GAN

問題

管理職向けAIリスク研修で、GAN（敵対的生成ネットワーク）と「生成器」の違いを踏まえた説明として最も適切なものを1つ選びなさい。

1. A. GAN（敵対的生成ネットワーク）と「生成器」は、名称が違うだけで常に同じ意味で使われる。
2. B. GAN（敵対的生成ネットワーク）はGANで本物らしいデータを作ろうとする側のネットワークであり、「生成器」は生成器と識別器を競わせながら生成性能を高めるモデルである。
3. C. GAN（敵対的生成ネットワーク）は第2章では扱われず、試験範囲外の語句である。
4. D. GAN（敵対的生成ネットワーク）は生成器と識別器を競わせながら生成性能を高めるモデルであり、「生成器」はGANで本物らしいデータを作ろうとする側のネットワークとして区別される。

解説（正解: D）

正解は4です。GAN（敵対的生成ネットワーク）は「生成器と識別器を競わせながら生成性能を高めるモデル」であり、「生成器」とは役割や対象が異なります。比較問題では、2つの用語の定義を入れ替えた選択肢に注意します。選択肢の前半だけが正しくても、後半で別概念を誤って説明していれば不正解になります。第2章では、生成モデルや代表的なモデル名を、仕組みと役割で整理すると判断しやすくなります。誤答を読むときは、語句の一部だけで判断せず、説明全体がその用語の定義と対応しているかを確認しましょう。