情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

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2022/2/21

Kiite Cafe: 同じ楽曲を同じ瞬間に聴きながら楽曲に対する気持ちを伝え合う音楽発掘サービス佃 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 Web サービスである，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，（ii）
Kiite Cafe で再生され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．2,399 名のユーザによる 1 年間の Kiite Cafe の利用ログを分析することで，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(a) アーキテクチャ１ (2.2.1項)(b) アーキテクチャ２ (2.2.2項)

楽曲に対する「好き」という反応を可視化

ユーザの好みの楽曲から再⽣楽曲を選択

癒やされる

一人で音楽を聴く場合とは異なり，他の人と一緒に音楽を聴くことには，他者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聴いてもらう喜びを感じたりできる(c) 体験・効果１ (3.1節)(d) 体験・効果２ (3.2節)(e) 体験・効果３ (3.3節)「好き」を伝える動機付け

多様な楽曲を好きになる

キューレータとして貢献

Pop

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

Rock
Jazz

き [1], [2]，後者の価値は好きな楽曲を他者に会って紹介することで享受できる [3], [4], [5]．

(g) 実験２ (4.2節)(h) 実験３ (4.3節)

Kiite Cafe利⽤ 後 → 多様性 増

貢献度 増 → 滞在時間 増

反応率

様々な社会的情勢や地理的な遠さなどが原因となって，(f) 実験１ (4.1節)
ユーザ数 増 → 反応率 増

他の人と一緒に同じ楽曲を聴くことができず，これらの価

楽曲
多様性

図 1

サートに参加する代わりに，テレビやラジオ，Web のス
曲を聴くことはできる．しかし，前者の価値を享受するには，音楽を聴いて楽しんでいる様子（楽曲に対する反応）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
ため，これらのメディアでは代替手段にはなりづらい．同様に，他者に会って好きな楽曲を紹介する代わりに，ニコニコ動画や YouTube などに投稿されている楽曲のミュー
ジックビデオの URL を，Twitter や Facebook などの SNS
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© 2022 Information Processing Society of Japan

利⽤後

⼩

⼤

キュレータ貢献度

ユーザ数

値を享受できないという状況は珍しくない．ライブコン
トリーミング配信などを通して多くの人々が同時に同じ楽

利⽤前

滞在時間

という価値がある．例えば，前者の価値はライブコンサー

本稿の構成．

に投稿して紹介することはできる．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はない．後者の価値を享受するには，紹介した楽曲に反応した人が確かにその楽曲を聴いたとわかる必要がある．
そこで本稿では，これらの価値を享受しやすくする Web
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
掘カフェ「Kiite Cafe」*1 を提案する．Kiite Cafe 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，*1

https://cafe.kiite.jp

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J 「イチ推しリスト」ボタン

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A 動画視聴用プレーヤ

I 楽曲が選択された理由

B 「お気に入り」ボタン

F コメントC エフェクト付き
ハートマークG 「消す」ボタン
H 「回る」ボタン

D テキストボックス

K ボット

E 「吹き出し」ボタン

図 2 Kiite Cafe のスクリーンショット．

（ii）Kiite Cafe で再生される楽曲はユーザの好みの楽曲か

間を見ることができた．自分がキュレータ（本稿では「付ら選択される，という 2 つのアーキテクチャを持つ点に加価値を与える紹介・共有をする人」という意味で用いる）

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ユーザ体験が直感的に理解できるように，以下では Kiite

曲も Kiite Cafe のユーザに聴いてほしいと思った．こうしCafe のユーザである「エマ」が Kiite Cafe を利用する様子てエマは，他のユーザの好きな楽曲を聴きながら，自分のを例として記述する．

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

ある日エマが Kiite Cafe にアクセスすると，14 名のユー

待つことにした．

ザが Kiite Cafe に滞在していた．各ユーザは自身で設定し本研究の貢献を以下にまとめる．

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• 他のユーザとの社会的繋がりを感じたり，自分の好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

