Title

音楽ストリーミングサービスのアルゴリズムと
ELSI（倫理的・法的・社会的課題）

Author(s)岸本, 充⽣; スイ, チェンルー トレイシー

Citation

ELSI NOTE. 2023, 34, p. 1-18

Version Type VoR
URL

https://doi.org/10.18910/93103

rights
Note

Osaka University Knowledge Archive : OUKA
https://ir.library.osaka-u.ac.jp/
Osaka University

ELSI NOTE No.34

2023 年 11 ⽉ 10 ⽇

⾳楽ストリーミングサービスのアルゴリズムとELSI（倫理的・法的・社会的課題）

Authors
岸本 充⽣

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター

チェンルー トレイシー スイ

京都⼤学 法学研究科

1

センター⻑

⽬次

1.

ストリーミングサービスの台頭............................................................................................ 3

2.

⾳楽ストリーミングサービスの経済学 ................................................................................. 6
2.1 ⽀払いモデルの公平性と透明性の問題 ................................................................................... 6
2.2 アルゴリズムの透明性やバイアスの問題 ............................................................................... 7
2.3 さらなる調査の必要性 .............................................................................................................. 83.

競争・市場庁（CMA）による調査 ....................................................................................... 9

4.

レコメンデーション・アルゴリズムの影響........................................................................ 10
4.1 CDEI による調査......................................................................................................................10
4.2 アルゴリズムのバイアス ........................................................................................................10
4.3 アルゴリズムの透明性 ............................................................................................................13

5.

Spotify 社の取り組み ......................................................................................................... 13
5.1 Spotify のアルゴリズムの仕組み ...........................................................................................13
5.2 アルゴリズムの影響に関する社内での取り組み..................................................................15

6.

おわりに ............................................................................................................................. 16

2

1. ストリーミングサービスの台頭
新しいテクノロジーがアートのスタイルを変えてしまうということは珍しいことではない。⾳楽の世界でも、新しいテクノロジーが、演奏⽅法や視聴⽅法の変化を通して、⾳楽の中⾝にも影響を与えてきた。近年ではインターネットの普及やファイル共有の利便性に伴い、⾳楽の聴き⽅や⾳楽サービスの提供⽅法も⼤きく変化してきた。かつては、⾳楽リスナーは CD やカセットテー
プといった物理的なメディアに⼤きく依存し、⾳楽のデジタル化によって違法コピーも容易となった。しかし、オンライン⾳楽ストリーミングサービスの台頭により、⾳楽業界は違法コピーの問題が軽減された新しいビジネスモデルへの転換に成功した。英国政府の報告によると、英国では 2021 年段階で⽉間約 3,900 万⼈のアクティブ・ユーザーが⾳楽ストリーミングサービスにアクセスしており、英国の録⾳された⾳楽による収⼊の約４分の３を占めている。収⼊は 2015 年を底に回復基調ではあるものの、実質ベースではいまだに 2001 年のピークを⼤幅に下回っている1。図１は英国レコード産業協会（BPI）のデータを物価調整した「フォーマット別の録⾳された⾳楽による収⼊の年次変化 2000〜2021 年」データを引⽤したものである。英国議会の下院の報告書では「ストリーミングサービスは、世界中の⼈々が英国の⾳楽を消費するための新しい合法的な⼿段を提供し、デジタル海賊版によって荒廃していた⾳楽産業を 10 年以上ぶりに成⻑へと導いた」と評価されている2。

図１ 英国におけるフォーマット別の録⾳された⾳楽による収⼊の年次変化 2000〜2021 年（出典：英国議会下院 DCMS 報告書、p.13、Figure 1.1 を引⽤）

1

UK Competition and Markets Authority (CMA). Music and streaming market study: final report. 29 November 2022.（以下、CMA 報告書）

https://www.gov.uk/cma-cases/music-and-streaming-market-study
2

UK House of Commons, Digital, Culture, Media and Sport, Economics of music streaming, Second Report of Session 2021-22. （以下、下院

SCMS 報告書）https://committees.parliament.uk/work/646/economics-of-music-streaming/

3ただし、⽇本では 2022 年の売り上げ実績データにおいて、ストリーミングサービスは拡⼤基調であるもののまだ 30％を占めるに過ぎず、ダウンロードは４％、CD などの物理的メディアが44％、⾳楽ビデオが 22％を占めている3。英国はストリーミング先進国であり、⽇本の将来を検討するうえでも参考になるだろう。ちなみに最もストリーミングサービスへの移⾏が進んでいる
⽶国では９割近くを占めている4。
現在、グローバルに⾒ると、⾳楽ストリーミングサービスは 4 社の寡占状態である。最⼤⼿はSpotify であり、YouTube と Apple と Amazon が続く。ただし YouTube のコンテンツの多くはユーザーがアップロードしたコンテンツ（UUC）である。Spotify は 2008 年に設⽴されたのに対して、Apple music は 2015 年、Amazon Music は 2016 年、YouTube Music は 2018 年である。また、⾳楽ストリーミングサービスのバリューチェーンは図２のように、⾳楽クリエイター（作曲家・作詞家とアーティスト）、⾳楽会社（ソニー、ユニバーサル、ワーナーからなるメジ
ャー系と多数の独⽴系）、⾳楽ストリーミングサービス、そして消費者の 4 者からなる。

