G検定対策！AI歌「RNN覚えうた」で時系列データを攻略

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検定の学習を進める中で、ディープラーニングの手法や定義が似ていて混乱することはありませんか。
特にRNN（再帰型ニューラルネットワーク）や時系列データの処理は、専門用語が多く、試験本番で「どっちだったっけ？」と迷いがちな分野です。
そこで今回は、試験に出る重要な用語の意味を、音楽のリズムに乗せて楽しく覚えられる曲を作成しました。
単なる暗記ではなく、リズムと一緒に頭に刷り込むことで、試験中の想起を助けることを目的としています。

AIを活用した楽曲制作

この楽曲は、最新の生成AI技術を組み合わせて制作されました。
歌詞の作成には文章生成AIである「Gemini」を使用し、G検定の過去問やテキストの傾向を分析させ、試験で絶対に間違えてはいけないポイントだけを抽出しています。
そして、その歌詞を元にAI作曲ツール「Suno AI」を使用して楽曲化しました。
眠くならない、疾走感のある学習ソングに仕上がっています。

タイトル・歌詞の紹介

曲のタイトル

RNN覚えうた

歌詞

RNNはリカレント 再帰型ニューラルネットワーク
対象データは時系列データ　ネットワーク内部にループ構造
時系列データ は株価 音声 動画　
自然言語の文章は系列データ　前後関係や順序に意味があるデータ
ネットワーク内部にループをもつ　再帰構造のループは閉路
過去の隠れ層の状態を　次の時刻の中間層の入力として利用
前の時刻の情報を今の判断に使う仕組み
入力データは可変長　文章の長さが違っても対応可能
RNNの学習はBPTT　時間方向に展開した誤差逆伝播法
過去にさかのぼって誤差を伝播　重みを更新 課題は勾配消失問題
長い時系列データは勾配が小さくなる　長期的な依存関係を学習できない
解決策はLSTMやGRU　RNNは時系列データや自然言語の文章

楽曲の視聴

作成した楽曲は以下から視聴可能です。
試験勉強の合間や、移動中にぜひ聴いてみてください。

youtube

Suno AI
RNN覚えうた（Suno AI）

歌詞の解説

ここでは、歌詞に含まれる重要なキーワードについて、初学者がイメージしやすいように補足解説します。

1. RNNの基本構造

RNN はリカレント再帰型ニューラルネットワークネットワーク内部にループ構造

一般的なAI（フィードフォワード型）は、信号が一方向にしか進みません。
しかし、RNNは「前の時刻の中間層（隠れ層）の状態」を、自分自身に戻す「閉路（ループ）」を持っています。
これにより、過去の記憶を保持しながら処理を行うことができます。

2. 対象データと特徴

時系列データは株価音声動画自然言語の文章は系列データ

これらはすべて「順番」や「前後関係」に意味があるデータです。
例えば、「雨が降ったので、傘をさす」という文では、「雨」という前の情報がないと「傘」が出てくる理由がわかりません。
RNNは、このように文脈（コンテキスト）が重要なデータの処理に適しています。

3. 中間層の計算メカニズム

過去の隠れ層の状態を次の時刻の中間層の入力として利用

ここがRNNの最も重要な仕組みです。
新しい情報（入力データ）が入ってきたとき、RNNはそれ単体で判断するのではなく、「ひとつ前の時刻の記憶（隠れ層の状態）」と「新しい情報」を合体させて判断を行います。
簡単な数式のイメージで表すと、以下のようになります。

\(\text{新しい状態} = \text{活性化関数}( \text{新しい入力} + \text{前の状態} )\)

プログラム風に書くと、以下のように「前の状態」を引数として受け取る形になります。

Python

# RNNの処理イメージ
def rnn_step(new_input, prev_state):
    # 「新しい入力」と「前の状態」を足し合わせて、新しい状態を作る
    new_state = activation(new_input + prev_state)
    return new_state

入力データは可変長

ここでの「可変長」とは、「データの長さ（時刻のステップ数）」が違っても良いという意味です。
例えば、5単語の文章でも、100単語の文章でも、RNNは単語の数だけループ処理を繰り返せばよいため、柔軟に対応できます。
（※各単語を表すベクトルの次元数は固定である点に注意しましょう。）

4. 学習方法と課題

RNN の学習は BPTT 時間方向に展開した誤差逆伝播法

通常の学習方法（誤差逆伝播法）を、時間の流れに沿って展開したものを BPTT (Backpropagation Through Time) と呼びます。
過去に遡って、順番に「ここが間違っていたよ」と誤差を伝えていくイメージです。

課題は勾配消失問題長期的な依存関係を学習できない

層が深くなったり、時間が長くなったりすると、過去の情報が正しく伝わらなくなる現象です。
誤差を過去に伝える際、掛け算が繰り返されます。
もし、その値が「1より小さい数（例：0.1）」だった場合、掛けるたびに値はどうなるでしょうか？

\(0.1 \times 0.1 \times 0.1 \times \dots \approx 0\)

このように、どんどん値が小さくなってゼロに近づき、情報が消えてしまいます。
これを「勾配消失問題」と呼び、RNNが「かなり昔のこと」を覚えられない原因となります。

5. 解決策

解決策は LSTM や GRU

この勾配消失問題を解決するために、LSTM (Long Short-Term Memory) が開発されました。
LSTMは「ゲート機構」という蛇口のようなスイッチを持っており、「重要な情報はそのまま通す（値を小さくせずに伝える）」ことができるため、長期的な記憶が可能になります。

楽曲に込めたメッセージ

G検定の学習範囲は広く、テキストを読んでいるだけでは眠くなってしまうこともあるでしょう。
この「RNN覚えうた」は、あえてテンポの速いテクノポップ調にすることで、脳を覚醒させながら重要単語をリピートできるように作りました。
「再帰構造」「BPTT」「勾配消失」「LSTM」といったキーワードが、歌詞として自然に出てくるようになれば、試験問題を見た瞬間に正解の選択肢が浮かんでくるはずです。

まとめ

今回は、G検定対策としてAIを活用した「RNN覚えうた」を紹介しました。
RNN、時系列データ、BPTT、そしてLSTMといった概念は、AIジェネラリストとして必須の知識です。
ぜひこの曲を繰り返し聴いて、試験合格を目指して頑張ってください。
合格のための強力なツールとして、このブログと楽曲が役立つことを願っています。

【G検定対策】AIで作った「RNN覚えうた」で時系列データを完全攻略！