情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

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予測変換を用いた初心者向け作曲支援システムの改善と評価
山下峻†1

坂本大介†1 小野哲雄†1

概要：アマチュア作曲の普及を背景として作曲に興味を持つ人が増えている．しかし，音楽知識に乏しい初心者にとって作曲は容易ではないため，初心者を対象とした様々な作曲支援システムが研究されてきた．我々は，入力メロデ
ィの先に続く候補メロディを提示することで，ユーザの作曲を支援するシステムを開発してきた．本研究では，システムの実用性向上を目的として，候補メロディの提示アルゴリズムの改善に取り組んだ．評価実験として，改善前後のシステムで生成したメロディの比較実験を行ったところ，改善後のメロディに対して評価得点が向上し，アルゴリズム改善の有効性を確認することが出来た．

Improvement and Evaluation of Composition Support System
Using Prediction Conversion
SHUN YAMASHITA†1 DAISUKE SAKAMOTO†1TETSUO ONO†1

Abstract: With the popularization of amateur composition, the number of people who are interested in music composition isincreasing. However, music composition is not easy for beginners who are poor in music knowledge, so various composition
support systems for beginners have been studied. We have developed a system that supports user’s composition by proposing
candidate melodies that follows from the input melody. In this research, we worked on improving the proposal algorithm ofcandidate melodies with the aim to improve practicality of our system. As an evaluation, we conducted experiment to compare
melodies generated in the system before and after improvement. As a result, the evaluation score was improved for melodies
generated by the system after improvement, and the effectiveness of the algorithm improvement could be confirmed.

1. はじめに
近年，DTM（Desk Top Music）による音楽制作や動画投稿サイト等での自作楽曲の公開といった活動が身近なものとなり，作曲に興味を持つ人が増えている．しかし，音楽知識に乏しい初心者にとって作曲は決して容易ではない．
このような背景から，作曲未経験者や初心者を対象とした様々な作曲支援システムが研究されてきた．代表的な例としては，歌詞のみを入力として与えることで未経験者でも作曲を楽しめる Orpheus[1]がある．また，ユーザが積極的に作曲過程に介入可能なインタラクティブな作曲支援シス

図1

テムも研究されている．例としては，入力歌詞から生成さ先に続く多様な候補メロディを提示する

予測変換を用いた作曲支援システム

れたメロディをユーザが編集出来る OrpheusBB[2]がある．
このシステムは，一部の音高やコード（和音）がユーザに予測変換のアイデアを用いた作曲支援システム[4]を提案

よって編集されると，音楽的に不自然にならないよう残りした（図 1）．提案システムは，ユーザのメロディ展開発想の箇所を自動変更する機能を持ち，初心者でもメロディのを支援するために，入力されたメロディの先へ続く候補メ編集を楽しむことが出来る．スマートフォンやタブレット

ロディを複数提示するものである．提案システムを実装し，向けの作曲支援アプリケーションもあり，例としては，2

被験者による試用実験でシステム評価も行ったところ，高小 節 の メ ロ デ ィ を 入力 す るだ け で 楽 曲 を 自 動 生成 す る

評価を得られた一方で改善の余地もあることがわかった．

Chordana Composer[3]がある．

本研究では，先の評価実験から得られた結果を基に，提我々は，メロディの一部は作れたがその先に続くメロデ案システムの改善に取り組んだ．候補メロディの提示アルィが浮かばないという初心者によくみられる問題に着目し，ゴリズムを改善することでより良い候補メロディを提示可能にし，システムの実用性向上を試みる．また，改善の有†1 北海道大学 大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University© 2018 Information Processing Society of Japan

効性を検証するために，改善前後のシステムによって生成されたメロディを聴き比べてもらう評価実験も行った．本380

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論文では評価実験の結果についても報告する．

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よる音高の遷移確率と出現確率も考慮するために，経路探索による旋律生成手法[6]を用いる．辞書の各エントリに登

