パスポーンCNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは
別表記：畳み込みニューラルネットワーク
画像を小さな範囲ごとに見て輪郭や模様を拾う、画像認識が得意な仕組み。
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。
画像を小さな範囲ごとに「フィルター」をかけながら、線や形などの特徴を読み取っていく処理方式を使うニューラルネットワークはどれか。
- ARNN(回帰型ニューラルネットワーク)
- BCNN(畳み込みニューラルネットワーク)
- CGAN(敵対的生成ネットワーク)
- DVAE(変分自己符号化器)
答えと解説を開く
正解B CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)は、画像を小さな四角い範囲ごとになぞりながら、線や色の変化といった特徴を読み取っていく仕組みです。この「畳み込み」という処理を繰り返すことで、写真に写っているものを判断したり、新しい画像を作り出したりできます。
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、CNNと同じ選択肢の欄に並んだ語です。
- GAN（敵対的生成ネットワーク）＝贋作を作るAIと見破るAIを競わせて絵や画像を作らせる生成AIの仕組み。
- LSTM（長・短期記憶）＝RNNを改良し、重要な情報を長く覚えておけるようにした仕組み。
- RNN（回帰型ニューラルネットワーク）＝直前の出力を次の入力にも使い、文章など順序のあるデータを扱う仕組み。
- Transformerモデル＝文中の単語同士の関係を一度に見比べて処理する、今の生成AIの基盤の仕組み。
- VAE（変分自己符号化器）＝データを一度圧縮し、元に近い新しいデータを作り出す生成AIの仕組み。
- ALBERT（a Lite BERT）
- GPT-4＝OpenAI社が公開した、テキストや画像を扱える大規模言語モデル。
- RoBERTa
- ボルツマンマシン＝確率のゆらぎを使って学習する、GANより前からある古いタイプの生成AI。
- 制約付きボルツマンマシン
ありがちな誤解と訂正
当サイトの問題「画像を小さな範囲ごとに「フィルター」をかけながら、線や形などの特徴を読み取っていく処理方式を使うニューラルネットワークはどれか。」の誤答の選択肢から。
×RNN(回帰型ニューラルネットワーク)
○RNN(回帰型ニューラルネットワーク)＝直前の出力を次の入力にも使い、文章など順序のあるデータを扱う仕組み。
この問題の正解＝「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」
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、CNNは8問に登場します。 内訳＝意味を直接問う問題2問・問題文に登場1問・ひっかけ役（誤答の選択肢）5問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が2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）
※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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最終更新：（運営：Meritorious）
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