばいいの？

結論から言うと、まずは「GRU」を試してみるのが現代流の賢い選択です！

計算効率が良いため、試行錯誤のサイクルを速く回せます。そこで精度が足りないと感じたら、満を持して「LSTM」へ移行するという流れがスムーズですよ。

さて、数式の裏側にある「情報の取捨選択」のドラマ、感じていただけましたか？

これにてRNN三部作（勾配消失・LSTM・GRU）は完結です！

次なるステップとして、これらのネットワークをさらに進化させた「双方向RNN（Bi-RNN）」や、最近のトレンドである「Attention（注意機構）」の世界を覗いてみませんか？

まずは、KerasやPyTorchで layers.GRU と1行書いて、モデルを作ってみることからスタートしましょう！応援していますよ！

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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！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

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。