G検定対策に効く！AI作曲による記憶に残る“トランスフォーマーのうた”

はじめに
AIを活用した楽曲制作
タイトル・歌詞の紹介
楽曲の視聴
歌詞の解説
楽曲に込めたメッセージ
まとめ

はじめに

G検定の試験範囲には、深層学習や自然言語処理に関連する専門用語が多数登場します。
特に「トランスフォーマー(Transformer)」は重要かつ難解なキーワードのひとつです。
本記事では、これらの用語を音楽のリズムに乗せて覚えることを目的とした、AIを活用した楽曲「トランスフォーマーのうた」を紹介します。

AIを活用した楽曲制作

本楽曲の歌詞は、生成AI「ChatGPT」を用いて制作しました。
また、音楽部分はAI作曲ツール「Suno AI」を使用し、テンポの速いボカロ風ポップに仕上げています。
使用したスタイルは以下の通りです。

音楽スタイル：fast tempo educational vocaloid pop
BPM：200
言語：日本語
ボーカル：女性シンセ音声

タイトル・歌詞の紹介

タイトル

Transformerのうた

歌詞

並列計算 文脈理解に　優れているTransformer

TransformerはSelf-Attentionを用いた深層学習モデル
エンコーダ・デコーダ構造持ち　BERTとGPTの基盤となる

Transformerは一度に全体処理
Multi-Head Attention　位置エンコーディング
並列計算と離れた情報 捉えて文脈理解する

TransformerはSelf-Attention持つ
単語の関連情報を調べ　順序 エンコードで処理する
Vision Transformerは　画像も理解

Transformerは　Self-Attentionを用いる
エンコーダ・デコーダ　深層学習モデル

楽曲の視聴

以下のプラットフォームから楽曲を視聴いただけます。

YouTube

Suno AI
トランスフォーマーのうた（Suno AI）

歌詞の解説

並列計算文脈理解に優れている
→ トランスフォーマーは、従来のRNNのように逐次処理を行わず、全ての単語を一度に処理できる並列性を持ちます。
これにより、文脈全体の把握が得意です。

セルフアテンションを用いた深層学習モデル
→ 各単語が他の単語とどれほど関係するかを重みづけする「Self-Attention」機構を使います。
具体的には、各単語のクエリ、キー、バリューを用いて以下のような処理を行います：

\( \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right) V \)

エンコーダ・デコーダ構造持ち
→ Transformerの基本構造は、エンコーダとデコーダから成ります。
BERTはエンコーダのみ、GPTはデコーダのみを使っています。

初心者向け：Transformerの構造をやさしく解説！ | デイリーライフAI

トランスフォーマーモデルとCNNの違い、BERTやGPTの活用 | デイリーライフAI

Multi-Head Attention / 位置エンコーディング
→ マルチヘッドアテンションは、複数の視点（＝ヘッド）から情報を同時に抽出する仕組みです。
位置エンコーディングは、単語の順序情報をベクトルに加えるための方法です。

TransformerのDecoder構造とMulti-Head Source-Target Attentionをわかりやすく解説 | デイリーライフAI

Vision Transformerは画像も理解
→ 画像を小さなパッチに分割し、それをテキストのように扱うことで画像分類を行います。
従来のCNNに代わるモデルとして注目されています。

楽曲に込めたメッセージ

この曲は「記憶に残る教育ソング」をテーマに制作しました。
音楽のリズムに乗せることで、暗記の負担を減らし、より直感的に重要語句を理解できます。
G検定対策だけでなく、深層学習の初学者や、AI教育の現場でも活用できることを目指しています。

まとめ

「トランスフォーマーのうた」は、生成AIと作曲AIを活用した新しい形式の学習コンテンツです。
難解な用語も、リズミカルに繰り返すことで記憶に残りやすくなります。
G検定の学習の合間や、復習ツールとして、ぜひご活用ください。