ディープラーニングの基本！Seq2Seqの仕組みと応用例を初心者向けに徹底解説

「今日の天気は？」とスマートフォンに話しかけると、文字で答えが表示されたり、海外のウェブサイトをワンクリックで日本語に翻訳したり。私たちの身の回りには、まるで言葉を理解しているかのようなAI技術がたくさんあります。これらの多くを支えているのが、今回解説するSeq2Seq（シークエンス・トゥ・シークエンス）というディープラーニングのモデルです。

Seq2Seqは、ある一連のデータ（シーケンス）を、別のシーケンスに変換するための画期的な技術です。この記事では、Seq2Seqがどのようなもので、どういった仕組みで動いているのか、そして私たちの生活にどのように役立っているのかを、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。

Seq2Seqは「Sequence to Sequence」の略で、日本語では「系列から系列へ」と訳されます。その名の通り、単語の連なり（文章）や音声データのような、順番に意味を持つ「系列データ（シーケンス）」を入力として受け取り、それに対応する別の「系列データ」を出力するモデルです。

このモデルの大きな特徴は、入力と出力のデータの長さが異なっていても対応できる点にあります。 例えば、短い英語の単語 “Hello”（1単語）を日本語の “こんにちは”（5文字）に翻訳するようなケースです。従来のニューラルネットワークでは難しかった、このような可変長のデータ変換を可能にしたのがSeq2Seqの革新的な点です。

Seq2Seqの核となるのは、Encoder（エンコーダー）とDecoder（デコーダー）という2つの部分から構成される「Encoder-Decoderモデル」です。 この2つが連携することで、系列から系列への変換を実現します。人間が外国語を翻訳するプロセスに例えると分かりやすいでしょう。

1. Encoder（エンコーダー）の役割：文章の意味を理解する
   Encoderは、入力された系列データ（例：「I am a student」という英文）を順番に読み込み、その文章が持つ意味や文脈を、「コンテキストベクトル」と呼ばれる固定長の数値の集まりに圧縮（エンコード）します。 これは、私たちが英文を読んで「なるほど、こういう意味か」と頭の中で一旦理解するプロセスに似ています。Encoderの内部では、時系列データを扱うのが得意なRNN（リカレントニューラルネットワーク）や、その発展形であるLSTM、GRUといった仕組みがよく使われます。
2. Decoder（デコーダー）の役割：理解した意味から文章を生成する
   Decoderは、Encoderが作成したコンテキストベクトルを受け取ります。そして、そのベクトルに含まれる意味情報を元にして、出力したい系列データ（例：「私は学生です」という日本文）を単語や文字ごとに一つずつ生成（デコード）していきます。 これは、頭の中で理解した意味を、別の言語で一つ一つの単語を選びながら話していくプロセスに相当します。

このように、一度入力文全体の情報をコンテキストベクトルという中間表現に集約することで、入力と出力の長さが違っていても柔軟に対応できるのです。

Seq2Seqの柔軟な変換能力は、自然言語処理を中心に様々なタスクに応用されています。

2014年にGoogleの研究者らによって発表されたSeq2Seqは画期的なモデルでしたが、課題もありました。 特に、Encoderがすべての入力情報を一つの固定長のコンテキストベクトルに押し込めるため、長い文章になると最初のほうの情報が失われやすいという弱点がありました。

この問題を解決するために登場したのがAttention（アテンション）機構です。 Attentionは、Decoderが出力単語を生成するたびに、入力文章の「どこに注目（Attention）すべきか」を判断し、関連性の高い部分の情報を重点的に利用する仕組みです。 これにより、文章が長くなっても翻訳や要約の精度が劇的に向上しました。

そして、2017年に発表されたTransformerモデルは、このAttentionの考え方をさらに推し進め、Seq2Seqで使われていたRNNの構造を完全に排除し、Attention機構だけで系列変換を行うことを可能にしました。 Transformerは並列計算に強く、より長い文脈を捉えられることから、現在の高性能なAIモデル（例えばGPTシリーズなど）の基礎技術となっています。 Seq2Seqは、こうした現代AIの発展に至る道筋を切り開いた、非常に重要なモデルと言えるでしょう。

実際にSeq2Seqがどのようにコードで表現されるか、PythonのライブラリであるTensorFlow/Kerasを使った簡単な概念的なコードを見てみましょう。

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense
# --- パラメータ設定 ---
latent_dim = 256 # コンテキストベクトルの次元数
num_encoder_tokens = 1000 # 入力言語の語彙数
num_decoder_tokens = 2000 # 出力言語の語彙数
# --- Encoderの定義 ---
# 入力層: 可変長のシーケンスを想定
encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
# LSTM層: 状態ベクトル (h, c) を返すように設定
encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs)
# Encoderの状態をまとめておく
encoder_states = [state_h, state_c]
# --- Decoderの定義 ---
# 入力層
decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
# LSTM層: Encoderから受け取った状態を初期状態として設定
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
# 出力層: 各タイムステップで語彙数分の確率を出力
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
# --- モデルの結合 ---
# Encoderの入力とDecoderの入力を受け取り、Decoderの出力を返すモデル
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
# モデルのコンパイル
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# モデル構造の表示
model.summary() 

このコードは、Encoderが入力シーケンスを受け取って内部状態（コンテキストベクトルに相当）を生成し、Decoderがその状態を使って出力シーケンスを生成するという、Seq2Seqの基本的な流れを示しています。

本記事では、系列データを別の系列データに変換する強力なモデルであるSeq2Seqについて解説しました。

• Seq2Seqは「Sequence to Sequence」の略で、文章や音声などの系列データを変換する技術です。
• 「Encoder」が入力情報を意味の詰まったベクトルに圧縮し、「Decoder」がそのベクトルから出力を生成する仕組みです。
• 機械翻訳、文章要約、対話システムなど、私たちの身近な多くのAI技術に応用されています。
• Attention機構やTransformerといった後続技術の基礎となり、現代の自然言語処理の発展に大きく貢献しました。

Seq2Seqは、AIがより人間のように言語を扱えるようにするための大きな一歩となった技術です。この基本的な仕組みを理解することで、最新のAI技術への理解もより深まることでしょう。