2. システムの概要

録された相対メロディの音高変化とリズムを参考にし，確

本節では提案システムの概要を述べる．
2.1 予測変換のアイデア

率パラメータも考慮して候補メロディ群を生成する．
2.3.3 候補メロディ群の順位付け

ユーザのメロディ展開発想を支援するためには，入力メ生成した候補メロディ群に対して，文脈による順位付け

ロディの先に続く多様な候補メロディを提示する必要があを行う．辞書の各エントリについて，登録されたメロディる．多様な候補の提示を実現するために，我々は文章入力と入力メロディとの一致度をマッチングスコアとして計算の予測変換に着目した．予測変換とは，現在入力中の文字する．マッチングスコアは，そのエントリに対応する候補から始まる単語を複数提示する機能であり，代表的な予測メロディと入力メロディとの文脈の一致度を意味するため，変換システムとしては POBox（Pen-Operation Based On

マッチングスコアの大きい順に候補メロディ群をソートす

eXample）[5]がある．POBox は単語辞書と例文辞書の 2 種ることで妥当性の高い候補から順にユーザへ提示すること類の辞書を用いて変換候補を検索し，妥当性の高い候補かが出来る．マッチングスコアの計算は，DP マッチングをら順にユーザへ提示するシステムである．候補を検索する

用いてメロディ同士の音高とリズムの類似度を計算し，そ際，入力中の文字と辞書の登録内容が完全に一致していなれらの和をとることで実現する．

くても，マッチングによって類似度を計算することで曖昧

2.4 システム実装

な入力にも対応している．

提案システムを GUI アプリケーションとして実装した．

我々は，上記の POBox のアイデアを作曲に適用し，多様実装には Java を用いた．システムはピアノロールによってな候補メロディをユーザが取捨選択して作曲を進められる音符を入出力する．メロディは赤色の MIDI ノートとしてシステムを提案した．

表示され，ユーザはノートを編集（追加，削除，伸縮，移2.2 辞書を用いた候補提示動）することが出来る．作曲で使用可能な音域は G3～B5

提案システムでは，既存楽曲のメロディを登録した辞書（MIDI ノート番号 55～83）とし，さらに C メジャースケを用いる．メロディを登録する際は，各音符から相対音高ールの音のみを使用可能としている．また，2 拍単位でコ（直前音符に対する音高変化量），発音時刻 ，音価 を抽ードの指定が可能であり，コードを指定すると伴奏が出力出し，の 3 つ組の集合から構成される相対メロディされる．

として登録しておく．辞書は POBox を参考にし，単語ピアノロールの上部には小節毎にラジオボタンが配置し辞書と例文辞書の 2 種類を用意する．単語辞書にはエントてあり，選択するとその小節が候補メロディ提示の対象小リとして 1 小節のメロディを登録し，例文辞書にはエント節となる．予測ボタンをクリックすると候補メロディ群のリとして 1 小節のメロディのペアを登録する．候補メロデ生成が実行され，順位付けされた状態で画面右側のリスト

ィを提示する際に，その時の状況に応じて単語辞書と例文に一覧表示される．各候補メロディを選択すると対象小節辞書のどちらを使うのかを決定する．提案システムは辞書に MIDI ノートが出力されるため，ユーザは候補メロディに登録された 1 小節分の相対メロディを参考にして候補メロディを生成するため，候補メロディの提示は 1 小節単位で行われる．
2.3 候補メロディ提示の流れを試聴して試行錯誤しながら作曲を進めることが出来る．

3. システムの改善
先の被験者による試用実験では，作曲したメロディおよ

候補メロディの提示を行う際，ユーザは入力としてコーびシステムのユーザビリティについてほとんどの被験者がド進行と提示対象小節の番号を与える．以下，候補メロデ

高評価を与えていた．その一方で，成果物のメロディに対ィ群の提示までの流れを説明する．

して低評価を与えた被験者もおり，「良いと思える候補が少2.3.1 辞書の選択なかった」「音高の跳躍が大きすぎる候補があった」といっ最初に，提案システムは提示に使用する辞書の選択を行た意見を述べていた．低評価の原因としては単純に個人のう．入力された対象小節番号を とした場合，システムは好みに合う候補メロディが少なかったことも考えられるが，小節目の相対メロディ
ィと， 小節目の相対メロデ

上記の意見については，例えば非和声音の頻出による不協が存在しない場合は単語辞書を使和感や，大きすぎる音高変化によって引き起こされるメロが存在する場合は，1 小節前の文脈を考慮すディの自然さの欠如が原因になっているとも考えられる．

