生成AIパスポート 用語解説
RNN（回帰型ニューラルネットワーク）とは
前の出力を次の入力に戻し、文章のような順序のあるデータを扱うニューラルネットワーク。
まず押さえる結論
RNN（回帰型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。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-06-27。
公式シラバス（PDF）（公式）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
2つのネットワークを競い合わせることで本物らしいデータを生成する、生成器と識別器から成るモデルはどれか。
正解は「GAN（敵対的生成ネットワーク）」である。GANは、データを作り出す生成器と、本物か偽物かを見分ける識別器という2つのネットワークを競わせて学習する生成モデルである。問題文の「2つのネットワークを競い合わせる」「生成器」「識別器」という条件は、GANの学習方式そのものを指している。RNN（回帰型ニューラルネットワーク）は時系列データを順に処理するモデル、LSTM（長・短期記憶）はRNNを改良して長期的な依存関係を記憶できるようにしたモデルで、いずれも系列処理が中心であり生成器と識別器という対立構造を持たない。VAE（変分自己符号化器）はエンコーダで潜在ベクトルへ圧縮し、デコーダで復元する単一の構造で学習する生成モデルであり、2つのネットワークを競わせる方式ではない。
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。CNNは、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し、画像認識で広く使われるニューラルネットワークである。問題文の「フィルタを用いた畳み込み」「画像の局所的な特徴を抽出」という条件は、CNNの構造そのものである。RNN（回帰型ニューラルネットワーク）は前の情報を保持しながら系列データを順に処理するモデル、ボルツマンマシンは確率的な仕組みでデータの分布を学習する初期の生成モデル、VAE（変分自己符号化器）はエンコーダ・デコーダと潜在ベクトルで復元する生成モデルであり、いずれも畳み込みによる局所特徴の抽出を中核とする構造ではない。
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） / 生成AIの誕生まで
文章や時系列のような順序のある系列データ（シーケンスデータ）を、隠れ層（リカレント層）で前の情報を保持しながら順に処理していくニューラルネットワークはどれか。
正解は「RNN（回帰型ニューラルネットワーク）」である。RNNは、隠れ層（リカレント層）で前の情報を保持しながら、文章や時系列のような順序のある系列データ（シーケンスデータ）を順に処理していくニューラルネットワークである。問題文の「隠れ層（リカレント層）」「前の情報を保持」「順に処理」という条件は、RNNの構造そのものである。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）はフィルタによる畳み込みで画像の局所的な特徴を抽出するモデル、GAN（敵対的生成ネットワーク）は生成器と識別器という2つのネットワークを競わせる方式、VAE（変分自己符号化器）はエンコーダ・デコーダと潜在ベクトルで復元する方式であり、いずれも隠れ層で前の情報を保持しながら系列を順に処理する仕組みではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- RNN（回帰型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、RNN（回帰型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
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）