ディスクリミネータとは？初心者向けにやさしく解説するAIの仕組み共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ディスクリミネータとは何か

ディスクリミネータはAIの世界で「本物か偽物かを判別する人のような役割」を担うモデルです。

例えば写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）を見て、それが実物の写真か、コンピュータで作られた偽物かを区別します。実世界の例えでは、映画の特撮の合成写真を見分ける審判のような存在です。

なぜディスクリミネータが大切なのか

ディスクリミネータはジェネレータと強く競い合うことで、両方のモデルがどんどん賢くなります。GANと呼ばれる仕組みの中心です。

ジェネレータとの関係

ジェネレータは新しいデータを作り出します。ディスクリミネータはそのデータが「本物か偽物か」を判断します。ディスクリミネータが正しく判断できるほど、ジェネレータはよりリアルなデータを作ろうと頑張ります。

学習のしくみ

両方のモデルはデータを何度も見て更新されます。ディスクリミネータは本物のデータを正しく認識できるように学習します。一方、ジェネレータはディスクリミネータをだませるように偽データを作る練習をします。学習の過程では、本物のデータと偽データの見分けが難しくなるよう、少しずつ基準を高めていきます。

初心者向けのやさしい例え

イメージとして、ディスクリミネータは「写真を見て真偽を判断する人」、ジェネレータは「写真を作る画家」と考えると分かりやすいです。最初は簡単な偽物でも、繰り返し練習することで偽物は見抜けるようになります。

機械学習での実世界の使い道

実務では、ディスクリミネータは画像生成だけでなく、音声や文章の生成にも役立ちます。データの信頼性を判定したり、データの特徴を抽出するのにも使われます。ただし、ディスクリミネータを正しく使うにはデータの質、倫理面、偏りの問題にも注意が必要です。

ディスクリミネータとデータの関係を表で整理

用語	説明
ディスクリミネータ	データが本物か偽物かを判別するモデル。判断の精度を高めることが目的。
ジェネレータ	本物そっくりのデータを作り出すモデル。ディスクリミネータを「だませる」データを生成する役割。
GAN	ディスクリミネータとジェネレータが対決しながら同時に学ぶ仕組み。