はじめに
G検定の学習を進める中で、似たような用語や細かい定義の違いに苦戦することはありませんか。
特にディープラーニングの手法、その中でも「データ拡張」の種類や注意点は、試験で頻出でありながら混同しやすいポイントです。
そこで今回は、耳からリズムに乗って覚えられるような「教育ソング」を作成しました。
AIの力を借りて作詞・作曲を行った、G検定対策のためのオリジナルソングをご紹介します。
AIを活用した楽曲制作
この楽曲は、最新の生成AIツールを駆使して制作しました。
作詞はGoogleの生成AI「Gemini」を使用し、G検定の過去問や定義に基づいた正確な試験対策ポイントを歌詞に落とし込みました。
そして作曲には、テキストから音楽を生成するAI「Suno AI」を使用しています。
楽曲のスタイルは、勉強のモチベーションが上がるようなアップテンポなJ-Popに仕上げました。
タイトル・歌詞の紹介
幾何学的変換のデータ拡張覚えうた
歌詞
データ拡張は変換を加えて疑似的にデータ数を増やす
幾何学的変換は画像の形状・位置・向きを変化させる
大原則は正解ラベルが変わらない範囲で行う
ランダムフリップは反転 文字や標識など向きに意味があると使えない
垂直反転は航空写真など上下の決まりがないとき有効
ローテーションは回転 欠損はパディングなどで埋める
6と9のようにラベルが変わるなら使用不可 目的は過学習の抑制と汎化性能の向上
クロップは切り抜きランダムクロップは学習時 物体の位置が変わっても認識できるようにする
センタークロップは推論時画像の中心を切り抜く
反転は左右に意味がある画像に注意 回転は数字の混同に注意
切り出しは位置ズレに強くするために使う 変換しても正解ラベルが変わらない範囲で行う
楽曲の視聴
実際に完成した楽曲は以下のリンクから視聴できます。
youtube
Suno AI
幾何学的変換のデータ拡張覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に登場する用語について、G検定の試験対策として押さえておくべきポイントを、専門用語を噛み砕いて解説します。
1. データ拡張と幾何学的変換
データ拡張（Data Augmentation）とは、手元にある学習データに対して、画像としての意味が変わらない程度の加工（変換）を施し、「あたかも違う画像であるかのように」データを水増しするテクニックです。
その中でも「幾何学的変換」は、画像の色味を変えるのではなく、「形・位置・角度」を動かす処理を指します。
これにより、AIが「少し傾いた画像」や「少しズレた画像」でも正しく認識できる力（汎化性能）を身につけることができます。
2. ランダムフリップ（Random Flip）
画像を鏡に映したように「反転」させる処理です。
左右反転は、多くの物体（犬、猫、車など）において、左右反転しても「犬は犬」のままなので有効です。
注意点として、歌詞にある通り、文字（反転すると読めなくなる）や交通標識（「右折禁止」が「左折禁止」になってしまう）など、「向きそのものに意味があるデータ」には使えません。
3. ローテーション（Rotation）
画像を回転させる処理です。
パディング（Padding）についてですが、四角い画像を斜めに回転させると、どうしても画像の四隅に「画像データが存在しない隙間」ができてしまいます。
この隙間を黒色や平均色などで埋める処理を「パディング」と呼びます。
試験では「欠損領域をどうするか」という点で問われることがあります。
数字の混同については、MNIST（手書き数字データ）などで、「6」を180度回転させると「9」に見えてしまいます。
画像としては成立しますが、「正解ラベル（答え）」が変わってしまう変換は、AIに誤った知識を教えることになるため行ってはいけません。
4. クロップ（Crop）
画像の「一部」を切り抜く処理です。
ランダムクロップ（学習時）は、画像の「どこか」をランダムに切り抜きます。
例えば、猫が画像の右端にいても左端にいても「猫」と認識できるように、「位置ズレ」に対する強さを学習させるために使います。
センタークロップ（推論・評価時）は、AIの性能をテストする際に使います。
ランダムな切り抜きだと結果がバラついてしまうため、テスト時は一般的に被写体がある「画像の中心」を固定で切り抜いて判定させることが一般的です。
楽曲に込めたメッセージ
G検定の範囲は広く、覚えることがたくさんあります。
しかし、ただ丸暗記するのではなく「なぜその処理が必要なのか」「何に注意しなければならないのか」という理屈を理解することが重要です。
この曲は、単なる用語の羅列ではなく「理由」や「注意点」を歌詞に盛り込みました。
音楽のリズムに乗せて口ずさむことで、試験本番で「あ、これは歌詞にあったあのパターンの問題だ！」と思い出せるように設計しています。
まとめ
今回は、G検定対策として作成した「幾何学的変換のデータ拡張覚えうた」を紹介しました。
AIツール（Gemini, Suno AI）を活用することで、学習効率を高める新しいコンテンツ制作が可能になります。
受験される皆さんが、この曲と共に合格を勝ち取ることを心から応援しています。
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