はじめに

G検定では、ディープラーニングや画像処理に関する問題も多く出題される。
その中でも、画像生成アルゴリズムは出題頻度が高く、応用範囲も広いため、確実に理解しておきたいテーマだ。

今回は、実際のG検定の過去問を通して、「画像から画像を生成する手法」に焦点を当て、正解の選び方とその背景を解説していく。

Contents

問題：画像生成アルゴリズムに関する基礎知識

まずは、実際のG検定で出題された問題を見てみよう。

画像生成アルゴリズムの一種で、画像から画像を生成する手法として、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「2. pix2pix」

pix2pixは、画像から別の画像を生成する「画像間変換（image-to-image translation）」タスクに使われるアルゴリズムの一種である。
これはGAN（敵対的生成ネットワーク）をベースに構築されており、例えば次のような変換が可能だ。

このように、入力となる画像をもとに、それに対応する出力画像を生成する手法に特化している。

選択肢を1つずつ検証してみよう。

選択肢	説明	誤っている理由
ImageNet	大規模画像データセットであり、分類タスクの学習に使われる。	アルゴリズムではなく、画像生成とは関係しない。
YOLO	物体検出アルゴリズム。リアルタイムで画像内の物体を検出する。	画像を「生成」するわけではなく、「認識」する手法。
Seq2Seq	自然言語処理に用いられる系列変換モデル（翻訳や要約など）。	画像ではなく、テキストデータの処理を目的とする。

これらの選択肢は、それぞれ有名な技術であるものの、「画像から画像を生成する」という問いには合致しない。

pix2pixのような技術は、実際の現場でも活用されている。以下に具体的なユースケースを紹介しよう。

衛星写真から道路地図を自動生成することで、地図作成の効率化に貢献。人手で描き起こす作業が不要になる。

MRI画像を他のモダリティ（CTなど）へ変換することで、診断の精度を高めたり、データ不足を補う技術として研究されている。

ラフなスケッチをもとに高品質な製品画像を自動生成する。プロトタイピングやイメージ検証に使える。

G検定では、画像処理分野の基礎知識も重要な出題範囲の1つとなっている。
特に画像生成系の技術は、GANを中心とした進展が激しく、応用範囲も広いため確実に理解しておきたい。

✅ 「pix2pix」は画像から画像を生成する代表的な手法
✅ ImageNet・YOLO・Seq2Seqは、それぞれ分類・検出・系列処理を目的としており、文脈が異なる
✅ 実務では地図生成・医療画像処理・デザイン支援などに活用されている

G検定の試験対策だけでなく、ディープラーニング応用技術を実務に活かす視点でも、こうした知識は大いに役立つ。
次の過去問に取り組む前に、一度しっかり復習しておこう。