音楽ストリーミングサービス

音楽
クリエイター

音楽会社

作曲家・作詞家
録音アーティスト

（Sony, Universal, Warner）

メジャー系

消費者

（Spotify, YouTube, Apple, Amazon）

多数の独立系

図２ ⾳楽ストリーミングサービスのバリューチェーン

また、⾳楽ストリーミングサービスは「プレイリスト（Playlist）」という発明なしには確⽴されなかったといってもよい5。プレイリストは 3 種類からなる。
Ø

User-created playlists（ユーザー作成プレイリスト）：個々のユーザーが⾃分の好みに合わ
せてキュレーションしたもの。

Ø

Editorial playlists（エディトリアル・プレイリスト）：⾳楽ストリーミングサービスの⾃社

3

⼀般社団法⼈⽇本レコード協会の「⽣産実績・⾳楽配信売上実績

4

Recording Industry Association of America (RIAA) ウェブサイト https://www.riaa.com/u-s-sales-database/5

Netflix ドラマの「ザ・プレイリスト」はまさに Spotify の⽴ち上げ期の出来事を多様なアクターの視点から描いたドラマである。タイ

合計⾦額推移」https://www.riaj.or.jp/f/data/annual/total_m.html

トルにもなっているように、「プレイリスト」の発明が鍵となっていることがよく分かる。https://www.netflix.com/jp/title/81186296

4

チーム、または著名な提携キュレーターによって作成されたもの。
ØAlgorithmic playlists（アルゴリズムによるプレイリスト）：ストリーミングサービスの⾃動レコメンデーション・システムによって⽣成されたもの。

特に 3 番⽬は機械学習によるパーソナライゼーションであり、ユーザーの過去の視聴パターン、
⼿動での検索履歴、他のユーザーの視聴パターンなどから当⼈の好みを AI が推測したものである。
⾳楽ストリーミングサービスによって違法コピーの問題は改善されたが、⾳楽ストリーミングサ
ービスとそれを⽀えるアルゴリズムは、透明性の⽋如、不公平な競争、様々なバイアスといった新たな課題を⽣み出している。本稿では、英国政府が実施した⾳楽ストリーミングサービスを対象とした調査と、⾳楽ストリーミングサービスの中で最⼤シェアを占める Spotify 社の取り組みについて、アルゴリズムに焦点を当てて ELSI（倫理的・法的・社会的課題）の観点からまとめたものである。
英国ではまず、議会の下院のデジタル・⽂化・メディア・スポーツ（DCMS）特別委員会が 2020
年 10 ⽉に調査を開始し、2021 年 7 ⽉に報告書を公表した。これに対する、政府と競争・市場庁（CMA）からの回答が 9 ⽉に公表された。この報告書を受けて、競争・市場庁（CMA）が 2022
年 1 ⽉に市場調査を開始し、11 ⽉に最終報告書を公表した。また、後述する英国データ倫理・イノベーションセンター（CDEI）が 2023 年 2 ⽉に報告書を公表した6。他⽅、下院 DCMS 委員
会も 2021 年 7 ⽉の報告書のフォローアップ報告書を 2023 年 1 ⽉に公表した。これらをまとめると図３のようになる。本稿で主に取り上げる内容は①②③による報告書である。このほか、ストリーミングサービスの著作権関係については知的財産庁（IPO）も取り組んでいるが、本稿では取り上げなかった。第 2 章では①、第 3 章では②、第 4 章では③を主にとり上げる。第５章では Spotify 社の取り組みを紹介する。
なお、ウェブサイトについては 2023 年 11 ⽉初旬にアクセスを確認しており、今後アクセスできなくなる可能性があることを付記する。また、参考にした⽂献等は全て脚注に記した。

6

U.K. Centre for Data Ethics and Innovation. The impact of recommendation algorithms on the UK's music industry. Published 9 February 2023.

https://www.gov.uk/government/publications/research-into-the-impact-of-streaming-services-algorithms-on-music-consumption/the-impact-ofrecommendation-algorithms-on-the-uks-music-industry （以下、CDEI 報告書）

5

英国政府
2019年から調査

下院 DCMS 2020年10月
特別委員会 調査開始①

政府とCMAからの回答
2022年9月

2021年7月
報告書

2023年1月
フォローアップ報告書②競争・市場庁（CMA）
2022年1月
市場調査を開始

2022年11月
最終報告書

英国Centre for Data Ethics
and Innovation (CDEI)③

2023年2月
報告書

図３ 英国における⾳楽ストリーミングサービスの調査と本 NOTE で取り上げる調査と報告書

2. ⾳楽ストリーミングサービスの経済学
⾳楽業界におけるストリーミングサービスの⽀配的地位を考えると、
⾳楽アーティストの成功（報酬を含む）は、ストリーミングサービスのプロバイダーが様々な地域の消費者にどのようにストリーミングサービスを提供するかにますます依存するようになっている。しかし、排他的使⽤許諾（exclusive license）がほとんどのケースで採⽤されている映画やドラマとは異なり、⾳楽ス
トリーミングサービスは、プラットフォーム間で⾳楽コンテンツ⾃体には⼤きな差がないため、レコメンデーション・アルゴリズムや編集キュレーションによって差別化されており、編集キュ
レーションも部分的にはアルゴリズムによって実現されている。⾔い換えれば、動画ストリーミ
ングサービスと⽐較して、競争や報酬に対するアルゴリズムの役割が⼤きく、市場の効率性という観点からは逆効果かもしれないが、なんらかの介⼊や新たな規律が必要となる可能性が⾼い。

