論文

ギターピッキング動作を可視化しリズム練習ができるメトロノーム
An application that visualizes the picking movements of guitar and bass
and adds a sense of groove to the metronome

加茂 文吉

KAMO Fumiyoshi

日本工学院八王子専門学校ミュージックカレッジ / 東京工科大学大学院
Nihon Kogakuin Music College / Tokyo University of Technology Graduate School

ギター初級者にピッキング奏法でリズムを指導する場合、実際にギターを演奏させようとするとピックが弦に衝突する弦抵抗が要因で、音を鳴らすことが目的となりピッキング奏法を安定化させることが困難になる。楽曲や機械のメトロノームに合わせてエアギターの動作を行いながら動作を可視化し、ピッキング練習ができるアプリケーションを考案した。授業の中で使い、評価
結果から提案アプリケーションによって演奏者に無意識についている癖を取り払い、ピッキング動作に人差し指を使ったアクセ
ント奏法を取り入れられる有用性を確認した。
キーワード：音楽、教育、ギター、リズム、メトロノーム

1. 背景と目的て曲の流れを覚える活動では児童の読譜力を養うことはできないと主張し、レッスンの進め方は、学習曲に使用される音符等の種類を

リズムの学習は、数学的に拍を分解して音符の種類を学習するこ

見つけ、それらのリズム呼称の確認をしてから、リズム唱を行ってとから始まっていく。

いる。リズム唱ができてから、ドレミ唱を行っている [3]。2 名の研究
より、演奏とリズムを分ける指導法の重要性を確認したが、フェンダーの CEO であるアンディ・ムーニーは、初心者の 90％は、演奏開始から 12 ヶ月以内にギターを諦めているとのこと。楽器を手に取る人の 72％が、新しいライフスキルを身につけるためだけだということがわかっており、自宅で好きな曲を一人で演奏したいという人が多いと分析している [4]。グルーヴ感とはノリとも呼ばれ、調子よくその曲の雰囲気やリズムに乗った状態を指すが [5]、佐久間正英
は、グルーヴ感とは抽象的な表現の代表であると主張している。明らかに気持ちの悪いリズムで演奏していても、これが自 分たちのグルーヴだと言い訳ができてしまう。プロの演奏ではメトロノームのように正確な演奏なのではなく、出したいと思った時間軸上の任意のポイントに音が出せることが重要である。出したいと思った時に

図1：音符の種類

出したい音を出すためにはイメージトレーニングが大切である。多くの人は演奏イメージを作らずにいきなり練習している。この時に思4 拍子の楽曲においてテンポ 60 の場合、秒と 4 分音符の長さがい通りに弾けないと弾けないイメージと動作が記憶されてしまう。ギ

同じになるという理屈から始まり、その数字を割り算していくことにターやベースの場合、右手のピッキングと左手のフィンガリングを同

よって 8 分音符や 16 分音符が決定していく。正確なリズムを刻むに時にイメージするより、右手と左手に分けてイメージトレーニングを

は、4 分音符の訓練が望ましい。4 拍子の楽曲において、4 分音符

行った方が効率的である。実際に弦をはじくと弦の抵抗があるのでは拍の長さと同値となる。

思い通りに弾けないことがある。しかし、素振りピッキングなら弦の抵抗がないので理想的なピッキング動作になり、実際のプレイでは弾けないようなスピードで右手を動かすことも可能であると主張している [6]。そこで、本研究では練習者がリズムとフレーズを分離
し、リズムにフォーカスして練習しながらも自分の好きな曲に合わせて練習ができ、自分が出したいと思ったタイミングでピッキングができているか可視化しながら確認し、素振りピッキングをイメージし

図2：4拍子と4分音符、拍の関係ながら練習ができるシステムの確立を目的とする。

拍に乗ることによって、リズムに最低限の秩序が生まれる [1]。トモ

2. 先行研究藤田は、メトロノームを使って拍に乗りながら一本の弦をピッキング
するリズム練習を推奨している[2]。

2.1 機械のメトロノームと素振りピッキング

いきなりフレーズで練習すると、ピックを持ち、弦に対して上から下に振り下ろすダウンピッキン

コードとリズムなど要素が複数あるために困難になる。そこで、リグ、下から上に振り上げるアップピッキング動作をすることによって、ズムだけを抽出して練習することが重要になる。

