畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

畳み込みニューラルネットワーク（CNN, Convolutional Neural Network）とは、画像認識や映像解析などの視覚情報処理に特化した深層学習モデルの一種です。 人間の視覚野の構造にヒントを得て設計されており、画像の局所的な特徴（エッジ、模様、形状など）を階層的に抽出・認識することに優れています。 CNNの主な構成要素は以下の通りです： • 畳み込み層（Convolutional Layer）：画像の局所パターンを抽出するフィルタ（カーネル）を通して特徴マップを生成 • 活性化関数（ReLUなど）：非線形性を導入し、表現力を向上 • プーリング層（Pooling Layer）：空間的な次元を縮小し、特徴の要約と計算負荷の軽減を実現 • 全結合層（Fully Connected Layer）：抽出された特徴を用いて最終的な分類や回帰を行う このような構造により、CNNは従来の機械学習アルゴリズムでは困難だった「画像からの自動特徴抽出」を可能にし、医療、製造、小売、セキュリティなど、幅広い分野で活用されています。 代表的な応用例： • 顔認識や人物検出 • 物体検出や画像分類（ImageNetなどのコンペで高精度を実現） • 自動運転における道路・標識の認識 • 医用画像の診断支援（腫瘍検出など） • 異常検知や外観検査の自動化 CNNは、AlexNet、VGG、ResNet、EfficientNet などの多様なモデルが登場しており、タスクや計算資源に応じて最適な構造が選ばれます。 視覚領域におけるAIの基盤技術として、現在も進化を続けています。