2.1 ⽀払いモデルの公平性と透明性の問題
COVID-19 のパンデミックによるライブ収⼊の喪失も 1 つのきっかけとして、英国議会下院のデ
ジタル・⽂化・メディア・スポーツ委員会（DCMS）が 2020 年 10 ⽉、⾳楽ストリーミングサー
ビスが⾳楽アーティストやレコード会社、そしてより広い⾳楽産業の持続可能性にどのような経済的影響を及ぼしているのかについての調査を開始した。問題意識の 1 つに「（英国では）昨年
1,140 億回の⾳楽ストリーミングで 10 億ポンド以上の収⼊をもたらしているが、アーティストに⽀払われるのは、その収⼊のわずか 13%に過ぎない。」と書かれたように、収⼊の配分における公平性の問題があった。
調査では、様々なステークホルダーを招いた 7 回の公聴会が開催され、特に新進アーティストに対しては、権⼒の⾮対称性から公に発⾔しづらいことを配慮したエンゲージメント・イベントが開催された。また約 300 通の書⾯による情報も受け取った。これらを受6

けて 2021 年 7 ⽉に「⾳楽ストリーミングの経済学」と題する報告書が公表された（①の下院
DCMS 報告書）。
報告書では、⾳楽ストリーミングからの収⼊の配分は平均的には次のとおりであることが明らかにされた。最初に、⾳楽業界へは 65〜70％、ストリーミングサービスへは 30〜35％が配分される。⾳楽業界への配分を 70％とすると、そのうちの「55％」部分が録⾳（Recording）部分へ、残りの「15％」部分が出版（Publishing）部分へ配分される。前者はレコードレーベルを通して、レコーディングアーティストにロイヤルティとして⽀払われる。典型的には「55％」のうちの 20〜30％とされる。後者は作曲家、作詞家、⾳楽会社で配分される。最終的に、レコーディングアーティストには 16.5％、作曲家・作詞家には 10.5％、合計でクリエイターにはおよそ 27％が配分されているとされた。
次に、⽀払いモデルの問題が取り上げられた。現在主流である⽀払いモデルは⽐例配分モデルであり、これは国ごとに、（正味分配可能収益÷総ストリーム数）×総ストリームの⽐例配分率7によって⽀払い額が決まるモデルである。これは消費コンテンツの多寡によって（同⼀料⾦を払っているにもかかわらず）ユーザー1 ⼈あたりの重みが異なってくることになる。これに対して、
3 つの代替配分モデルが提案されている。
Ø

代替モデル１：「ユーザー中⼼型（user-centric）」⽀払いシステム（ユーザーごとに、消費コンテンツ量にかかわらず、実際に聞いたトラック間で⽐例配分される（視聴時間かトラ
ック数のどちらの場合もありうる））。

Ø

代替モデル２：「時間あたり⽀払い（pay per second）」⽀払いシステム（トラックあたり
でなく、ストリームされた時間に基づく→曲の⻑さへの歪んだインセンティブを防ぐ）

Ø

代替モデル３：「アーティスト成⻑（artist growth）」モデル（楽曲のストリームを対数尺
度で段階的に評価するもので、最初のストリームが最も価値が⾼く、その後のストリームは段階的に低くなるため、追加的に⽀払われる⾦額も段階的に低くなる）

2.2

アルゴリズムの透明性やバイアスの問題

⾳楽アーティストは⾃らの曲がストリームされるためにはプレイリストに組み込まれることが重要であり、⾳楽キュレーターの影響は無視できない。⾳楽キュレーターがプレイリストに掲載す

7(net distributable revenue ÷ total number of streams) × pro rata share of total streams）

7

ることで報酬を得たりする場合には、その意思決定が透明で倫理的なものであることを保証する必要がある。広告基準局（Advertising Standards Authority）が（ソーシャルメディアのインフ
ルエンサーと同様に）策定した⾏動規範8に従うことが推奨された（報告書①151）。また、クリエイターがアルゴリズムによるプロモーションと引き換えにロイヤリティの⽀払いを⾒送っている場合もあることも指摘されている（同 153）。情報通信に関する規制官庁である Ofcom が策定した放送コード（Broadcasting Code）は、“Payola”として知られる pay-for-play（お⾦を払って放送してもらう）のような慣⾏を明確に排除している9。
独⽴系アーティストが⾳楽ストリーミングサービスから収益を得ることを阻まれ、投資を回収できないため、現在の収益構造が⻑期的に⾳楽の多様性の喪失につながる可能性や、編集やアルゴ
リズムによるキュレーションがユーザーを『エコーチェンバー』に閉じ込める可能性も指摘されている。また、ストリーミングが「ヒット曲主導の消費者選好」を増幅させている証拠も⼀部ある。他⽅、消費者の⼤多数は、アーティストの⾳楽がストリーミングされる際に、アーティストへの報酬がどのように⽀払われるかを理解していないことも分かっている。

