はじめに
G検定（ジェネラリスト検定）の試験対策では、ディープラーニングや生成AIに関する似たような専門用語を正確に暗記する必要があります。
そこで、試験問題で間違えやすい「データ生成タスク（画像生成、文章生成、音声生成）」の重要キーワードを、音楽のリズムに乗せて楽しく覚えられる暗記用チートシート楽曲を作成しました。
この記事では、AIを活用して制作した楽曲のご紹介と、歌詞に沿った初心者にも分かりやすい用語解説・試験対策のポイントをお届けします。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作にあたっては、テキスト生成と音楽生成の両方でAIの力を活用しています。
作詞や構成のアイデア出しにはChatGPTとGeminiを利用し、試験に出やすい定義やキーワードを抽出しました。
実際の音楽生成にはAI作曲ツールのSuno AIを使用しています。
音楽スタイルはアップテンポで耳に残りやすいポップス調にまとめ、学習の息抜きにもなるよう仕上げました。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
データ生成タスク覚えうた
歌詞
生成AIはデータから新しいデータを作るAI
識別AIは分類や判定をするAI
画像生成はVAEとGANと拡散モデル
VAEは入力データを確率分布に圧縮
GANは生成器と識別器の競争
拡散モデルはノイズを加えて学習しノイズ除去で生成
文章生成はRNNからTransformerへの進化
TransformerはAttentionのみで並列処理
BERTはエンコーダで双方向から理解
GPTはデコーダで次の単語を予測
WaveNetは音声波形を直接生成
NeRFは複数の2次元画像から3次元空間を生成
ハルシネーションは事実と異なるもっともらしいウソの生成
マルチモーダルは複数種類のデータ処理楽曲の視聴
以下のリンクから、実際に作成した楽曲をご視聴いただけます。
・youtube
・Suno AI
データ生成タスク覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に登場する用語の定義や試験でのポイントを解説します。
生成AIはデータから新しいデータを作るAI ／ 識別AIは分類や判定をするAI
従来の識別AIがデータのクラス分類などを目的とするのに対し、生成AIはデータの分布を学習して存在しなかった新たなデータを生成します。
画像生成はVAEとGANと拡散モデル
画像生成の代表的なモデルとして、この3つの名称と特徴は必ずセットで押さえてください。
VAEは入力データを確率分布に圧縮
VAE（変分自己符号化器）は、入力データをそのまま圧縮するのではなく、データの平均やばらつきといった「確率分布」として捉えて潜在空間に圧縮します。
そこからデータをサンプリング（抽出）して復元することで、元のデータと似ているけれど少し異なる、新しいデータを生成できる仕組みです。
GANは生成器と識別器の競争
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、偽データを作る「生成器」と、本物か偽物かを見破る「識別器」が競い合いながら学習を進めます。
よく「偽札造り（生成器）と警察（識別器）」のいたちごっこに例えられ、この競争によって最終的に本物と見分けがつかないほど高精度なデータを生成できるようになるのが特徴です。
G検定では、数式よりもこの「2つのネットワークが敵対して学習する」という概念が頻出します。
拡散モデルはノイズを加えて学習しノイズ除去で生成
データに徐々にノイズを加える過程と、ノイズを除去して元のデータを復元する過程から成り立ち、現在の高精度な画像生成の主流技術です。
文章生成はRNNからTransformerへの進化 ／ TransformerはAttentionのみで並列処理
自然言語処理の分野では、過去の情報を保持しながら時系列データを順番に処理するRNN（リカレントニューラルネットワーク）が使われてきました。
しかし、順番に処理するため計算の並列化が困難でした。
そこで登場したTransformerは、文章中のどの単語に注目すべきかを決める「Attention（注意）機構」のみで構成され、文章全体を一度に処理できるため、高速な並列計算を実現しました。
BERTはエンコーダで双方向から理解 ／ GPTはデコーダで次の単語を予測
BERTはTransformerのエンコーダ部分を使用し、文脈を双方向から読み取ります。
一方、GPTはデコーダ部分を使用し、これまでの文脈から一方向へ次の単語を予測して文章を生成します。
WaveNetは音声波形を直接生成
音声の波形データを直接モデリングすることで、非常に自然な音声を合成できるモデルです。
NeRFは複数の2次元画像から3次元空間を生成
異なる視点から撮影された複数の2次元画像を入力とし、自由な3次元シーンを生成する技術です。
ハルシネーションは事実と異なるもっともらしいウソの生成
大規模言語モデルが、文脈としては自然でも事実無根の回答を出力してしまう現象を指します。
マルチモーダルは複数種類のデータ処理
テキストと画像など、異なる種類のデータを組み合わせて統合的に処理する技術です。
楽曲に込めたメッセージ
G検定の試験勉強は広範な知識を問われるため、専門用語の暗記が負担になることがあります。
この楽曲は、重要なキーワードをリズミカルに繰り返すことで、効率よく記憶に定着させることを目的としています。
スキマ時間などに何度も聴いて、試験本番で正しい選択肢を選べるように役立ててください。
まとめ
今回は、G検定対策のための「データ生成タスク覚えうた」をご紹介しました。
生成AIの進化の歴史や各モデルの仕組みの違いなど、試験で頻出のポイントが網羅されています。
ぜひこの曲を活用して、用語の定義を正確にマスターしてください。
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