芸術工学研究院／西田紘子 准教授
研究内容・成果
本研究は、音楽サブスクリプションサービスにおける音楽体験を「深める」「広げる」ため、複合的な音楽体験をデザインすることを目的とした。具体的には、音楽サブスクにおける音楽体験を対象とし、①楽曲の構造と好みの関係の実態など、コンテンツ的側面と人間の認知特性の側面を協働させた分析研究を行った。それと同時に、②楽曲のサムネイル画像の自動生成のデザイン手法およびインタラクティブな対話型推薦システムを開発した。
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①では、コード進行を中心に、ヒットソングのコンテンツ特性を定量的に分析し、音楽サブスク時代の前後の変化を辿った。また、「これまで聴いてきた楽曲とは異なる性質をもった未知の楽曲にどれくらい出会っているか」という観点から楽曲推薦の利用実態を社会調査のアプローチを用いて分析した。これらの結果を通して、音楽体験の新たなデザインに反映する方策を検討した。②では、音楽サブスクにおいて楽曲選別に重要な役割を果たす楽曲のサムネイル画像に着眼し、AIによる画像生成モデルを用い、楽曲の特徴から効果的に画像を生成させるためのプロンプトを自動的に生成する手法を開発・検証した。インタラクティブな対話型推薦については、入力系列の楽曲・順序・繰り返しの関係性を学習して次の楽曲を予測する楽曲推薦手法を提案し、すべての指標において比較手法を上回る性能を示す結果を得た。
今後の展望
・①のコンテンツ分析の結果を②の推薦手法にとり入れること
・②の推薦手法が音楽体験の深化・広がりをどのように高めうるかを検証すること
・対話型推薦手法の新たなアプローチとして、生成AIを用いた対話型鑑賞を開発すること
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融合分野
音楽学、情報推薦、認知科学、視覚デザイン
研究キーワード
音楽体験、芸術文化、画像生成、対話型推薦