畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をやさしく解説｜小学生にもわかる画像の見分け方

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、コンピューターが画像や写真を見分けるためのかしこい仕組みです。本記事では、パズルやレゴのたとえを使い、小学生でも楽しく理解できるように、CNNの仕組み・使い方・すごさをわかりやすく解説します。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ってなに？

「畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク）」は、コンピューターが画像や写真を見分けるための方法です。英語では「Convolutional Neural Network（コンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク）」、略して「CNN」といいます。

たとえてみよう！パズルやレゴで形を見つける！

たとえば、パズルのピースやレゴブロックを使って、全体の形を作るゲームを考えてみましょう。CNNは、画像を小さな部分に分けて、それぞれの形や色を調べていきます。そして、全部の情報を集めて「これは犬だ！」「これは車だ！」と見分けることができます。

どうやって動くの？

1. 画像を小さな四角に分ける
2. それぞれの四角の中で、どんな形や色があるか調べる
3. いろんな部分の情報を集めて、全体の特徴を見つける
4. 最後に「これは何か」を判断する

こうすることで、コンピューターは写真や絵を見分けられるようになります。

どんなときに使うの？

CNNは、いろいろな場面で使われています。

• 写真の中から人や動物を見つけるとき
• 自動運転の車が道路の標識を見分けるとき
• ゲームでキャラクターを認識するとき
• 医療でレントゲン写真を調べるとき

「画像や写真の中から、何が写っているかを見分けたい」ときに大活やくします！

なにがすごいの？

CNNのすごいところは、「細かい部分までしっかり見て判断できる」ことです。

• 小さな部分から全体の特徴を見つけられる
• いろんな画像でも正しく見分けられる
• 人間が気づかない特徴も見つけられる

まとめ（だいじなポイント！）

もっと深く知りたい？

CNNは、たくさんの「層（そう）」を重ねて、だんだん複雑な特徴を見つけていきます。最初は線や点など簡単なもの、次は目や耳などのパーツ、最後は「犬」や「車」など全体を見分けることができます。

さいごに

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、パズルやレゴのように「小さな部分から全体を見つける」かしこい方法です。もし君が何かを見分けたいときも、細かいところから順番に見ていくと、きっと正しい答えが見つかるよ！