を抽出する．

用する．

るために例文辞書を使用する．

このような問題については，候補メロディの提示アルゴリ

2.3.2 候補メロディ群の生成ズムを工夫することで改善を期待出来ると考えられる．

選択した辞書を基に，辞書の全エントリに対応する候補以上の結果と考察を踏まえ，本研究では候補メロディのメロディを生成する．その際，音域や跳躍度数，コードに生成・順位付けのアルゴリズムを改善し，より良い（違和© 2018 Information Processing Society of Japan381

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感が少なく，一般に好まれやすい）候補メロディを提示す感じやすいと考えられる．

ることを試みる．以下，改善内容について述べる．

この問題の対策として，以下に示す非和声音制約を新た3.1 生成アルゴリズムの改善に導入し，本節では候補メロディ群の生成に関わる改善内容について述べる．本節で述べる改善は，経路探索による候補メロおよびを計算する．ここでは，音価が大きい音符は 4 分音符よりも長い音符とした．


ディ生成に影響を与えるものである．

倚音の制約が倚音の時(5)

音符数が 個の候補メロディを生成する際，各音符，各音高，について，以下の式に従って再帰計算を行う．

は 番目の音高が の時のでのメロディ最大確率を示し，移確率，音価が大きい音符の制約
が非和声音で(1)ここで，番目の音符まは音高 から音高 への遷は音高 の出現確率を示す．

は，音域に対す分音符より長い時(6)上記の制約により，不協和感が大きくなりやすい状況で非和声音が出現することを防ぐ．
3.1.3 音域バランス制約の導入
ポピュラー音楽における一かたまりのメロディ（例：Aる遷移確率

および跳躍度数に対する遷移確率

メロ，B メロ，サビ等）について考えると，その音域は 1と，係数により計算される． は，音域に対する出現確オクターブ程度であることが多い．例えば 4 小節や 8 小節

およびコードに対する出現確率率数，，と，3 つの係により計算される．のメロディの中で 1 オクターブを超える音高変化があった
場合，激しい音高変化に対してリスナーは不自然さを感じ(2)やすいと考えられる．このような問題を解決するには，メ(3)ロディ全体の音域を常に意識し，その音域から大きく外れ(1)式による再帰計算終了後にバックトラックを行うことで，最大確率を与えるメロディが得られるため，これを候ないように続きのメロディを設計する必要がある．
そこで，正規分布による音域バランス制約を新たに導入し，上記の問題の解決を試みる．

補メロディとする．
3.1.1 音高遷移制約の緩和(7)

提案システムでは，確率最大の経路を探索する際に経路制約[7]を適用し，参考にする相対メロディの音高変化をなぞるように候補メロディを生成する．

番目と 番目の音

ここで， と はそれぞれ，入力メロディの音高の平均と標符について考える時，相対音高 の変化量に応じて以下の準偏差を示す． については，各音符の音高経路制約を適用し，用いた重み付き平均として計算する．入力メロディが 個を計算する．

の場合，制約(1)：以外の経路を抑制

の場合，制約(2)：以外の経路を禁止

の場合，制約(3)：以外の経路を禁止と音価 をの音符から構成される時， と は以下の式で計算される．
(8)適用された制約に反しない時(4)(9)とし(7)式の確率密度関数は，入力メロディの音域から外れるていたが，その状態で制約(1)が適用された場合，同じ音高音高ほど出力値が小さくなる．この出力値を係数とするこが続けて出力されることになる．これにより非和声音が連とで，音域から大きく外れる音符が候補メロディに出現す続して現れる候補メロディが生成されることがあり，結果ることを防ぐ．ただしこの方法では，入力メロディの音高として不協和感の原因になりうるという問題がある．よっ

変化が小さい場合に，候補メロディもまた音高変化が小さて，制約(1)に反する場合はとするよう変更し，音いものが出現しやすくなり，結果として変化に乏しい単調高の上昇・下降の禁止度合いを緩和した．これにより，相なメロディが生成されやすくなる．その対策として，標準対メロディをなぞりつつも，必要な場合は従わないことで，偏差が小さい場合（不協和感の大きい候補メロディが生成されることを防ぐ．

バランス制約の影響が出ないようにした．

3.1.2 非和声音制約の導入

3.1.4 音高出現確率の見直し

制約が適用され，反する時制約が適用され，反する時従来は制約(1)に反する場合も(2)(3)と同様に非和声音は経過音や刺繍音[8]として出現した場合は不2 種の音高出現確率）はととすることで音域の見直しを行った．

