自己注意力（Self-Attention）とは

別表記：Self-Attention

Transformerモデルの中核となっている、文中のそれぞれの単語が同じ文のどの単語と関係が深いかを計算する仕組み。

生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第2章「生成AI（ジェネレーティブAI）」の収載語です。

まず1問、解いてみる

答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。

Transformerモデルの中核となっている、文中のそれぞれの単語が同じ文のどの単語と関係が深いかを計算する仕組み「Self-Attention」は、日本語で何と呼ばれる？

答えと解説を開く

正解A　自己注意力

答えは自己注意力。文の中の単語同士の関係の深さに点数をつけ、どこに注目するかを決める仕組みです。この仕組みを組み込んだ層をAttention層と呼びます。Transformerというアーキテクチャ（モデル全体の設計図）の心臓部で、位置エンコーディング＝単語の順番を補う工夫と組み合わせて使われます。

当サイトの問題で、自己注意力と同じ選択肢の欄に並んだ語です。

当サイトの問題「Transformerモデルの中核となっている、文中のそれぞれの単語が同じ文のどの単語と関係が深いかを計算する仕組み「Self-Attention」は、日本語で何と呼ばれる？」の誤答の選択肢から。

×位置エンコーディング

○単語の順番を補う工夫。自己注意力と組み合わせて使われる。

この問題の正解＝「自己注意力」

当サイトの問題バンク321問のうち、自己注意力は1問に登場します。内訳＝意味を直接問う問題1問。

登場した単元＝第2章生成AI（ジェネレーティブAI）

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）