MMM-Cによる作曲共創の評価 — Evaluating Human-AI Interaction via Usability, User Experience and Acceptance Measures for MMM-C: A Creative AI System for Music Composition

田中専務

拓海先生、最近部下からAIを使った作曲ツールの話が出まして、正直ついていけてないんです。MMMという技術が良いと聞いたのですが、要するに導入する価値はあるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね、田中専務!MMMとはMulti-Track Music Machineの略で、作曲を補助するAIです。大丈夫、一緒にポイントを押さえれば導入判断ができるようになりますよ。

田中専務

作曲の現場で使えるという話ですが、現場の人間は使いこなせるんでしょうか。操作が難しいなら投資対効果が見えにくいです。

AIメンター拓海

結論を先に言うと、研究は「最小限の操作で現場のプロや趣味の作曲者が受け入れられるか」を検証しています。要点は三つで、使いやすさ(usability)、体験の質(user experience)、受容度(technology acceptance)を測った点です。

田中専務

これって要するに、現場の人が一つのつまみだけで使えるかを確かめた、ということですか?それで実際に効果が出たのか知りたいです。

AIメンター拓海

その理解で合っています。研究で評価したのはMMMをDAW(Digital Audio Workstation、略称DAW デジタルオーディオワークステーション)で動かすプラグイン版、MMM-Cです。最小の1パラメータで操作性を保てるかが焦点です。

田中専務

経営判断としては、プロと趣味の作曲者で受け入れ方が違うなら、対象を絞って導入することも検討したいのです。差はあったのでしょうか。

AIメンター拓海

驚きの点は、プロと趣味のグループで大きな差は見られなかった点です。両グループとも新奇性や驚き、使いやすさを感じた一方、制御性や予測可能性に課題を挙げました。

田中専務

制御性と予測可能性が低いと、最終的な品質にばらつきが出そうです。実務に組み込むなら、その点をどう見るべきでしょうか。

AIメンター拓海

本研究は最小限のインタフェースを基準にしており、将来的にはノート密度(note density)やポリフォニー(polyphony)等の属性を明示的に操作できるインタフェースを加えると、制御性が向上すると予測しています。つまり現在は最小の投資で試せるが、品質安定化には追加投資が必要になる可能性があるのです。

田中専務

要するに、まずは小さく試して、現場の反応を見ながら制御機能に投資していくのが現実的ということですね。導入時の運用ルールはどう考えたらいいですか。

AIメンター拓海

運用ルールは三つで考えると良いです。第一に「試験的運用で評価指標を決める」こと、第二に「制御性に関する操作手順を作る」こと、第三に「著作権とクレジットのルールを明確にする」ことです。大丈夫、一緒にテンプレートを作れば現場も安心できますよ。

田中専務

ありがとうございます。最後に確認ですが、この論文の要点を私の言葉で言うと「MMM-Cという最小限の操作で動く作曲支援プラグインは、専門家にも趣味者にも受け入れられる可能性があるが、より細かい属性の制御を追加すれば実務での安定性が高まる」という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

素晴らしい要約です、田中専務!その認識で問題ありません。これなら経営判断にも使える視点だと断言できますよ。大丈夫、一緒に導入計画を作っていけるんです。

AIBRプレミアム

関連する記事

AI Business Reviewをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む