情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

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カラオケにおける自動楽曲推薦伊藤 健友1,a)

北原 鉄朗1,b)

概要：本稿では，複数人によるカラオケにおける楽曲推薦を自動で行う手法を提案する．日本では複数人でカラオケをする文化が浸透しているが，歌唱する際に選曲するのが難しいという現状がある．本研究では「聴取者が知っている曲」「歌唱者の歌いやすい曲」の 2 つの基準に基づいて楽曲推薦を行うスマートフォンのアプリケーションを実装した．3 人 1 組による実験の結果，推薦曲から選ばれた曲の 84%を聴取者が気に入る等，有望な結果が得られた．

1. はじめに後述のアンケートによると，カラオケの選曲において重要なのは，本人がきちんと歌えることと，聴き手が知って今日の日本ではカラオケが広く普及している．カラオケいる曲であることである．前者は本人のことであるので選は一般的に複数人で行うことが多い．そのような場で歌う曲時に考慮することは難しくないが，後者は必ずしも簡単

曲を選ぶ際は歌唱者の嗜好のみによって決めるわけにはいではない．もしも，各参加者の知っている曲または好きなかず，参加者の嗜好や場の盛り上がりを考慮する必要があ曲がリスト化されており，その情報に基づいて選曲するこる場合が多い．そのため，どんな曲を歌えばいいのかわかとができれば，選曲時に迷ったり悩んだりする場面を減ららない経験をした人が多くいると考えられる．実際，後ですことができると考えられる．

述べるように，我々が行ったアンケートの結果から，大多

本稿では，カラオケにおける選曲支援の第 1 段階とし数の人が複数人のカラオケでどんな曲を歌えばいいかわかて，一定の条件に基づいて楽曲を推薦するモバイルアプリ

らず迷った経験があることがわかっている．

を提案する．このアプリは，カラオケの各参加者のスマー近年インターネット上で大量の音楽コンテンツにアクセトフォンなど（以下，端末という）にインストールされるスできる環境が整ってきたこと等の影響によって楽曲推ことを想定しており，それぞれが，そのユーザが歌える曲薦やプレイリスト生成に関する研究が多く行われてきたのリストと知っている曲のリストを持っている．各端末はが，そのほとんどが単一ユーザが聴く楽曲を推薦するた

Bluetooth により互いに通信し，これらのリストに基づいめのものであり，歌うための楽曲を推薦するものではなて，歌うといいと思われる楽曲を出力する．

い [1][2][3]．複数人で楽しむための楽曲を推薦する研究も過去に行われてはいるが，いずれも聴く楽曲を推薦するこ

2. 事前アンケートとに特化した研究である [4][5]．中澤らの研究はカラオケ本研究では世間のカラオケの選曲に関する考え方を調べで歌う曲の推薦を扱っているが，こちらは歌唱者の情報かるために事前アンケートを行った．アンケートは Web 上にらベイジアンネットを構築するもので歌唱者以外の参加者作成したものを使用した．このアンケートを主に Twitterの情報を扱っていない [6]．一方，カラオケの拡張や改善をで拡散し，173 件の回答が得られた．回答者の性別は男性扱った研究も存在する．浦川らの研究は，歌唱が苦手な人が 49.7%，女性が 50.3%であり，年代は 20 代を中心に 14が付き合いでカラオケに行かなくてはいけないときに，音歳〜66 歳となっている．複数人でカラオケに行く頻度を問程のずれを修正してくれるものである [7]．栗原らの研究

う質問では，回答者の 95.9%が年に数回以上行くと回答しではタンバリンの演奏を支援することで参加者のコミュニており，知人とカラオケに行く機会が度々ある人が多いこ

ケーションを支援している [8]．しかし，上述の中澤らのとがわかる．「複数人でのカラオケで選曲する際に，どんな研究 [6] を除いてカラオケのための選曲支援や楽曲推薦を曲にすればいいかわからずに迷った経験はありますか？」

扱った研究は存在しない．という質問（図 1）では 89.2%が「ある」と回答をしてお1り，この事から多くの人がカラオケの選曲を難しく感じてa)b)

日本大学文理学部
t.ito@kthrlab.jp
kitahara@chs.nihon-u.ac.jp© 2020 Information Processing Society of Japan

