本研究は，言語と音楽に共通する構造的性質を明らかにすることを目的とし，Transformerを擬似的な学習者として用いた計算論的検討を行う．異なる規則や構造をもつ合成データによる事前学習を施したモデルを，言語または音楽データでファインチューニングし，各構造的バイアスが学習性能に与える影響を定量的に評価した．その結果，言語と音楽の双方に共通して有効または無効となる構造と，ドメイン固有に有効となる構造が存在することが示された．特に，可変長の反復構造は両ドメインに有効である一方，拍節構造は音楽に対してのみ有効であることが明らかとなった．

“Languageandmusicdeﬁneusashuman.”―AniruddhD.Patel(2007)言語と音楽が構造的・表現的にどのような共通点を持ち，それが人間のコミュニケーションや感情表現にいかなる影響を与えているのかという問いは，古くから哲学[1]，生物学[2,3]，文学[4]，認知科学[5,6]など多岐にわたる分野において議論されてきた．歴史的・進化的観点からも，両者は共通の起源をもつ可能性が指摘されており，プラトンからルソー，ダーウィンに至るまで，多くの思想家が言語と音楽の連関を論じてきた．言語と音楽の関連性を理解することは我々人間を理解する上で重要な要因の一つである．近年，言語と音楽を人間に固有のコミュニケーション体系として比較する研究が進展している．両者は音声を主要な媒体とし，文化普遍的に存在する点に加え，階層的構造や時間的展開といった形式的特徴を共有することが指摘されてきた[5,6,7,8]．一方で，意味の指示性や統語規則の厳密さにおいては重要な差異も存在し，言語と音楽は完全に同一の体系ではなく，部分的に共有されつつ分岐した認知システムとして理解されている[6,9,10,11]．しかし，これらの知見の多くは行動実験や神経科学的手法に基づいており，構造の学習や一般化の過程そのものを直接検証することには限界がある[6,11]．そこで本研究では，この点を補うために計算論的モデルを用い，言語と音楽に共通する構造的バイアスを操作可能な形で検討する．具体的にはTransformerを擬似的な学習者として用い，異なる構造をもつ合成データによる事前学習を施した複数のモデルを構築する．これらのモデルをテキストデータまたは楽譜データでファインチューニングすることで，どのような構造的バイアスが言語および音楽の習得に有効に寄与するのかを定量的に評価することを目的とする．実験の結果，構造的事前学習の効果は一様ではなく，導入される構造の性質および対象ドメインに依存することが示された．可変長の反復構造に基づく事前学習は言語と音楽の双方において一貫した性能向上を示した一方で，拍節構造や階層構造に基づく事前学習はドメイン依存的な結果を示した．特に，周期的な拍節構造は音楽に対してのみ有効であり，言語と音楽に有効な構造的バイアスが部分的に共有されつつも，その適合性が構造の種類によって異なることが示唆された．本研究は，言語と音楽における構造の学習可能性を直接比較可能な形で検討し，従来の行動実験や神経科学的研究では捉えにくかった学習過程に新たな視点を提供する．