ノイズ（noise）は、音響や映像、電気信号、無線通信、画像処理など、ITのあらゆる分野で発生する「不要な情報」です。
この記事では、IT技術者やシステム開発者が押さえておくべきノイズの種類・原因・影響、そしてそれを低減・除去するための方法について専門的に解説します。
ノイズ対策は、情報処理や通信品質の安定性を確保する上で不可欠なスキルです。
ノイズとは？IT視点での定義
ノイズの基本定義
ノイズとは、本来必要とされる信号やデータに対して、不要な情報や成分が混入する現象を指します。
音響分野では「雑音」、画像処理では「画質の劣化」、通信分野では「信号のゆがみ」などとして現れます。
なぜノイズが重要なのか？
ITシステムでは、データの精度・通信の正確性・処理の信頼性が最も重要です。
ノイズの存在は、これらを大きく損なう可能性があります。例えば：
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通信エラーの原因
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画像認識精度の低下
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AI学習モデルの誤判定
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音声認識の誤動作
主なノイズの種類とIT分野での具体例
音響ノイズ
音声処理における代表的なノイズ
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環境ノイズ（例：交通騒音、空調音）
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リップノイズ：口元から出る湿った音
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ペーパーノイズ：紙をめくる音など
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ポップノイズ：マイクに風が直接当たったときに発生する「ボッ」という音
実用例と対策
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ポッドキャスト収録や会議録音では、ノイズ除去フィルタ（例：ノイズゲート、ハイパスフィルター）を用いて音声品質を向上。
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AI音声認識においては、事前のノイズ除去処理が認識精度に直結。
電磁ノイズ（EMノイズ）
通信・回路設計における影響
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熱雑音（Johnson Noise）：伝導体内の電子の熱振動に起因
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接点ノイズ：リレー・スイッチのON/OFF時に発生
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クロストーク：隣接する信号線からの漏話干渉
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電波障害（EMI）：同一周波数帯を使用する機器間で発生
専門用語と測定指標
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S/N比（Signal-to-Noise Ratio）：信号に対するノイズの比率（dB単位）
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C/N比（Carrier-to-Noise Ratio）：無線通信におけるキャリア信号対ノイズの比
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SIR（Signal-to-Interference Ratio）：ノイズではなく混信（Interference）に対する比率
具体的な活用例
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5G通信やIoT機器では、EMI対策として金属シールドやツイストペアケーブルを使用。
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基板設計では、グラウンドの配置や配線距離によりノイズの発生と伝播を抑制。
デジタル画像・映像におけるノイズ
よくある画像ノイズの種類
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ガウシアンノイズ：センサーノイズや低照度下でよく見られる
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スパックルノイズ：医用画像やレーダー画像に見られる粒状の乱れ
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塩胡椒ノイズ：白と黒の点が不規則に現れる
応用例
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AIによる画像分類や顔認識において、事前のノイズ除去処理（ノンローカルミーン、CNNによる復元）が不可欠。
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監視カメラシステムでは、夜間映像のノイズ除去により対象認識率が大幅に向上。
ノイズ対策の技術と実装例
ハードウェアレベルでの対策
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EMIシールド材の利用
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フェライトコアでの高周波除去
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差動信号伝送によるノイズキャンセル
ソフトウェアレベルでの処理
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FFT（高速フーリエ変換）による周波数解析
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機械学習によるノイズフィルタリング
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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像ノイズ除去
まとめ
ノイズ（noise）は、IT分野において無視できない障害要因の一つです。
音響処理、通信、画像認識、AIアルゴリズムなど、幅広い分野でノイズの影響を理解し、適切な対策を講じることが、高品質なデータ処理と安定したシステム運用に直結します。
特にS/N比やEMI対策などの技術指標・手法は、現代ITエンジニアにとって必須の知識です。
ノイズの理解は、ITの基礎でありながら応用範囲の広い重要トピックです。
システム設計や製品開発の現場で、実践的なノイズ対策を行うことが競争力の鍵になります。