Vol.2021-MUS-132 No.15
2021/9/17

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Kiite Cafe: 同じ楽曲を同じ瞬間に楽しんで「好き」が伝わる音楽発掘カフェ佃 洸摂1,a)

石田 啓介1,b)

濱崎 雅弘1,c)

後藤 真孝1,d)

概要：本稿では，人々が Web 上で集まって同じ瞬間に同じ楽曲を聴きながら，リアルタイムにコミュニ
ケーションが取れる音楽発掘カフェ「Kiite Cafe」を提案する．この Web サービスでユーザが楽曲を聴取（ii）Kiite Cafe で再生されする体験は，（i）各ユーザの楽曲に対する「好き」という反応が可視化される，る楽曲はユーザの好みの楽曲から選択される，という 2 つのアーキテクチャによって特徴づけられる．これらのアーキテクチャによって，ユーザは対面で一緒に楽曲を聴いているかのように，他のユーザとの社会的繋がりを感じたり，自分の好きな楽曲を他者に紹介する喜びを感じたりできる．さらに，Kiite Cafeのアーキテクチャによって（1）再生中の楽曲に対して「好き」を伝えることの動機づけ，（2）多様な楽曲を好きになる機会の獲得，（3）キュレータとしての貢献，という 3 つの体験がユーザにもたらされる．
1,760 名の Kiite Cafe ユーザによる約 5 ヶ月間の行動を分析することで，これらの体験を通して生まれる，ユーザにとってポジティブな影響を定量的に示す．

1. はじめにすることはできる．しかし，たとえ多くの SNS ユーザがその投稿に「いいね」などで反応したとしても，それらのユー

一人で音楽を聴く場合とは異なり，他の人と一緒に音楽

ザが本当に投稿した楽曲を聴いて好きになったという保証を聴くことには，他者との社会的繋がりを感じたり，自分はない．後者の価値を享受するには，紹介した楽曲に反応の好きな楽曲を他者に聴いてもらう喜びを感じたりできる

した人が確かにその楽曲を聴いたとわかる必要がある．

という価値がある．例えば，前者の価値はライブコンサー

そこで本稿では，これらの価値を享受しやすくする Webトに参加して他の聴衆と一緒に音楽を楽しむことで享受でサービスとして，物理的には異なる場所にいる人々がオン

き [1], [2]，後者の価値は好きな楽曲を他者に会って紹介すラインで集まって同じ楽曲を同じ瞬間に楽しめる音楽発ることで享受できる [3], [4], [5]．

*1 を提案する．Kiite Cafe は（i）各
掘カフェ「Kiite Cafe」

様々な社会的情勢や地理的な遠さなどが原因となって，ユーザの楽曲に対する「好き」という反応が可視化される，

他の人と一緒に同じ楽曲を聴くことができず，これらの（ii）Kiite Cafe で再生される楽曲はユーザの好みの楽曲か価値を享受できないという状況は珍しくない．ライブコ

ら選択される，という 2 つのアーキテクチャを持つ点にンサートに参加する代わりに，テレビやラジオ，Web の特徴がある．これらのアーキテクチャによりもたらされる

ストリーミング配信などを通して多くの人々が同時に同ユーザ体験が直感的に理解できるように，以下では Kiite

じ楽曲を聴くことはできる．しかし，前者の価値を享受す

Cafe のユーザである「エマ」が Kiite Cafe を利用する様子

るには，音楽を聴いて楽しんでいる様子（楽曲に対する反を例として記述する．

応）が互いに見えるように聴衆が同じ場所に集まる必要がある日エマが Kiite Cafe にアクセスすると，14 名のユーあるため，これらのメディアでは代替手段にはなりづら

ザが Kiite Cafe に滞在していた．各ユーザは自身で設定しい．同様に，他者に会って好きな楽曲を紹介する代わりに，たアイコンによって区別できるようになっている．エマをYouTube に投稿されている楽曲のミュージックビデオの含む全てのユーザは，自動的に選曲されて再生される楽曲

URL を Twitter や Facebook などの SNS に投稿して紹介を一緒に聴いている．再生中の楽曲はエマの日頃の音楽の好みとは違っていたが，エマはその楽曲を聴いているうち

1
a)
b)
c)
d)

産業技術総合研究所
k.tsukuda@aist.go.jp
ksuke-ishida@aist.go.jp
masahiro.hamasaki@aist.go.jp
m.goto@aist.go.jp

c 2021 Information Processing Society of Japan

に好きになったので自分の「お気に入り」に楽曲を登録した．新しく好きな楽曲に出会うことができたので，エマは*1

https://cafe.kiite.jp1Vol.2021-MUS-132 No.15
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図 1

K ࣎ࢵࢺ

E ࠕ྿ࡁฟࡋࠖ࣎ࢱࣥ

Kiite Cafe のスクリーンショット．

Kiite Cafe で多様な楽曲を聴けてよかったと思った．楽曲• Kiite Cafe により提供されるユーザ体験として（1）再をお気に入りに登録すると，アーキテクチャ（i）によって生中の楽曲に対して「好き」を伝えることが動機づけ