ギターやベースは音を鳴らすことができるが、実際にギターを弾く

牛頭は、初学者の児童には音符等の名称や拍数の説明、聴唱によっ©︎2021 Digital Hollywood University

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とピックが弦に引っかかってしまい弦の抵抗を感じて腕が思うよう

アップ→アップという弾き方になる。このことによって演奏性だけでに動かせなかったり、ピックが飛んでいってしまって演奏できなくなはなく、滑らかな音色を得ることが可能になる。その逆で、あえてる事例があると加茂は主張する [7]。そこで、まずはピックを持った

滑らかではなく強い音色を得るために本来オルタネイトではアップ状態を作り空中でダウン・アップの動作をしながら機械のメトロノー

ピッキングになる箇所をダウンピッキングに変更して弾く場合があム音に素振りピッキング動作を合わせていく。この場合は、弦抵抗る。チョーキングと呼ばれる左手で弦を持ち上げる奏法の際は、持が存在しないので動作のみに集中することができる。慣れてきたら、ち上げた弦をダウンピッキングすることにより、チョーキング音を強ビニール袋のような薄く抵抗がほとんど無い素材でピックを自作し、調する表現が可能となる [11]。

弦に当てていく。音は鳴らないが、ピックと触れる感覚を得ることができる。R.A.S. 式ピックと呼ばれる抵抗感を極めて低減させたピックで練習する方法も加茂によって提案されている [8]。

2.2 ギターとベースのためのオルタネイトピッキング法
図 3 は、ギターやベースにおいてオルタネイトピッキングを行った
場合の譜面である。オルタネイトとは、ダウンとアップを交互にピッキングする方法である。仮に演奏しない音であっても空振りでピッキング動作をすることによって、手の動作を交互に継続させることに
よりリズムを安定させられるという意味がある。
図4：変則的なピッキング
図 5 は、ブルースとラテンの特徴的なリズムとなる。ブルースの3 連は、真ん中の音をタイでつなぐリズムが特徴となるが、この場合はオルタネイトピッキングで弾かずに表拍をダウン、裏拍をアップ
ピッキングで弾くことが多い。この時に注意すべきことは、ダウンピッ
キングの時にピックがピッキングし終わった後に弦の下方で待つ時間が存在すること。3 連の場合は、ダウンピッキングとアップピッキ
ングの比率が 2 対 1 となる。一方、ラテンの場合はダウンピッキン
グとアップピッキングの比率が 3 対 1 となり、この区別をつけることが初心者には困難であると考えられる。

図3：オルタネイトピッキング
よって、図 3 の譜面ではリズムの最小単位でオルタネイトピッキン
グすることを考える。8 分音符でオルタネイトピッキングする場合は、
4 分音符を演奏する際はダウンで発音し、アップは空振りするということになる。音符がタイでつながる場合は、スラーで接続された音符は長さが付加されるのみで発音はしない規則となるが、この場合もスラーの前の音符をピッキングして、スラーの後の音符は空振りする規則となる。オルタネイトピッキングで注意する点が 3 連符リズ
ムの演奏になる。3 連符は 3 つに割る性質上、ダウン→アップ→ダ

図5：ブルースとラテンのリズムのピッキング

ウンという弾き方と、アップ、ダウン、アップという弾き方に分かれる。一般的にアップピッキングから始める弾き方は難しいとされて

2.5 ベースのためのフィンガーピッキング法

おり、注意が必要となる。ピッキングは腕や手首の動作によって行われるが、ピッキング動作を高速化する際にピックを持っている人

ベースのピッキングは、指で行われることも多い。この場合は、差し指の操作も大切になる。加茂はピックの先を人差し指の先の延図 6 のように人差し指と中指を下から上に向けて動かしながらピッ長と考え、人差し指の先で弦をはじくイメージでピッキングをするこ

