「Transformer全盛の今、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を学ぶ意味はあるのか？」

2025年8月2日 2025年8月2日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

「Transformer全盛の今、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を学ぶ意味はあるのか？」

この質問も非常によく聞かれます。そして結論から言うと、

「まったく無駄ではありません！むしろ、学ぶべきです」

なぜなら、CNNは今でもさまざまな場面で活躍していますし、深層学習の基礎を理解するうえでも非常に重要な技術だからです。

では、その理由を順を追って見ていきましょう。

CNNとは何か？

CNN（Convolutional Neural Network）は、主に画像認識や画像分類に強いニューラルネットワークです。

例えるなら…

写真を拡大して、端から端までじっくり観察しながら、「どこに何があるか」を見極める仕組みです。

「目で画像を細かくスキャンして特徴を拾っていく」イメージですね。

CNNは、畳み込み層（Convolution layer）という特殊な構造を使って、画像の特徴を自動的に抽出します。

Transformerは画像でも使われている？

はい、使われています。
ViT（Vision Transformer）というモデルが登場し、画像処理の世界にもTransformerが入り込んできました。

たとえば以下のような研究があります：

ViT（Vision Transformer）：ピクセルをパッチに分割してTransformerで処理
Swin Transformer：畳み込みのような局所性とTransformerの長距離関係を組み合わせ

こうしたモデルは、画像分類や物体検出のタスクでCNNに匹敵する、あるいは上回る精度を出すようになっています。

それでもCNNを学ぶべき3つの理由

① CNNは構造が直感的で理解しやすい

CNNは、「画像 → 特徴抽出 → 分類」と進む構造が視覚的で理解しやすく、
ニューラルネットワークの考え方を学ぶうえで最適な題材です。

畳み込み層の数式も直感的です：

$y = (x * w) + b$
（出力 = 入力とカーネルの畳み込み + バイアス）

この「局所的に見る」「重みを共有する」といったアイディアは、TransformerのSelf-Attentionにも通じる概念です。

② CNNは今でも圧倒的に使われている

Transformerが台頭してきたとはいえ、現場ではCNNのほうが圧倒的に多く使われています。

以下のようなタスクでは、今もCNNが主力です：

医療画像診断（X線・CTスキャン）
自動運転の物体検出
顔認識
スマートフォンの画像処理
セキュリティカメラ映像解析

なぜなら、CNNの方が軽量で学習コストが低く、精度も十分に高いからです。

③ ViTも「CNNの知識」が前提になっている

Vision Transformer（ViT）などの最新手法を理解するには、CNNの特徴抽出の発想や構造を知っていることが前提となります。

たとえば、ViTがパッチ単位で画像を処理するという発想も、CNNでフィルタをスライドさせて特徴を捉える考え方が土台になっています。

CNN vs Vision Transformer：比較表

特徴	CNN	Vision Transformer (ViT)
計算効率	高速・軽量	重い（特に小さいデータセットでは）
データ要求量	少なめでもOK	大量のデータが必要
精度（大規模）	やや劣る	高い
学習のしやすさ	わかりやすく、チュートリアルも豊富	難解で実装が複雑

まとめ：Transformer時代でもCNNは基礎として必要！

以下のような理由から、CNNを学ぶのは今でも十分意味があります：

ニューラルネットワークの基礎が詰まっている
実務での活用が依然として多い
ViTを理解する下地になる
小規模・軽量モデルでは今も主力

つまり、CNNを知らずしてTransformerに進むのは、数学を知らずに物理をやるようなものなんです。

今後の学習のステップ

今後は、次のような順番で学ぶのがおすすめです！

CNNの基礎（畳み込み・プーリング・活性化関数）
ResNetなどの深層CNNのアーキテクチャ
画像分類・物体検出・セグメンテーションの実装
Vision Transformer（ViT）の仕組み
ViTとCNNのハイブリッドモデル（例：Swin Transformer）

一歩ずつ学んでいけば、確実に深層学習の理解は深まります。

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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