2.3 さらなる調査の必要性
報告書は、「ストリーミングは、20 年間続いたデジタル著作権侵害の後、⾳楽業界を救ったことは間違いないが、救われたものが万⼈のために機能していないことは明らかである。ストリーミ
ングが表向きに⽣み出した問題は、単にレコード⾳楽業界のより根本的で構造的な問題を反映しているに過ぎない。ストリーミングは完全にリセットする必要がある。」（同 41）と結論づけた。また、競争への影響については、「我々は、政府が競争・市場庁（CMA）に案件を付託し、メジャーの⽀配の経済的影響に関する完全な市場調査を実施するよう勧告する。」とした（第３章参照）。アルゴリズムについては、ストリーミング・サービスの運営の基盤であるとしたうえで、「それらが⾳楽消費にどのような影響を与えるのか、またどの程度の監督（oversight）が存在するのかについては多くの疑問が残る」ために、「政府は、ストリーミングサービスのアルゴ
リズムが⾳楽消費に与える影響について、クリエイターがアルゴリズムによるプロモーションと引き換えにロイヤリティの⽀払いを⾒送っている場合も含めて、調査を依頼すべきである。」と

8

UK Code of Non-broadcast Advertising and Direct & Promotional Marketing：CAP Code https://www.asa.org.uk/codes-and-rulings/advertising-codes/non-broadcast-code.html
9Sec. 10.5「10.5：放送局への⽀払い、またはその他の価値ある対価の提供を伴う商業的な取り決めは、放送のための⾳楽の選択またはローテーションに影響を及ぼしてはならない。」 https://www.ofcom.org.uk/tv-radio-and-on-demand/broadcast-codes/broadcast-code/section-tencommercial-communications-radio8した（第４章参照）。

3. 競争・市場庁（CMA）による調査
競争・市場庁（CMA）は 2022 年 1 ⽉ 27 ⽇、市場実態を調査するための市場研究（market study）
を開始することを通知した。通知によると、「消費者の利益に悪影響を及ぼす、または及ぼす可能性がどの程度あるかを検討し、そのような悪影響を是正、緩和または防⽌するためにどのような措置を講じることができるか、また講じるべきかを評価する」とされた。調査は、(a)ビジネスモデル、(b)市場構造、(c)消費者と⾳楽クリエイターの⾏動、(d)競争の特徴、の 4 つの観点から実施された。2022 年 7 ⽉ 26 ⽇に中間報告書を公表し、「CMA の分析によると、2021 年には全体で 1380 億ストリームの⾳楽配信があり、
1 ヶ⽉あたり 100 万ストリームの⾳楽配信があれば、そのアーティスト 1 ⼈の年間収⼊は約 12,000 ポンドになるという。」という推計結果が掲載された。最終報告書（②による CMA 報告書）は 2022 年 11 ⽉ 29 ⽇に公表され、「市場はバラン
スよく消費者に良い結果をもたらしている」として、さらなる調査である「市場調査付託（market
investigation reference）」までは実施する必要はないという結論づけた。ただし、消費者の利益を損なうような形で市場の様相が変化した場合には、将来的には介⼊する可能性があることも指摘された。例えば以下のようなケースが挙げられた。
Ø

将来の合併や買収が⾳楽会社や⾳楽ストリーミングサービスの交渉⼒に影響を与え、ひいては消費者にとってより悪い結果をもたらす可能性がある場合、CMA はそのような合併活動に特に細⼼の注意を払い、競争の実質的な低下につながるかどうかを調査する可能性がある。

Ø

消費者の視聴⾏動に影響を与えるストリーミングサービスへのアクセス⽅法の変化、
例えば
スマートスピーカーの利⽤が継続的に増加する場合、および、これが独⾃のスマートスピー
カーエコシステムを持たないストリーミングサービスの拡⼤に対する障壁を悪化させる可能性があるかどうか。

Ø

⾳楽の発⾒と消費のために、
プレイリスト、
⾃動再⽣、
レコメンデーションの利⽤が拡⼤し、その運⽤（基礎となるアルゴリズムを含む）が公正（fair）かつ透明（transparent）でない
場合、消費者とアーティストにとって不確実性と懸念の原因となる可能性がある。

Ø

⾳楽ストリーミングサービス間の乗り換えがどの程度難しいか、また、市場が成⻑しなくなったときに、このことがサービス間の競争の強度を制限するかどうか。

Ø

ストリーミングサービス側の技術⾰新のレベルが低下したり、消費者の利益となるような技
術⾰新が⾳楽会社によって禁⽌されたり、⼤幅な価格上昇を含む他の⽅法で消費者が不利益9を被ったりした場合。

4. レコメンデーション・アルゴリズムの影響
2021 年 7 ⽉に議会下院委員会が発表した報告書（①による DCMS 報告書）の勧告 18 に対して、政府はこれに同意し、データ倫理及びイノベーションセンター（Centre for Data Ethics andInnovation：CDEI）にこの分野のさらなる研究の実施を実施するよう要請した。CDEI は 2018 年に設⽴された政府専⾨家機関（government expert body）であり、科学・イノベーション・技術省（Department for Science, Innovation and Technology：DSIT）の⼀部である。CDEI は 2023
年 2 ⽉に報告書「レコメンデーション・アルゴリズムが英国の⾳楽産業に与える影響（The impactof recommendation algorithms on the UKʻs music industry）」を公表した（③による CDEI 報告書）。

