本稿では，ライトトランスポートを効率良く獲得する手法を提案する．従来手法は，信号処理理論に基づいて符号化照明下で撮影した画像を復号するが，拡散反射の低周波性などの実画像の性質を考慮していない．また，露光時間が一定であるため，観測輝度のダイナミックレンジが限られる．そこで提案手法では，実画像の性質を捉えたデータ駆動型のアプローチで，符号化照明，露光パタン，および，復号処理をend-to-endに学習する．具体的には，畳み込みカーネルを用いて符号化照明と露光パタンを表現できることから，CNN の枠組みで同時学習を行う．ディスプレイ-カメラシステムを用いた実画像実験を行い，提案手法の有効性を示す．