はじめに
G検定では、人工知能の基礎から応用まで幅広い知識が問われる。中でも自然言語処理（NLP）は出題頻度が高く、モデルの理解が合否を分けることも少なくない。
本記事では、過去に実際に出題された「自然言語処理モデルとして不適切な選択肢を選べ」という問題を取り上げ、各選択肢の特徴と判断ポイントをわかりやすく解説する。
自然言語処理モデルとは？
自然言語処理（NLP）モデルとは、人間の言語を機械が理解・生成・分類・翻訳するために使われるアルゴリズムやネットワーク構造を指す。
その目的は、文章や単語などのテキスト情報を、コンピュータが扱える形（数値ベクトルなど）に変換し、意味を推定したり、新しい文章を作成したりすることにある。
代表的な自然言語処理モデルには以下のようなものがある。
| モデル名 | 主な用途 |
|---|---|
| fastText | 単語ベクトル生成、テキスト分類 |
| Seq2Seq | 翻訳、要約、チャットボット生成 |
| GNMT | 高精度な機械翻訳 |
| BERT | 文の意味理解、文分類、質問応答 |
これらのモデルは、タスクに応じて使い分けられるが、いずれも言語データの解析や生成に用いられており、画像処理とは明確に区別される。
問題と選択肢の確認
自然言語処理モデルとして、最も不適切な選択肢を選べ。
- fastText
- ResNet
- Seq2Seq
- GNMT
正解は「ResNet」
ResNet（Residual Network）は、画像認識分野で革命的成果を挙げた深層学習モデルだ。
画像の分類や物体検出など、コンピュータビジョンにおいて強力な性能を誇る。
ResNetは画像処理に特化したモデルであり、文章の理解や生成といった自然言語処理タスクとは選択肢の中で唯一NLPに直接関係しない。
この中で、自然言語処理モデルとして適さないものはどれか？というのが本問題の本質となる。
その他選択肢の解説
fastText
fastTextは、Facebookが開発した自然言語処理向けの単語埋め込みモデルで、特にテキスト分類や単語の意味的な近さを分析するタスクで使われる。
従来のWord2Vecに比べて高速かつ高精度なモデルであり、NLPの代表的なツールといえる。
✅ 自然言語処理モデルとして適切。
Seq2Seq（Sequence to Sequence）
Seq2Seqは、エンコーダ・デコーダ構造を持つモデルで、文章の翻訳や要約、質問応答などに広く使われている。
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）を基盤として設計されており、入力された文を一度ベクトルに変換し、出力側で再び文章として生成するアーキテクチャを持つ。
✅ 自然言語処理モデルとして適切。
GNMT（Google Neural Machine Translation）
GNMTは、Googleが開発したニューラル機械翻訳モデル。Seq2Seqをベースにしつつ、注意機構（Attention Mechanism）などを強化し、高品質な翻訳を実現している。
Google翻訳にも実装されている実績があり、NLPにおける実用例の一つとして挙げられる。
✅ 自然言語処理モデルとして適切。
間違いやすいポイントとは？
この問題のように「不適切な選択肢を選べ」と問われた場合、よく知らない用語を外してしまう傾向がある。
だが、GNMTやfastTextのように馴染みの薄い単語が正解ではない場合も多いため、NLPモデルと画像モデルの違いをしっかり理解しておく必要がある。
| モデル名 | 分類 | 主な用途 |
|---|---|---|
| fastText | 自然言語処理 | 単語のベクトル化、テキスト分類 |
| Seq2Seq | 自然言語処理 | 機械翻訳、要約、会話生成 |
| GNMT | 自然言語処理 | 機械翻訳（Google翻訳など） |
| ResNet | 画像処理 | 画像分類、物体検出 |
関連知識を深めるための補足
自然言語処理モデルは、特定の処理タスクに応じて選ばれる。例えば、以下のように用途が分かれる。
- 単語の意味を数値で表現 → fastText, Word2Vec
- 文の翻訳や生成 → Seq2Seq, Transformer, GNMT
- 文の構造理解 → BERT, RoBERTa
- 画像認識 → ResNet, VGG, EfficientNet（※NLPには不向き）
どの分野で使われるモデルかを知ることが、選択肢を見極めるカギとなる。
まとめ
G検定では、「自然言語処理モデル」とは何かを問う問題が多く見られる。
今回のように、他分野（画像処理など）で活躍するモデルを除外するという視点が重要となる。
✅ 正解は「ResNet」 → 画像認識に使われ、自然言語処理とは異なる用途
✅ fastText・Seq2Seq・GNMTは自然言語処理で広く利用されている
このような出題に対応するには、NLPモデルの役割や用途をしっかり整理して覚えることが不可欠だ。
知識を表面的に暗記するのではなく、「なぜそれがNLPモデルなのか？」という理解を深めておこう。
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