キングを行うことが多い。親指をピックアップと呼ばれるマイクに置とを推奨している。親指の屈伸動作には限界があり、特にアップピッ

きながら、人差し指→中指→人差し指・・・と交互に演奏していく

キング時は人差し指の押しを利用してドアノブを回すように動かすこ方法が一般的である。

とが重要になると主張している[9]。

2.3 オールダウンピッキング法
ヘヴィメタルやパンクと呼ばれる音楽ジャンルにおいては、勢いや鋭さを重視することが多い。オルタネイトピッキングによる演奏
は安定性を与えるが、勢いを必要とするこれらの音楽では、ギターやベースで全ての音をダウンピッキングのみで演奏する事例がある。
松下の研究によって、テンポ 200 の 8 分音符の演奏を可能にする腕
時計型慣性運動センサを活用したオールダウンピッキング法を体得するための練習法が考案されている [10]。

2.4 ギターの変則的なピッキング法
ダウン→アップという弾き方ではなく、ダウン→ダウンもしくは©︎2021 Digital Hollywood University

図6：ベースのフィンガーピッキング

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2.6 各種ピッキングの練習法

また図 9 のように、ヘヴィメタルやパンクと呼ばれる音楽ジャン

これらの先行研究をふまえて、ピッキング学習に限定した場合、

ルにおいてギターやベースのピッキング奏法を全てダウンピッキン

3 つの問題が挙げられる。

グのみで行う時に使用することを想定し、ダウン方向だけのピッキ（1）スピード：弦に引っかかって速く弾けない

ング動作を検出するモードと、ベースのフィンガーピッキング奏法を（2）トラップ：いつもの動きの癖に釣られて本来の動きができない検出できるようにアップ方向だけのピッキング動作を検出するモー（3）ニュアンス：微妙なリズムのニュアンスの違いが表現できないドが搭載されている。

これらを身につけるにあたり、一般的には自分の好きな曲を弾きながらピッキング練習をすることになるが、曲を覚えるためにはコードやフレーズをまず覚えなければならず時間がかかってしまう。曲
の中でどのポイントがピッキング練習に適しているかを判断することも学習者には困難であると考えられる。教師がオリジナルの練習課
題曲を作るという可能性もあるが、学習者には曲の好みもそれぞれあるので、教師が全ての生徒の希望を満たす練習課題曲を設計するということは困難で、人件費や制作時間も考慮すると、学習者の数に応じた分の練習課題曲を個別に展開するということも考えにくい。
そこで、筆者はこれらの 3 つの問題、スピード、トラップ、ニュアン

図9：ダウンピッキングモード、ベースモード

スについていつでもどこでも練習者の好きな曲に合わせてスマート
フォンを活用してピッキング練習できるアプリケーションを考案する(2) リズムを聴きながら練習ことにした。この場合、課題曲については学習者それぞれが用意す

機械のメトロノームまたは、自分の好きな楽曲を再生し、そのリるということと、ピッキング練習にフォーカスすることによって、曲ズムに合わせて練習することができる。図 10 のように機械のメトロのコードなどを身につけていなくてもピッキング練習が可能になる。

ノームに合わせてピッキングを行うことができる。メトロノームの拍より多くの人に普及しているスマートフォンを活用して練習すること

子は 1 ～ 9 拍子まで設定が可能。

によって特別な機材を持って歩く必要もない。そこが先行研究と比較した場合の優位性になると考えられる。

3. アプリケーションの考案
2020 年 3 月～ 2021 年 5 月にかけて、ピッキング学習アプリケー
ション「GrooveTracker」を考案した。

図10：機械のメトロノーム再生モード
図 11 は iPhone の iTunes フォルダに保存されている楽曲を再生するモードである。楽曲再生には Apple Music がインストールされている必要がある。また、サブスクリプションサービスからストリーミングする楽曲は再生できない仕様となっている。

図7：GrooveTrackerの画面（グルーヴ表示時）
このアプリケーションは iPhone で動作し、下記の特徴を持っている。
(1) 3 つのピッキングモード
ギターやベースの弾き方の用途に合わせて、オルタネイト、ダウン、

図11：楽曲再生モード

アップのピッキングモードに切り替えて弾くことができる。ピッキン(3) 練習成果を記録して保存

グは人差し指を iPhone の画面に触れさせながら人差し指の先で弦をはじくイメージを意識してダウン、アップの動作を行う。図 8 のよ

ピッキング動作を再生したメトロノームを楽曲と共に記録し、デー

うにギターやベースのピックを使用した通常の演奏方法でダウンまタとして保存することができる。保存したデータは後で履歴として読たはアップピッキングの動作を検出できる。

