生成AIパスポート 用語解説
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは
畳み込み処理により画像などの特徴を抽出することを得意とするニューラルネットワーク。
まず押さえる結論
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、生成AIパスポートの「第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×ハルシネーション・アライメント・ファインチューニングの取り違え。事実と異なるもっともらしい出力＝ハルシネーション、人間の意図に沿わせること＝アライメント、追加学習で調整＝ファインチューニング。
×GANとVAEの混同。GANは生成器と識別器を競わせる方式、VAEはエンコーダ・デコーダと潜在ベクトルを使う方式。
×Transformerの中核を畳み込みや位置エンコーディングと取り違える。中核は自己注意（Self-Attention）。
関連する確認問題
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / 生成AIの誕生まで
画像認識などで広く使われ、フィルタを用いた畳み込みによって画像の局所的な特徴を抽出することを中核とするニューラルネットワークはどれか。
正解は「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」である。畳み込みによって画像の局所的な特徴を抽出することを中核とするのがCNN（畳み込みニューラルネットワーク）。RNNは系列データを順に処理するモデル、ボルツマンマシンは初期の確率的な生成モデル、VAEはエンコーダ・デコーダと潜在ベクトルを使う生成モデルで、いずれも畳み込みを中核とするものではない。 選択肢を切るときは、設問の条件を「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」「畳み込み」「RNN（回帰型ニューラルネットワーク）」のどれに結び付けるかを先に固定する。他の選択肢は名称が近い、または同じ分野に見える場合があるが、対象・役割・前提が設問文とずれる。正解の「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」は、問われている定義や状況に最も直接対応する点で選べる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる