記事

AIが楽曲データを分析、ヒット曲のトレンド予測が可能に NTTデータらが開発

株式会社NTTデータ、株式会社NTTデータ経営研究所、株式会社阪神コンテンツリンクは9月3日、2016年12月から2020年5月までにチャートインした2185曲を対象に、楽曲を聞いた際の推定脳活動、音色の特徴、歌詞、コード進行や過去のチャート情報などの楽曲特徴を利用し研究した結果、「楽曲の脳情報化による新たな特徴の獲得」「ヒットソングの特徴の可視化」「未来の音楽トレンド予測」の技術開発に成功したと発表した。

>> プレスリリース

AIが楽曲トレンドを定量的に分析 ヒットソングの特徴の可視化が可能に

昨今、デジタル技術の発展に伴い、ストリーミングサービスや動画配信サービスなど音楽の楽しみ方が多様化している。阪神コンテンツリンクは、多様化した音楽市場の実態を多角的に捉えた「ストリーミング」「ダウンロード」「CDセールス」など8種類の手法を組み合わせた総合音楽チャート「Billboard JAPAN HOT 100」を構成する多様なデータを保有している。

また、NTTデータグループでは、脳情報通信技術「NeuroAI」の研究・事業開発に取り組み、動画広告の分野では、広告効果の予測が既存の機械学習に優越することを示すなどの成果を上げてきた。

そうしたなかで、NTTデータらは、音楽に対する人間の反応を科学的に把握するために「楽曲チャートデータ」と「脳情報通信技術」を融合させる共同研究開発プロジェクトを2019年9月から実施していた。

今回の共同研究での結果は以下のようになっている。

楽曲の脳情報化による新たな特徴の獲得

NeuroAIを音楽に適用することにより、音楽のジャンルの情報や音声信号処理によらない新たな「楽曲特徴」を定量化した。また、脳情報に含まれる、人間が感じる音楽の潜在的かつ言語化不可能な反応を利用することで、楽曲トレンドを反映したCMタイアップソングの提案や、「今までは聴かなかったようなジャンルから好きになれる楽曲との出会いを提供する」など新たなアプローチによるプレイリストの作成提案などが期待される。

“NeuroAI Selected Playlist”特定の曲と類似した脳情報表現が推定された楽曲をリスト化

ヒットソングの特徴の可視化

週単位の楽曲トレンドを定量的に把握するため、楽曲特徴(脳情報・歌詞特徴・コード進行特徴)およびアーティストの前週のチャートデータから、チャートポイントを説明する「チャートモデル」を構築。過去のチャート情報を加味しているため、アーティスト知名度などの影響をある程度差し引いたうえで、どのような楽曲特徴が支持されているのか把握することが可能になる。

Billboard JAPAN HOT 100の2020上半期と楽曲特徴のみからトレンドを評価したランキング

未来の音楽トレンド予測

週単位で、どのような楽曲特徴を持つ曲が上位にランクインするかを定量的に表したモデルの時系列変化を「トレンドの変化」と捉え、過去の変化パターンから未来にどんな楽曲特徴が支持されるのかを予測する。

また、実質のチャートデータだけでなく、「急に聴かれるようになった」楽曲について指標化したデータ(急トレンド指標)対象に新たなチャートモデルをつくり、時系列変化を予測した。全データの90%を利用し、(2016年12月5日~2020年3月16日)その変化パターンを学習させたところ、2020年3月23日以降の未学習に仮設定したデータにおいても予測精度が維持できているという結果も出ている。

予想されたチャートモデルの精度と予測された楽曲

>> プレスリリース

楽曲制作をアシストするAI 作曲者のスタイル合わせて提案

音楽にAIを取り入れることで、好みにあった作曲や選曲ができるようになる。

株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所(以下、ソニーCSL)は2020年3月24日、AIアシスト楽曲制作プロジェクトFlow Machines(以下、FM)によるサービスの開始を発表した。

FMは、機械学習や信号処理技術でアーティストと共に、いくつものスタイルの新たな音楽の生成に取り組んでいた。そのFMの核となっているのは、AIアシスト楽曲制作ツールFlow Machines Professional(以下、FM Pro)だ。さまざまな音楽を解析して構成された音楽ルールに加え、先端ソフトウェア技術を用いて、クリエイターの構想のもと多様なスタイルのメロディーを自由自在に生成できる。

FM Proは作曲に特化したツールで、作曲者の作りたいスタイルに合わせたメロディー、コード、ベースを提案してくれるAIだ。FM Proには曲のスタイルを表現するスタイルパレットという独自の概念がある。このスタイルパレットは、ソニーCSLが開発した音楽データを解析した機械学習モデルだ。

楽曲の制作は、作りたい曲のコード進行にあわせてスタイルパレットを選択。選択したコード進行にあわせたメロディー、コード、ベースが連動した4小節×4パターンもしくは8小節×2パターンの曲をAIが提示する。また、何度でも新しい候補に更新することもでき、複数のパターンを1小節ずつ組み合わせる機能も備えている。


by
インターンとしてレッジに参加。大学では国際法を専攻、自動運転やMaaSなどの新しい分野に関心がある。趣味はランニング。

あわせて読みたい

「NTTデータ」の記事一覧へ

トピックス

ランキング

  1. 1

    開成退学処分 謎呼ぶ替え玉騒動

    NEWSポストセブン

  2. 2

    大相撲で謎の手拍子に「不快感」

    WEDGE Infinity

  3. 3

    竹内結子さん 抱えていた悩みは

    渡邉裕二

  4. 4

    竹内結子さん訃報への憶測を軽蔑

    常見陽平

  5. 5

    女性は嘘つく発言否定も残る疑問

    猪野 亨

  6. 6

    16歳孫娘殺した86歳祖父の動機は

    文春オンライン

  7. 7

    賃金増えぬ労働者は経営者に怒れ

    川北英隆

  8. 8

    YouTubeで激変 芸能人第二の人生

    放送作家の徹夜は2日まで

  9. 9

    旧ソ連2国が衝突 多数の死者発生

    BBCニュース

  10. 10

    福島氏の過激な菅政権批判に疑問

    鈴木宗男

ランキング一覧

ログイン

ログインするアカウントをお選びください。
以下のいずれかのアカウントでBLOGOSにログインすることができます。

コメントを書き込むには FacebookID、TwitterID のいずれかで認証を行う必要があります。

※livedoorIDでログインした場合、ご利用できるのはフォロー機能、マイページ機能、支持するボタンのみとなります。