はじめに
G検定の学習を進める中で、特に理解しにくく、かつ試験によく出るのがDeep Learningの「Attention（注意機構）」の概念です。
数式や定義をただ暗記しようとしても、Query、Key、Valueの違いや計算の順番が頭の中でごちゃ混ぜになってしまうことはありませんか。
そこで今回は、試験中に迷わないよう、これらの定義と関係性をリズムに乗せて覚えるための楽曲を作成しました。
AIを活用して作詞・作曲を行った、完全オリジナルの試験対策ソングです。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作では、歌詞の作成から作曲まで、すべて生成AIツールを活用しています。
歌詞の作成には、Googleの「Gemini」を使用しました。
試験に出る重要な定義を漏らさず、かつ間違えやすいポイント（Encoder-Decoder間の関係など）を正確に歌詞に落とし込んでいます。
そして、その歌詞を元に楽曲を生成するために「Suno AI」を使用しました。
音楽スタイルは、眠くならずテンポよく頭に入るような、アップテンポな曲調を指定しています。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
Query, Key, Value覚えうた
歌詞
QueryとKeyで重みを決め Valueを混ぜ合わせる
Attentionはある単語がどの単語に注目すべきか数値化する仕組み
Queryは今調べたい言葉
Keyは検索対象のラベル Queryとの関連度を測る相手
Valueは中身コンテンツ Keyに紐づく実データ 最終的に使う情報
QueryとKeyは内積で比較 内積が大きいほど重みが大きい
勾配が極端にならぬよう次元数の平方根で割る
Softmaxで合計1の確率にしValueの重み付き和をとる
Self-AttentionはQuery Key Valueすべて同じ入力由来
Encoder-Decoder間ではQueryは出力側 KeyとValueは入力側
内積で類似度 Softmaxで確率化 加重和で情報の合成
QueryとKeyで重みを決め Valueを混ぜ合わせる
楽曲の視聴
実際に生成された楽曲は以下から視聴できます。
隙間時間の聞き流し学習にご活用ください。
youtube
Suno AI
Query, Key, Value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用語を、試験で問われるイメージに合わせて解説します。
専門的な数式は最小限にし、言葉の意味をしっかり捉えましょう。
Attentionの基本構造
QueryとKeyで重みを決め Valueを混ぜ合わせる Attentionはある単語がどの単語に注目すべきか数値化する仕組み
ここはAttentionの全体像です。 数式を丸暗記する前に、以下のイメージを持ってください。
- 目的
たくさんの情報（Key, Value）の中から、今必要な情報（Query）に関連するものだけを「強調して」取り出したい。 - 手順
- QueryとKeyを照らし合わせて、「どれくらい関係があるか（重み）」を計算する。
- その重みに応じて、Value（中身）を混ぜ合わせる。
関係が深いもののValueは濃く、関係ないもののValueは薄く取り込まれるイメージです。
Q, K, V の役割定義
Queryは今調べたい言葉 Keyは検索対象のラベル Valueは中身コンテンツ
試験では、よく「図書館」や「検索システム」に例えられます。
- Query (クエリ)
「探したい内容」（例：『日本で一番高い山』と検索窓に入力） - Key (キー)
「本のタイトルや見出し」（例：『富士山』『阿蘇山』というラベル） - Value (バリュー)
「本の中身そのもの」（例：標高3776m…という詳細情報）
誤解しやすいポイント
通常の検索と違い、Attentionは「完全に一致するもの1つ」を選ぶのではなく、「関連度（重み）に応じてすべての情報を少しずつ混ぜて」取り出します。
計算のプロセス
QueryとKeyは内積で比較 勾配が極端にならぬよう次元数の平方根で割る
ここはG検定で非常に頻出の計算手順です。
- 内積で比較
ベクトル同士の「内積」は、似ている（方向が同じ）ほど値が大きくなります。
つまり、これで類似度を測ります。 - 次元数の平方根で割る
ここが歌詞の重要ポイントです。- 数式の一部
\(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\) - 理由
内積の値が大きくなりすぎると、計算が不安定になる（勾配消失という問題が起きる）ため、調整として「次元数(\(d_k\))のルート（平方根）」で割ります。
単に「次元数で割る」というひっかけ問題に注意してください。
- 数式の一部
Self-AttentionとCross-Attentionの違い
Self-AttentionはQuery Key Valueすべて同じ入力由来 Encoder-Decoder間ではQueryは出力側 KeyとValueは入力側
ここが一番の難所ですが、歌詞の通りに覚えれば得点源になります。
- Self-Attention（自己注意機構）
- 「入力された文章の中」で単語同士の関係を見るもの。
- Q, K, V はすべて「自分自身（入力）」から作られます。
- Encoder-Decoder Attention（Cross-Attention）
- 翻訳などで、「翻訳先の単語」を作るときに、「翻訳元のどの単語」を見るか決めるもの
- Query: これから単語を作りたい「出力側（Decoder）」から来ます
- Key / Value: 材料となる「入力側（Encoder）」から来ます
「クエリは出力側（＝これから答えを出そうとしている側）」と覚えておきましょう。
楽曲に込めたメッセージ
G検定の学習範囲は非常に広く、特にディープラーニングの内部構造は抽象的でイメージしにくいものです。
しかし、言葉の定義さえしっかり定着していれば解ける問題も多くあります。
教科書を読んで丸暗記するのが辛い時、この曲を聴いて「QueryとKeyで重みを決めるんだな」「DecoderからQueryが出るんだな」と、自然に口ずさめるようになってもらえれば嬉しいです。
リズムに乗せることで、試験当日の緊張した状態でも、ふと歌詞が頭に浮かんで正解を選べる助けになることを願っています。
まとめ
今回はAIを活用して作成した「Query, Key, Value覚えうた」を紹介しました。
Suno AIによるアップテンポな曲調と、Geminiによる試験対策に特化した歌詞の組み合わせです。
ぜひ移動時間や休憩時間に聴いて、G検定合格を目指して頑張ってください。
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