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おはようございます。小松でございます。
今日は珍しく、研究室から収録しているんですけれども、
夕方なんですよね、今ね。
後ろにすぐ山が見えて、わりと高い山で、夕暮れっぽい感じになりつつあるんですけど、
とにかく暑くてですね、もう本当に外に行けないぐらい、やっぱり生命の危険を感じるような、
そんな日頃の気候でございますけどね、皆さんもお気を付けてお過ごしくださいませ。
今日はね、共同研究の最新の話をしたいと思うんですけれども、
細かいこととかね、まだちょっとね、具体的に公開はまだもうちょっと先というか、
そういう状況なんですけど、ちょっと言える範囲でお伝えすると、
僕のですね、今まで作ってきたピアノの楽曲がありますけど、
その楽曲をですね、AIのビッグデータに食わせてというか、そこをモデルにしてですね、
自分専用ではあるんですよ。これで人が使えるとかそういうんじゃなくて、
完全にパーソナルな、閉じられた感じで使う感じのAIの生成なんですけどね、
簡単に言うと、その600曲ぐらいの僕のビッグデータを元に文字によるプロンプトを投げかけるとですね、
曲がどんどん出てくるっていう、そういうシステムをちょっとここの同僚の先生とね、
一緒というかね、そのモデルを作っておられる方がいらっしゃって、
僕の曲がですね、サンプルとしてちょっと使ってもらったというか、活用していく、
そういうプロジェクトを今やってるんですよね。
結論言うと、すごいね、精度高いんですよね。
これを元にそのままリリースするとか、形にするっていうわけではないんですけれども、
これって作曲者とかね、クリエイティブの創作者の支援なんですね。
支援っていうのはいろんな形であると思うんですよね。
大きく言うとですね、2つあるんじゃないかっていうふうに思うんですよ。
それはですね、職業的な作曲家がいるでしょ、映画音楽を作ってとか、こんなBGM作ってとかね、
そういう依頼をされて、それで楽曲を納品する人がいらっしゃるわけなんですけどね。
そういうときに、今ってSUNOとかいろんなAIを使って音楽の生成のプラットフォームってありますよね。
それを使ってというかね、音楽をやってない方とかあんまり経験のない方、曲を作ったことのない方っていうのが
手っ取り早く楽曲を必要とするっていうときに、AIのプラットフォームを使って、
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例えば明るい曲でBPMが65で、それでホッと一息つくような感じのモードのときに聞けるような曲を5つぐらい作ってっていうふうに
プロンプトに書くとそれが出るわけなんですけど、そういうのをやってる人はたくさんはいるんでしょうけど、
実はそれ聞くとですね、やっぱりジェネラルというか、一般的な音楽データの世界的なというか、標準的なインプットばっかりで作られた曲なので、
オリジナリティがないんですよね。小松節とか坂本隆一節とかね、
有名なというかね、僕は有名人ではないけれども、有名な作曲家の癖みたいなものがやっぱりあるわけですよね。
そういうのがほんと薄められてしまって、どこにでもあるようなアベレージの曲っていうのがどんどんまるでデジタルゴミみたいに生成されるわけですよ。
そういうのを使うっていうのは、いろんな問題があるかもしれないけれども、クオリティの高いクリエイターにとってはですね、そういう曲ってあんまり使えないんですよね。
すごく使えないです。それで、自動的に音楽作れたらそれはいいだろうというところではあるんですけれども、
僕が共同研究させていただいているのはですね、あくまでもクローズドでそれぞれの作曲の方がですね、
作ってきたこれまでのデータというかね、楽曲がありますよね。WAVファイルとか音声データがあるわけなんですけど、
それを食わせて、その都度、例えばローファイヒップホップで雰囲気が良くってみたいなね、そういう曲を作ってくださいみたいな感じでやるとですね、
例えばちょっと今作ったんですけどね、こんな曲ができるんですよね。ちょっと音が悪いけど聞いてみましょうかね。
こんな風にね、ちょっとこうなんとなくっていう感じだよね。少しローファイヒップホップのドラムというかね、それとベースが入って、
それでなんとなくのピアノの曲が入っているという感じですよね。まあまあこれでも使えないけれども、なんとか出したという感じですよね。
ただそのAIの生成の音楽ってスノーもそうなんだけれども、宝くじみたいな感じなんですよ。
