AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下から「音楽を作るAIを評価する研究が面白い」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これってうちの事業にどう関係しますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！音楽生成のAIは、製造業で言えば“試作品を自動で作る仕組み”のようなものです。評価の仕方が整理されれば、品質管理やクリエイティブな自動化に応用できるんですよ。
田中専務
要するに、音楽のAIをどう評価するかを研究しているわけですね。けれども評価って曖昧な気がします。どうやって数値化するのですか。
AIメンター拓海
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントは三つです。第一に出力そのものの品質を測る指標、第二に使いやすさや導入のしやすさを測る指標、第三に人間がどれだけ受け入れるかを測る主観評価ですよ。
田中専務
例えば品質を示す指標とは、具体的にはどういう数値なんでしょうか。波形の精度とかリズムの一致度とか、ピンと来ないのです。
AIメンター拓海
簡単に言えば、工場の検査と同じ発想です。あるべき形との統計的な一致度や、特徴的なパターンの出現頻度を測ります。音楽の専門家に評価してもらう主観評価も並行して行い、それらを合わせて判断するんですよ。
田中専務
これって要するに、技術的な評価と人間の好みの評価を組み合わせている、ということ？どちらか一方だけではダメだと。
AIメンター拓海