いることがわかる．また，選曲する際にどんなことを考慮

206

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しているか問う質問の結果（図 2）から

• みんなが知っているかどうか• 歌いやすい，または自分の得意な曲

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3. 提案システム
本研究で提案するのは，カラオケにおける選曲を支援すの 2 つが主に考慮されていることがわかる．「みんなが知っるモバイルアプリである．本研究におけるカラオケでは，ているかどうか」を選択した理由としては，「退屈な人が出次の状況を想定する．

ないようにするため」「知らないと一緒に歌ってくれる人がいないから」等があった．「歌いやすい，または自分の• 数人からなるグループでカラオケルームに入り，カラオケを行う．

得意な曲」を選択した理由としては，「音痴だと思われた• 各参加者が持ち回りで歌いたい曲を登録して 1 人で歌くないから」「友達と行く時は基本的に採点機能の点数をう．複数人で合唱することは想定しない．本稿では，気にすることが多いから」等があった．「自分が歌ったこ歌唱者以外の参加者を聴取者と呼ぶ．とがきっかけで他の人がその曲を好きになったら嬉しいで

2. で述べたアンケートによると，すか？」という質問では 92.5%が「はい」と回答している．

• 歌唱者にとって歌いやすいこと

これに関しては，「他人に影響を与えることで，そのコミュ• 聴取者が知っていることニティでの自分の存在価値を確認することができる」「そが重要であることがわかった．そのため，歌唱者が歌いやの歌手や曲について話せる人が増えるから嬉しい」等の声

すい，または歌えると思う曲から，聴取者が知っているとがあがっている．このことから，複数人でのカラオケをお思われる曲を選別して推薦することが必要である．これを互いの音楽嗜好を共有する場として捉えていることがわか実現するには，参加者ごとに「歌える曲リスト」と「知っる．「歌い始めてから，難しかったりわからなかったりしている曲リスト」が必要になる．しかし，ユーザの知ってて上手く歌えなかった経験はありますか？」という質問でいる曲全てをアプリ内で網羅するのは現実的ではない．そは，89.2%が「ある」と回答している．「ある」と回答したこで，参加者が過去に高評価した曲を「好きな曲リスト」

人の理由としては，うろ覚えの曲を選択してしまうことがとし，これで代替する．また，うろ覚えの状態で上手く歌多くを占めていた．

えないという場合がある．そのような曲は，聴取者がよく知っている曲だとしても推薦しないのが無難である．これを実現するには，「過去に歌えなかった曲リスト」が必要である．
以上の議論より，我々が提案するモバイルアプリは，次のように使用するものとする．

( 1 ) 各参加者が自身の端末にインストールしておく．端末同士の通信には Bluetoooth を用いるので，互いにペアリングを済ませておくものとする．

( 2 ) 各参加者の端末には，「歌える曲リスト」と「好きな曲
図 1 Web 上 で 行 っ た カ ラ オ ケ の 選 曲 に 関 す る ア ン ケ ー ト ．
設問：複数人でのカラオケで選曲する際に，どんな曲にすればいいかわからずに迷った経験はありますか？

リスト」にある程度の曲数をあらかじめ登録してあるものとする．

( 3 ) 歌唱者の端末は，聴取者の端末と通信し，歌唱者の「歌える曲リスト」の各曲に対して，聴取者の「好きな曲リスト」と一致するかどうかに基づいてスコアを計算する．曲単位で一致しない場合でもアーティスト単位やジャンル単位などで一致する場合は，相応のスコアを与えるものとする．

( 4 ) （3）のスコア計算に基づいて，推薦曲のリストを生成する．推薦曲リストに含まれる曲が少ない場合は，一般的に人気のある楽曲からの追加を試みる．ただし，「過去に歌えなかった曲リスト」に含まれている曲は推薦されにくくする．
図 2 Web 上 で 行 っ た カ ラ オ ケ の 選 曲 に 関 す る ア ン ケ ー ト ．
設問：あなたはカラオケで選曲をする際，どんなことを考慮して選びますか？