協和感が小さいが，倚音（コードの冒頭部分に出現する非については，従来は著者が独自に確率値を設定し和声音）や音価が大きい音符で出現した場合は不協和感をていたが，正規分布により確率値を得るよう変更した．有© 2018 Information Processing Society of Japan382

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表1

効な音高（G3～B5）の平均と標準偏差を求め，それによっ導入するメロディ構造

1 小節目

2 小節目

3 小節目

4 小節目

構造 1

ABA’

B’

構造 2AA’

BB’

低めに設定していた．これに加え，対象コードについてア構造 3

AA’

BC

ボイドノートが考えられる場合は，その音の出現確率を最構造 4A

BCC’て定まる正規分布から各音高の出現確率を得る．
については，従来は和声音の出現確率を高めに，非和声音（7th ノートやテンションノート）の出現確率をも低くするよう変更した．
3.2 順位付けアルゴリズムの改善

離

本節では候補メロディ群の順位付けに関わる改善内容にと累積距離を計算する．そして，リズム類似度を得て，これをよりとする．

ついて述べる．本節で述べる改善は，候補メロディ群を順(11)位付けする際のスコア計算に影響を与えるものである．
個の候補メロディから成る候補メロディ群がある時，についてマッチングスコアを計算する．

は

(12)

文脈を考慮して計算され，値が大きいほど候補メロディとして妥当であることを意味する．

を計算する際，従来は3.2.2 音域バランススコアの導入

音高の類似度とリズムの類似度の和のみを用いていた

候補メロディ群の順位付けにおいても，3.1.3 節で述べたが，これに加えてメロディ構造スコア

および音域バラン

音域バランス制約を導入する．各候補メロディについて音ススコアを新たに導入した．
(10)

以下，新たに導入したおよびについて説明する．

3.2.1 メロディ構造スコアの導入

域バランススコアを計算し，マッチングスコアに加算する．これにより，入力メロディの音域から外れすぎない候補メロディを上位に提示し，メロディ全体の音域のバランスを保つことを試みる．

は以下に示す式で計算する．

ポピュラー音楽のメロディには，類似したリズムのフレーズを小節単位で繰り返す構造が見られることが多い．例(13)

えば，スピッツの楽曲『チェリー』のサビ部分 1 小節目か

ここで と はそれぞれ(8)式と(9)式により計算する． はら 4 小節目を見ると，1 小節目と 3 小節目，および 2 小節番目の候補メロディの音高の平均を示し，各音符の音高目と 4 小節目は完全に同一もしくは類似したフレーズからと音価 を用いた重み付き平均として計算する．候補展開されている．このような繰り返し構造を持つメロディ

メロディが 個の音符から構成される時，は，リスナーにとっても覚えやすく好まれやすい傾向があ計算される．

は以下の式でると考えられる．
(14)

上記のような構造を持つ候補メロディを提示するために，メロディへの構造付けを新たに導入する．作曲するメロデ
ィの長さを 4 小節に限定した上で，4 種のメロディ構造を定義する（表 1）．ここで，ダッシュなしのラベルの小節を4. 評価実験
3 章で述べたアルゴリズム改善の有効性を検証するため，参考小節，ダッシュ付きのラベルの小節を繰り返し小節と被験者実験を行った．

呼ぶ．繰り返し小節のメロディは，参考小節のメロディと4.1 実験内容リズムが類似するものを提示する．例えば構造 1 を適用し改善前と改善後のそれぞれのシステムで生成したメロデ

た場合は，3 小節目は 1 小節目と，4 小節目は 2 小節目とリ

ィを被験者に聴き比べてもらう実験を行った．聴き比べのズムが類似するメロディを提示する．どのメロディ構造を設問は合計 8 問用意した．各設問で 2 つのメロディ（A と適用するかは，ユーザが指定するものとする．

B）を提示し，被験者は気が済むまで A と B を試聴した後繰り返し小節のメロディを提示する際に，各候補メロディについてメロディ構造スコアを計算し，マッチングスにアンケートに回答する（表 2）．
4.2 実験設定は参考小節のメロディと候補メロディ

実験に用いる全てのメロディについて，長さは 4 小節，とのリズム類似度として計算する．これにより，指定したBPM は 120 とした．コード進行は設問毎に異なるものを著構造を持つ候補メロディを上位に提示することを試みる．

