はじめに
AI技術がビジネスに浸透する中で、自然言語処理（NLP）の基本理解は、G検定受験者にとって不可欠な知識となっている。
その中でも、「Word2Vec」に関する問題は頻出であり、特に「スキップグラム（Skip-gram）」の仕組みを正しく理解しておく必要がある。
この記事では、G検定の過去問を題材にしながら、「スキップグラム」に関する正誤のポイントを整理していく。
Word2Vecとは何か？
Word2Vecは、単語をベクトル（数値）として表現する手法の1つ。意味的に似た単語同士が近い位置に配置されるよう、ニューラルネットワークを用いて学習を行う。
この手法には主に2つのモデルがある。
- CBOW（Continuous Bag of Words）
- スキップグラム（Skip-gram）
CBOWは周辺の単語から中央の単語を予測するのに対し、スキップグラムは中央の単語から周辺語を予測する。
この違いがG検定でも問われやすい。
問題：スキップグラムの説明として最も適切な選択肢を選べ
G検定の過去問の一例を見てみよう。
Word2Vecの手法の1つであるスキップグラムの説明として、最も適切な選択肢を選べ。
選択肢
- ある単語から周辺の単語を予測する
- 文の主部・述部などの句構造や係り受け構造を推定する
- 周辺の単語からある単語を予測する
- 一方の文が他方の文の意味を含むかを解析する
正解は「1. ある単語から周辺の単語を予測する」
なぜ1が正解なのか？
スキップグラムの基本は、「入力となる単語から、一定範囲内にある周辺語を予測する」という考え方に基づいている。
例えば、「AIは社会を変える力がある」という文があった場合、中央の単語「変える」を入力として、「社会」「力」「が」などの周辺語を予測するのがスキップグラムの役割となる。
つまり、1つの単語から、文脈上関連のある単語を推測することによって、意味的なつながりをベクトル空間に埋め込んでいくという仕組みになっている。
なぜ他の選択肢は不正解なのか？
G検定対策では、正解を知るだけでなく、誤った選択肢の内容も正確に理解しておくことが重要だ。
| 選択肢 | 内容 | 誤りの理由 |
|---|---|---|
| 2. 文の主部・述部などの句構造や係り受け構造を推定する | 構文解析や係り受け解析と呼ばれる処理で、文法構造を捉えるためのもの | スキップグラムは文法構造を扱わない。単語の共起関係を使って意味を学習する |
| 3. 周辺の単語からある単語を予測する | これはCBOWの説明に該当する | スキップグラムとは逆方向のモデルのため不正解 |
| 4. 一方の文が他方の文の意味を含むかを解析する | 自然言語推論（NLI）や意味含有のタスクに関係する | 文同士の関係性を扱うもので、単語レベルの分散表現とは別の話になる |
このように、それぞれの選択肢は似て非なる概念を扱っており、区別して理解する必要がある。
スキップグラムの応用例
スキップグラムで得られる単語ベクトルは、実際の現場で以下のように活用されている。
1. 単語類似度の計算
単語同士の類似性を数値で計算できるため、レコメンドや文書分類に応用できる。
例：
「王 – 男 + 女 = 女王」という演算が成立することで知られている。
2. 文書分類・感情分析
文章内の単語をベクトル化し、その平均や加重平均をとることで、文書全体の特徴を抽出することができる。
3. クラスタリング
意味的に近い単語を同じグループに分類することで、トピックごとの単語の傾向を視覚化することも可能だ。
Pythonでスキップグラムを使うには？
Pythonでは、Gensimというライブラリを使ってWord2Vec（スキップグラム）を簡単に試すことができる。
from gensim.models import Word2Vec
# 学習用の文
sentences = [["AI", "は", "社会", "を", "変える"]]
# スキップグラム（sg=1）で学習
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=2, sg=1, min_count=1)
# 単語ベクトルの取得
vector = model.wv["社会"]
print(vector)
このように、非常にシンプルなコードでスキップグラムを試すことができる。
まとめ
G検定では、自然言語処理に関する基本概念の理解が問われる。
スキップグラムはWord2Vecの中でも重要な構成要素であり、「ある単語から周辺の単語を予測する」という動作原理を正確に理解しておく必要がある。
✅ スキップグラム → 単語から文脈を予測
✅ CBOWとの違い → 周辺語から中央語を予測
✅ 応用例 → 類似度計算、感情分析、文書分類などで利用
G検定の合格を目指すなら、単語ベクトルの基礎と周辺技術との違いを整理しておこう。実務にも直結する知識となるため、学んで損はない。
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