用語解説 / 第2章 生成AI(ジェネレーティブAI) / デコーダ

デコーダとは

潜在ベクトルに圧縮された特徴を受け取り、元に近いデータを作り直す側の仕組み。VAEではエンコーダと対になって働く。

生成AIパスポート公式シラバス(2026年2月試験より適用)第2章「生成AI(ジェネレーティブAI)」の収載語です。

まず1問、解いてみる

答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。

VAEを使った画像生成で、潜在ベクトルから絵を作り直す役割を担うのはどちらですか。

  • Aデコーダ(絵を描く側)
  • Bエンコーダ(絵を見る側)
  • C識別器(本物か見分ける側)
  • D生成器(ノイズから作る側)
答えと解説を開く

正解A デコーダ(絵を描く側)

エンコーダが絵を見てその特徴を短くまとめ(潜在ベクトル)、デコーダがそれを受け取って絵を描き直します。描き直した絵と元の絵の差を小さくするように両者を調整していくと、生成の精度が上がります。識別器生成器GANの用語です。

この問題を含む一問一答で続きを解く

同じ選択肢に並んだ語(区別して覚える)

当サイトの問題で、デコーダと同じ選択肢の欄に並んだ語です。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「VAEを使った画像生成で、潜在ベクトルから絵を作り直す役割を担うのはどちらですか。」の誤答の選択肢から。

×エンコーダ(絵を見る側)

絵を見てその特徴を短くまとめ(潜在ベクトル)、デコーダへ渡す側。

この問題の正解=「デコーダ(絵を描く側)」

同じ問題に登場した語

当サイトでの登場(実測)

当サイトの問題バンク321問のうち、デコーダは3問に登場します。 内訳=意味を直接問う問題1問・問題文に登場1問・ひっかけ役(誤答の選択肢)1問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が1問あります(これは「問われた」に数えていません)。

登場した単元=第2章 生成AI(ジェネレーティブAI)・第3章 現在の生成AIの動向

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

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用語の選定=GUGA「生成AIパスポート試験シラバス」(2026年2月試験より適用)収載の詳細キーワードに準拠。 この頁の一行定義は、問題データから機械抽出できなかった語のため、当サイト(パスポーン)が執筆したものです。 執筆にあたっては、この語が登場する当サイトの問題と矛盾しないことを検査プログラムで照合しています (引用している問題・解説の文は、当サイトの問題データからの逐語)。 当サイトはGUGA非公認の独立した学習サイトです。

最終更新:(運営:Meritorious)