はじめに
G検定の学習を進める中で、似たような用語の違いに苦戦していませんか。
特に画像処理における「データ拡張」は、手法ごとの定義や計算式の違い（加算なのか乗算なのか等）を正確に覚えておく必要があります。
そこで今回は、試験に出るポイントだけを詰め込んだ教育ソングをAIを活用して作成しました。
耳からリズムに乗って覚えることで、記憶の定着を図りましょう。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作は、全てAIツールを活用して行いました。
作詞はGoogleの「Gemini」を使用し、G検定の出題傾向に基づいた正確な定義とキーワードを抽出しています。
作曲は音楽生成AI「Suno AI」を使用しました。
音楽スタイルは、繰り返し聴いても飽きない「アップテンポなエレクトロポップ」です。
タイトル・歌詞の紹介
タイトル
色彩・画質データ拡張覚えうた
歌詞
色彩・画質変換は位置はずらさず値を変える 幾何学的変換は画像の形 位置を変える
明度変換Brightness画素値全体に定数を加算 全チャンネル一律に底上げ
コントラストは画素値への乗算 明暗の差を調整する
白はより白く黒はより黒く 明度と計算式が異なる
ノイズ付加あえて画質を劣化 ガウシアンノイズ砂嵐
Salt & Pepper白黒の点々 ロバスト性堅牢性の向上
実環境のノイズを模倣 悪条件でも認識させる
データ拡張の目的 汎化性能の向上 過学習の抑制
明度は加算 コントラストは乗算 画素値を変える
楽曲の視聴
作成した楽曲は以下のリンクから視聴できます。
勉強の合間や移動中にぜひ聴いてみてください。
youtube
Suno AI
色彩・画質データ拡張覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に含まれる重要な用語を、試験対策の観点から少し詳しく解説します。
「足し算なのか、掛け算なのか」という計算のイメージを持つことが、正解を選ぶ近道です。
1. 幾何学的変換 vs 色彩・画質変換
歌詞にある通り、この2つの最大の違いは「画像をどう変えるか」です。
- 幾何学的変換
画像の「形や場所」を変えます。（例：回転させて斜めにする、拡大して大きくする、位置をずらす） - 色彩・画質変換
画像の「色や見た目」を変えます。（例：明るくする、くっきりさせる、ノイズを乗せる）
※画素（ピクセル）の場所は一切動かさず、色データ（値）だけを書き換えるのがポイントです。
2. 明度変換（Brightness）
画像を全体的に「明るく」したり「暗く」したりする処理です。
試験で覚えるべきポイントは「加算（足し算）」であることです。
RGB（赤・緑・青）すべての色データに対して、一律に数字を足したり引いたりします。
- 計算のイメージ
\(\text{新しい画素値} = \text{元の画素値} + \text{定数}\) - ポイント
足し算をすると、グラフ全体がそのまま上に持ち上がるイメージです。だから全体が一律に底上げ（明るく）されます。
3. コントラスト変換（Contrast）
画像の「明るい部分」と「暗い部分」の差（メリハリ）を調整する処理です。
試験で覚えるべきポイントは「乗算（掛け算）」であることです。
明度（足し算）とここが一番の間違いポイントなので注意しましょう。
- 計算のイメージ
\(\text{新しい画素値} = \text{元の画素値} \times \text{定数}\) - なぜ「白はより白く、黒はより黒く」なるの？掛け算をすると、元の値が大きい（明るい）部分はより大きく変化し、小さい（暗い）部分はあまり変化しません。
これにより、明るい場所と暗い場所の「差」がぐっと広がり、くっきりとした画像になります。
4. ノイズ付加（Noising）
綺麗な画像にあえて汚れ（ノイズ）を加える処理です。
「なぜわざわざ画質を悪くするの？」と疑問に思うかもしれませんが、これには重要な目的があります。
- 目的
ロバスト性（堅牢性）の向上AIがあえて悪い画質の画像を学習することで、「少しくらい画像が汚くても、正しく認識できる力（タフさ）」を身につけることができます。 - ガウシアンノイズ
テレビの砂嵐のようなザラザラしたノイズ。 - Salt & Pepperノイズ
塩（白）と胡椒（黒）をまぶしたような、白黒の点々ノイズ。
楽曲に込めたメッセージ
試験勉強は暗記項目が多くて大変ですが、文字だけで覚えようとするとすぐに忘れてしまいがちです。
「明度は加算（足し算）」「コントラストは乗算（掛け算）」といった単純な事実も、リズムに乗せることで試験中にふと思い出しやすくなります。
この曲が、皆さんの合格へのあと一歩を後押しできれば嬉しいです。
まとめ
今回は、G検定対策ソング「色彩・画質データ拡張覚えうた」を紹介しました。
データ拡張は、過学習（Overfitting）を防ぎ、汎化性能（未学習データへの対応力）を高めるために非常に重要なプロセスです。
ぜひこの曲を繰り返し聴いて、試験本番で迷わず正解を選べるように準備してください。
合格を目指して頑張りましょう。
コメント