重み
意味・解説
人工知能（ニューラルネットワーク）において、入力データの重要度を調整するための数値パラメータ。
AI（人工知能）の学習プロセスとは、この「重み」を最適な値に更新していく作業そのものを指す。入力データに対し、$y = sigma(sum w_i x_i + b)$ のように掛け合わされ、結果（出力）への影響力を決定する。重みが大きいほど、そのデータが判断に与える影響が強くなる。
くわしく
「AI（人工知能）という脳細胞（ニューロン）が、『どの情報をどれくらい重視すべきか』を覚えた記憶の強さ」のことです。
1.役割:
例えば猫を判定するAIなら、「尖った耳」という情報の重みを大きくし、「背景の草」という情報の重みを小さくすることで、正しく判定できるようになります。
2.学習:
最初はランダムな数値ですが、正解と比較して「ズレ（誤差）」を計算し、少しずつ正しい重みに書き換えていくことで、AIは賢くなります。
例文
ディープラーニングの学習を通じて、画像内の輪郭情報を強調するように重みが調整された。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、9回登場しています（出題された年度: 8年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: 重み付け係数, パラメータ
分類: 機械学習モデル
この用語は生成AIパスポート試験にも出ます
生成AIパスポート試験（生成AI活用普及協会）の公式シラバス第4版では、第1章 AI（人工知能） の 1-2 に「重み」として掲載されています。ITパスポートと重なるのは全191語中42語で、その1つがこの用語です。