畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は局所的な関連性を持つタスクに優れるが、グローバルな関係が主導するタスクでは性能が劣ることが知られている。しかし、現存の研究では、主に複雑なタスクが用いられており、局所的及びグローバル的な関連性が混雑しているため、CNNがグローバル的な関連性における制約を分析することが困難である。本研究では、基本的な論理回路を用いて、グローバル情報のみの回帰タスクを構築し、単純な条件でCNNや他のネットワーク構造がグローバル情報を捉える能力とその制限を考察する。