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ちょっと何度か試してみて、これ僕あんまりちょっとイマイチだったんだけど、ちょっと良さげな曲ができたんだけど、今度はこういう感じ。
これ結構良いんですよね。こんなの作ったって感じで。よく聞くと僕のリズムというか、コードが特にすごく美味しいコードをたまに使うことがあって、
それをうまいこと循環して聴かせるような感じで曲ができたんですけど、例えばこういう曲を聞いて、そこから自分で曲の続きというかね、
インスパイアされたところで自分の癖がありますから、この癖もエキス入れられるんですよ本当に。ちょっといろんな濃度でパーセント入れられるんですけど、
そういう感じで作ってもらって、それをもとに自分で作るというような、そういう使い方っていうのがすごく僕は本当に理想というか、
作曲者支援のソフトっていうことなので、ソフトというかAI活用なので、こういうちょっとしたきっかけ、トリガーみたいになっていくような、そういう楽曲の音源ができたら、
そこから先は僕が作る、自分が作る、クリエイターが作るっていう風になっていくっていうのがやっぱり一つのAIの使い方なんじゃないかなという風に思うんですね。
それは別にAI使わなくてもどんどん曲ができるクリエイターの方もいらっしゃるわけなんだけど、今までは確かにそうだったんですけどね。
ちょっと忙しかったり、自分の中でボキャブラリーがないっていう場合で、ちょっと新しいものを探ってみたいな、作ってみたいなっていうときに、こういう使い方っていうのはすごくありなんじゃないかなと思うんですね。
だいたいのクリエイターとか作曲家っていうのは、今までそれぞれの方が聴いてきた曲の歴史ってあるじゃないですか。そういうものを無意識、意識両方を混ぜ混ぜしながら突然生まれる曲っていうのがあったとすれば、
これ完全に自分のオリジナリティではないわけですよね。どこかでインプットしたものが何かのトリガーになって、刺激となってパッと連鎖して、記憶のネットワークが瞬時にスパークして、曲の断片というのが出てくると思うんですけども、
スパークの仕方みたいなものが、多分このAIの音楽生成の支援の、クリエイターの支援のシステムとしてはすごくいいんじゃないかなというふうに思うんですね。僕が特に不得意としているのは、戦闘ものとかゲーム音楽とか、そのあたりって今まで作ったことがそんなにないんですよね。
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僕のゼミ生が、小松さんと言うけど、僕の曲っていうのはゲーム音楽にめちゃくちゃ合うよっていうふうに言って、いつかは小松曲が実装されたソフトが絶対出ると、本当にそれを心待ちにしているっていうふうに言って、今年卒業してきた学生がいるんですけど、そういうことの夢にも近くなるんじゃないかなと思うんですよ。
だから、AIに食われるっていうよりも、使う側にとっては、クリエイティブの支援とか、そういうふうにやっていくことがすごく重要だと思うんですよね。
やっぱりここで原点として大事なのは、AIの弾き出された、いわばデジタルゴミにもなり得るようなデータがあるじゃないですか。それの真偽とか良し悪しを見極める感覚感性、判断力っていうのがすごくいるんですよね。
AI疲れって最近いるじゃないですか。文字でも何でもどんどんプロンプト書いたら出てくるでしょ、いろんなアウトプットが。それを精査したり判断したり、取捨選択したりするっていうのがやっぱり難しいんですよね。何が難しいというと、比較とか対象とか選択とか評価するっていうのがすごく大変なんですよ。
評価するときに人は認知資源を使う。意外とめちゃくちゃエネルギー使うんですよね。それがやっぱりたくさん判断を今までしてきた人にとっては、いくらAIのデータが多かったとしても、やっぱり瞬時にこれが良い、これが悪いって判断できるじゃないですか。
だからこういう風なAIが本当に自分の曲を食って、どんどん100も200も1000も1万も曲を出してきた場合なんですよ。やっぱり選ぶだけの人生の時間ってないから、どうそこをピックアップしていくかっていうのがすごく重要だし、もっと進んでいけばAIが出した小松好み、小松が選びそうな曲をさらにある程度をお膳立てしてチョイスすることは可能かもしれないですけども、
そこはいずれ何をしたとしても、これが良い、これが悪いっていう良し悪しを見つける判断力っていうのがこういう時代だからこそ求められるんじゃないかなっていうことで、AIに食われんように生きて、それを有利に使うためには相応の端力がいるっていうそんな話を音楽生成の分野から最新の小松曲の生成の話まで、
今日はなかなか有意義ですよねという感じでお伝えしてみました。
