G検定対策！生成AIで作曲した「セグメンテーションモデル覚えうた」で苦手分野を克服しよう

ブログ記事「セグメンテーションモデル覚えうた」のアイキャッチ画像。タイトル文字の下に、FCN（任意のサイズ）、U-Net（U字型と連結）、DeepLab（受容野拡大）の3つのモデルの特徴を示すイラストとテキストが並んでいる。 AI
この記事は約5分で読めます。

はじめに

G検定（ジェネラリスト検定）の学習において、ディープラーニングの手法やモデル名は非常に種類が多く、混乱しやすいポイントです。
特に画像処理分野の「セグメンテーション」における各モデルの違いは、試験でも頻出の重要項目です。
そこで今回は、暗記が難しい用語や定義をリズムに乗せて覚えるための楽曲を作成しました。
音楽の力を使って、楽しみながら効率的に学習を進めていきましょう。

AIを活用した楽曲制作

今回の楽曲制作には、最新の生成AI技術をフル活用しています。
まず、歌詞の作成にはGoogleの「Gemini」を使用しました。
試験に出る正確な定義や、間違えやすいポイント（FCNとU-Netのスキップ結合の違いなど）を的確に言語化させています。
そして、その歌詞を元に「Suno AI」を使用して楽曲を生成しました。
アップテンポな曲調を指定し、試験前の高揚感と集中力を高める仕上がりにしています。

タイトル・歌詞の紹介

タイトル

セグメンテーションモデル覚えうた

歌詞

Semantic Segmentation　画像のピクセルすべてクラス分類
物体の形状そのものを切り抜く
Semanticは個体識別しない　Instanceは個体識別する
FCNはFully Convolutional Network　全結合層廃止すべて畳み込み層
入力画像サイズ固定不要　スキップ結合は加算
アップサンプリング位置情報補う
U-Netは医療画像　U字型Encoder Decoder対称的
スキップ結合はチャネル方向連結　高解像度 位置情報直接渡す
少ないデータでも学習可能
DeepLabはAtrous Convolution　フィルタに隙間空けて畳み込む
パラメータ数維持 受容野拡大　ASPPでマルチスケール対応
解像度維持 広いコンテキスト
FCNは全結合なし 任意サイズ　U-Netは医療 連結 Concatenation
DeepLabはAtrous 受容野拡大　Semantic Segmentation

楽曲の視聴

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

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Suno AI

セグメンテーションモデル覚えうた（Suno AI）

歌詞の解説

ここでは、歌詞に登場する専門用語について、試験で問われるポイントに絞ってイメージ重視で解説します。

Semantic vs Instance

歌詞にある通り、両者の違いは「個体を区別するかどうか」です。

ポイント

  • Semantic
    「人」というクラスなら、AさんもBさんも同じ「人色」で塗りつぶされます。
    （誰だか区別しない）
  • Instance
    「人A」「人B」を別の色で塗り分けます。
    （個体を識別する）

FCN (Fully Convolutional Network)

FCNの最大の特徴は「全結合層」を持たず、すべて「畳み込み層」でできていることです。
これにより、どんなサイズの画像でも入力できるようになりました。

重要：スキップ結合は「加算」

FCNでは、ぼやけてしまった位置情報を補うために、手前の層の情報を足し合わせます。
ここでのポイントは「値の足し算（Sum）」をするということです。

  • イメージ
    絵の具を混ぜるように、特徴量そのものを足し合わせます。
    • 数式イメージ： \(Feature_{new} = Feature_{A} + Feature_{B}\)

U-Net

医療画像分野で有名なU-Netは、アルファベットの「U」の形をした構造（EncoderとDecoderが対称）をしています。

重要：スキップ結合は「連結」

FCNとの最大の違いはここです。
U-Netでは足し算ではなく、「チャネル方向への連結（Concatenation）」を行います。

  • イメージ
    情報を混ぜずに、横にそのままくっつけて渡します。情報量が2倍になるイメージです。
    • 数式イメージ： \(Feature_{new} = [Feature_{A}, Feature_{B}]\)
  • これにより、より精細な位置情報をDecoderへ伝えることができ、少ないデータでも高精度な学習が可能です。

DeepLab

DeepLabの核となる技術はAtrous Convolution（Dilated Convolution）です。
日本語では「穴あき畳み込み」や「拡張畳み込み」と呼ばれます。

Atrous Convolutionの仕組み

通常のフィルタ（画像を見る枠）に隙間（穴）を空けて処理を行います。

  • メリット
    計算量（パラメータ数）を増やさずに、一度に見る範囲（受容野と言います）を広げることができます。
  • 効果
    細かい解像度を維持したまま、画像全体の広い文脈（コンテキスト）を理解できるようになります。

ASPPとマルチスケール

歌詞に出てくる「ASPP」は、この「穴の空け方（隙間の広さ）」が違うフィルタをいくつか用意して、同時に処理する技術です。
これにより「小さい物体」から「大きい物体」まで（マルチスケール）、同時に捉えることができます。

楽曲に込めたメッセージ

G検定の勉強範囲は広く、特にモデルの細かな構造の違いは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ります。
しかし、リズムに乗せて口ずさむことで、記憶の定着率は格段に上がります。
「FCNは加算（足し算）」、「U-Netは連結（Concatenation）」、「DeepLabは穴あき（Atrous）」といったキーワードが、試験中にふと頭の中でメロディと共に再生されることを願っています。
ただの暗記ではなく、音楽として身体に染み込ませることで、緊張する試験本番でもリラックスして正解を選べるはずです。

まとめ

今回は生成AIを活用して、G検定対策のための「セグメンテーションモデル覚えうた」を作成しました。
AI技術を学ぶために、AIを使って学習教材を作るというのも、現代ならではの面白いアプローチです。
この曲を聴いて、ぜひセグメンテーション分野を得点源にしてください。
合格を目指して頑張りましょう。

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