者が設定した．1 小節目のメロディは著者が入力して与え，リズム類似度は DP マッチングを用いて計算する．音符数

2～4 小節目のメロディはシステムが出力する候補メロデの繰り返し小節のメロディコアに加算する．の音符インデックスを ，音ィを用いた．候補メロディは編集を加えず，そのままの形の音符インデックスを とし，各で用いた．また，メロディはピアノ，ベース，ドラムスに音符の発音時刻 と音価 について，以下の式に従い局所距よる簡易な伴奏と共に演奏される．実験では既存楽曲 8 曲

符数 の候補メロディ© 2018 Information Processing Society of Japan383情報処理学会 インタラクション 2018
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表2

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アンケート項目内容
Q1

評価

メロディ A に点数を付けるなら何点か？

Q2

7 点満点

メロディ B に点数を付けるなら何点か？

Q3

メロディ A と B とではどちらがより良いと思うか？

Q4

メロディ A と B とではどちらがより自然に

7 段階
1：A が良い（自然）
7：B が良い（自然）図2

各被験者の改善前・改善後の平均点聴こえたと思うか？
メロディに対して高評価を与えた者と見なし，その人数を表3

評価実験で用いた既存楽曲

アーティスト名

曲名

楽曲 1

スピッツ

ヒバリのこころ

楽曲 2

スピッツ

空も飛べるはず

楽曲 3

スピッツ

春の歌

楽曲 4

スピッツ

魔法のコトバ

楽曲 5

BUMP OF CHICKEN

天体観測

楽曲 6

KANA-BOON

シルエット

楽曲 7

supercell

君の知らない物語

楽曲 8

supercell feat.初音ミク

メルトのサビ区間 8 小節分を用いて作成した辞書を用いた（表 3）．
各設問に対して改善前と改善後のメロディのペアを用意する際，コード進行，1 小節目のメロディ，そして 2～4 小節目の各小節で選択する候補メロディの順位をシステム間で統一した．A と B のどちらに改善前と改善後のメロディを割り当てるかは，ランダムに決定した．
4.3 実験結果
20 代～30 代の男女 20 名（男性 15 名，女性 5 名）から回答を得られた．
4.3.1 Q1 と Q2 による評価
Q1 と Q2 の回答から，改善前・改善後のメロディに対する評価の平均点を被験者毎に求めた（図 2）．被験者毎の平均点に対してウィルコクソンの符号順位和検定を行ったと
こ ろ ， 両 側 検 定 と 片側 検 定の 両 方 で 有 意 差 が 見ら れ た（）．被験者毎の平均点の平均は，改善前が約 4.238，改善後が約 4.806 となった．この結果から，改善前と比べて改善後の方が高評価であることが示された．図 2 の結果を見ると，全ての被験者について平均点が改善前≦改善後となっていることがわかる．
4.3.2 Q3 と Q4 による評価
Q3 と Q4 で得られた回答を，改善後のメロディに対する点数（7 点満点）に変換した．変換点の平均を被験者毎に求め，平均点＞中間点（4 点）となった被験者を改善後の© 2018 Information Processing Society of Japan

Q3 と Q4 について数えた．結果は，Q3 は 17 人（被験者全体の 85%），Q4 は 19 人（被験者全体の 95%）となった．
被験者毎の平均点の平均は，Q3 が約 4.494，Q4 が約 4.788となった．この結果からも，改善前と比べて改善後の方が高評価であることがわかる．
4.4 考察4.3 節で述べた結果から，全体として改善前よりも改善後のメロディの方が高評価であり，より多くの人に好まれやすいメロディを生成出来ていると考えられる．
実験で用いたメロディを確認したところ，改善前のメロディの多くには以下の特徴が見受けられた．
(1)

連続した非和声音の出現

(2)

倚音の出現

(3)

音価の大きな非和声音の出現(4)

広域な音域（1 オクターブ前後）(5)

