AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が音楽のデータ分析で盛り上がっているのですが、フラメンコの歌詞をコンピュータで調べて何が分かるんでしょうか。正直、音楽とAIの結びつきがピンときません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、フラメンコの歌詞をコンピュータで見れば、ジャンルごとの言葉の使い方が見えてきて、分類や保存、検索が効率化できるんですよ。順を追って説明しますね。
歌詞の違いだけでジャンルが分かるとは驚きました。現場では拍子やメロディで判断することが多い気がしますが、歌詞の情報はそんなに強いものですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を3つで言うと、1) 言葉遣いは文化や場の違いを反映する、2) 機械学習は大量のテキストからその違いを学べる、3) 実務的には分類や検索の自動化に直結する、です。具体例を挙げながら進めますよ。
なるほど。で、具体的にはどんな方法で解析するんですか。機械学習の話になると専門用語が多くて不安です。
よい質問ですよ。専門用語は避けて説明します。ここでは簡単に言えば、歌詞を単語の出現パターンに直して、そのパターンに基づきジャンルを予測する手法を使います。実務で言えば、文章の中でよく出る単語の“クセ”を掴む作業に相当しますよ。
これって要するに歌詞の“単語の出方”を見て機械がジャンルを当てるということですか？投資対効果で言うと、どれくらいの精度が見込めるのでしょう。
その通りですよ。投資対効果の観点でも重要な点は三つあります。第一に約二千件の歌詞データで実験し、スタイルごとに十分な差が見られたこと。第二に単純な手法でも実用に耐える精度が出たこと。第三に人手分類の補助やデータ整理により現場の工数を減らせる可能性があることです。大丈夫、一緒に実装すれば効果を見ながら調整できますよ。
わかりました。最後に私の理解を確認させてください。要するに歌詞の言葉遣いの特徴を学ばせて、ジャンルごとの“言語的なクセ”を自動で見つけられるということですね。こう説明すれば社内でも理解が早いと思います。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです、田中専務。現場の言い回しで言えば「歌詞のクセでジャンルを振る分ける」ことができるのです。これを基に、現場の分類作業を自動化して効率化できますよ。大丈夫、一緒に進めれば必ず成果が見えてきますよ。
