ビッグデータ活用は、Society5.0時代において欠くことができないものである。2022年度は、ビッグデータ活用に向けた基盤技術研究として、深層学習（DNN）の内部表現の解明を目的に、パーシステントホモロジーの適用可否の検討を行った。具体的には、パーシステントホモロジーを用いることで、DNNの過学習検出ができることを実験的に示した。また、本手法を枝刈り（DNNの内部表現の削減）に適用することで、精度と処理時間のチューニングが可能となることを示した。評価では、９５％の内部表現（エッジ）を削除した場合、一般的な枝刈り手法であるGMPに比較して１２％高い精度を保つことが可能となった。