エフェクト付きのハートマークがエマのアイコンの右上にられる，（2）多様な楽曲を好きになる機会が獲得でき表示され，エマがその楽曲を好きになった様子が可視化さる，（3）キュレータとして貢献できる，という三点がれた．他のユーザも再生中の楽曲を楽しんでいる様子が可あることを整理した．さらに，それらの体験を通して視化されているのを見て，エマは他のユーザとの社会的なユーザにもたらされるポジティブな影響も提唱した．

繋がりを感じられた．しばらくすると，エマが過去にお気• Kiite Cafe のログを分析することで，提唱した影響がに入りに登録した楽曲がアーキテクチャ（ii）によって選実際にもたらされていることを定量的に示した．具体

ばれ，Kiite Cafe で流れ始めた．楽曲が流れている最中に，的には，ユーザは（1）Kiite Cafe に滞在しているユーあるユーザのアイコンにハートマークが表示されたことにザが多くなるほど積極的に楽曲への反応を発信し，（2）

エマが気づいた．他のユーザも次々と自身の「お気に入り」一人で楽曲を聴くときよりも Kiite Cafe で楽曲を聴くに楽曲を登録し，最終的に 8 名のユーザのアイコンにハーときの方がより多様な楽曲に反応し，（3）キュレータ

トマークが表示された．こうしてアーキテクチャ（i）によとしての貢献が大きくなるほど Kiite Cafe の滞在時間

り，エマは自分の好きな楽曲を他のユーザが好きになる瞬が長くなる，ということを示した．

間を見ることができた．自分がキュレータ（本稿では「付加価値を与える紹介・共有をする人」という意味で用いる）

2. Kiite Cafe の概要として貢献できたことにエマは喜び，自分の好きな他の楽Kiite Cafe は，膨大な楽曲の中から好みの楽曲を効率よく曲も Kiite Cafe のユーザに聴いてほしいと思った．こうし*2 上
探索して出会うことができる音楽発掘サービス「Kiite」てエマは，他のユーザの好きな楽曲を聴きながら，自分のの一機能として提供されている．以下では，まず Kiite Cafe

別のお気に入りの楽曲が選ばれて再生されるのを楽しみにに関連する Kiite の機能を紹介し，次に Kiite Cafe の概要

待つことにした．

を述べる．

本研究の貢献を以下にまとめる．

• 他のユーザとの社会的繋がりを感じたり，自分の好2.1 Kiite

きな楽曲を他者に紹介する喜びを感じたりしながら，

Kiite では，動画コミュニティサービス「ニコニコ動

人々が Web 上で集まって同じ瞬間に同じ楽曲を聴く画」*3 上の歌声合成楽曲を対象としている．ニコニコ動画

ための 2 つのアーキテクチャを提案した．

では，VOCALOID [6] などの歌声合成ソフトウェアを用• 提案する 2 つのアーキテクチャを備えた Web サービ
ス Kiite Cafe を開発して公開した．

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*2
*3

https://kiite.jp
https://www.nicovideo.jp/video_top2Vol.2021-MUS-132 No.15
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いて，オリジナル楽曲を創作して公開するという活動がアで簡単なコミュニケーションを取ったりできる．

マチュアやプロを問わず活発である．2021 年 8 月の時点

H ）を押すことで自分のア
回転．「回る」ボタン（図 1○

で，35 万曲以上のそうした楽曲を Kiite 上で再生できる．

イコンを回転させることができる．一度ボタンが押される

ニコニコ動画では全ての楽曲は楽曲動画として公開されてと，再生中の楽曲が終わるまでの間，時計回りに一定の速おり，Kiite 上で楽曲を聴く際は動画視聴用プレーヤ（ニ度でアイコンが回転する．ボタンを再度押すことで，手動

コニコ動画が提供する外部プレーヤ）を用いて楽曲動画がで回転を止めることもできる．楽曲に対する「好き」とい再生される．

う気持ち、高まった気持ちを表現するためなどにこの機能

Kiite では，音楽印象分析に基づき楽曲を探索して絞りは便利だが，ユーザが創意工夫しながら好きなように回転込む機能や，多数の楽曲のサビ区間だけを次々と試聴する機能を使えるように，どういったときに回転すればよいか

機能などを提供しており，これによりユーザは好みの楽曲などの説明は Kiite Cafe 側では意図的にアナウンスしていを効率的に見つけることができる．Kiite にユーザ登録すない*4 ．

ることで，ユーザはアイコンの設定，「お気に入り」への楽

移動．バーチャルカフェ空間の任意の位置をクリックす

曲の登録，プレイリストの作成，他のユーザが作成したプることで、自分のアイコンを好きな位置に移動させること

レイリストの聴取などが可能になる．

ができる．移動する際には，始点から終点まで一定の速度で一直線に移動する様子がアニメーションで表示される．

2.2 Kiite Cafe
Kiite Cafe のスクリーンショットを図 1 に示す．ユー

Kiite Cafe では，バーチャルカフェ空間の各象限や軸の意
味はアナウンスしておらず，回転機能と同様に，移動機能

ザが Kiite Cafe にアクセスすると，「バーチャルカフェ空をどのように使うかはユーザに委ねている．

間」と名付けた二次元平面上のランダムな位置に，その2.2.2 アーキテクチャ（ii）: ユーザの好みの楽曲から再ユーザのアイコンが既にアクセス中のユーザのアイコンと生する楽曲を選択