4.1 CDEI による調査
CDEI による調査は次のような⽅法論で⾏われた（それぞれが報告書の別冊に詳述されている）。
Ø

学術⽂献レビュー：David Hesmondhalgh 教授率いるリーズ⼤学の研究チームに依頼（2022
年 4 ⽉時点）

Ø

世論調査：Deltapoll 社と提携し、英国の成⼈約 4,000 ⼈の代表サンプルを対象に実施。

Ø

クリエイターへのアンケート調査：結果として 102 ⼈のみであった。さらに、半数以上が
self-release or DIY artist で、7 割以上が男性。9 割近くが⽩⼈系。代表性はない。

Ø

業界関係者に半構造化インタビュー：匿名を条件に、レーベル（メジャー、インディーズ）、出版社、ディストリビューター、DSP（デジタルサービス・プラットフォーム）、 Councilof Music Makers（CMM）を構成する組織の代表者など、⾳楽業界全体の様々なステーク
ホルダーに対して実施。

4.2

アルゴリズムのバイアス

アルゴリズムにより⾃動化されたレコメンデーション・システムには 3 つのアプローチがあるが、⾳楽レコメンデーション・システムでは通常１及び２または 3 が使われているという。
1.

協調フィルタリング（Collaborative filtering）：このアプローチは、（トラックを「いいね！」
するなどの）プラットフォーム機能を通じて、⾳楽トラックに関する他のユーザーの嗜好を10利⽤し、推薦を⾏うもの。
2.

コンテンツベースのアプローチ（Content-based approaches）：⾳楽のコンテンツに関する情報（アーティストや曲名など）や、専⾨家によるフィードバック、オーディオ分析などを利⽤して推薦を⾏うもの。

3.

コンテキストに基づくアプローチ（Contextual approaches）：消費者が使⽤しているデバ
イス、曜⽇、視聴時の天気など、状況（コンテキスト）に基づく要素を利⽤して推薦を⾏う
もの。

アンケートやインタビューからは、
⼈々によって認知されたバイアスとして「公平性（fairness）」
に関する懸念が数多く得られた。代表的なものとしては次のようなものが挙げられる。
ü

メジャーレーベルと DSP（デジタルサービス・プラットフォーム）の関係が強いため、レーベルに所属するクリエイターに（そうでないクリエイターよりも）より⼤きなプロモーシ
ョン機会が提供されている。

ü

DSP は、⽀払わなければならない報酬を減らす⽅法として、⾃分たちが権利を持っている⾳楽のプロモーションを優先している。

ü

⾳楽レコメンデーション・アルゴリズムは、すでに⼈気のあるクリエイターを優遇する傾向がある。

ü

⾳楽レコメンデーション・アルゴリズムは、ある特定の層に不利に働く可能性がある。

ü

⾳楽レコメンデーション・アルゴリズムによって、特定のジャンルの⾳楽が他と⽐べて不利になる。

ü

クリエイターが収益を犠牲にしてアルゴリズムによるプロモーションを拡⼤する機能を導⼊することは、不均等な競争条件を⽣み出す。その結果、多数のクリエイターがそれを選ぶことになると単に DSP を利するだけになる。

それでは、実際に「不公平バイアス（unfair bias）」は存在するのだろうか。2 つのカテゴリーのバイアスが特定されているという。1 つは⼈気バイアスであり、最も⼈気のあるアイテムが好まれるというものである。もう 1 つは⼈⼝統計学的属性によるバイアス（bias according todemographic characteristics）であり、特定の⼈⼝統計学的層のユーザーが特定のタイプの⾳楽を推薦される、または特定の⼈⼝統計学的層のクリエイターが有利または不利になるというもの

11

である。⼈⼝統計的属性の中でもジェンダーに関する研究が最も多い10。ジェンダーも影響はあるが、性別に関係なく、⽩⼈男性アーティストが推薦されることが多いことが分かっている。しかし、⼈種、⺠族、社会階層、性的指向などは研究が不⾜しているという。ただし研究を実施するためにはセンシティブなデータが必要となり、実施へのハードルは⾼い。
しかし、⾳楽ストリーミングサービスが導⼊される前から、ラジオ司会者、⾳楽評論家、テレビ
番組プロデューサーといった、⽂化仲介者（cultural intermediary）は存在しており、⾳楽スト
リーミングサービスのような DSP のレコメンデーション機能も、新しい⽂化仲介者といえる。
以前の⾳楽産業は、ヒットチャートに掲載される⾳楽に重点を置いていた。このシステムによる⼈気の偏りは計り知れず、資⾦やリソースへのアクセスが多いクリエイターは、成功を収める上でかなり有利であったことは確かである。DSP 関係者によると、「ユーザーのリスニングの約30％が「ガイド」されているのに対し、約 70％はユーザー主導でリスニングが続けられている」という。⼀般⼈へのアンケート回答では、新しい⾳楽のレコメンドを受ける可能性が最も⾼いのはラジオ（39％）、友⼈や家族（31％）、ソーシャルメディア（25％）であり、⾳楽ストリーミ
ングサービスを含む DSP から新しい⾳楽のレコメンドを受けると回答したのはわずか 22％であった11。逆に、⾳楽ストリーミングサービスは、それ以前に⽐べると、むしろ誰にでも⾃分の創作した⾳楽を聴いてもらう機会を開き、⾳楽産業を「⺠主化」したという指摘もある。Spotify の創業者であり CEO である Daniel Ek ⽒はそう主張している。

