Transformerは自然言語処理だけ？画像・音声・科学分野でも大活躍の理由を解説！
山崎講師
こんにちは。ゆうせいです。
「Transformerって自然言語処理（NLP）用のモデルでしょ？」
そんなふうに思っていませんか？
確かに、最初はNLPのために登場しました。でも実は、今では画像・音声・科学・医療など、あらゆる分野で使われている汎用モデルに進化しているんです！
今回は、Transformerがなぜ他の分野にも使えるのか？
その仕組みと具体例を、例えや図解を交えながらわかりやすく解説していきます！
なぜ「言語専用」と思われがちなのか？
Transformerは2017年にGoogleが発表した論文
「Attention is All You Need」で初登場しました。
初期の応用分野は以下の通り：
- 機械翻訳（英語⇔日本語）
- 質問応答
- 文書要約
- 感情分析
このとき、入力はすべて「単語の並び＝系列データ」でした。
だからこそ「時系列の言葉を処理するもの」として見られていたのです。
Transformerの本質は「系列データの処理モデル」
でも実際のTransformerは、「単語」だから動いているわけではありません。
Transformerが得意なのは、以下のような特徴を持ったデータの処理：
- データが並び順（系列）を持っている
- 各要素が相互に影響しあう可能性がある
- 関係性を「重み」として表現できる
これ、よく考えると言語だけでなく、画像・音声・DNA・分子構造にも当てはまりますよね？
画像も「系列」に見立てればOK！
ここで登場するのが ViT（Vision Transformer） というモデルです。
ViTのアイデア
画像をそのまま2次元で扱うのではなく、パッチ（Patch）という小さなブロックに分割して、1次元の並び＝系列として扱います。
- 画像（224×224）→ 16×16のパッチに分ける → 196個のベクトル列
- 各パッチをEmbeddingして、Transformerに投入
図で示すと：
画像 ─▶ パッチ化 ─▶ Embedding ─▶ Transformer ─▶ 分類結果
これにより、CNNなしでも画像認識ができるようになりました。
しかも、精度も高い！
ImageNetでもCNNに匹敵する精度を記録しています。
音声にも使える？ → もちろん！
音声も、時間的な「波のデータ」です。
従来はRNNやCNNが使われていましたが、今では音声用Transformer（例：Wav2Vec 2.0）が主流になりつつあります。
- 音声信号 → フレームに分割 → 埋め込みベクトル化
- Transformerで「時間を超えた文脈」を捉える
音声認識（Speech-to-Text）だけでなく、音声感情分析、音声合成などにも広く応用されています。
科学・医療分野にも拡大中！
◆ 分子構造やタンパク質解析
- 分子を「グラフ」ではなく「系列」と見なす
- 複雑な構造の相互作用をAttentionで表現
AlphaFold（タンパク質構造予測）でも、Transformerのアーキテクチャが活用されています。
◆ 時系列の医療データ（例：心電図）
- 患者の時間軸データを入力にして未来の発作を予測
- 異常検知や診断補助に応用
どんなデータでも使える理由：Self-Attentionの汎用性
Transformerの肝は Self-Attention という仕組みです。
これは「各要素が他の要素をどれだけ重視すべきか」を学習する仕組みで、
以下のような式で表されます：
ここで：
- $Q$：クエリ（今注目している要素）
- $K$：キー（照合対象）
- $V$：バリュー（得たい情報）
この計算は行列演算だけで並列化できるので、
- データの種類を問わず、
- 長い系列でも、
- 大規模データでも、
扱いやすいんです。
実例まとめ
| 分野 | モデル例 | 用途 |
|---|---|---|
| 自然言語処理 | BERT, GPT, T5 | 翻訳、対話、要約 |
| 画像認識 | ViT, Swin Transformer | 画像分類、物体検出 |
| 音声処理 | Wav2Vec 2.0, HuBERT | 音声認識、音声生成 |
| バイオ医療 | AlphaFold, ProtBERT | タンパク質解析 |
| 時系列予測 | Time Series Transformer | 株価、天気、センサーデータ |
| グラフ構造 | Graphormer | 分子構造の理解、材料開発 |
まとめ：Transformerは「汎用アーキテクチャ」
- 言語だけでなく、画像・音声・科学など、あらゆる系列データに対応可能
- 自分で特徴量を設計せずとも、関係性をAttentionで学習できる
- 並列計算が可能で、大規模学習に向いている
今後の学習の指針
- ViTやWav2Vecなど、言語以外のTransformer応用を実装してみる
- Attentionの仕組みを数式ベースで深掘り
- CNNやRNNとの違いを、処理構造と並列性の観点から比較
- 時系列やマルチモーダル（画像＋音声など）データで応用実験
Transformerは「NLP専用の道具」ではありません。
むしろ、現代の“万能基盤技術”になりつつあるのです。
これからのAIを学ぶなら、Transformerの応用力をしっかり身につけておきましょう！
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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