み出すことができる。文部科学省は、新時代の学びを支える先端技
術活用推進方策の中でスタディ・ログ（学習履歴）をはじめとした教
育ビッグデータが継続的に収集、蓄積、分析されることで、学習者自らが振り返りに活用するなど個別に最適な学びを行うことができるようになると述べており [12]、このアプリケーションにはその方策を取り入れた仕組みを実装している。
(4) リズムが目で見える
ピッキング動作は、時間軸でグラフ化して表示、タイミングのズレや微妙なニュアンスの違いを、図 12 のように耳だけでなく、目で

図8：オルタネイトピッキングの演奏時©2021 Digital Hollywood University

見て確認することができる。青の軌跡がダウンピッキング、白の軌

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跡がアップピッキングとなる。軌跡の幅は指が実際に動いた軌跡の(7) リズムを数値で解析

割合を示すことができる。幅が長ければ長いほど振り幅を広くピッキ

保 存 し た ピ ッ キ ン グ 動 作 は、CSV 出 力 して 専 用 Web ア プ リ

ングしている、つまり勢いをつけて弾いていると考えられる。

「GrooveAnalytics」を使うと、ピッキングしたタイミングを可視化するだけではなく数値化して PC 上で確認することができる。オンラ
インレッスンにおいて Zoom や Google Meet のテクノロジーを使った場合、ネット回線の状態によって画面がフリーズしたり音声が途切れたり接続が切れるという現象が一般的である [13]。この時に、学習者から見ると教師の演奏のリズムが悪かったのか、遅延していたのか、それが正解のリズムなのかがわからなくなり、教師から見ると生徒の演奏を正しく判断できない問題が起きることが考えられる。
「GrooveAnalytics」を使い図 15 のように画面共有することによって、お互いに相手のリズムを遅延が無い状態で可視化できるので、効率のよい指導が行われる可能性が期待される。

図12：ピッキング動作のグラフ化表示(5) ループ・倍速再生・タップ機能
再生したい区間を指定して、機械のメトロノーム音・楽曲と共に生成したオリジナルメトロノーム音のループ再生ができる。また、倍速率を変更することで、遅く・早く再生もできる。楽曲に合わせてピッキングすることで楽曲のテンポを検出するタップ機能も搭載。図 13
はミキサー画面となっており、生成したオリジナルメトロノーム音の
１拍目にアクセント音を付加したり、機械のメトロノーム・楽曲の音量とオリジナルメトロノーム音のボリュームを変更して聴きやすい状態にして再生ができる。

図15：GrooveAnalyticsでタイミングを数値化した画面

4. 評価実験
2020 年 11 月 13 日に日本工学院八王子専門学校ミュージックカ
レッジミュージックアーティスト科の学生を対象としてギター特別講義を行った。この講義では学生に告知をしない状態で図 16 のように、GrooveTracker を使う学生 A 群 6 名と、使わない学生 B 群 6 名に分けて、全く同一の授業を実施した。

図13：ミキサー画面(6) 欲しいグルーヴを創作記録したピッキング動作のタイミングを編集することが可能。図14 の交点は、指が弦の部分を通過したタイミングとなる。このタイ
ミングで創作したメトロノームが鳴り自分のピッキング動作から発生させたグルーヴが完成する。赤点はドラッグしてタイミングを調整することが可能。このことで、欲しいグルーヴを調整し、オリジナルメ
トロノームを作成。さらに、そのオリジナルメトロノームに合わせて楽器の練習をするなど発展的アイデアの実践や、楽曲やグルーヴを

