パターン認識（ぱたーんにんしき）

最終更新：2026/4/25

パターン認識とは、データの中に存在する規則性や特徴的な配置を識別し、分類または予測を行う技術である。

別名・同義語認識理論識別理論

ポイント

パターン認識は、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で応用されており、人工知能の重要な要素技術の一つである。

パターン認識とは

パターン認識は、人間が視覚や聴覚を通じて行う認識作業を、コンピュータ上で実現しようとする試みです。具体的には、入力されたデータから特徴を抽出し、事前に学習したパターンと比較することで、そのデータがどのカテゴリに属するかを判断します。

パターン認識の研究は、1950年代から始まりました。初期の研究では、主に統計的な手法が用いられましたが、1980年代以降、ニューラルネットワークなどの機械学習の発展により、より複雑なパターンの認識が可能になりました。近年では、深層学習の登場により、画像認識や音声認識の精度が飛躍的に向上しています。

パターン認識は、学習方法によって大きく以下の2つに分類されます。

教師あり学習: 事前にラベル付けされたデータを用いて学習を行います。例えば、画像認識であれば、「猫」「犬」「鳥」などのラベルが付いた画像データを用いて学習します。
教師なし学習: ラベル付けされていないデータを用いて学習を行います。例えば、顧客の購買履歴データを用いて、顧客をいくつかのグループに分類します。

パターン認識は、様々な分野で応用されています。

パターン認識は、様々な課題を抱えています。