【G検定】Depthwise Separable Convolutionとは？計算量を激減させる分割畳み込みを解説
2026年6月23日
スマホでもAIがサクサク動くのはなぜでしょうか。その裏側を支える代表的な工夫が、今回学ぶDepthwise Separable Convolution（深さ方向分離可能畳み込み）です。通常の畳み込みを2段階に分けるだけで、計算量とパラメータ数を大幅に減らせる仕組みを、初心者向けにゆっくり解説します。
【G検定】保有個人データとは？開示・訂正・利用停止の請求対象を解説
2026年6月23日
「自分の情報を見せてほしい」「間違っているから直してほしい」— 本人がこうした請求をできる相手が「保有個人データ」です。個人情報保護法の3層構造(個人情報 ⊃ 個人データ ⊃ 保有個人データ)のいちばん内側にあたる概念を、この記事で整理します。
【G検定】Atrous Convolutionとは？解像度を保ったまま受容野を広げる畳み込みをわかりやすく解説
2026年6月23日
「広い範囲を見たい。でも画像の細かさは失いたくない」——畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が抱えるこのジレンマを、カーネルに"すき間"をあけるという発想で解決したのがAtrous Convolutionです。セマンティックセグメンテーションの文脈で頻出のキーワードです。
【G検定】匿名加工情報とは？復元不可の要件と仮名加工情報との違いを解説
2026年6月23日
個人情報をそのままAIの学習に使うのはハードルが高い — そこで登場するのが、個人を特定できないよう加工した「匿名加工情報」です。データ利活用とプライバシー保護を両立させるための仕組みで、G検定では「仮名加工情報」との違いも含めて問われやすいキーワードです。
【G検定】線形関数とは？全結合層の計算と非線形活性化関数が必要な理由をわかりやすく解説
2026年6月23日
全結合層の中身は、実は「掛けて、足す」だけの線形関数です。ではなぜ、それだけのはずのニューラルネットワークが複雑な画像や言語を扱えるのでしょうか。鍵は「線形関数だけでは絶対に足りない」という事実にあります。G検定で問われる急所も、まさにそこです。