( 5 ) 歌唱者の端末には，推薦曲のリストがスコアが高い順に表示される．ただし，その曲を実際に選曲するかは歌唱者次第であり，必ずしもそのリストに含まれている曲を歌わないといけないわけではない．歌唱者は，© 2020 Information Processing Society of Japan207情報処理学会 インタラクション 2020
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推薦曲リストに含まれる曲を実際に選曲した場合はその曲をタップし，そうでない場合は選曲した曲を入力

score(si ) =N∑∑5∑

n=2 m∈Sn ∪Lnする．

Rk (si , m) +

k=1

2
∑

rk (si )k=1( 6 ) 歌唱者による歌唱が終了したら，歌唱者は「選曲が成なお，加点ルールにおいて複数の条件に合致する場合は，功だったかどうか」，聴き手は「気に入ったかどうか」それぞれの条件で加点を行う．たとえば，参照曲と一致すを答える．「選曲が成功だったかどうか」に対して「はる場合，アーティスト，アルバム，ジャンル，リリース年い」を選んだら「歌える曲リスト」に，「いいえ」を選のすべてが一致すると考えられるため，合計で 12 加算さんだら「過去に歌えなかった曲リスト」に追加される．

れることになる．

「気に入ったかどうか」に「はい」を選ぶと「好きな曲リスト」に追加される．
以下，処理の詳細を述べる．以下の記述では，カラオケの参加者が N であるとし，各参加者の端末を D1 , · · · , DNとする．スコア計算や推薦の記述では，簡単のため，D1を歌唱者の端末とし，D2 , · · · , DN を聴取者の端末とする．
歌唱者はカラオケ中に持ち回りで変わるため，カラオケが

表 1 加点ルール
ルール番号

条件値

R1参照曲と一致

2

R2

参照曲とアルバムが一致

1

R3

参照曲とアーティストが一致

5

R4

参照曲とジャンルが一致

3

R5

参照曲とリリース年の差が閾値年以内

1

進行するたびに，どれが D1 かは変わっていくものとする．
また，端末 Dn の「歌える曲リスト」を Sn ，「過去に歌えなかった曲リスト」を Mn ，「好きな曲リスト」を Ln とする．

3.1 データ取得
各端末は，「歌える曲リスト」Sn ，「過去に歌えなかったルール番号

表 2 減点ルール
条件値

r1

M1 に同一のものが存在する

-50

r2

当日既に歌われている-50

曲リスト」Mn ，「好きな曲リスト」Ln を読み込む．Sn の曲数が少ない場合，推薦できる楽曲が見つからない場合がある．そこで，日本の最新週間人気ランキング上位の曲データを取得しこれも推薦の対象に利用する．人気ランキング

3.4 推薦曲リストの作成と表示には，世界最大級の音楽サービスである Spotify によってscore(si ) が閾値（Sn ∪ Ln の曲数 ×0.2）を超えたものを公開されている SpotifyCharts[9] を利用する．この曲リススコアの高い順に推薦する．ここで，推薦曲数が規定数のトを C とする（現在の実装では曲数を 200 としている）．

10 曲を満たす場合は推薦曲を表示し選曲に進むが，それより少ない場合は人気曲ランキングからの補充を行う．c を

3.2 接続
参加者全員の端末を Bluetooth によって無線接続する．
その後，端末同士が 3 つのリスト Sn , Mn , Ln のデータを相互に送信し，共有する．

C の任意の曲とする．c と S1 の類似度にあたる
5∑ ∑m∈S1 k=1

Rk (c, m) +2∑rk (c)k=1

が閾値（S1 の曲数 ×0.3）を超えたもののみ score(c) を計

3.3 スコア計算
端末 D1 は，S1 の各曲 si に対して，どの程度推薦に値す算する．score(c) を計算した曲の中でその値が上位の曲から順番に，規定数を満たすまで推薦曲に追加する．

るかを表すスコア score(si ) を計算する．スコアは，聴取者の「歌える曲リスト」や「知っている曲リスト」にその楽曲3.5 選曲（または共通する特徴の楽曲）が含まれているときに加点す

推薦曲一覧の中に歌いたい曲があった場合，該当曲をる「加点ルール」と，「歌えなかった曲リスト」に当該楽曲タップすることで 3.6 のリストの更新に進む．しかし，推が含まれていたり，当日すでに歌っている場合に減点する

