2023年08月03日 [色々なこと]
AIとヒット曲
お疲れ様です。院長です。
8月3日の木曜日でございます。
昨日は、AIのイタコってなお話しをしましたが、今日もAIネタでございます。
今日はAIな音楽ネタでもお送りしましょう。
毎日、様々なジャンルの新曲がリリースされていますが、できるだけ人気のある曲を流したいストリーミングサービスやラジオ局にとって、今の新曲ラッシュは人気になる曲の選定が難しく、悩みの種でもあるそうなんです。
これから人気が出る曲をどうやって見分ければよいか？
もちろん、企業が莫大な資金を投入し、熱心なプロモーションを行った曲なら流行る可能性は高いでしょうし、SNSのインフルエンサーの影響もあるでしょう。
ですが、それ以外にもヒット曲を特定する方法があるそうなんです。
それがAIなんですね。
アメリカの研究チームは、AIとスマートウォッチを使うことで、97%の精度でヒット曲を当てることに成功したそうです。
米クレモント大学院大学の研究チームがやったのは、次のような実験でした。
まず、ある音楽ストリームミングサービスに協力してもらい、最近リリースされた24曲の楽曲と、リリース後3ヶ月間の人気に関するデータ（再生回数など）を入手しました。
それから、学生をはじめとする研究参加者33名にそれらの音楽を聴いてもらいながら、そのときの脳の反応を”市販”のセンサーで測定しました。
こうした神経生理学的な脳の反応データにくわえて、参加者がそれらの曲をどう思うか尋ね、主観的な評価についてのデータも集められました。
こうして集められたヒット曲・脳の反応・主観的な評価についてのデータを統計学的に分析したところ、参加者が好きだと答えた曲は、大なり小なりヒットした人気曲であることがわかったそうです。
ただし、それはあくまで参加者が知っている曲にかぎった話です。
初めて聴く曲の場合、たとえ参加者が良い曲と思ったとしても、必ずしもヒット曲ではなかったそうなんです。
このことは、音楽を聴いた感想から、将来それが流行するかどうか当てるのは難しいということを意味しています
ところが、脳はもっと上手に将来のヒット曲を見抜けるようなんですね。
音楽に対する神経生理学的な脳の反応データを統計学的に分析すると、今聞いている曲がヒット曲かどうか69%の正解率で言い当てることができたそうです。
さらに機械学習したAIに予測させると、その数字は97%にまで跳ね上がったそうなんです。
しかもこのAIは、曲の最初の1分間を聴いた脳の反応だけでも、それがヒット曲かどうか82％の正解率で言い当てることができたそうです。
この実験のもう1つのポイントは、脳の反応を測定するために使われたセンサーです。
それは普通に売られているスマートウォッチだったそうなんです。
スマートウォッチの中には、心拍数などを計測するセンサーが内蔵されているものがありますが、今回の実験では、こうした心拍数などのデータから、脳の反応が推測されています。
人は音楽を聴いたりして感情が刺激されると、脳内で音楽の楽しさと関係するとされる「ドーパミン」や、幸福感を高める「オキシトシン」といった神経伝達物質やホルモンが放出されます。
これらは最終的に心拍数などにも影響を与えます。
ですから心臓がドキドキする様子を調べることで、脳が音楽にどう反応しているのかも調べられわけなんですね。
音楽に限らず、今回のように脳の反応から将来の動向を予測する方法を「ニューロ・フォーキャスティング（神経予測）」というそうです。
スマートウォッチのような手軽なデバイスで脳の状態を調べられるのならば、ニューロ・フォーキャスティングの実用性がグッと高まることになります。
では今回のAIを使えば、これからリリースされる楽曲のどれがヒットするのか、97％の精度で言い当てられるのでしょうか？
少なくとも今回の研究では、参加者も使われた曲もかなり少ないため、もっと大規模な研究が必要となってきます。
また音楽の好みは人それぞれで、文化の影響も大きいという特殊性があるために、国ごとにデータを収集する必要もあるかと思われます。
とはいえ、AIの学習をもっと大規模に行ったら、より幅広いジャンルのヒット曲を予測できるようになる可能性は高いと…。
となれば、ニューロ・フォーキャスティング（神経予測）は、音楽業界の誰もが無視できない技術になるかもしれません。
さらに音楽だけに限らず、映画やテレビのような視聴者の感情を揺さぶるコンテンツにおいても、ニューロ・フォーキャスティングが用いられるようになるかもしれないですねぇ。
まぁ、利用する我々からすれば、いい物や面白いものが世に配信されるのは大歓迎ですから、こういった技術が向上すれば、いわゆる「ハズレ」がなくなるかもね。
ま、いいのか悪いのかよく分からない部分もありますが、わたくし院長的には、どっちでもいいです（笑）
ではまた〜。
