AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で『AIで音楽を作れる』って話が出てきて、部下に説明を求められたんですが、正直よく分からなくて困っております。要するに、コンピュータが人間のようにまともな曲を作れるということなのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく行きますよ。今回の研究は、AIが“長い構造”を持つ音楽をより一貫して作れるようにする工夫についての論文です。結論を先に言うと、曲の「階層的な構造情報」をAIに教えることで、メロディや構成の整合性がぐっと良くなるんです。
階層的な構造というと、例えばサビやAメロ、Bメロのような区切りのことを指すという理解で合っていますか？それをどうやってAIに教えるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。ここでは構造ラベルを信号処理で抽出したり人手で注釈したりして、その情報をPositional Encoding（PE、位置符号化）モジュールに与えます。PEはTransformer（Transformer、変換器）というモデルが系列の中で位置を識別するための仕組みで、そこに曲の構造情報を入れるイメージです。
なるほど。で、それを入れると何が違うのですか。たとえば、今の仕組みで作られた曲と比べて、具体的にどのような改善が見られるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文では三種類のStructurePE（StructurePE、構造情報に基づく位置符号化）を提案しています。一つはS-APE（Structure Absolute Positional Encoding、構造絶対位置符号化）、二つ目はS-RPE（Structure Relative Positional Encoding、構造相対位置符号化）、三つ目はNS-RPE（non-stationary Relative Positional Encoding、非定常相対位置符号化）です。実験ではメロディの一貫性や構造的整合性が向上したと報告されています。
これって要するに、曲の設計図を与えてやればAIはその設計図に沿ってもっとまともな曲を作れる、ということですか？
その理解で本質をつかんでいますよ！要点は三つです。第一に、単に音符列を学習するだけだと長期の構造が失われやすい。第二に、構造情報をPEに組み込むとTransformerはその構造を意識して生成できる。第三に、適切な構造注釈があれば伴奏生成（accompaniment generation、伴奏生成）や次時刻予測（next-timestep prediction、次時刻予測）の精度が上がるのです。
実務で言うと、うちがもしBGM生成や商品プロモーション用の短い曲を作りたいときに、投資対効果はどう見れば良いですか。データの用意や注釈は手間がかかりそうですが。
素晴らしい着眼点ですね！経営判断の観点では、まずは既存曲の構造を自動抽出して少量の注釈を加えるコストと、生成結果の品質改善による時間短縮や外注削減を比較するのが現実的です。実験で用いたPOP909（POP909、ポップ音楽データセット）のような注釈付きデータを参考にして、初期は小規模なPoC（Proof of Concept、概念実証）で効果を確かめられますよ。
分かりました、まずは小さく試して成果が出れば拡大する、というモデルですね。最後に私の理解を整理しますと、今回の論文は『曲の構造を位置情報としてAIに与えることで、より人間の聴感に近いまとまりを持つ音楽を作れるようにする提案』ということで合っていますでしょうか。
その通りです、田中専務！素晴らしいまとめですよ。一緒に小さなPoCを設計すれば、現場の不安も段階的に解消できます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私から社内向けに一言で伝えます。『曲の設計図を教えればAIはより説得力のある曲を作れる。まず小さな検証から始める』。これで現場に話してみます。ありがとうございました。
