近年，⾃動運転技術の発展に伴い，未舗装道路におけるセマンティックセグメンテーション⼿法が求められている．その手法の一つとして，筆者らは，局所的に風景要素に分類するCNNを用いて，スライディングウィンドウ⽅式により，対象画像のセグメンテーションを行う手法を提案した．しかしながら，この手法は演算コストが高く，リアルタイム処理に適していない．そこで，本稿では，局所画像分類用CNNの重みとバイアスを用いて，セグメンテーション用CNNを構築するための手法を提案する．本手法は，演算量を大幅に削減することができ，セグメンテーションの高速化に有効である．また，任意のサイズの対象画像に適用することが可能である．