10

英国では⾳楽産業に関する多様性について、UK Music が 2 年ごとに調査を実施し、多様性報告書（Diversity Report）を公表している。2022 年版はジェンダー、⺠族、障害に加えて、更年期／閉経や、⼦どもや家族のケアを⾏っていることも調査項⽬に含まれた。
https://www.ukmusic.org/equality-diversity/uk-music-diversity-report-2022/＜Gender＞2022 年に⾳楽業界で働いている⼈の 52.9％が⼥性であり、2020 年の 49.6％から上昇。中級職は 2020 年の 51.2%から 2022 年には 53.3%に、上級職は 2020 年の 40.4%から 2022 年には 45.1%に増加。ただし、多くの若い⼥性が早い段階で業界に参⼊しているが、40 代半ばで業界を去り始めている。
＜Ethnicity＞⺠族的に多様なコミュニティ出⾝の従業員の総数は減少。⾳楽業界で働いている⼈の 5 分の 1 強（21.04％）が、⿊⼈、ア
ジア系、または多様な⺠族的背景を持つと回答。これは 2 年前の 22.3％から減少。上級レベルでは、2020 年の 19.9%から 2022 年には18.3%に減少。
＜Disability＞業界全体の 14.9%が障がいがあると回答し、2020 年の 12.2%から増加。上級レベルで働く⼈の 5％が⽬に⾒える障害を申告。
＜Menopause＞（今回初めて調査）回答者の 10 ⼈に 1 ⼈以上（11.2%）が、更年期／閉経を経験したことがあると答えた。ほぼ半数（47.5％）が、その症状によって仕事に影響を受けたことがあるが、そのうちの 4 分の 3（76.6％）は仕事を休んでいない。
＜Parents and Carers＞親や介護者が⾳楽業界に占める割合が低いことが明らかになった（英国の労働⼈⼝の 44％に対し 29.7％）
11David Hesmondhalgh, Raquel Campos Valverde, D. Bondy Valdovinos Kaye, Zhongwei Li, The Impact of Algorithmically Driven Recommendation
Systems on Music Consumption and Production: A Literature Review, 2022. Published 9 February 2023.
https://www.gov.uk/government/publications/research-into-the-impact-of-streaming-services-algorithms-on-music-consumption/the-impact-ofalgorithmically-driven-recommendation-systems-on-music-consumption-and-production-a-literature-review

124.3 アルゴリズムの透明性
レコメンデーションの質は⾳楽ストリーミングサービスのプラットフォームを他社と差別化する
重要な鍵の⼀つであるため、そのための具体的な技術・学習データ・重みづけ⽅法などは通常、企業秘密として保護されている。また、プラットフォーム側としては、アルゴリズムの具体的な仕組みが公開されると、クリエイター側が推薦されやすいように「最適化」してくる（アルゴリ
ズムが「ハックされる」）ことも懸念している。さらには、たとえプラットフォーム側が完全に透明にしようとしても、機械学習の仕組みは開発者にとっても「ブラックボックス」として理解できない部分が残るため根本的に不可能である。しかし、アルゴリズムを説明可能、または解釈可能にするための技術についての研究も進められていることも確かである12。
クリエイター側が実際に、レコメンデーションに適応するために⾏動変容を起こしているかどうかの証拠ははっきりせず、まだ推測の域を出ていない（例えば、最初の 30 秒で注⽬を集めようとする、⻑尺の曲を避けて細かいパートに分ける、など）。⾳楽アーティストとレコード会社が⾃分たちの⾳楽を「アルゴリズム的に魅⼒的」で「Spotify フレンドリー」にしようと競い合っている、という⾔い⽅をされることもある13。また、⾳楽プラットフォームサービスの利⽤者⾃⾝も、⾃分の聴いているプレイリストがアルゴリズムによるものかキュレーターによるものか理
解していない。

5. Spotify 社の取り組み
5.1 Spotify のアルゴリズムの仕組み
Spotify が利⽤している AI システムの正式名称は、Bandits for Recommendations by Treatments（BaRT）と呼ばれている。2021 年 2 ⽉時点で Spotify には毎⽇少なくとも 6 万曲がアップロー
ドされているという。確かに「⺠主化」されているように⾒えるが、無名のアーティストにとっては潜在的リスナーにどうリーチするかが⼤きな課題となる。
リスナー個⼈ごとに毎週に更新されるプレイリストの 1 つである“Discover Weekly”は、協調フィルタリングと⾃然⾔語処理アルゴリズム、そして⽣のオーディオ分析の組み合わせによって⽣

