AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。先日、部下から「BERTを音楽に使った研究がある」と聞きまして、我々の事業にどう関係するのかがまったく見えません。要するに何をした論文なのか、教えていただけますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていきましょう。端的に言うと、この研究は「BERT」という言語モデルを音楽データに当てて、どんな音楽情報が内部のベクトル表現に含まれているかを整理したものですよ。
BERTというのは確か言語処理で有名なモデルですよね。音楽に当てるというのは、我々の現場で言うと何に効くんでしょうか。投資対効果を絵で見せてほしいのですが。
その質問、経営者の右腕として大変良いです。まず要点を3つでまとめます。1) 音楽の小さな単位をベクトルに変換して解析できる、2) そのベクトルが和音やテンポなどの音楽的特徴をどの程度表すかを定量化した、3) その結果が曲の類似検索や自動作曲補助など応用に直結する、です。現場で言うなら、曲データの“検索精度向上”と“特徴抽出の自動化”が期待できますよ。
ふむ、検索精度の向上と自動化ですか。で、現場の担当者がすぐに始められる話なのですか。それとも研究レベルで、うちで投資するにはまだ早いのかも知れない、とも思っています。
よい視点です。簡単に言うと、今の段階は“音楽データの理解を深めるための棚卸し”です。だから投資先としては二段階で考えると良いです。第一段階は検証フェーズで、既存データで類似検索やクラスタリングの価値を確かめる。第二段階は業務組み込みで、得られたベクトルを使って検索UIやレコメンドに組み込む。最初は小さなPoCで費用対効果を測るやり方が現実的ですよ。
なるほど。ところで「ベクトル」や「埋め込み」という言葉が出ますが、これって要するにデータを数値化して特徴を取り出すということですか？
その通りですよ！専門用語で言うと「embedding（埋め込み）」で、簡単に言えば曲の一部分を数字の列で表すことです。身近な比喩だと、曲を名刺にして重要な情報だけをスキャンしてデータベースに入れるイメージですね。大事なのは、その数字列がどれだけ音楽的意味を保持しているかを評価する点です。
評価というのは、具体的にどうやってやるのですか。うちの部門の人間でも出来る検証方法があると安心しますが。
良い質問ですね。論文では「線形プロービング（linear probing、線形判別器）」という簡単なテストを使っています。これは要するに、ベクトルから特徴を読み取るためにシンプルな判定器を当てて、どれだけ正確に和音やテンポなどを当てられるかを測る方法です。実務では既存のラベル付きデータで同じ評価を回せば、社内で手軽に価値を測れますよ。
なるほど、社内ラベルでテストができるのは助かります。最後に、今日聞いたことを私の言葉でまとめるとどう言えば良いでしょうか。要点を一言で言うとどれになりますか。
要点はこれです。「BERT由来のベクトルが、音楽の重要な要素をどれだけ表現しているかを明らかにし、それが業務応用につながるかを評価した」ということです。短く言えば、音楽データの“見える化”と“使えるかどうかの検証”をした研究ですよ。大丈夫、一緒にPoCをデザインすれば必ず進められますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、BERT由来の数字表現で曲の特徴を捉えられるかを定量で確かめ、そこから検索や分類などに応用できるかを段階的に試すということですね。ありがとうございます、拓海先生。
