畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？たたみこみにゅーらるねっとわーく
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは、画像認識で主に使われるニューラルネットワーク（脳の神経のつながりをまねた計算モデル）の一種。小さな窓（フィルタ）を画像の上でずらしながら線や模様などの特徴を取り出す「畳み込み層」と、取り出した特徴を間引いて位置のずれに強くする「プーリング層」を何段も重ねる。基本情報では「画像向けのモデル」という用途の対応づけが、RNN（リカレントニューラルネットワーク：文章や音声のような順番のあるデータ向け）やGAN（敵対的生成ネットワーク：画像などを新しく作り出すモデル）との区別で問われる。
最終更新：2026-10-09
基本情報を最短で暗記・合格する →背景
画像をただの数値の並びとして普通のニューラルネットワークに入れると、隣り合う画素の関係が失われ、扱う数も膨大になる。人の視覚が「近くの画素のまとまり」から特徴を拾うことにならい、小さな範囲だけを見るフィルタを使い回す発想で、計算量を減らしつつ精度を上げた。2012年の画像認識コンテストで従来手法を大差で破り、深層学習の流行を作った。
具体例
スマホの写真アプリで「猫」「食べ物」と自動で分類されたり、顔認証でロックが解除されたりする裏側で動いているのがCNN。浅い層が輪郭や色の変化を、深い層が耳や目の形を捉える。Googleフォトの検索や、工場での製品の傷の検査にも使われる。
試験での引っ掛け
文章や音声のような順番のあるデータを扱うのはRNN（リカレントニューラルネットワーク）系で、CNNは主に画像・空間データ向け。フィルタの値は人が設計するのではなく学習で自動的に決まる点が、従来の画像処理との違い。またプーリングは学習しない間引きの処理で、畳み込みとは役割が違う。
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。