京都 中京区 円町 弘泉堂鍼灸接骨院
8月3日の木曜日でございます。
昨日は、AIのイタコってなお話しをしましたが、今日もAIネタでございます。
今日はAIな音楽ネタでもお送りしましょう。
毎日、様々なジャンルの新曲がリリースされていますが、できるだけ人気のある曲を流したいストリーミングサービスやラジオ局にとって、今の新曲ラッシュは人気になる曲の選定が難しく、悩みの種でもあるそうなんです。
これから人気が出る曲をどうやって見分ければよいか？
もちろん、企業が莫大な資金を投入し、熱心なプロモーションを行った曲なら流行る可能性は高いでしょうし、SNSのインフルエンサーの影響もあるでしょう。
ですが、それ以外にもヒット曲を特定する方法があるそうなんです。
それがAIなんですね。
アメリカの研究チームは、AIとスマートウォッチを使うことで、97%の精度でヒット曲を当てることに成功したそうです。
米クレモント大学院大学の研究チームがやったのは、次のような実験でした。
まず、ある音楽ストリームミングサービスに協力してもらい、最近リリースされた24曲の楽曲と、リリース後3ヶ月間の人気に関するデータ（再生回数など）を入手しました。
それから、学生をはじめとする研究参加者33名にそれらの音楽を聴いてもらいながら、そのときの脳の反応を”市販”のセンサーで測定しました。
こうした神経生理学的な脳の反応データにくわえて、参加者がそれらの曲をどう思うか尋ね、主観的な評価についてのデータも集められました。
こうして集められたヒット曲・脳の反応・主観的な評価についてのデータを統計学的に分析したところ、参加者が好きだと答えた曲は、大なり小なりヒットした人気曲であることがわかったそうです。
ただし、それはあくまで参加者が知っている曲にかぎった話です。
初めて聴く曲の場合、たとえ参加者が良い曲と思ったとしても、必ずしもヒット曲ではなかったそうなんです。
このことは、音楽を聴いた感想から、将来それが流行するかどうか当てるのは難しいということを意味しています
ところが、脳はもっと上手に将来のヒット曲を見抜けるようなんですね。
音楽に対する神経生理学的な脳の反応データを統計学的に分析すると、今聞いている曲がヒット曲かどうか69%の正解率で言い当てることができたそうです。
さらに機械学習したAIに予測させると、その数字は97%にまで跳ね上がったそうなんです。
しかもこのAIは、曲の最初の1分間を聴いた脳の反応だけでも、それがヒット曲かどうか82％の正解率で言い当てることができたそうです。
この実験のもう1つのポイントは、脳の反応を測定するために使われたセンサーです。
それは普通に売られているスマートウォッチだったそうなんです。
スマートウォッチの中には、心拍数などを計測するセンサーが内蔵されているものがありますが、今回の実験では、こうした心拍数などのデータから、脳の反応が推測されています。
人は音楽を聴いたりして感情が刺激されると、脳内で音楽の楽しさと関係するとされる「ドーパミン」や、幸福感を高める「オキシトシン」といった神経伝達物質やホルモンが放出されます。
これらは最終的に心拍数などにも影響を与えます。
ですから心臓がドキドキする様子を調べることで、脳が音楽にどう反応しているのかも調べられわけなんですね。
音楽に限らず、今回のように脳の反応から将来の動向を予測する方法を「ニューロ・フォーキャスティング（神経予測）」というそうです。
スマートウォッチのような手軽なデバイスで脳の状態を調べられるのならば、ニューロ・フォーキャスティングの実用性がグッと高まることになります。
では今回のAIを使えば、これからリリースされる楽曲のどれがヒットするのか、97％の精度で言い当てられるのでしょうか？
少なくとも今回の研究では、参加者も使われた曲もかなり少ないため、もっと大規模な研究が必要となってきます。
また音楽の好みは人それぞれで、文化の影響も大きいという特殊性があるために、国ごとにデータを収集する必要もあるかと思われます。
とはいえ、AIの学習をもっと大規模に行ったら、より幅広いジャンルのヒット曲を予測できるようになる可能性は高いと…。
となれば、ニューロ・フォーキャスティング（神経予測）は、音楽業界の誰もが無視できない技術になるかもしれません。
さらに音楽だけに限らず、映画やテレビのような視聴者の感情を揺さぶるコンテンツにおいても、ニューロ・フォーキャスティングが用いられるようになるかもしれないですねぇ。
まぁ、利用する我々からすれば、いい物や面白いものが世に配信されるのは大歓迎ですから、こういった技術が向上すれば、いわゆる「ハズレ」がなくなるかもね。
ま、いいのか悪いのかよく分からない部分もありますが、わたくし院長的には、どっちでもいいです（笑）
ではまた〜。
京都 中京区 円町 弘泉堂鍼灸接骨院
