はじめに
G検定（ジェネラリスト検定）の勉強をしていて、ディープラーニングのモデル名や技術用語の暗記に苦戦していませんか？
「MobileNet」「EfficientNet」「Vision Transformer (ViT)」「NAS」……
カタカナやアルファベットが並び、それぞれの定義や違いが混ざってしまうことはよくあります。
そこで今回は、試験に出るこれら画像認識モデルの軽量化・自動化技術の重要ポイントを「耳から覚える」ための楽曲を作成しました。
AIの力を借りて、試験直前でも効率的に記憶に定着させるコンテンツになっています。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作は、全て生成AIを活用して行いました。
作詞はGoogleのAI「Gemini」が担当し、G検定の過去問や傾向を分析して「試験で間違えないための定義」を厳選しています。
そして作曲は、AI音楽生成ツール「Suno AI」を使用しました。
スタイルは「アップテンポな学習向けJ-Pop」とし、眠くならずにリズムに乗れる曲調に仕上げています。
「勉強＝退屈」という常識をAIの力で変えていきましょう。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
画像認識モデル覚えうた
歌詞
MobileNetはDepthwise Separable Convolution EfficientNetはCompound Scaling
Vision Transformerはパッチ分割 Self-Attention
MobileNetは通常の畳み込みを2段階に分割する Depthwiseはチャンネルごとにフィルタを適用
空間方向の畳み込み Pointwiseは1×1のフィルタで
チャンネル方向を線形結合 計算量を劇的に削減
EfficientNetはNASで発見された ベースモデルをスケーリングして拡大
Widthはチャンネル数 Depthは層の数
Resolutionは入力画像のサイズ これら3つをバランスよく同時に調整
NASはニューラルネットワークの構造自体を探索 自動設計
人間ではなくAIが最適な構造を探す 強化学習や進化的手法を使う
MnasNetはモバイル端末向けのNAS モバイル実機での推論速度を制約に加えて探索
実行速度も考慮
Vision Transformerは Transformerを画像認識に適用
画像を小さなパッチに分割し単語のように扱う
パッチを一列に並べ自己注意機構で処理 CNNにあるズレても同じ仮定を持たない
だから学習にはCNNより大量のデータが必要
帰納バイアスは未知のデータに汎化するための事前知識や仮定
CNNは帰納バイアスが強く Vision Transformerは帰納バイアスが弱い
楽曲の視聴
実際にAIが生成した楽曲は、以下のリンクから視聴できます。
歌詞を見ながら聴いて、リズムで用語をインプットしてください。
youtube
Suno AI
画像認識モデル覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に出てくる重要な用語について、試験で問われるポイントに絞って解説します。
数式よりも「イメージ」で理解することが正解への近道です。
1. MobileNet (Depthwise Separable Convolution)
MobileNetの最大の特徴は、計算を軽くするために通常の畳み込みを2回に分けることです。
- 通常の畳み込み
「空間方向（縦横）」と「チャンネル方向（奥行き）」を一度に計算するため重い。 - Depthwise (1段階目)
チャンネルごとにバラバラに、空間方向だけ畳み込む。 - Pointwise (2段階目)
1×1のフィルタを使って、チャンネル方向を混ぜ合わせる（結合する）。
この工夫により、精度を保ちつつ計算量（パラメータ数）を劇的に減らしています。
「Pointwiseは1×1」というのがキーワードです。
2. EfficientNet (Compound Scaling)
モデルの性能を上げるには、「深さ（層の数）」を増やすのが一般的ですが、それだけでは限界があります。
EfficientNetは、以下の3つの要素を単独ではなく、バランスよく同時に調整（スケーリング）することで、最強の効率を実現しました。
- Width (幅)
チャンネル数。ネットワークの太さ。 - Depth (深さ)
層の数。ネットワークの長さ。 - Resolution (解像度)
入力画像のサイズ（224×224など）。
「どれか一つではなく、3つ全てを複合的（Compound）に調整する」点が試験の正解ポイントです。
3. NAS と MnasNet
NAS (Neural Architecture Search) は、「AIを作るAI」です。
人間が設計するのではなく、強化学習などを使ってAI自身が最適な構造を探します。
特にMnasNetは、スマホなどのモバイル端末で動かすことを前提としています。
そのため、モデルの「精度」だけでなく、「実機での推論速度（レイテンシ）」も評価基準（報酬）に加えて探索を行った点が特徴です。
「速さも考慮して設計された」と覚えましょう。
4. Vision Transformer (ViT) と 帰納バイアス
ViTは、画像を「パッチ（例：16×16の正方形）」に切り刻み、それを単語のように一列に並べて処理するモデルです。
ここで最も難しいのが「帰納バイアス」という言葉です。
- 帰納バイアスとは
モデルが最初から持っている「思い込み」や「仮定」のこと。- CNNの強み
「画像はずれても同じ（猫は右にいても左にいても猫）」という強い仮定（バイアス）を持っています。
だから少ないデータでも学習できます。 - ViTの特徴
この仮定をあまり持っていません（帰納バイアスが弱い）。
そのため、人間が教えるのではなく、大量のデータから「画像とはどういうものか」をゼロから学ばせる必要があります。
- CNNの強み
「ViTはCNNより自由度が高いが、その分大量のデータによる学習が必要」という関係性を理解しておきましょう。
楽曲に込めたメッセージ
G検定の範囲は非常に広く、特に深層学習の最新モデルは似たような名前が多くて混乱しやすいです。
しかし、それぞれのモデルには「なぜその構造になったのか」という明確な理由やストーリーがあります。
MobileNetは「軽さ」を、EfficientNetは「効率」を、ViTは「脱CNN」を目指しました。
この曲を通じて、単なる文字の暗記ではなく、それぞれのモデルの特徴をリズムと共に身体に刻み込んでほしいという願いを込めています。
試験中に「あ、このフレーズ歌で聴いたな」と思い出してもらえれば幸いです。
まとめ
今回はAIをフル活用して制作した「画像認識モデル覚えうた」を紹介しました。
「Pointwiseは1×1」「EfficientNetは複合スケーリング」「ViTは帰納バイアスが弱い」、これらをリズムに乗せて口ずさむだけで、正答率は確実に上がります。
G検定合格を目指して、ぜひこの曲を活用してください。
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