12

最近では、学術的には、 Deezer Research（https://research.deezer.com/）や Spotify（https://research.atspotify.com/）は⾃社が使⽤している

テクノロジーについて発表している。
13

Thomas Hodgson. Spotify and the democratisation of music. Popular Music, 40(1), 1-17. 2022. doi:10.1017/S0261143021000064

13

成される。⾃然⾔語処理アルゴリズムは、アーティストのジャンル、曲のテンポ、歌詞など、各トラックに関連するメタデータを分析し、ユーザーの視聴習慣にマッチするパターンを⾒つける。
⽣のオーディオモデルには畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で分析され、新しい曲を取り⼊れることも⽬的としている。Discover Weekly のプレイリストを時間の経過とともに改善するためには機械学習が使⽤されている。ユーザーがどの曲をスキップし、どの曲を保存し、どの曲を何度もリピートするかを追跡し、それらに基づきアルゴリズムを微調整し、将来のレコメン
デーションの精度を向上させるために使⽤されているという。
Spotify 社は 2021 年 4 ⽉、アーティスト向けにロイヤリティ（Royality）について説明するサイト「Loud & Clear」をオープンした。サブスクリプションは定額制のプレミアムプランと広告付
きの無料プランからなり、前者からの収⼊と後者からの広告収⼊からなる総収⼊の約 7 割を、⽉ごとのストリーム数（再⽣回数）に応じて配分している14。Spotify 社はまずレコードレーベル等の権利保有者に⽀払い、権利保有者から各アーティストに⽀払われる。アーティストは、Spotify
への配信を含む契約を、権利保有者と結んでいることになる。そのため 1 ストリームあたりの収⼊はあらかじめ決まっておらず、再⽣割合や契約形態によって異なってくる。
Spotify のユーザーガイドラインでは禁⽌事項の 1 つに「８．(i) ボット、スクリプト、またはその他の⾃動化プロセスを使⽤して、(ii) 何らかの形式の (⾦銭もしくはその他の形における) 報
酬を提供または受諾する、または (iii) その他の⼿段によって、⼈為的に再⽣回数もしくはフォロー数を増やす、⼈為的に本コンテンツのプロモーションを⾏う、またはその他の操作を⾏うこと。」が挙げられている15。さらに、アーティスト向けのウェブサイトにも重ねて「⾦銭と引き換えに再⽣数を獲得できると宣伝するサードパーティのプロモーションサービスは、Spotify の利⽤規約に違反しています。こうしたサービスを利⽤すると、あなたの⾳楽が Spotify から削除される可能性があります。また、⾦銭と引き換えに Spotify のプレイリストへの掲載を保証すると謳うサービスは、Spotify の利⽤規約に違反しているため利⽤しないでください。」と強調している。しかし、アーティストが料⾦を払って特定の曲をプレイリストに追加してくれる第三者のサービスは確かに存在しており、あくまでもアーティスト（新曲）をキュレーターに紹介するだけで、プレイリストに加えることまでは保証しない、という点で、ユーザーガイドラインに違反していないという理屈のようである。
しかし、
Spotify ⾃⾝が 2020 年に導⼊した Discover Mode
は、初期費⽤は不要であるものの、「アーティストが Discovery Mode に指定した楽曲が、プラ

14

CD のような物理的な⼿段だと、購⼊した⼈が 1 度も再⽣しなくても、毎⽇毎⽇繰り返し聞いても、アーティストに⼊ってくるロイヤ

リティは同じであることと⽐較してみると、両者の違いが分かりやすい。
15

Spotify ユーザーガイドライン

https://www.spotify.com/jp/legal/user-guidelines/

14

ットフォームで Discovery Mode の適⽤されたエリアから再⽣されると、⼿数料が発⽣」し、「⼿数料は、それら⼀部のストリーミングで発⽣した収益の⼀定の割合として計算されます。このマーケティングコストは、Spotify の今後の利⽤明細で差し引かれるため、現⾦で前払いするための予算は必要ありません。」というものである16。この仕組みは、まさに Spotify が禁⽌している“Payola”ではないかという批判もなされている17。

5.2 アルゴリズムの影響に関する社内での取り組み
Spotify 社内の有志が 2018 年、社内に⾃主的に“Ethics Guild”というグループを⽴ち上げた（リーダーは Lu Han ⽒）18。翌年、倫理的デザイン（Ethical design）の観点から技術倫理のケース集を内部向けの”Glossary of Harms”としてまとめた。挙げられた様々な害（Harms）は、物理的な害（Physical harm）、感情的な害（Emotional harm）、社会的な害（Societal harm）に分けられた19。
Ø

物理的な害：不注意による事故、死亡、労働者の搾取、個⼈データの漏洩、経済的負担、不活発、⾁離れや他の負傷、基本的な⾃⼰管理の怠慢、睡眠不⾜、暴⼒Ø

感情的な害：依存状態、不安、信頼やプライバシーの裏切り、うつ、疎外、⼈間関係への悪影響、マイナスの⾃⼰像、⼦どもへの⼼理的害、暴⾔Ø

社会的な害：特定の集団の排除、環境への害、過⼤/過少な代表性、政治的⼆極化、ステレ
オタイプの強化、不平等な機会、不平等なサービス品質2020 年には、理論と実践のギャップを埋めるための評価⼿法として、倫理アセスメント（Ethics
Assessment）シートを、物理的な害、感情的な害、社会的な害に分けて、Google Docs テンプ
レートとして公開した20。作成するにあたっては、包摂的で共感的であること、使いやすいこと、
体系的であること、現実に根差していることの 4 点が重視されたという。シートの縦軸は上記の害の種類が並び、横軸は、害の種類、「あなたの製品がどのようにしてこれを促進したり発⽣さ

