LSTM（長・短期記憶）とは

別表記：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。

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。

文章のように順番のあるデータを扱うために作られた仕組みを2つ選びなさい。

この問題は、正解を2つ選ぶ問題です。

ARNN（回帰型ニューラルネットワーク）
BLSTM（長・短期記憶）
CCNN（畳み込みニューラルネットワーク）
DGAN（敵対的生成ネットワーク）

答えと解説を開く

正解A　RNN（回帰型ニューラルネットワーク）／ B　LSTM（長・短期記憶）

答えは「RNN」と「LSTM」。どちらも前後のつながりがある順番付きのデータを扱うために作られました。RNN（回帰型ニューラルネットワーク）は一つ前の処理の結果を次へ引き継ぎ、LSTM（長・短期記憶）はその弱点だった「長い文章で前を忘れる」を和らげた改良版です。CNN（画像向けの仕組み）とGAN（データを生み出す仕組み）は、別の系統になります。

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、LSTMと同じ選択肢の欄に並んだ語です。

CNN（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。
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。
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。
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。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「文章のように順番のあるデータを扱うために作られた仕組みを2つ選びなさい。」の誤答の選択肢から。

×CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

○CNN＝画像を小さな範囲ごとに読み取っていく、画像向けの仕組み。

この問題の正解＝「RNN（回帰型ニューラルネットワーク）」「LSTM（長・短期記憶）」

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、LSTMは4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）2問。

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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第2章生成AI（ジェネレーティブAI）一問一答この語が出る問題：#q2063・#q2005・#q2003・#q2033
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最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）