LSTM（Long Short-Term Memory）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、従来のRNNが抱えていた根本的な課題を解決し、時系列データや自然言語処理の分野に革命をもたらしました。その中核的な意義は、「長期的な依存関係」を学習できるようになった点にあります。
LSTMは何を解決するために作られたか？ - RNNの「忘却」問題
従来のシンプルなRNNは、時系列データを扱う上で画期的なモデルでしたが、「勾配消失問題」という深刻な課題を抱えていました。これは、ネットワークが時間を遡って学習する際、過去の情報に関する勾配（学習のための指標）がどんどん小さくなり、最終的にはほぼゼロになってしまう問題です。
身近な例で例えるなら：
長い文章を読んでいると、最初の段落の内容を忘れてしまい、文末の結論との関連性が分からなくなってしまうような状態です。
この勾配消失問題により、RNNは目先の情報（短期的な依存関係）しか捉えることができず、文脈全体を理解するような長期的な依存関係を学習することが非常に困難でした。例えば、以下のような文章で、動詞の形を正しく予測することができませんでした。
「私は昨日、友人と公園に行き、そこで美しい花をたくさん見た。」
この文で最後の「見た」という動詞の形を決定するには、文頭の「昨日」という過去を示す情報が必要です。しかし、RNNでは「昨日」の情報が文末まで伝わる前に勾配が消失してしまい、正しい判断が難しかったのです。
LSTMはどこがいいのか？ - 「記憶」と「忘却」を制御するゲート機構
このRNNの「忘却」問題を解決するために、1997年にSepp HochreiterとJürgen Schmidhuberによって考案されたのがLSTMです。LSTMは、その名の通り「長期」と「短期」の記憶を扱えるように設計されており、その秘密は「セル状態」と3つの「ゲート」と呼ばれる独創的な仕組みにあります。
| ゲートの種類 | 役割 | 例（文章の理解） |
| 忘却ゲート (Forget Gate) | 過去の記憶（セル状態）から、不要になった情報を「忘れる」役割を担います。 | 新しい主語が出てきたら、古い主語の情報を忘れる。 |
| 入力ゲート (Input Gate) | 新しく入ってきた情報のうち、どの情報を記憶（セル状態）に追加するかを決定します。 | 「昨日」という時間に関する重要な情報や、新しい登場人物の情報を記憶する。 |
| 出力ゲート (Output Gate) | 記憶している情報（セル状態）の中から、次の予測に使うべき情報を選択して出力します。 | 文末で動詞の形を決める際に、「昨日」という過去の情報を使って「見た」という過去形を出力する。 |
セル状態は、長期的な情報を保持するための専用の通り道（コンベアベルトのようなもの）と考えることができます。そして、3つのゲートが「関所」のように機能し、このコンベアベルトを流れる情報の取捨選択を巧みに行います。
このゲート機構により、LSTMは勾配が消失することなく、必要な情報だけを選択的に長期間保持し、不要な情報は適切に忘れることができるようになりました。これにより、RNNでは不可能だった長期的な文脈の理解が可能になったのです。
LSTMの意義と貢献
LSTMの登場は、ディープラーニング、特に自然言語処理の分野に大きなブレークスルーをもたらしました。
-
機械翻訳の精度向上: 長い文章全体の文脈を理解できるようになったことで、より自然で正確な翻訳が可能になりました。
-
音声認識の進化: 発話全体の流れを捉え、文脈に応じた単語を認識できるようになり、認識精度が飛躍的に向上しました。
-
時系列予測: 株価や気象データなど、長期的なトレンドが重要な時系列データの予測精度を高めました。
-
文章生成: 文脈に沿った、より首尾一貫した文章を生成できるようになりました。
現在では、より計算効率の高いGRU (Gated Recurrent Unit)や、さらに高性能なTransformerといった新しいモデルも登場していますが、時系列データを扱う上での「長期依存性」という課題を克服したLSTMの功績は非常に大きく、今なお多くの場面で活用されている重要な技術です。
まとめ
RNNは文章を解析したり書いたりできますが、長期記憶がないため時制をきちんと理解できなかったのですが、これができるようになったのがLSTMです。これで、より人間の脳に近づいてきました。人間の脳自体がこのような仕組みで記憶をしているのかもしれません。以前は、脳の研究をAIの研究に使っていましたが、今後は、AIの研究が脳の研究に役立つようになるかもしれません。