U を Kiite Cafe にアクセス中のユーザ集合とする．各ともに表示される．全てのユーザは，動画視聴用プレーヤ
A ）を通して同じ瞬間に同じ楽曲を聴く．1 章で述べ
（図 1○

ユーザ u ∈ U について，u のお気に入りまたは u の作成

たように，Kiite Cafe は（i）各ユーザの楽曲に対する「好したプレイリストに含まれる楽曲（u の「好みの楽曲」とき」という反応を可視化，（ii）ユーザの好みの楽曲から再生する楽曲を選択，という 2 つのアーキテクチャを持つ．

呼ぶ）の集合を Su で定義する．Kiite Cafe で再生される
楽曲は u∈U Su で表される楽曲集合から選ばれる．再生

以下で，この 2 つのアーキテクチャの詳細を述べる．

中の楽曲が終わるまでに，次の再生楽曲の選択処理が自動

2.2.1 アーキテクチャ（i）: 楽曲に対する「好き」とい的に実行される．その処理では，第一段階でユーザを選択う反応を可視化

Kiite Cafe では，楽曲に対する「好き」という気持ちをし，第二段階で選択されたユーザの好みの楽曲から再生する楽曲を選択する．

伝えるために，楽曲に対する反応を可視化する 4 種類の機第一段階において，選択されるユーザにバイアス（偏り）

能を実現し，ユーザ同士が同じ楽曲を聴きながらリアルタが存在すれば，最終的に選択される楽曲にもバイアスが生

イムにコミュニケーションを取ることを可能にしている．

じ，再生される楽曲の多様性が失われる可能性がある．まお気に入り登録．再生中の楽曲を好きになったユーザは，た，自分の好みの楽曲が全く選択されないことに対して不B ）を押すことでその楽曲を「お気に入り」ボタン（図 1○

満を持つユーザが出てくる可能性もある．こうした問題を自身のお気に入りに登録できる．ボタンを押したユーザの解決するため，ランダムではあるが公平にユーザを選択す

アイコンの右上には，再生中の楽曲が終わるまでの間，エるアルゴリズムを実現した．そのアルゴリズムにより第一C）フェクト付きのハートマークが表示される（図 1○．こ

段階で選ばれたユーザを u とする．第二段階で Su からラれにより，ユーザは再生中の楽曲に対する「好き」というンダムに楽曲 s が選ばれると，「u さんのプレイリストの気持ちを表現できるだけでなく，その楽曲を新たに好きに曲です」のようにその楽曲が選ばれた理由が表示されるなった他のユーザが一目でわかるようになる．再生中の楽I の 1 行目）
（図 1○
．楽曲 s が他のユーザの好みの楽曲にも曲を既にお気に入りに登録済みのユーザには，エフェクト

I の2行含まれている場合，その情報も表示される（図 1○の無いハートマークがアイコンの右上に表示される．

目以降）．これにより，u 以外のユーザも自分の好みの楽曲

D ）にコメントを入コメント．テキストボックス（図 1○が再生されていることに気づきやすくなる．さらに Kiite

E ）を押すことで自分の力して「吹き出し」ボタン（図 1○

J ）を押すこCafe では，「イチ推しリスト」ボタン（図 1○

F）
アイコンの上にコメントを 90 秒間表示できる（図 1○．
G ）を押すことで，表示中のコメント「消す」ボタン（図 1○を手動で消すこともできる．この機能を使うことで，ユー
ザは楽曲に対する印象や気持ちを表現したり，ユーザ同士

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*4

実際に多くの Kiite Cafe ユーザがこの回転機能を活用して積極的に気持ちを表現しており，Kiite Cafe 発祥の「この曲は回れる」という新たな表現が将来の音楽文化の中で普及することを我々は期待している．

3

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IPSJ SIG Technical Reportとで，ユーザが自身の作成したプレイリストの一つを「イき」を伝える意義が大きくなり，より積極的に「好き」をチ推しリスト」として設定できる．第一段階で選択された伝えるようになることが期待できる．長期的には，こうしユーザがイチ推しリストを設定していたら，第二段階ではた能動的な音楽鑑賞を通して，人々の音楽の聴き方がよりイチ推しリスト内の楽曲が優先的かつランダムに選択され多様で豊かになること [13] につながると考えられる．

る．イチ推しリストを設定することで，ユーザは他のユーザに聴いてほしい楽曲を指定できる．

3.2 多様な楽曲を好きになる機会の獲得

Kiite Cafe の楽曲選択アルゴリズムは一例であり，ユー

複数のユーザが同じ楽曲を同じ瞬間に聴く際には，できザと楽曲の選択の公平性が満たされていれば，他のアルゴるだけ多くのユーザの音楽的好みに合致する楽曲を選択

リズムを用いてもよい．すなわち，使用しているアルゴリ

することが一般的である [7], [9], [14]．このアプローチは，

ズム自体は本稿の本質ではない点に注意されたい．本稿の短期的にはユーザの満足度の向上に寄与するかもしれない

本質は，2 つのアーキテクチャと，それらがもたらす音楽

が，フィルターバブルによりもたらされる問題 [15], [16]