図16：GrooveTrackerを使用している学生A群

学習者に個別最適化した練習が可能になると考えられる。
参加学生には、実験参加の同意書を取り、研究の目的、方法について事前説明を行い、理解をいただいたうえで実験に参加していただいた。松下らは加速度や角速度といった運動信号を計測するモーションセンサをエレクトリックギター奏者の利き腕側手首に装着し，コードストローク奏法におけるリズムとピッキングのスピードを評価する方法を提案している [14]。GrooveTracker の客観性を示すため、モーションセンサを A 群、B 群の学生に装着し実験を行った。図 17にエレクトリックギター奏者の利き腕側（右手）手首に演奏運動を計測する慣性運動センサデバイスを装着した様子を示す。このデバイ
スには 3 軸加速度センサ（± 16G, 1G = 9.8m/s 2）および 3 軸角速度センサ（± 2000dps）が搭載されており，サンプリング周波数
は演奏運動信号の周波数帯域をカバーしつつ、演奏リズムの計測精図14：タイミング編集時度を確保するため 500Hz としている。運動信号はデバイス内のマイ©2021 Digital Hollywood University

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クロ SDメモリカード（32GB) に逐次記録され、演奏運動をほとんど阻害することなく長時間の連続計測が可能である。また、センサ
フュージョンの技法のもとで、演奏運動開始時に生じる数秒以内程
度の準静止時間を利用した姿勢角度レジストレーションを行っており、1 分以内程度といった短時間での演奏における対重力姿勢角の計測誤差は約 1 度以内である。

図20：実験の被験者群（年齢・性別）
音楽や楽器の練習方法には図 21 が示すように 100％の参加者が関心を持っていた。

図17：エレクトリックギター演奏運動の計測
レッスン受講前の状態をモーションセンサで記録し、続けて A 群にはギターに触らせず GrooveTracker のみを使って 10 分間ピッキ
ングの練習をさせた。B 群には図 18 の譜面を読ませて最初からギ

図21：被験者の楽器練習への関心

ターを合計 15 分練習させた。10 分経過後、A 群にも図 18 の譜面
を 5 分間読ませた。

図 22 は、A 群に参加した学生の図 18 の譜面においてアップピッキング時のアクセント部分の練習前と練習後の状態を比較したモーション解析グラフである。グラフの Y 軸はピッキング方向を表しており、上がアップピッキング、下がダウンピッキングを表す。X 軸マイナス方向は回外回旋運動における角速度（Angular velocity）、プラ
ス方向は回内回旋運動における角速度（Angular velocity）を表している。

図18：A群、B群が演奏した譜面
ギターを実際に触って練習した時間は、A 群が 5 分、B 群が 15 分
であ る。A 群 の ギター 歴 は、3 ヶ月 以 下 が 3 名、 半 年 以 下 が 1 名、
1 年以上～ 3 年未満が 1 名、5 年以上が 1 名であった。B 群のギター
歴は、3 年以上～ 5 年未満が 4 名、1 年以上～ 3 年未満が 1 名、5
年以上が１名である。図19は被験者全体のギター歴である。バリエー
ションに富んだ被験者群となり、この被検者群において満足度の高いアプリケーションとなっていれば有用性が確認できると考えた。

図22：A群が演奏したモーションデータの１例
アップ側の方がアクセントをつけることによる角速度上昇が顕著に生じることから、演奏技巧が正しく行われていればグラフの左（やや上方）に向かって波形が飛び出すことになる。A 群の学生においては、6 名中 3 名で図 22 のような波形を確認することができた。

図19：実験の被験者群（ギター歴）
年齢については図20が示すように10代～20代がほとんどであった。
図23：B群が演奏したモーションデータの一例©2021 Digital Hollywood University

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GrooveTracker を使用していない B 群は、6 名中 5 名アップピッ
キング方向にピッキングが広がっていない傾向を確認することができた。練習後に、むしろピッキングの角速度が減少してしまったということで、B 群の方は考えすぎてしまったためフォームが崩れてしまった可能性が考えられる。図 24 は本実験にゲスト参加してくれ
たプロギタリスト 2 名のモーションデータである。ピッキングの振り幅が大きなタイプ、小さなタイプと個性はあるものの、注目すべき
点は左上に向けて直線的な画像となっているということである。これはピッキングのばらつきがなくアップピッキング側に対して回外回旋運動における角速度（Angular velocity）が上昇していることを示している。A 群の図 22 について同様の傾向を確認することができた

