敵対的生成ネットワーク（GAN）とは？がん
敵対的生成ネットワーク（GAN）とは、偽のデータを作る生成器と、それが本物か偽物かを判定する識別器という2つのニューラルネットワークを競わせて学習させる手法。識別器をだませるように生成器が、だまされないように識別器が交互に強くなり、この繰り返しで作られるデータが本物に近づいていく。ディープラーニングの応用として出題される。
最終更新：2026-10-09
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画像を分類させる学習では、人が1枚ずつ正解ラベルを付けたデータが何万枚も要り、集める手間が壁になっていた。GANは「本物のデータの山」さえあれば、本物か偽物かという判定を識別器が自動で与えてくれるので、人が正解を書き込まなくても学習が回る。生成AIの出発点にあたる仕組みとして押さえておきたい。
具体例
実在しない人物の顔写真を高精細に作るNVIDIAのStyleGANが代表例。工場の外観検査でも、不良品の実物が数枚しか集まらないときにGANで不良の画像を増やし、判定モデルの学習データに加えて精度を上げる使い方がある。
試験での引っ掛け
2つのネットワークは協力するのではなく競わせる点が「敵対的」の由来で、協調・分担と書かれた選択肢は誤り。ノイズを少しずつ取り除いて画像を作る拡散モデルとは仕組みが別物である。作った画像や音声が偽情報に転用される危険もあわせて問われる。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (8) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。