AIで覚える！「回帰分析のうた」でITパス・共通テスト・統計検定対策

はじめに

本記事では、AI生成の楽曲「回帰分析のうた」を通じて、ITパスポート試験、大学入試共通テスト「情報」、統計検定で頻出の回帰分析用語をリズムで覚える方法を紹介します。
歌詞の制作には生成AI（ChatGPT）を、作曲にはAI作曲ツール Suno AIを使用しています。
学習に音楽を取り入れることで、記憶定着を図る狙いがあります。

AIを活用した楽曲制作

歌詞はChatGPTで生成しました。
音楽は「fast techno funk pop BPM135 Male Singer」のスタイルでSuno AIにより作曲しました。
AIを組み合わせることで、短時間で教育目的のオリジナル楽曲が完成しました。

タイトル・歌詞の紹介

曲タイトル

回帰分析のうた

歌詞

回帰分析とは目的変数を説明変数で予測
単回帰は一つの説明変数
重回帰は複数を同時に考慮

切片は説明変数がゼロのときの予測値
傾きは説明変数が1単位増えるとき
目的変数がどれだけ変わるか

実際の値と予測値のズレの二乗和を最小にして
最小二乗で線を決める
実際のデータの範囲内で使う

回帰分析目的変数を予測
目的変数を説明変数で予測

楽曲の視聴

• YouTube

• Suno AI
  回帰分析のうた（Suno AI）

歌詞の解説

歌詞の各フレーズが示す概念を簡潔に解説します。

「回帰分析とは 目的変数を説明変数で予測」
回帰分析の基本定義を示しています。

「単回帰は 一つの説明変数」
単回帰モデルは次式で表されます。

\( y = \beta_0 + \beta_1 x \)

「重回帰は 複数を同時に考慮」
重回帰では説明変数が複数になります。

\( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_k x_k \)

「切片は 説明変数がゼロのときの予測値」
切片 \(\beta_0\) は \(x=0\) のときの推定値です。

「傾きは 説明変数が1単位増えるとき…」
傾き \(\beta_1\) は説明変数が1単位増加したとき（他の変数を一定とした場合）目的変数がどれだけ変化するかを示します。

「ズレの二乗和を 最小にして 最小二乗で 線を決める」
回帰係数は最小二乗法で推定します。

\( \underset{\beta_0,\beta_1}{\min}\ \sum_{i=1}^{n}(y_i – (\beta_0 + \beta_1 x_i))^2 \)

Pythonでの計算例：

import numpy as np

# ----------------------------------------
# サンプルデータ（説明変数 x と目的変数 y）
# ----------------------------------------
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 4, 5])

# ----------------------------------------
# 傾き beta1 の計算
#   共分散(x, y) / 分散(x) で求める
# ----------------------------------------
beta1 = np.cov(x, y, ddof=0)[0, 1] / np.var(x)

# ----------------------------------------
# 切片 beta0 の計算
#   y の平均 - 傾き * x の平均
# ----------------------------------------
beta0 = y.mean() - beta1 * x.mean()

# 結果表示
print(f"切片 beta0: {beta0:.2f}")
print(f"傾き beta1: {beta1:.2f}")

「実際のデータの 範囲内で使う」
外挿（データ範囲外の予測）は信頼性が低いため注意が必要です。

楽曲に込めたメッセージ

数式が苦手でも、リズムに乗せれば要点を自然に思い出せます。
AI活用により、短い時間で学習用ソングを量産できる点も魅力です。

まとめ

「回帰分析のうた」は、試験頻出ワードをリズムで記憶に刻むためのAI生成楽曲です。
歌詞で定義を確認し、LaTeX数式やコード例で理解を深めることで、ITパスポート・共通テスト・統計検定の対策に役立ててください。