GAN

問題

プロンプト作成演習の前提確認として、生成AIの仕組みを学ぶ研修で、生成器の役割を説明する場面で最も適切な説明を1つ選びなさい。

1. A. GANで入力データが本物か生成物かを見分けようとする側のネットワーク
2. B. 画像などの局所的な特徴を畳み込み処理で捉えるニューラルネットワーク
3. C. 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。似た用語と比べるときは、対象・目的・仕組みを確認する。
4. D. 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

解説（正解: C）

正解は3です。実務場面では、生成器を「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」として理解し、何に注意すべきかまで説明できることが重要です。ほかの選択肢は別概念の説明で、利用場面やリスクの焦点がずれています。実践演習では、定義を覚えるだけでなく、業務でその知識をどの判断に使うかまで結び付けて復習します。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。実務寄りの問題では、定義に加えて、入力データ、出力結果、利用場面のどこで注意が必要かを考えると選びやすくなります。