生成AIパスポート用語集生成AIの仕組みと生成モデル

GANとはがん

Q: GANは、データを生成する生成器と、本物か偽物かを見分ける識別器を競い合わせて学習する生成モデルである。

答え：○。2014年にイアン・グッドフェローが提唱し、生成器と識別器の敵対的な学習が特徴です。

英語Generative Adversarial Networks別名敵対的生成ネットワーク分野生成AIの仕組みと生成モデル出題重要度★★★公式テキスト公式テキスト第2章「GAN」、第3章「画像生成AI」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

GANの意味

GANとは、2014年にイアン・グッドフェローが提唱した生成モデルで、日本語では敵対的生成ネットワークと呼ばれます。データを作る「生成器」と、本物か偽物かを見分ける「識別器」の2つのニューラルネットワークを競い合わせることで、本物そっくりのデータを生成できるようになります。生成モデルの先駆けとされる技術です。

生成AIパスポート試験の対策なら → 無料の合格アプリ

詳しい解説

GANの学習は、偽札を作る人と、それを見破る警察のいたちごっこにたとえられます。生成器は識別器をだませるような本物らしいデータを作ろうとし、識別器は本物のデータと生成器が作ったデータを見分けようとします。互いに腕を上げ合うことで、最終的に生成器は本物と見分けがつかないほど精巧なデータを作れるようになります。

GANは画像生成AIの基礎的な仕組みの代表例で、動画生成AIでは本物らしいフレームを生成する役割も担います。一方で、実在の人物の顔や声を精巧に偽造するディープフェイクにも悪用されうる技術であり、リスクとあわせて理解しておくことが大切です。

試験のポイント

2014年、イアン・グッドフェローが提唱（VAEの2013年・キングマとウェリングと混同しない）
構成要素は生成器（Generator）と識別器（Discriminator）
2つのネットワークの「競い合い（敵対）」で学習が進む
大量のデータを必要とせずに訓練データから新しいデータを生成できる点が強みとされる
「エンコーダとデコーダで構成」はVAEの説明なので誤り

GANの確認問題（○×）

GANは、データを生成する生成器と、本物か偽物かを見分ける識別器を競い合わせて学習する生成モデルである。

答えと解説を見る

答え：○

2014年にイアン・グッドフェローが提唱し、生成器と識別器の敵対的な学習が特徴です。

GANとあわせて覚えたい関連用語

「生成AIの仕組みと生成モデル」のほかの用語

生成AIの仕組みと生成モデルの用語一覧（23語）を見る →

生成AIパスポート用語集（全407語）のトップに戻る