聴取における新たなユーザ体験（3 章で詳述）にある．

で知られるように，長期的にはユーザの音楽的な興味を狭Kiite Cafe には，「AIST Playlist Bot」と名付けたボッめる可能性もある．一方 Kiite Cafe では，様々なユーザのK）トが常に滞在していて（図 1○，最新の人気楽曲も「発好みの楽曲から選択されるため，再生された楽曲が多くの掘」されやすくしている．このボットは，ニコニコ動画にユーザの好みに合致するとは限らない．しかし，多様な楽おける日毎および週毎の VOCALOID 楽曲の人気度ランキ

曲を聴くことで，それまでの好みと完全には一致していなングを元に，プレイリストを定期的に作成している．そしい意外な楽曲 [17] も好きになる機会を得られる．つまり，て楽曲の選択処理の中で，ボットは他のユーザと同等に扱

ユーザが一人で聴いて好きになる楽曲よりも，Kiite Cafe

われる．そのため，ボット以外のユーザが一人しか Kiite

で聴いて好きになる楽曲の方が多様性が高くなることが期

Cafe に滞在していないような場合でも，そのユーザはボッ待できる．長期的には，こうした体験をすることがユーザ

トのプレイリストに含まれる最新の人気楽曲を聴きながの音楽的な興味を広げることにつながると考えられる．

ら好きな楽曲を見つけることが可能である．ただしボット
は，2.2.1 項で述べた機能を使用して再生中の楽曲に反応を示すことはない．

3. ユーザ体験とその効果

3.3 キュレータとしての貢献
アーキテクチャ（ii）によって，ユーザ u の好みの楽曲が選択され，Kiite Cafe で再生されたとする．アーキテク
チャ（i）により，u は自分の好きな楽曲を他のユーザが好提案したアーキテクチャによって，ユーザが他のユーザきになる瞬間（例えば，他のユーザがお気に入りに楽曲をとの社会的繋がりを感じたり，自分の好きな楽曲を他者に登録してエフェクト付きのハートマークが表示される瞬紹介する喜びを感じたりできるようになることは 1 章で間）を見ることができる．それと同時に，これらのアーキ述べた．それらに加えて，本アーキテクチャにより 3 つのテクチャは任意のユーザが，他のユーザにとってキュレー

ユーザ体験が提供できると我々は考えている．本章では 3

タとしての役割を持つことも実現している．自分の好みのつのユーザ体験と，それらがユーザにもたらす効果につい楽曲が再生されたことで，キュレータとして貢献できるこて議論する．

との喜びを体験したユーザは，自分の他の好みの楽曲が再度選ばれることが楽しみになり，Kiite Cafe の滞在時間が3.1 再生中の楽曲に対して「好き」を伝えることの動機
づけ

長くなることが期待できる．キュレータとして活動することで，より多くの楽曲を聴いたり，キュレーション用のプ

複数のユーザが同じ楽曲を同じ瞬間に聴くことを可能に

レイリストを作成したりと，音楽の聴取行動が活発になるするために取り組まれてきた従来の研究では，楽曲の選択ことが報告されている [18]．したがって，長期的には，こ過程の可視化や楽曲の選択手法の提案に重きが置かれてきの体験がユーザの音楽の聴取行動を活性化できると考えらた [7], [8], [9], [10], [11]．再生中の楽曲に対する聴衆の反れる．

応の集約結果（「好き」と「嫌い」それぞれの総数）を表示

4. 実験

するシステム [12] なども提案されたが，各ユーザの楽曲に対する「好き」という思いの可視化は注目されてこなかっ

我々は Kiite Cafe を，2020 年 8 月 5 日に正式に一般公た．Kiite Cafe では，2.2.1 項で述べた機能を用いて「自分開した．本章では，3 章で述べた Kiite Cafe により期待さがこの楽曲を好きだ」という思いを可視化して共有できる

れる 3 つの効果について検証するために，2020 年 8 月 5 日

ようにすることで，再生中の楽曲に対して「好き」というから 2021 年 1 月 14 日までのユーザの利用ログを匿名化し思いをユーザが明示的に伝えることを動機づけている．そて分析する．この期間に Kiite Cafe にアクセスしたユニーの結果，より多くのユーザが Kiite Cafe に集まるほど，「好

クユーザ数は 1,760 であり，お気に入り登録，コメント，

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4

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回転，移動の機能の使用回数は，29,127，9,826，59,983，

45,353 であった．
4.1 楽曲に対するユーザの反応頻度
各ユーザが Kiite Cafe で楽曲に対する「好き」という反応を発信できるようになった結果として，Kiite Cafe に滞在しているユーザ数が増えるほど，より頻繁に反応を発信するようになることが期待される（3.1 節）．これを検証す
るために，「Kiite Cafe に滞在しているユーザ数の増加に伴཯ᛂࡋࡓ࣮ࣘࢨࡢ๭ྜ ṇつ໬῭ࡳ

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図 2

ユーザ数と反応を示したユーザの割合の関係．

い，ユーザはより頻繁に楽曲への反応を発信するようになるか」という疑問に答える（RQ1）．

ものであった．2 つ目は，バーチャルカフェ空間の左上の4.1.1 実験設定

スペース，つまり動画視聴用プレーヤ付近を，ライブコン

本実験では R = { お気に入り登録，コメント，回転，移サート会場における観客席の最前列のようにみなして，好動 } の 4 種類の反応を対象とした．まず，再生された各きな楽曲が流れ始めるとそこに移動するというものであっ楽曲について，楽曲 s が再生され始めた時点で Kiite Cafe

