AIで覚える！「時系列データのうた」で統計・情報用語をマスターしよう

時系列データのうたのタイトルと、グラフと音符のイラストが描かれた教育ソングのアイキャッチ画像 IT基礎
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はじめに

ITパスポート、大学入学共通テスト「情報Ⅰ」、統計検定などの試験では、時系列データに関する重要な用語が頻出です。
しかし、暗記だけでは覚えにくく、意味の混同も起こりがちです。
そこで今回は、生成AI（ChatGPT）と音楽生成AI（Suno AI）を活用して、「覚えにくい用語を音楽で楽しく覚える」ことを目的にした教育ソングを制作しました。

AIを活用した楽曲制作

本楽曲は、以下のAIツールを用いて制作しました。

  • 歌詞作成：ChatGPTによる用語定義に基づく構成。
  • 作曲・歌唱：Suno AIによる電子ポップ風のアップテンポな楽曲。

タイトル・歌詞の紹介

曲タイトル

時系列データのうた

歌詞

時系列データ 時間軸に沿った変化　横断データ ある時点の対象を比べる
トレンドは長期の上昇・下降傾向　季節性は周期の変動パターン
残差は不規則成分 予測できないばらつき　自己相関 前の値 後へ影響
移動平均 短期の変動 平滑化　指数平滑 過去のデータに重みを付ける
時系列データ 時間順に並んだデータ　横断データ 一時点の対象比較
移動平均 短期の変動 平滑化　指数平滑 過去のデータに重みを付ける
予測に生かす二つの手法　時間軸に沿った変化を見る
自己相関 前の値 後へ影響　指数平滑 過去のデータに重みを付ける

楽曲の視聴

以下のプラットフォームで楽曲を視聴できます。

  • 時系列データのうた（YouTube）

歌詞の解説

時系列データ／横断データ

時系列データは、ある1つの対象について時間の経過とともに変化するデータのことです。
たとえば「1週間の気温の変化」や「月ごとの売上」などが当てはまります。
横断データは、ある特定の時点において、複数の対象の状態を比較したデータです。
たとえば「ある日、全国47都道府県の気温を調べた結果」などです。

トレンド・季節性・残差・自己相関

トレンドは、時間の経過にともなうデータの「全体的な傾向」です。
例：年々スマートフォンの利用者数が増えているといった「長期の上昇傾向」。
季節性は、データに「繰り返し出現する周期的な変化」があることを意味します。
例：毎年夏にアイスの売上が伸びる、冬にこたつが売れる、など。
残差は、予測モデルでは説明できない「ばらつき」や「誤差」です。
これには偶然の要因や突発的な出来事が含まれます。
自己相関とは、時系列内の値が自身の過去の値に依存する性質です。
たとえば、昨日の気温が今日の気温に似ている傾向がある、という場合がこれに該当します。

移動平均と指数平滑

移動平均は、「一定期間の平均」を順に計算する方法です。
たとえば、過去3日間の売上の平均を毎日更新していくと、短期的な上下のブレが滑らかになり、全体の傾向がつかみやすくなります。
指数平滑は、直近のデータに大きな重みをつけて予測を行う手法です。
以下のような数式で表されます。

\( S_t = \alpha \cdot x_t + (1 – \alpha) \cdot S_{t-1} \)

ここで、
\( S_t \)：新しい予測値（平滑値）
\( x_t \)：現在の観測値
\( S_{t-1} \)：1つ前の予測値
\( \alpha \)：0〜1の間の重み係数（1に近いほど最近のデータを重視）

予測に生かす二つの手法

移動平均と指数平滑はいずれも「将来の値を予測」するために使われる手法です。
それぞれの特徴を理解し、用途に応じて使い分けましょう。
例：季節変動が大きい場合は指数平滑が有利なこともあります。

楽曲に込めたメッセージ

この楽曲は、以下の2つの目的をもって制作されました。

  1. 暗記に頼らず、リズムと意味の対応で記憶定着を助けること。
  2. 似た用語の混同を防ぎ、定義の正確な理解に導くこと。
    特に「時系列データと横断データの違い」や「トレンド・季節性・残差の区別」は、試験での正誤に直結する重要ポイントです。

まとめ

「時系列データのうた」は、試験に頻出の情報・統計用語をリズムに乗せて覚えるためのAI教育ソングです。
ChatGPTとSuno AIを活用することで、楽しく、かつ正確に知識を定着させることが可能になりました。
試験対策に、ぜひご活用ください。

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