近年の深層学習の発展ともに，モデルに必要となる物理メモリや計算量，消費電力は増加している．そのため，計算機リソースの少ないスマートフォンなどの端末で，深層学習モデルを直接利用することは困難である．現在までに，モデルの精度を維持したまま圧縮するPruning手法は多数提案されているが，Pruningの対象を決定する基準は，経験則やモデルの近似式から決定されているため，最適化の余地があると考えられる．そこで，本稿ではCNNチャネルのPruningの最適化を，進化計算法の一種である遺伝的アルゴリズムを用いて最適化する手法を提案する．