た．こうした文化がユーザによって生み出されてユーザのに滞在している，ボットを除くユーザの集合 Us を取得し間に自然に広がったことは興味深い．最後に「コメント」

た．そのユーザ数（|Us |）に応じて，楽曲を 4 つのカテゴ機能について述べる．Kiite Cafe で再生された楽曲の長さ

リに分類した（C1 : 1 ≤ |Us | ≤ 5，C2 : 6 ≤ |Us | ≤ 10，C3 :は平均 237 秒であったが，10.1%のコメントは楽曲の再生

11 ≤ |Us | ≤ 15，C4 : 16 ≤ |Us |）．RQ1 に回答するため，が始まってから 15 秒以内に投稿されていた．そのような各反応について，反応を発信したユーザの割合をカテゴリ

コメントには，ユーザが自身の好きな楽曲が再生されたこ間で比較した．以下で詳細を述べる．

とに対する喜びを表すもの（「うおおおお」や「キター！」とする*5 ．

など）が多く見られた．これは，ライブコンサートにおい楽曲 s ∈ SCi と反応 r ∈ R が与えられたときの，s に対て好きな楽曲の演奏が始まったときに聴衆が盛り上がる現して反応 r を発信したユーザの集合を Usr とすると，その象に似ている．

Ci（1 ≤ i ≤ 4）に含まれる楽曲のリストを SCi|U r |
ユーザの割合は ratio(s, r) = |Uss | で求められる．最後に，SCi の全楽曲における割合の平均を次式により求める．
avgratio(SCi , r) =1ratio(s, r).
|SCi |

以上のことから，3 つのいずれの機能も楽曲に対するポ
ジティブな感情を表現するために使われることが多いという点で，「好き」を伝えるために使われているといえる．

(1)

s∈SCi

4.1.2 実験結果
図 2 に結果を示す．視認性を高めるため，各反応でのまた，ユーザ数が増えるにつれて，ユーザは盛り上がっている気持ちをより表現するようになり，ライブコンサートに参加しているかのような振る舞いをすることも明らかになった．

avgratio(SCi , r) の値は avgratio(SC1 , r) の値で正規化している．いずれの反応でも，Kiite Cafe の滞在ユーザ数が増

4.2 「好き」という反応を発信した楽曲の多様性

加するにつれて，反応を発信するユーザの割合は単調に増Kiite Cafe ではユーザの好みに合致する楽曲が常に再生加していた．「お気に入り登録」機能は，ユーザが楽曲をおされるとは限らないため，ユーザはより多様な楽曲に対し気に入りに登録するために使われていることは自明であるて「好き」という反応を発信することが期待される（3.2ため，以下では他の 3 つの機能の使われ方を考察する．

節）．これを検証するために，「Kiite Cafe の利用前に比べ「回転」機能に関しては，Kiite Cafe ではその使用目的をて，利用後の方がユーザはより多様な楽曲に対して反応を敢えて説明していなかったが，Twitter に投稿された Kiite

示すか」という疑問に答える（RQ2）．

Cafe ユーザのツイートを分析すると，多くのユーザが盛り

4.2.1 実験設定

上がりや興奮の感情を表現するために機能を使用している

ユーザ u が初めて Kiite Cafe にアクセスした日時を tu

ことがわかった*6 ．次に，「移動」機能について言及していとする．Kiite Cafe を利用し始める前，つまり tu より前にるツイートを分析することで，主に 2 つの目的で使用されu のお気に入りに登録された楽曲は，u の本来の音楽的好ていることが明らかになった．1 つ目は，楽曲に合わせてみが反映された楽曲であると仮定する．そのような楽曲集

ダンスをするかのようにアイコンを移動させ続けるという

合を Su

*5
*6

Kiite Cafe では同じ楽曲が複数回再生されうるため，SCi にも同一楽曲が複数回出現しうる．
Kiite Cafe の特定の機能に言及している Twitter ユーザは，Kiite
Cafe ユーザであると仮定した．

c 2021 Information Processing Society of Japanorgとする．2.1 節で述べた Web サービス Kiite は2019 年 8 月 30 日に一般公開されており，Suorg は Kiite 上のログから収集した．また，u が Kiite Cafe で反応 r を発信した楽曲は，Kiite Cafe を利用し始めた後の u の音楽的5

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図 3
表 1

反応を発信したユーザの割合（X 軸）と正規化された滞在時間（Y 軸）の関係．

ユーザが「好き」という反応を示した楽曲の多様性の比較．
org

反応 r

|U r |

avgdiv(Su )avgdiv(Sur )p値

お気に入り登録13010.49310.9601.99 ×10−6

コメント

56

10.38410.9204.40 ×10−3
−6

回転

118

10.502

10.9185.80 ×10

移動

110

10.55911.0508.21 ×10−9

好みが反映された楽曲であると仮定し，Sur で表す．RQ2
orgに答えるため，各反応について，Su

内の楽曲の多様性とSur 内の楽曲の多様性を比較した．以下で詳細を述べる．
楽曲集合の多様性は intra-list diversity [19] を用いて求
org

めた．Su

の場合，次式により求められる．


org
org
si ∈Susj ∈Su \{si } dist(si , sj )org.
div(Su ) =org
org|Su |(|Su | − 1)(2)

