Hello there, ('ω')ノ
🔷 RNN・LSTMはどんなAI？
簡単に言えば、
✅ 「今までの流れを踏まえて、次の判断をする」AIのしくみです。
通常のAI（MLPやCNNなど）は、「1枚の画像」や「1つの文章」など“静的なデータ”を扱うのが得意です。 しかし、時間の流れや順番が大事なデータに対しては、RNNやLSTMの出番です。
📈 「時系列データ」に強いとは？
たとえば、以下のようなデータは“順番”が重要です。
| データの例 | 順番の意味 |
|---|---|
| 日ごとの売上データ | 前の日の影響があるかも？ |
| 心電図やセンサーデータ | 直前の変化が重要 |
| 会話やチャットのやり取り | 前の発言をふまえて返す必要あり |
| 小説・メール・記事などの文章 | 文脈がつながっている必要あり |
📌 こうしたデータには、「今だけでなく、“これまで”も見る力」が求められます。 RNNやLSTMは、そのために開発されたAIの構造です。
🔁 RNNとは？：過去の情報を“記憶する”仕組み
RNN（Recurrent Neural Network）＝再帰型ニューラルネットワーク
これは、時間ごとに情報を1つずつ処理しながら、“過去の出力”を次に渡していく”構造です。
✔️ 今回の入力 + 前回の状態 → 今回の出力
これにより、RNNは「流れのあるデータの意味」を理解することができるのです。
📦 たとえば：予測変換アプリのしくみ
- 入力：「今日はとても」
- RNNは「今までの単語の流れ」を記憶しながら、
- 「いい天気ですね」など“自然な続きを予測”してくれる！
⚠️ でもRNNには欠点も…
RNNは便利ですが、昔の情報がすぐに忘れられてしまうという問題があります。
⏳「最近のことは覚えてるけど、ちょっと前の内容は忘れちゃった…」
このように、「長い文章」「長期間のデータ」になると性能が落ちやすいのです。
🧠 そこで登場：LSTM（Long Short-Term Memory）
LSTMは、RNNの弱点を克服した記憶力の強いRNNの改良版です。
特徴は：
- 必要な情報を覚える／忘れるをAI自身が選べる
- 長い文章でも文脈を保ちながら処理できる
- 音声、翻訳、文章生成などで大活躍！
📌 名前のとおり、「短期記憶と長期記憶をうまく切り替えられるAI」なんですね。
🔍 RNN・LSTMが活躍するシーン
| 分野 | 活用例 |
|---|---|
| チャットボット | 会話の流れを記憶して自然な応答を生成する |
| 自動翻訳 | 単語の順番や文脈を理解しながら、より正確な翻訳を行う |
| 予測変換 | 入力された文字列に対して、文脈に合った候補を提示する |
| センサー分析 | 時系列の温度・振動などの異常検知 |
| 株価や需要予測 | 過去の数値の傾向を踏まえて、将来の数値を予測する |
✍️ ChatGPTもLSTMだった？
実は、ChatGPTの前身となるモデル（GPT-1以前）にも、 RNNやLSTM的な考え方が使われていました。
ただし現在は「Transformer」というさらに進化した仕組みが使われています。 これは次回以降でご紹介予定です！
✅ まとめ：RNN・LSTMは“流れを読めるAI”
✅ RNNは「今のデータ＋過去の状態」で判断できるAI構造
✅ 文章や時系列データなど、“順番”が大事なデータに強い
✅ LSTMは、RNNの記憶力不足を補った改良版
✅ 翻訳・チャット・予測・異常検知など、幅広い分野で活躍中！
Best regards, (^^ゞ