図26：11月20日の特別講義の様子

ので GrooveTracker を活用したピッキング練習に一定の効果を見出すことができた。

受 講 者 は 9 名 で、9 名 中 4 名 は 実 験 日 の１週 間 前 に あ た る 11
月 13 日 の 特 別 講 義 に て GrooveTracker を使 用して A 群として 参
加 して おり 本 実 験 で も GrooveTracker を 使 用 して 講 義 に 参 加 した。9 名 中 2 名 は 11 月 13 日 の 特 別 講 義 に GrooveTracker を 使
用 せ ず B 群 として 参 加 し、 本 実 験 で は GrooveTracker を 新 規 インストールして 使 用し参 加した。9 名 中 1 名 は 11 月 13 日 の 特 別講 義 に GrooveTracker を 使 用 せ ず B 群 として 参 加 し、 本 実 験 もGrooveTracker を使用せず参加した。9 名中 1 名は初めて特別講義

図24：プロギタリストのモーションデータ

に参加し本実験では GrooveTracker を使用せず参加した。9 名のギター歴は図 27 が示す通り 3 ヶ月以下が 4 名、3 年以上～ 5 年未A 群 6 名にアンケートを取ったところ、GrooveTracker を使って満が 2 名、1 年以上～ 3 年未満が 3 名であった。

ギターの練習をしてみたいと思ったのは 6 名中 5 名であった。
5 名はさらにギターを弾きたくなったと回答しており、1 名は今す
でにギターを弾いているがアプリは不要だと思ったと回答があった。
参加者 12 名のうち 10 名がアプリを見てさらにギターが練習したくなったと図 25 の通り回答があった。

図27：実験の被験者群（ギター歴）
年齢については図28が示す通り10代～20代がほとんどであった。

図25：被験者のモチベーション
レッスン後には、人差し指の軌跡が目に見えたのでアクセント時のピックの動かし方が理解できたという感想が 5 件、自分のリズム
が目に見えたのでテンポやリズムの乱れを意識することができたという感想が 5 件、オリジナルのメトロノームが手に入ることで自分なりのグルーヴ感が手に入る実感が持てたという感想が 2 件寄せられた。
2020 年 11 月 20 日に日本工学院八王子専門学校ミュージックカ
レッジミュージックアーティスト科の学生を対象として図 26 の通り
実験参加の同意を取ったうえでギター特別講義を行った。

図28：実験の被験者群（年齢・性別）
音楽や楽器の練習方法には図 29 の通り 100％の参加者が関心を持っていた。

©2021 Digital Hollywood University

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表1：ブルースのリズム比率

図29：被験者の楽器練習への関心
図 30 はブルースとラテンにおける代表的なリズムである。このリズムをダウン、アップのピッキングで演奏することは初心者には困難であるが GrooveTracker を使って演奏改善が見込めるかを実験で確認した。アプリの中心の円の部分を図 30 のように移動させる。
するとシャッフルにおいては弦の上方と下方のエリアが2対1となり、

表2：ラテンのリズム比率

譜面上のリズムと合致する。ラテンは上方と下方のエリアが 3 対 1となり、譜面上のリズムと合致する。譜面が読めなくても、アプリの画面を見ながら指を上下させれば自然とリズムが合うのではという仮説を立てて実験を実施した。

(1) 多くの被験者はブルースのリズムが当初は苦手で、ラテンは最初からできている被験者が散見される(2) レッスンの前後では、ブルースでは 9 人中 8 人がリズム改善、
ラテンでは 9 人中 3 人が改善。ラテンの改善者は全てアプリ使用。
(3) 全体的にはリズムの改善が定量的に観測される（レッスン前平
均誤差 6.58% -> レッスン後 5.94%）

図30：実験対象としたリズム
演奏のテンポは 70 と 90 で行った。

といった結果となった。
参加者 9 名のうち 8 名がアプリを見てさらにギターが練習したくなったと図 32 の通り回答があった。

図31：参加者に配布した譜面
2 小節分の連続演奏にて最も時間差Δ Td の分散が小さかった時間区間を抽出し、Rd=60/ Δ Td にて計算されるリズムのゆらぎδ

図32：被験者のモチベーション

Rd を 8 回の連続するダウンストロークの時間差Δ Td をもとに計算したブルースリズムのレッスン前とレッスン後の結果を表１に、ラテンリズムのレッスン前とレッスン後の結果を表 2 に示す。