ここで，dist(si , sj ) は楽曲 si と sj の音響特徴ベクト
orgと Sur の両方に 10 件以上の楽曲が含まれるユーザを比較の対象とした*7 ．そのようなユーザの集合を U r とすると，反応 r にお
org

ける Su

およびの Sur の平均値は次式により求められる．
1 
avgdiv(Suorg ) = r
div(Suorg ).
(3)
|U |
r
u∈U

1 
div(Sur ).
avgdiv(Sur ) = r|U |r

ユーザ u の Kiite Cafe へのアクセス開始から滞在終了までの期間を u のセッションと定義する．ユーザ u の k 番
目のセッションで u の好みの楽曲が 3 曲選ばれて再生され，各楽曲に対して Kiite Cafe に滞在しているユーザの0%，40%，16%が反応 r を発信したとする．反応を発信したユーザのパーセンテージの最大値（この例の場合 40%）が u の滞在時間に影響を与えると仮定し，セッション内の ratio(s, r)（4.1.1 項で定義）の最大値に応じてセッショ
ンを 4 つのカテゴリに分類した (G1 : ratio(s, r) = 0，G2 :0 < ratio(s, r) ≤ 0.25，G3 : 0.25 < ratio(s, r) ≤ 0.5，G4 :ル [20] 間のユークリッド距離である．多様性の比較結果の信憑性を高めるため，各反応 r について Su

4.3.1 実験設定

(4)

u∈U

4.2.2 実験結果

0.5 < ratio(s, r))．ここで，反応を発信したユーザの割合
が 0.4 であっても，5 名中 2 名のユーザが反応を発信した
ときよりも，20 名中 8 名のユーザが反応を発信したときの方が u はキュレータとしての貢献を強く感じられ，滞在時間がより長くなると考えられる．そこで，4.1.1 項と同様に楽曲再生時のユーザ数 |Us | のカテゴリも考慮する．したがって，RQ3 に答えるために，反応 r とユーザ数のカテ
ゴリ Ci での，反応を発信した割合 Gj のカテゴリ間でのユーザの平均滞在時間を比較する．以下で詳細を述べる．
ユーザ u のセッションのリストを Du とする．k 番目のセッション Tu,k ∈ Du は，u の好みの楽曲（Su ）の中でセッション中に Kiite Cafe で再生された楽曲のリストで表される．そのセッション内で，反応 r を発信したユーザの割合が表 1 に結果を示す．全ての反応で，Kiite Cafe の利用前

max
最大の楽曲 smax．
u,k を抽出した（su,k = arg max ratio(s, r)）に比べて，利用後の方が反応を示した楽曲の多様性が有意

全ユーザのセッションの中で Ci および Gj に属する楽曲に高くなっていた．この結果から，ユーザの日頃の音楽的

max
max
smax
u,k の集合は Si,j = {su,k |u ∈ U ∧ 1 ≤ k ≤ |Du | ∧ su,k ∈好みとは異なる楽曲を新たに好きになる場を提供できていs∈Tu,kmax
Tu,k ∧ smaxu,k ∈ Ci ∧ su,k ∈ Gj } により定義される．ユーザ

るという点においても，Kiite Cafe の有用性が示された．

u の k 番目のセッションの秒単位での長さを len(u, k) で表

4.3 Kiite Cafe の滞在時間時間）は次式により求められる．

すと，Ci および Gj のもとでの平均のセッション長（滞在Kiite Cafe ではキュレータとして貢献することの喜びをユーザが体験できるため，貢献が大きくなるほど滞在時間

avglen(Si,j ) =るユーザの割合が高くなるほど，そのユーザの Kiite Cafeの滞在時間は長くなるか」という疑問に答える（RQ3）．
*7

Kiite Cafe のベータ版を 2020 年 5 月 1 日に公開したため，2020
年 5 月 1 日から 2020 年 8 月 4 日の間に Kiite Cafe に初めてアクセスしたユーザは本実験では対象外とした．

c 2021 Information Processing Society of Japanlen(u, k).

(5)su,k ∈Si,jが長くなることが期待される（3.3 節）．これを検証するために，「ユーザの好みの楽曲が再生された際に反応を発信す
1|Si,j | max

4.3.2 実験結果
図 3 に結果を示す．視認性を高めるため，各反応において avglen(Si,j ) は avglen(Si,1 ) で正規化されている．
「お気に入り登録」「回転」「移動」の各機能では，反応を発信するユーザの割合が高くなるにつれて滞在時間も長くなる傾6

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向にあることがわかる．また，C1 （ユーザ数が 1 名から 5

5.2 追加の機能名）に対応するグラフは 4 つのカテゴリ（C1 から C4 ）の

現在の Kiite Cafe では，全てのユーザが一つのバーチャ中で最も下に位置している．特に「回転」と「移動」の機

ルカフェ空間に集まるようになっているが，将来的には目

能では，反応を発信したユーザの割合によらず，ユーザ数

的に応じて複数のバーチャルカフェ空間を提供することをが増加するほど滞在時間も長くなる傾向が見られる．これ検討している．実世界のカフェのメタファーとして，メイらの結果から，反応を発信したユーザの割合だけでなく，ンのバーチャルカフェ空間を「本店」，その他のバーチャ反応を発信したユーザの絶対数も滞在時間の増加に影響がルカフェ空間を「支店」のようにも位置づけられる．例えあることが明らかになった．

