「売れる歌詞」を AI に聞いてみた！？ 推し活 × AI で見つけた“好き”から始める学び方

実務未経験・Python 初心者からのスタート

受講前の私は、業務で Excel や統計ソフトを使った分析経験はあるものの、Python を実務で扱ったことはありませんでした。
大学時代に線形代数や統計・確率といった数学の基礎は履修していましたが、いざ「半年間で合格ラインを満たす成果物を作成できるのか」と考えると、漠然とした大きな不安を感じていました。

そんな「実務未経験・知識は座学のみ」という状態からのスタートでした。

AI 開発・データサイエンス・生成AIのおすすめ勉強方法

〜半年間の学びから見えた「続ける力」と「成果につなげる工夫」〜

AI 開発やデータサイエンス、そして生成 AI の活用は、今や多くのエンジニアにとって重要なスキルになっています。
しかし「どう学べば良いか」「どこから手を付ければ良いか」で悩む人も多いのではないでしょうか。
私自身、AI ・データサイエンス人材育成コースを通して自然言語処理から生成 AI 活用まで体系的に学び、試行錯誤しながらスキルを身につけていきました。

本記事では、実際に私が実践した学びのプロセスをもとに、AI を効率よく学ぶための方法・環境づくり・モチベーション維持のコツをまとめてご紹介します。

「好き」を起点に学んだ自然言語処理

AI 学習を進めるうえで効果的だったのは、自分の興味からテーマを作ることでした。
私は「推し活」をきっかけに、アイドルグループの歌詞を題材に自然言語処理の学習を進めました。

• 歌詞に頻出する単語は何か
• シングル売上枚数と語彙は関連するのか
• 売上増加に寄与する可能性のある語彙はどれか

といった分析を進める中で、データ収集・前処理・分析・可視化といった一連の流れを実践的に学べました。

最初の構想段階では仮想アイドルグループの顔写真を生成するイメージだったのですが、限られた歌詞データから抽出した要素を元に無課金の範囲内で画像生成処理をするとどうしても精度が低くなってしまいました。

これでは、完成したときの達成感やモチベーションにつながりません。
そこで、インプットである言語情報を活かし、アウトプットも「言語」に関わる内容に変更しました。
最終的には、生成 AI を「アイドルグループのプロデューサー」として設定し、仮想のグループ名や歌詞まで一緒に作り上げるところまで進めました。

AI の役割や使う目的を明確にしたことで、生成される内容の質も大きく向上したと感じています。

学習を継続するために大切にしたこと

① 勉強会や同期との交流に積極的に参加する

一人で学んでいると視野が狭くなりがちですが、仲間と話すことで新しい視点やアイディアを得られます。
学びのコミュニティに身を置くことで、モチベーション維持にもつながりました。

② 小さくても良いので「発信」を習慣化する

LT 会や Good & New での発信など、些細なアウトプットから始めた結果、半年を通してアウトプットへのハードルが大きく下がりました。
発信は理解の定着にも効果的です。

効率よく学ぶために使ったツール・勉強法

ChatGPT を最大限活用する

コース受講前は使ったことがなかったのですが、プロンプトの書き方を学んだことで一気に効率が上がりました。

• トラブルシューティング
• アイデア出し
• コードレビュー
• 分析設計

あらゆる場面で頼れる相棒として活躍してくれました。

「質問できる環境」を積極的に使う

わからないことを抱え込むより、「 15 分考えてわからなければ質問する」というスタンスで学習を進めました。
ただし、すぐ質問するのではなく、自分でまず調べて仮説を立てるプロセスも大切にしていました。

特に、ディスカッションフォーラムの

• やりたいこと
• エラー内容
• 試したこと

のテンプレートは思考整理に非常に効果的でした。

難しい内容をどう乗り越えたか

AI 学習では、どうしても理解が追いつかない瞬間があります。そんな時は、
スモールステップでかみ砕くことが効果的でした。

• 全体像を紙に書き出す
• Excelで構造を整理する
• 「ここまでは理解できる」を積み重ねる

そうすると、手が止まっていた部分にも再び向き合えるようになります。
また、質問をする際に「どう聞けばよいか」が整理できていれば、それも前進の証です。

モチベーションが下がった時の立て直し方

学習に息詰まるときは、原点に立ち返ることを意識していました。

• なぜこのテーマを選んだのか
• なぜこの技術を学ぼうと思ったのか

初心を思い出すことで、前向きな気持ちを取り戻せました。

今、学び直せるならこうしたい

もし今から学び直すなら、最初にゴールを明確にし、ひとつのテーマに集中して深掘りするスタイルを取りたいと思います。

完成だけを目指すのではなく、

• 「もっとこうしたい」
• 「ここも改善したい」

と自然とアイデアが湧くテーマを選ぶと、学習の密度はさらに高まります。
そのためには、普段からアンテナを張って「アイデアの種」を集める習慣づくりも重要だと感じました。

学習時間と環境のつくり方

平日は仕事後に 1 〜 2 時間、土曜日は講義後にまとまった時間を確保するなど、隙間時間を積み上げるスタイルで進めました。
無理のない範囲で続けることが、AI 学習では何より大切です。

まとめ：AI 学習は「続ける仕組み」がすべて

AI 開発やデータサイエンスの学習は難しい部分も多いですが、

• 興味のあるテーマを選ぶ
• 環境を活用する
• 小さく発信する
• 目的を忘れない

という「続けるための仕組み」を整えることで、確実に前に進めます。
これからAIを学びたい方の参考になれば幸いです。

最後に

理論から実践へ

AI ・データサイエンス人材育成コースを受講し「 AI とは何か」基礎的な理論から実データの扱い方まで、幅広く知識を身につけることが出来ました。
具体的には画像処理の方法論が個人的に価値が高く、分析できる幅が広がったと感じています。

また生成 AI との付き合い方に関して大きな学びを得ました。
生成 AI は確率論に基づいて「もっともらしい」回答をしているだけに過ぎないため、出力された回答を鵜呑みにしないことが大事であるという点です。
この気づきを活かし、現職では有志で「 AI を活用した生産性向上」のテーマで社内ワーキンググループ活動を実施し、更に学びを深めています。

「自ら考える力」の大切さ

AI ブームが巻き起こっている昨今、「 AI とは何者なのか」そのロジックや正しい向き合い方を知らないと、AI に惑わされ、自身の思考力が低下してしまう危険があると感じました。
一見正しく見える生成 AI の回答の中に実は誤りが含まれている可能性もあります。
困難に直面した際、とりあえず生成 AI に聞いてみようというスタンスだと自分の頭で考えなくなり、出力結果に対して懐疑的な目線を持てなくなってしまいます。
このような現代に生きる私たちだからこそ、AI ・データサイエンスに関するアンテナの感度を高め、自主的にキャッチアップしていく姿勢が重要であると感じます。

最後に、このキカガクブログに出会い、AI ・データサイエンス人材育成コースに興味を持っていただけたならそれもまた何かの縁だと思っています。
新たな出会いや学びに向けて、勇気を持って一歩踏み出してみることをおすすめします。

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