©2021 Digital Hollywood University

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レッスン後には、アプリの中心の円の位置を見ながら弾いたらは・ダウンやアップで、アクセントで強弱を意識するのが大事だとわかね方がとてもよく見えたという感想が 7 件、アプリの記録編集機能りましたを使って好みのはね方に近づけることができたという感想が 3 件、・アクセントとリズムの安定によるピッキングのポイントや指の動か

アプリの記録編集機能を使っても好みのはね方に近づけることがでし方を勉強することができたのでよかった、レッスン後では安定感きなかったという感想が 1 件寄せられた。

が少し出たと思ったという意見を得ることができた。

このアプリケーションについて著名なプロミュージシャンである満11 月 20 日については、今回のレッスンを受ける前と受けた後で、

園庄太郎氏に 2020 年 11 月 23 日にインタビューを行った。図 33

どのような点が変わったと思いますか？

はインタビューの様子である。満園氏から下記 5 点のコメントをい響を及ぼしたものは何だったと思いますか？

ただいた。

求めたところ、(1) アプリでピッキングした時と、楽器で実際にピッキングした時の・ブルースリズムとラテンリズムが最初はわからなかったけれど、または、自分の演奏に影とフリーコメントを感覚はほとんど合っている

アプリを使いリズムの感覚が掴めた(2) オンライン授業では生徒のリズム感や先生のリズム感が Wi-Fi

・実際に動きを目で見ることで何が違うのかがわかったので、レッのパケットロスで伝わらないことがあるが、可視化されているのでスンを受けた後はリズムを取りやすかった

レッスンで使いやすい・リズムに対する向き合い方を学び感覚がよくなったと思います。映(3) 生のバンドは揺れがあるのでコンピュータで再現することは大変像で見るかどうかが影響を及ぼしていたと思いますであるが、このアプリはこれから楽器を練習する人たちの手助けにという意見が寄せられた。

なると考えられる

6. おわりに(4) はねるリズムをグラフィカルに解析できるということはトレーニングするうえでとても有効と考えられる

ギター実技を教える教員として、学生が理論を学んだ後でないと(5) ブルースとラテンのリズムの違いを最初に理解するにはとても創作や演奏ができないという考えを一新するために本アプリケー

有効であると考えられる

ション「GrooveTracker」を考 案した。また 現 状、GrooveTrackerの 制 作 を 通 し て こ れ ま で に 蓄 積 し て き た 知 見 を 再 整 理 し、GrooveTracker を音楽レッスンで利用した場合にメリットが生じる点について考察を行った。
今回の考察・実験範囲は、筆者が専門分野とするギターを中心に限定した。下記の 2 点を、今回の成果として考えている。
1.GrooveTracker を利用した学習者は、場所や時間の制約を受けず、
いつでもどこでも練習ができるように自分のグルーヴに関する問題を把握し、ブルースなどの繊細なリズムのグルーヴに合わせてピッキング技術を向上させられるということ

図33：満園庄太郎氏へのインタビュー

2.GrooveTracker を利用した学習者が、指導者の意図に従って人差し指を使ったアクセント奏法を実施し、演奏方法の変更を試みた

5. 考察

ことがモーションセンサの運動データとして客観的に計測できたこと

今回の被験者群では当初からラテンを 16 ビート系のはねるリズ
ムと捉えて知っている被験者が多く、ブルースのリズムが入ること

今後の課題としては、速い単音ピッキングの計測やベース奏法にで、かえって迷ってしまったケースが散見されたのではと考えている。

ついても検証できるモーションセンサの運動データを含めた実験結

このため、被験者群の選び方や、実験の方法には、更なる発展が必果を用意すれば、さらに利用者の幅が広がっていくと考えられる。

要であるが、ブルースのリズムが演奏できるようになったことによっ

今後の検討事項としてこのデータの整合性を強固なものにしていきて、それぞれの参加者が自分の意思で２種のリズムの弾き分けが可たい。さらに広く楽器奏者にこのノウハウを共有し音楽教育全体に能になったとの結論に至った。