ば，楽曲選択時に歌詞情報が利用できるのであれば，「時「コメント」機能に関しては C2 （ユーザ数が 6 名から間」をテーマとした支店を用意し，夜になると夜に関連し10 名）と C3 （ユーザ数が 11 名から 15 名）では明確な傾た歌詞の楽曲を優先的に選択するなど，時刻に応じた楽曲

向は見られなかった．ただし，C1 （ユーザ数が 1 名から 5が聴ける空間を実現できる可能性もある．

名）と C4 （ユーザ数が 16 名以上）では滞在時間が単調増

他にも，バーチャルカフェ空間を活用した，アンケート

加しているため，「コメント」が滞在時間を長くする効果を機能を備えた支店も検討している．例えば，あるユーザが持つ可能性もある．効果の有無については，より多くのロ「再生中の楽曲を誰と一緒に聴きたいですか」という質問

グを用いて今後も検証を続けていく予定である．

をして，バーチャルカフェ空間の中央を原点とした各象限

5. 議論

に「家族」
「恋人」
「友人」
「その他」の選択肢を提示する．
その支店の他のユーザは，アイコンを移動することで回答

3 章では，Kiite Cafe によりもたらされるユーザ体験とする．この機能を実現することで，他の人が楽曲に対してその効果について述べた．Kiite Cafe にはそれ以外にも，

どういったイメージを持っているかを知る機会が提供でき

人々の音楽聴取体験を多様で豊かにする可能性がある．本るようになる．

章では，その可能性を示すために 3 つのテーマについて論じる．

5.3 再利用可能な知見
本研究で得られた，再利用可能な知見を以下にまとめる．

5.1 オンラインイベントへの活用• 実験を通して，提案した 2 つのアーキテクチャがユー

VOCALOID 関連のイベントとのコラボレーションを含

ザの音楽聴取行動の活性化に有効であることを示し

む複数のオンラインイベントで Kiite Cafe を活用した．イ

た．いずれのアーキテクチャも汎用性があるため，他

ベント実施中はアーキテクチャ（ii）の選曲の仕組みを使わの研究者や企業が，ユーザが同じ楽曲を同じ瞬間に聴ず，指定されたプレイリストを一緒に聴きながら、アーキテ

くための Web サービスやアプリケーションを開発す

クチャ（i）でコミュニケーションを取れるようにした．例え

るうえで有用な指針となる．

ば 2020 年 8 月 29 日のイベントでは，有名な VOCALOID• 人々が同じ場所に集まって音楽を楽しむのが困難な状

楽曲のクリエータが，自身の創作した楽曲や好きな楽曲か況下で，提案したアーキテクチャによって人々が一緒ら構成されるイベント用のプレイリストを作成した．１時に音楽を楽しむ新たな方法を実現できたことが，オン間のイベントの間，140 名ものユーザがそのプレイリスト

ラインイベントの成功事例で示された．これにより，の楽曲を Kiite Cafe で同じ瞬間に聴いて楽しんだ．クリ

そうした場でのクリエータ・聴衆・楽曲の間のインタ

エータ自身もユーザとして Kiite Cafe に滞在し，多くのラクション支援という新しい研究課題を切り拓いた．

ユーザが反応の発信機能を使いながらリアルタイムにクリ• ユーザが楽曲を好きになる瞬間を可視化することの価

エータとのコミュニケーションをとっていた．2021 年 2 月

値を明らかにした．その際，SNS に楽曲動画などの11 日に開催されたイベントでは，VOCALOID イベントのURL を投稿するのとは違い，Kiite Cafe では楽曲を好Web ページ上で，冬や雪にまつわる好きな楽曲に関するアきになったユーザが確かにその楽曲を聴いていること

ンケートが実施された．アンケートを元に作成されたプレが保証される点も，その価値の実現に本質的な役割を

イリストの楽曲を 77 名の Kiite Cafe ユーザが 90 分の間，果たしている．こうした知見は，楽曲聴取を目的とし一緒に聴いて楽しんだ．

た様々なシステムや Web サービスを開発する際に活COVID-19 の影響で多数の人々が同じ場所に集まって音楽を楽しむことが困難な状況において，これらの事例はオ
ンラインイベントの新しいあり方の一つを示した．そうした社会情勢下でなくとも，地理的に離れていてイベント参
加しづらい人などにとっても，こうしたオンラインイベン
トの開催方法は有意義である．

c 2021 Information Processing Society of Japan

かせると考えられる．

6. 関連研究6.1 複数ユーザでの楽曲聴取システム
単一ユーザの楽曲聴取を目的としたシステムについて
は Goto ら [21] および Knees ら [22] の文献に詳しい．複7Vol.2021-MUS-132 No.15
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数ユーザでの楽曲聴取を目的としたシステムは 2 種類に分された推薦結果を投票理論に基づいて集約し，複数ユー類できる．1 種類目は，複数ユーザが同じ楽曲を同じ瞬間

ザの好みを同時に考慮するといったアプローチが取られに聴くためのシステムである．このようなシステムの大半

る [14], [33]．しかし，このアプローチでは，少数派の好み

は，ユーザが公共の場所（フィットネスセンター [7]，パーを反映できるとは限らないという問題がある．

ティー会場 [10]，バー [9]，部屋 [8] など）に集まることを

この問題を解決するため，「公平性」という概念が導入さ前提としている．MusicFX [7] と Flytrap [8] では，システれるようになってきた [34], [35], [36], [37], [38]．推薦対象