薦曲以外から選曲する場合は，推薦曲一覧画面でユーザが「減点ルール」の 2 つからなる．加点ルールを表 1 に示す．

「その他の曲」というボタンをタップすると楽曲検索画面にたとえば，楽曲 si , sj に対して，両者のアーティストが一致遷移する．そこで曲名を入力すると，SpotifyWebAPI[10]するとき R3 (si , sj ) = 5，そうでないときは R3 (si , sj ) = 0

から検索文字列に該当する複数の曲のメタデータを受け取とする．減点ルールを表 2 に示す．たとえば，楽曲 si がる．受け取った曲を一覧で表示して，歌いたい曲をタップ歌唱者の「歌えなかった曲リスト」に含まれているとき，することで 3.6 のリストの更新に進むことができる．ここr1 (si ) = −50，そうでないときは r1 (si ) = 0 とする．これで受け取ったメタデータは後の推薦スコア計算で利用さらを用い，スコア score(si ) を次式で定義する：

れる．

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3.6 リストの更新

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2020/3/9示している．本実験では，33 曲が歌唱され，そのうちの 22

歌唱が終わったら，D1 では「選曲が成功だったか」を曲が推薦曲から選ばれていた．表 8 で被験者別に歌唱曲を聞かれるので，歌唱者本人は，選曲が成功だったかを「は全曲示す．歌唱曲のうちに人気ランキングから取得したもい」か「いいえ」で選択する．回答が「はい」だった場合のはなく，全てが端末の曲リストから推薦されたものか曲は，S1 に追加し M1 に当該曲が存在する場合はそれを消去

名入力によって選曲されたものだった．よって，本実験のする．
「いいえ」だった場合は，M1 に追加することによっ条件下では「歌える曲リスト」に用意した 20 曲で推薦候て次回から推薦される可能性を下げる．

補は足りていた．

一方，聴取者は当該曲を気に入ったかを「はい」か「い表 3 の Q1，Q2，Q3，Q5 では全てが 5 段階中 4 以上といえ」で選択する．回答が「はい」だった場合，メタデー高い評価になっており，被験者の多くが楽しめるカラオケ

タと一緒に Ln に追加する．「いいえ」だった場合は，処理を実現できた．

は行われない．

表 4 の「聴取者が良い評価をした割合」では，システ

この処理で曲リストの内容が変わったものは，その内容ムにより推薦された曲を選曲した時は，他の曲を選曲したを全端末に同期し最新の曲リストを共有する．カラオケをときに比べて高い評価が得られた．しかし，歌唱者にとっ終えるまで，歌唱者が変更になり，3.3〜3.6 の処理を繰りては推薦曲と非推薦曲の関係が逆転している．表 5 の Q1