浸透させ、学生それぞれに個別最適化された音楽教育を構築してい受講者にアンケートを実施したところ、9 人中 7 人が GrooveTracker

くことを今後の目標としたい。

の円の位置を変更することによって 2 種類のリズムの違いを確認することができたと回答があった。このことで、譜面で読むと読みに

謝辞

くい３連のリズムをグラフィカルに把握し、数学的に拍を分解して木原民雄先生、佐藤昌宏先生、松下宗一郎先生、野村大輔先生、

音符の種類を学習することから始まっていくリズムの学習方法に新早川入先生、柴徳昭先生、満園庄太郎先生、DWARF PLANET CEO

しい手法を加えることができたと考えている。また、「人差し指を及川直樹様、実験に参加してくれた学生たちに感謝いたします。

使ったアクセント」を実施できるようになっている被験者が散見されることも実験の成果であると考えている。アクセント奏法は音楽的

参考文献

表現の幅を広げるために重要であることと、演奏者に無意識につい[1] 石桁真礼生、末吉保雄、丸田昭三、飯田隆、金光威和雄、飯沼信義:ている癖を取り払い新しい動作をインプットすることは困難である『楽典―理論と実習』音楽之友社（1965年），13頁．

が、このエクササイズ法では作ることができたと実験結果より考え[ 2 ] ト モ 藤 田 : ピッ キ ン グ 練 習 とメト ロノーム で タイム キ ープ

られる。学習者が指導者の意図に従って演奏方法の変更を試みたこ

https://www.youtube.com/watch?v=7KFSsha-y8kとを、運動データとして客観的に計測できたことを成果として考えている。

[3] 牛頭真也:『 初学者ピアノ教育と小学校音楽科教育の読譜につい11 月 13 日のレッスンのフリーコメントでは、て: リズム唱に着目して』洗足論叢（2020年），36頁．

・人差し指を意識することが大事だとわかりました©2021 Digital Hollywood University(参照

2021年4月1日).

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[4] Chris Bird："We've been making guitars for 70 years.
We'll be teaching people how to play for the next 70" Fender CEO Andy Mooney on the company's mission,
https://www.musicradar.com/news/weve-been-makingguitars-for-70-years-i-expect-us-to-be-teaching-peoplehow-to-play-guitars-for-the-next-70-years-fender-ceoandy-mooney-on-the-companys-mission (参照2021年3月1日).
[ 5 ] 新 井 純 、池 田 寛 、江 尻 憲 和 、他：『 最 新 音 楽 用 語 辞 典 』リットー
ミュージック（1998年），183頁．
[6] 佐久間正英：『直伝指導！実力派プレイヤーへの指標』リットー
ミュージック（2013年），24-57頁．
[7] 加茂フミヨシ：『R.A.S.式ピッキング

速弾き攻略のための究極メソッド』
リットーミュージック
（2013年），114頁．
[8] 加茂フミヨシ: How to improve Your Picking on a low
budgethttps://www.youtube.com/watch?v=7wvEuOC07oo(参照2020年10月1日).
[9] 加茂フミヨシ：『R.A.S.式ピッキング

速弾き攻略のための究極メソッド』
リットーミュージック
（2013年），48頁．
[10] Matsushita S.: A Wrist-worn Motion Evaluation System
for Fast and Powerful Down Picking of Heavy Metal Guitar,Proc. of 23rd ACM Int. Symp. on Wearable Computers (ISWC'19) (2019年), pp.145-149.
[11] 加茂フミヨシ：『速弾きがうまくなる理由

ヘタな理由』リットーミュージック（2007年），118頁．
[12] 文部科学省: 新時代の学びを支える先端技術活用推進方策（最終まとめ）（2019年）,,https://www.mext.go.jp/component/a_menu/
other/detail/__icsFiles/afieldfile/2019/06/24/1418387_02.pdf(参照2021年4月1日).
[13] 長嶋洋一:『 オンライン会議ツールは楽しくないのか?』エンタ
テインメントコンピューティングシンポジウム2020論文集（2020年），13頁．
[14] Matsushita S. and Iwase D.: Detecting Strumming
Action While Playing Guitar, Proc. of 17th ACM Int. Symp.
on Wearable Computers (ISWC'13) (2013年), pp.145-146.

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DHU JOURNAL Vol.08 2021