ムがその場のユーザのデバイスから音楽的好みを読み込み，であるユーザ集合内の各ユーザが満足のできるアイテムが好みを反映した楽曲をシステム内の楽曲から選択して流す．

少なくとも一つ含まれているような推薦結果は，そのユーそれに対して Jukola [9]，PartyVote [10]，WePlay [12] でザ集合にとって公平であるというのが基本的な考え方では，ジュークボックスのように，再生してほしい楽曲をユーある．音楽推薦においては，既存研究ではユーザの聴衆とザがリクエストする．2 種類目は，ユーザ同士で楽曲を共しての公平性だけが考慮されてきた．それに対して Kiite

有することのできるシステムであり，同じ楽曲を同じ瞬間

Cafe では，2.2.2 項で述べたように，アーキテクチャ（ii）に聴くことは想定していない．Push!Music [4] と tunA [3]によってユーザの好みの楽曲が公平に選択されて再生されは，近くにいるユーザ同士が Wi-Fi を通して楽曲を送ってるため，ユーザの聴衆としての公平性だけでなくキュレー

共有できるモバイル型の音楽再生端末である．ユーザスタ

タとしての公平性も満たされている．キュレータとしてのディにより，共有する相手が知人であるかいなかに関わら公平性を達成するうえでは，「イチ推しリスト」が重要な役

ず，自分の好きな楽曲を他人に送って共有することに喜び

割を果たしており，ユーザの「イチ推し」の楽曲が選択さを感じる傾向にあることが報告されている．

れて他のユーザと一緒に聴くことで，そのユーザは聴衆とSpotify による Group Session [23] や JQBX [24] のように，同じ場所に集まることなく，複数のユーザが同時に音楽を楽しむためのアプリケーションも公開されてきた．こ

キュレータの両方の立場で満足感を得られる．

7. おわりにれらのアプリケーションでは，任意のユーザが DJ のよう

本稿では，物理的には異なる場所にいる人々が同じ瞬間に振る舞うことで，他のユーザに自分の好きな楽曲を聴かに同じ楽曲を聴きながら，リアルタイムにコミュニケーせることができる．ユーザはチャットシステムを使うことションが取れる Web サービス「Kiite Cafe」を提案した．

で，楽曲を聴きながら互いにコミュニケーションも取れる．

Kiite Cafe は，各ユーザの楽曲に対する「好き」という反Kiite Cafe は，楽曲に対する「好き」の可視化と，ユー応が可視化される，再生される楽曲はユーザの好みの楽曲

ザの好みの楽曲から再生する楽曲を選択するという 2 つのから選択される，という 2 つのアーキテクチャを備えていアーキテクチャを備えている点で上述の事例とは異なる．

る点が最大の特徴であった．Kiite Cafe のログを用いた実先行事例では，ユーザの楽曲に対する反応は全く可視化さ験により，それらのアーキテクチャによりユーザにもたられないか，チャットツールに限定した可視化であるため，される 3 つの効果を定量的に示した．本稿で提案したアー

他者との社会的繋がりを感じるには不十分である．それにキテクチャは，様々な楽曲聴取インタフェースにおいても対して Kiite Cafe ではアーキテクチャ（i）により 4 種類

有用だと考えられ，例えば，ユーザのアバターがバーチャの反応が可視化されるため，他のユーザが音楽を楽しんで

ルリアリティ（VR）空間で同じ楽曲を聴くような 3 次元いる様子をより強く感じることができる．また，先行事例

インタフェース等にも応用できる．

ではユーザは自発的に楽曲をリクエストや共有したり，DJ

謝辞 Kiite を共同開発したクリプトン・フューチャー・のように振る舞ったりすることを求められるが，特に聴衆

メディア株式会社，我々の研究活動を初期は暗黙的に（後の数が多い場合には，そうした行動を取ることをためらうに明示的に）応援してきたニコニコ動画に感謝する．Kiite

ユーザは少なくないと思われる．Kiite Cafe では，アーキ

およびニコニコ動画のユーザ，VOCALOID 楽曲のクリテクチャ（ii）によってユーザの好みの楽曲が自動的に選エータ，VOCALOID 楽曲の日毎・週毎の人気度ランキン

択されて再生される．これにより，自分の好きな楽曲を他

グの作成者，そして VOCALOID 文化とそれに関連したのユーザに聴いてもらい，さらにその楽曲を他のユーザが文化を築き，支援し，楽しんでいる全ての人々に感謝す

好きになる瞬間を見る機会が全てのユーザに与えられる．

る．本研究の一部は JST ACCEL (JPMJAC1602)，JST

CREST (JPMJCR20D4)，JSPS 科研費 (20K19934) の支
6.2 複数ユーザを対象とした推薦手法

援を受けた．

複数ユーザを対象とした推薦では，複数のユーザのアイテムに対する好みを同時に考慮する必要がある点で，単一ユー

参考文献

ザを対象とした推薦 [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32][1]とは大きく異なる．そのために，各ユーザに対して生成c 2021 Information Processing Society of Japan

Sedgman, K.: Coughing and Clapping: Investigating
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