返す．
表 3 全体アンケート

4. 評価実験

項目平均

Q1. 楽しんでいる雰囲気はあったか（5 段階）

4.67

Q2. 普段より知っている曲が流れたか（5 段階）

4.33

験を行った．本来，本システムを使う場合と使わない場合

Q3. 普段より気に入る曲が流れたか（5 段階）

4.33

両方で被験者実験を行い，比較して効果を確かめるべきだQ4. 推薦曲の中に歌えない曲があったか（3 段階）

1.33

が，どちらの条件を先に行うか等で結果が変わってしまう

Q5. アプリを使って普段より選曲が簡単になったと感

4.66

ことが予想できる．そこで，本システムを用いた場合のみじたか（5 段階）

本システムの有効性を示すため，被験者を用いた評価実実験を行った．被験者は本システムを使いながら実際にカラオケを行い，実施後にアンケートに回答する．

4.1 実験方法

表 4

ログ集計結果

項目

推薦曲

非推薦曲

聴取者が良い評価をした割合（%）

95.3

86.4

歌唱者が良い評価をした割合（%）

63.6

90.9

実験は 3 人 1 組で行った．被験者は全員 22 歳男性で互いに高校時代の同級生である．被験者には事前に歌いたい

表 5

歌唱者対象各曲アンケート
推薦曲

曲を 20 曲考えてもらい，それらを「歌える曲リスト」に項目登録した端末を用意した．実験はカラオケルームで行い，Q1. この曲は歌える曲だった（%）

50

81

本システムを使いながら 1 人ずつ順番に選曲して歌唱し，Q2. この曲は普段から歌う曲だ（%）

36

18

1 時間それを繰り返した．なお，限られた時間で多くの選Q3. この曲を参加者が知っていると認

73

91

曲を行うために 1 曲に対する歌唱の長さはワンコーラスに知していた（%）

制限した．カラオケ終了後は，実験の様子を撮影した動画を全員で見ながらアンケートを行った．アンケートは，選非推薦曲

表 6
項目

聴取者対象各曲アンケート
推薦曲

非推薦曲

曲された全楽曲１曲ずつに関する質問に回答する各曲アン

Q1. この曲を知っていた（%）

59

72

ケートと，実験全体に関する質問に回答する全体アンケー

Q2. この曲を気に入った（%）

8472

トによって構成される．また，本システムには選曲に関す

Q3. この曲が流れて嬉しく思った（%）

52

59

るログをとる機能を実装しており，

Q4. この曲を歌ってみたい（%）

4573• 推薦時 : 推薦された曲

Q5. この曲に影響を受けた選曲をした

16

14• 選曲時 : 選曲された曲，それが推薦された曲か，それ（%）

が人気ランキングから取得した曲か• 評価時 : 評価された曲，歌唱者，評価結果の内容が記録される．

項目

表 7 全員対象各曲アンケート
推薦曲平均
非推薦曲平均Q1. 参加者全員でこの曲を楽

3.33

3.61

1.36

1.73

しんでいる雰囲気があったか

4.2 実験結果と考察
アンケートとログの集計結果を表 3∼ 表 7 に示す．表 5，
表 6 は各曲に対して「はい」と答えた割合を百分率にして© 2020 Information Processing Society of Japan（5 段階）Q2. この曲について会話した人数209

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表 8

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歌唱曲一覧（⋆ がついているものが推薦曲，◦ がついているものが歌唱者が良い評価をした曲，• がついているものが聴取者が 2 人とも良い評価をした曲）

被験者 A

被験者 B

被験者 C

1

⋆ ◦ • ブルーベリー・ナイツ（マカロニえ⋆ ◦ • 真っ赤な空を見ただろうか（BUMP⋆ ◦ • こんがらがった!（ネクライトーキー）

んぴつ）

OF CHICKEN）

2⋆• ナイトクロージング（Saucy Dog）

◦ キミシダイ列車（ONE OK ROCK）⋆ ◦ • 陽炎（サカナクション）3⋆ ◦ • 若者のすべて（フジファブリック）⋆ ◦ • ヤングアダルト（マカロニえんぴつ）⋆ ◦ • 瞳に映らない（Indigo la End）

4◦• 彷徨う日々とファンファーレ（KANA-◦• 扉（GReeeeN）⋆ ◦ • ハスキーガール（コンテンポラリー5⋆ ◦ • 盛 者 必 衰 の 理 ，お 断 り（KANA-BOON）

な生活）⋆• 手と手（クリープハイプ）⋆ 欠伸（クリープハイプ）

BOON）
6

⋆• パラレル（KEYTALK）⋆• 刹那（GReeeeN）⋆•SAYONARA-NOSTALGIA（Base-7⋆• 丸ノ内サディスティック（椎名林檎）◦ トリコになれ（マカロニえんぴつ）⋆◦ チャイナタウン（パスピエ）