非和声音同士の跳躍

これらの特徴が不協和感や不自然さの要因となり，改善前のメロディに高評価を与える被験者が少なかったと考えられる．一方，改善後のメロディについては上記の特徴が見受けられたものは少なく，多くが和声音を多用したメロデ
ィとなっていた．改善後のメロディにも非和声音は出現していたが，ほとんどは経過音や刺繍音として出現していたため，不協和感や不自然さを感じない範囲で非和声音を使用し，和声音のみの単調なメロディになることも防ぐことが出来ていたと考えられる．結果として，改善後のメロデ
ィに対して良さや自然さを感じ，高評価を与える被験者が多かったと考えられる．
改善後のメロディに特徴(1)～(3)が表れなかったのは，3.1.1 節と 3.1.2 節で述べた，非和声音の対策を目的とした改善が機能しているためだと考えられる．音域については，特徴(4)にも示したように改善前のメロディには音域が 1 オクターブ以上のものもあったのに対し，改善後のメロディは全て音域が 1 オクターブ以内に収まっていた．これは，
3.1.3 節と 3.2.2 節で述べた，音域のバランスを保つことを目的とした改善が機能しているためだと考えられる．

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実験では 4 個の改善後のメロディに対し，3.2.1 節で述べた構造付けを適用した．構造 1～構造 4 の 4 種を 1 つずつ適用したが，はっきりと繰り返しを認識出来るような構造はメロディに現れなかった．原因としては，メロディ構造
図3

スコアが順位付けに与える影響が小さい等といったことが考えられる．解決策としては，～改善後が高評価だったケース

改善前（上）と改善後（下）のそれぞれに対して重みを設定し，スコア毎に重視する度合いを調整するといったことが考えられる．
4.4.1 改善後が高評価だったケース
多くの被験者が改善後を高評価した設問について考察する．改善前，改善後のメロディを図 3 に示す．この設問の図4

改善前と改善後の平均点はそれぞれ 3.7 と 5.6，Q3 と Q4の平均点はともに 5.75 となった．

改善前が高評価だったケース

改善前（上）と改善後（下）改善前のメロディには非和声音が頻出している．より詳
しく見ると，3 小節目では B 音が比較的長い音で出現し，4後のシステムを用いて作曲をしてもらい，評価に差が見ら

小節目では D 音が連続して出現している．このような非和れるか確認する必要がある．尚，実際にシステムを使用し声音に不協和感を感じ，改善前に高評価を与えた被験者がてもらう被験者実験は既に一度実施しているが，その際の少なかったと考えられる．

被験者数は 5 人であり，決して十分とは言えない人数だっ一方，改善後のメロディにも非和声音は出現しているが，いずれも経過音や刺繍音として出現しているため不協和感た．今後被験者実験を行う際は被験者数を増やし，より妥当性の高い実験結果を集めたいと考えている．

は小さい．また，メロディ全体が 4 分音符を中心とした似通ったリズムで構成されており，改善前と比べると全体に参考文献まとまりを感じられる．これらの要因から，改善後に高評[1]価を与えた被験者が多かったと考えられる．
4.4.2 改善前が高評価だったケース[2]

多くの被験者が改善前を高評価した設問について考察する．改善前，改善後のメロディを図 4 に示す．この設問の改善前と改善後の平均点はそれぞれ 5.1 と 4.75，Q3 と Q4の平均点はそれぞれ 4.45，4.05 となり，改善前の方が高評価傾向という結果になった．

[3]

[4]

改善前のメロディを見ると，非和声音は出現しているものの，長い音符や連続での出現は見受けられず，不協和感[5]は小さい．また，4 小節目に着目すると C 音が全音符として出現しており，終止感を感じられる．これらの要因から，改善前に高評価を与えた被験者が多かったと考えられる．

5. 終わりに[6][7]

本研究では，予測変換を用いた作曲支援システムの有用性向上を目的として，システムの改善に取り組んだ．候補
メロディの生成・順位付けのアルゴリズムを改善し，従来[8]

深山覚, 中妻啓, 米林裕一郎, 酒向慎司, 西本卓也, 小野順貴,嵯峨山茂樹. Orpheus: 歌詞の韻律に基づいた自動作曲システ
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北川祐. ポピュラー音楽理論. リットーミュージック, 2008.と比べてより良い候補メロディを提示することを試みた．
改善前後のシステムによって生成されたメロディを被験者に聴き比べてもらう実験を行ったところ，多くの被験者が改善後のメロディに対して高評価を与える結果となり，アルゴリズム改善の有効性を確認出来た．
今後は，システムを実際に試用してもらう被験者実験を行う予定である．アルゴリズムの改善がシステム全体の有用性向上に効果があるか検証するためには，実際に改善前© 2018 Information Processing Society of Japan385