USEN/森ビル「AI BGM 実証実験」

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ABSTRACT

朝には爽やかな曲が流れ、活気がわいてくる昼にかけてアップテンポの曲、そして夜はしっとりした曲が年代やジャンルの枠にとらわれず、一連の音楽として流れてくる。AIがとらえるその場に居合わせた人たちのストーリーを反映させたようなBGM。人間では思いつかない選曲や並べ方によって、新しい音楽との出会いが生まれる。

「AIBGM」は、USEN-NEXT GROUPの株式会社 USENが配信する楽曲から季節・天気・時間帯などの変化に合わせてAIが曲をセレクトし、店舗空間に合わせたカスタムメイドのBGM選曲を目指すプロジェクトである。

第一フェーズとして、2019年7月1日より約1年間、虎ノ門ヒルズにある「THE CORE KITCHEN/SPACE」にて実証実験を行う。

USEN、森ビル株式会社との共同プロジェクトで、QosmoはAI開発を担当した。

BACKGROUND

Qosmoでは自主プロジェクトのひとつに、DJを通して表現におけるAIと人間の関係性を考察することを目的とした「AI DJ Project — A dialogue between AI and a human」を手がけており、これまで国内外問わずパフォーマンスを行っている。

2019年にはアメリカ・カリフォルニア州マウンテンビューで開催されたGoogle I/O 2019にてCEOサンダー・ピチャイの基調講演前のオープニングパフォーマンスを行った。

このAI DJ Projectの選曲技術を応用し、パフォーマンスとしての実績だけでなく、商用向けサービスへの展開として「AI BGM」をスタートさせた。

TECHNOLOGY

USENが提供する楽曲には、1曲ごとに「アクティブ」や「リラックス」といったイメージワードが手作業でつけられている。Qosmoが開発したAIは、これらのイメージワードがつけられた約50万曲を学習し、楽曲の特徴を識別するモデルである。

これにより新たな曲に対して、自動でイメージワードをつけることが可能になる。

また、イメージワードの他にも、”朝らしさ・夜らしさ”、”POP・ROCK”や”10代・40代”といった楽曲の雰囲気をあらわす情報をスコア化することで、AIが1曲に対する特徴を幅広くとらえられるようにしている。

今回の検証では、「THE CORE KITCHEN/SPACE」のために用意されたBGM約150曲の特徴を、学習したAIで解析して、約3,500曲の類似曲を選び出した。その中から季節・時間帯・天気などの状況を踏まえて、その瞬間の状況にマッチした曲を都度セレクトする。リアルタイムに取得された天候などの情報と前後の選曲を考慮に入れた上で、自然な選曲の実現を目指した。

興味深いことに、AIによる特徴づけは、「軽やかで、センチメンタルでもある」というような、人間ではなかなか定量化しづらい“中間”の領域まで表現することができる。

人間だけの選曲では得られなかったダイナミックで意外性に富んだセレクションや、ジャンルや年代を飛び越え、店舗に居合わせた人に向けた新しい音楽空間の提供を試みた。


LINKS


CREDITS

  • Client

    USEN CORPORATION

  • Machine Learning

    Nao Tokui (Qosmo, Inc.)

  • Server Development

    ISHII 2bit

  • Project Management 

    Hiroshi Yamato (Qosmo, Inc.), Yumi Takahashi (Qosmo, Inc.), Wataru Abe (Tape ,Inc.)

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