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» 2020年09月04日 20時32分 公開

AIと脳科学でヒットソングの特徴を可視化  4カ月程度先までのトレンドを予測、NTTデータなど

脳活動を推定する技術で楽曲を評価します。

[関口雄太,ねとらぼ]

 NTTデータとNTTデータ経営研究所、阪神コンテンツリンクは脳活動の観点から楽曲の特徴を獲得・可視化し、未来のトレンドを予測する技術開発の成功を発表しました。


AIと脳科学でヒットソングの特徴を可視化 4か月程度先まで音楽トレンドを予測

 コンテンツ視聴時の脳活動を予測する「NeuroAI」を活用。脳科学とAIモデルを掛け合わせることで、コンテンツ視聴者の行動や広告視聴データなどを推定する技術です。

 「NeuroAI」を音楽に適用することにより、「楽曲の脳情報化による新たな特徴の獲得」「ヒットソングの特徴の可視化」「未来の音楽トレンド予測」の3種類の技術を開発。

 「楽曲の脳情報化による新たな特徴の獲得」では、人間の脳活動を推定することにより音楽ジャンルの情報や音声信号処理に依存しない楽曲特徴を定量化します。

 「ヒットソングの特徴の可視化」では、「ヒットの要因」を脳情報や歌詞・コード進行などの楽曲特徴から把握します。


AIと脳科学でヒットソングの特徴を可視化 4か月程度先まで音楽トレンドを予測 楽曲特徴のみからトレンドを評価したランキングでは新旧の楽曲が混交する結果に

 「未来の音楽トレンド予測」では、過去の変化パターンから未来にどんな楽曲特徴が支持されるのかを予測。トレンドとなる楽曲を4カ月程度先まで予測できるとしています。作成したチャートモデルでは、YOASOBI、ヨルシカ、Rin音、Novelbrightなどによる楽曲の順位上昇を予測できたとしています。


AIと脳科学でヒットソングの特徴を可視化 4か月程度先まで音楽トレンドを予測 「急上昇トレンド指標」によりYOASOBI、ヨルシカ、Rin音などの楽曲順位上昇を予測した

 今後は研究結果に基づいた新たなサービスをトライアル提供していくとしており、利用ケースとしてYouTubeなどでの新人発掘サポートやCMタイアップソングの選定サポートなどが想定されています。

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