8

なんだったっけ（マカロニえんぴつ）◦• おしゃかしゃま（RADWIMPS）

BallBear）⋆• 色んな意味で優しく包んでくれますか?
（クリープハイプ）⋆ ◦ •「伝言歌」（sumika）

9◦• 欲 望 に 満 ち た 青 年 団（ONE OK◦•Motel（never young beach）

ROCK）
10

◦• 別の人の彼女になったよ（wacci）⋆ 未完成交響曲（ONE OK ROCK）◦• 夢で逢えたら（銀杏 BOYZ）

11⋆ ◦ • 新宝島（サカナクション）◦• ミスター・ブルースカイ（マカロニえ⋆ ◦ • 君の部屋（クリープハイプ）

んぴつ）についても，推薦曲は非推薦曲に比べて大きく下回っていたこと（Q1）に起因しており，たとえ気に入ったとしてもる．これは，本実験では端末内の「歌える曲リスト」にはその曲を何度か聞かなければカラオケで歌おうと思うのは最初に 20 曲を用意しているが，「過去に歌えなかった曲リ難しいことが原因だと考えられる．実際，聴取者が知ってスト」には曲がない状態で実験を始めていることに起因すいた曲中の 61%が歌ってみたいと回答されているのに比べると考える．よって，聴取者達の嗜好については参照するて，知らなかった曲中の 25%しか歌ってみたいと回答され情報があるので考慮できるが，歌唱者の歌唱可能性についていなかった．ては情報がなく考慮できていない．この問題は，同じ端末

表 7 では Q1，Q2 共に非推薦曲が推薦曲をわずかに上を使って長期的にカラオケをすることで「歌えなかった曲回る結果になった．これは，カラオケの開始から時間が進リスト」が増えていき，緩和されていくと考える．また，むにつれ，自然と参加者全体にその日の流行りのようなも推薦曲は「歌える曲リスト」から選んでいるにも関わらずのが生まれていたことが原因だと考える．本実験中に推薦歌唱者が悪い評価をした曲が多かった理由としては，推薦曲一覧は 39 回表示された．そのうち 28 回特定の同じアーされて選んだ曲の 60%は普段から歌っているものではないティスト（マカロニえんぴつ）の曲が表示されており，頻繁（表 5，Q2）ことから，最初に「歌える曲リスト」に登録に表示されていることは実験中に被験者同士でも話題に上した 20 曲は被験者が歌唱に挑戦してみたい曲が多かったがっていた．また，本実験全体で歌唱された 33 曲（表 8）ことだと予想する．

中，マカロニえんぴつの曲が 5 曲入っており，そのうちの表 6 に注目すると Q2 では，本システムの推薦曲を選曲

後半 3 曲は推薦されずに曲名入力画面から選曲されたもの

した時にそうでない時に比べて聴取者の気に入る曲が多くである．これらのことから，被験者が推薦曲一覧と当日のなった．それに対して，Q1 では推薦曲の方が非推薦曲に比選曲状況から参加者が気に入っているアーティストを読みべ，聴取者の知っていた割合が少ない結果になった．しか取り，推薦曲以外からもそのアーティストの曲を選ぶことし，歌唱者がその曲を聴取者が知っているか認知していなで盛り上がると予想できる曲を選曲していたことが考えらかった曲（表 5，Q3）に絞り，実際に聴取者が知っていた

れる．この傾向は，各曲アンケートの自由記述欄にも表れかを調べた結果，推薦曲の 25%を知っており，それに対しており，「マカロニえんぴつの勢いがあった」「たくさん歌て非推薦曲の 17%を知っていたという結果になった．それわれていた」と記されていた．

によって，歌唱者が聴取者の音楽的嗜好について知らない場合は，本システムを用いた方が参加者の知っている曲を5. おわりに選曲しやすくなることが分かる．また，Q4 では歌ってみ

本研究では，複数人によって行われるカラオケでの選曲たいと思った曲数の割合で非推薦曲が推薦曲に大きく差をの難しさを軽減するために，端末間での通信に基づいて楽つけている．これは，推薦曲では知っている曲が少なかっ曲を推薦するスマートフォンアプリを提案した．被験者実© 2020 Information Processing Society of Japan210

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験を行い，推薦された曲とそれ以外から選曲された曲とを比較した．その結果，推薦曲から選曲した方がそれ以外を選曲した場合に比べ，聴取者が気に入る可能性が高い曲を選べた．また，歌唱者が聴取者の音楽的嗜好を知らない場合は，推薦曲から選曲することで聴取者の知っている可能性が高い曲を選べるという結果も得られた．
しかし，残された課題もいくつかある．まず，本稿では 3人 1 組による実験しか行えていないため，被験者数を増やして再度実験する必要がある．また，長期的な利用によって各リストが更新されたときにどのように有用性が高まっていくかについても確かめる必要がある．さらには，特定のアーティストがその場における流行になる現象の扱い方についても検討していきたい．
謝辞

本研究は，JSPS 科研費 17H00749 から支援を受けた．
参考文献
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