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解答・解説
第16問 白黒写真アーカイブのカラー化に適したモデルの選定
ある出版社が、古い白黒写真アーカイブをデジタル化して、高品質なカラー画像として復元したいと考えています。元の白黒写真の特徴を保持しつつ、自然でリアルな色付けを行うために最も適したモデルを選択してください。
（問題ID：AIF202C016）
解答
正しい解答：Ｂ. 敵対的生成ネットワーク（GAN）
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徹底解説
本問題のユースケースにおいて、元の白黒写真の特徴を保持しつつ、自然でリアルな色付けを行うために最も適したモデルは、敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Network）です。GANは、生成器と識別器という2つのニューラルネットワークが競い合いながら学習することで、極めてリアルなデータを生成する仕組みを持つ生成AIモデルです。生成器（Generator）は本物のようなデータを作り、識別器（Discriminator）はそれを見破ろうとするため、両者の対立が生成品質を継続的に高める点が特徴です。高品質なデータの生成（画像生成、音声生成など）に有効であり、本問題のケースの他、製品デザインのようなリアルな合成画像を生成するタスクにも適しています。
その他の選択肢は、元の白黒写真の特徴を保持しつつ、自然でリアルな色付けを行うために適したモデルではありません。サポートベクターマシン（SVM：Support Vector Machine）は、回帰（Regression）や分類（Classification）に用いられる教師あり学習モデルで、データを最もよく分離するハイパープレーン（データを分ける最適な境界線）を求める手法です。新しい画像を生成したり、既存画像を加工してリアルな合成データを作り出すといった生成タスクには対応できず、画像生成モデルとしては不適切です。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）は、画像の特徴を自動的に抽出して分類や認識（Object Recognition）を行う深層学習（DL：Deep Learning）モデルで、畳み込み層を用いて空間的パターンを効率的に学習することが特徴です。入力画像から特徴を抽出してクラスを判定するタスクには優れていますが、新しい画像を生成したり、既存の画像を基にしてリアルな合成データを作り出す処理は不得意であり、今回のケースのような生成タスクには適していません。
再帰型ニューラルネットワーク（RNN：Recurrent Neural Network）は、時系列データや文章のような逐次データを処理するDLモデルで、過去の情報を内部状態として保持しながら次の入力に反映させる仕組みを持つことが特徴です。データの順序や文脈を考慮した予測や分類に優れていますが、画像のような空間的特徴を扱ったり、新しい画像を生成する用途には向いていません。
問題掲載日：2026-04-06
Information
What's New
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