16

Spotify for Artists, DISCOVERY MODE 次のファンとの出会い https://artists.spotify.com/ja/discovery-mode

17

The Artist Rights Alliance. Op-Ed: Spotify’s New ‘Discovery Mode’ Is Just Payola. Rolling Stone, May 18, 2021.

https://www.rollingstone.com/pro/music-biz-commentary/spotify-payola-artist-rights-alliance-1170544/
18

Lu Han, Navigating complex ethical trade-offs in tech. https://www.madebyluhan.com/case-studies/ethics

19

Spotify Design, Designing for Tomorrow: A Discussion on Ethical Design, January 2019. https://spotify.design/article/designing-for-tomorrow-a-

discussion-on-ethical-design
20

Spotify Design, Ethics Assessment. https://docs.google.com/document/d/1sOWZhs8zZCRoERPjFBmwYqo9K55FsZG557lOAFCqjLY/

15

せたりするかを例⽰」、それが発⽣する可能性（1-5 段階）、懸念レベル（1-5 段階）からなる。
そしてこうしたツールを⽤いた 2 時間の倫理ワークショップ（Ethics Workshop）
が開催された。
ワークショップは、⼼理的安全性と共通⾔語を持つ、アセスメントと優先順位付けを⾏う、最も顕著な危害に対する解決策を検討する、という三部構成のからなる。
2021 年には、Spotify アルゴリズム・ポリシー（Algorithmic Policy）、ガイドライン（Guidelines）、
及びベストプラクティス（Best Practices）が策定され、パーソナライゼーション、データ利⽤、
コンテンツ・レコメンデーションなどに対する安全なアプローチを導く共通指針として社内各チームに提供された21。このようなアルゴリズムによる影響を改善するための投資は、製品チームとの直接的な作業、研究とケーススタディ、
Spotify の安全諮問委員会（Safety Advisory Council）
を含む社外のコミュニティや研究者との協働や関わりという 3 つの部分から構成されているとされている。2022 年には「アルゴリズム影響評価（Algorithmic Impact Assessment：AIA) ）の実践プロセスからの 5 つの教訓がまとめられた22。
1.

原則を実践に移すには、継続的な投資が必要。

2.

アルゴリズムの責任は、ひとつのチームだけの仕事ではない。

3.

唯⼀無⼆の「Spotify アルゴリズム」は存在しない。

4.

事後評価（evaluation）には内部と外部の視点が必要。

5.

問題解決には部⾨や組織構造を超えた翻訳（translation）が必要。

AIA ⾃体の具体的な内容は未公表であるが、⾳楽と Podcast に関しては AIA プロセスを確⽴したことと、パーソナライゼーションとレコメンデーションに関わる社内 100 以上のシステムをすでに評価したことが書かれている。

6. おわりに
本稿では、⾳楽産業の伝統があり、ストリーミングサービスの普及が早かった英国を例に、スト21

Spotify Equity & Impact Report 2022. https://www.lifeatspotify.com/reports/Spotify-Equity-Impact-Report-2022.pdf ただしポリシー等の内容についてはウェブサイト上には掲載されていない。
22

Henriette Cramer and Amar Ashar. Lessons Learned from Algorithmic Impact Assessments in Practice. September 29, 2022.

https://engineering.atspotify.com/2022/09/lessons-learned-from-algorithmic-impact-assessments-in-practice/16

リーミングサービスという新規技術（エマージングテクノロジー）
が社会に与えた影響について、英国政府による⼀連の調査研究と最⼤⼿の Spotify 社の⾃主的取組についてまとめたものである。
ストリーミングサービスは、⾳楽の⺠主化をもたらした側⾯がある反⾯、競争状態によっては、不透明でバイアスのあるサービスになりかねないことから、⼀定の規律が必要であることが分かる。今後の市場と規制の展開をモニターしておく必要があるだろう。

17

ELSI NOTE No. 34

令和 5 年 11 ⽉ 10 ⽇

⾳楽ストリーミングサービスのアルゴリズムと ELSI（倫理的・法的・社会的課題）
岸本 充⽣

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター

チェンルー トレイシー スイ

京都⼤学 法学研究科 (2023 年 11 ⽉現在)

センター⻑ (2023 年 11 ⽉現在)

Algorithms for Music Streaming Services and ELSI (Ethical, Legal, and Social Issues)Atsuo KISHIMOTO

Osaka University, Director of the Research Center on Ethical, Legal and Social Issues

Chenlu (Tracey) Cui

Kyoto University, School of Law

18〒565-0871 ⼤阪府吹⽥市⼭⽥丘 2-8
⼤阪⼤学吹⽥キャンパステクノアライアンス C 棟 6 階
TEL 06-6105-6084
https://elsi.osaka-u.ac.jp19