きな楽曲を他者に紹介する喜びを感じたりしながら，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人々が Web 上で集まって同じ瞬間に同じ楽曲を聴く

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ための 2 つのアーキテクチャを提案した（図 1 上段）．

に好きになったので自分の「お気に入り」に楽曲を登録し• 提案する 2 つのアーキテクチャを備えた Web サービ

た．新しく好きな楽曲に出会うことができたので，エマはス Kiite Cafe を開発して公開した．

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（図 1 中段）．

に入りに登録した楽曲がアーキテクチャ（ii）によって選• 2020 年 8 月 5 日から 2021 年 8 月 4 日の 1 年間に渡ばれ，Kiite Cafe で流れ始めた．楽曲が流れている最中に，

る，2,339 名の Kiite Cafe ユーザの利用ログを分析す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ることで，提唱した影響が実際にもたらされているこ

エマが気づいた．他のユーザも次々と自身の「お気に入り」とを定量的に示した．具体的には，ユーザは（1）Kiite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Cafe に滞在しているユーザが多くなるほど積極的に楽トマークが表示された．こうしてアーキテクチャ（i）によ曲への反応を発信し，（2）一人で楽曲を聴くときより

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も Kiite Cafe で楽曲を聴くときの方がより多様な楽曲© 2022 Information Processing Society of Japan49

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2022/2/21（3）キュレータとしての貢献が大きくなるに反応し，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．

ほど Kiite Cafe の滞在時間が長くなる，ということをお気に入り登録．再生中の楽曲を好きになったユーザは，示した（図 1 下段）．

2. Kiite Cafe の概要

B ）を押すことでその楽曲を「お気に入り」ボタン（図 2○

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アイコンの右上には，再生中の楽曲が終わるまでの間，エKiite Cafe は，膨大な楽曲の中から好みの楽曲を効率よくC）
フェクト付きのハートマークが表示される（図 2○．こ

探索して出会うことができる音楽発掘サービス「Kiite」*2 上

れにより，ユーザは再生中の楽曲に対する「好き」というの一機能として提供されている．以下では，まず Kiite Cafe

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に関連する Kiite の機能を紹介し，次に Kiite Cafe の概要

なった他のユーザが一目でわかるようになる．再生中の楽を述べる．

曲を既にお気に入りに登録済みのユーザには，エフェクトの無いハートマークがアイコンの右上に表示される．

2.1 Kiite

D ）にコメントを入コメント．テキストボックス（図 2○

Kiite では，動画コミュニティサービス「ニコニコ動

E ）を押すことで自分の力して「吹き出し」ボタン（図 2○

画」*3 上の歌声合成楽曲を対象としている．ニコニコ動画

F）
アイコンの上にコメントを 90 秒間表示できる（図 2○．

では，VOCALOID [6] などの歌声合成ソフトウェアを用G ）を押すことで，表示中のコメント「消す」ボタン（図 2○

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を手動で消すこともできる．この機能を使うことで，ユーマチュアやプロを問わず活発である．2021 年 10 月の時点

ザは楽曲に対する印象や気持ちを表現したり，ユーザ同士で，35 万曲以上のそうした楽曲を Kiite 上で再生できる．

で簡単なコミュニケーションを取ったりできる．

ニコニコ動画では全ての楽曲は音楽動画として公開されてH ）を押すことで自分のア
回転．「回る」ボタン（図 2○

おり，Kiite 上で楽曲を聴く際は動画視聴用プレーヤ（ニ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

コニコ動画が提供する外部プレーヤ）を用いて音楽動画がと，再生中の楽曲が終わるまでの間，時計回りに一定の速再生される．

度でアイコンが回転する．ボタンを再度押すことで，手動Kiite では，音楽印象分析に基づき楽曲を探索して絞りで回転を止めることもできる．楽曲に対する「好き」とい込む機能や，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を効率的に見つけることができる．Kiite にユーザ登録す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ることで，ユーザはアイコンの設定，「お気に入り」への楽などの説明は Kiite Cafe 側では意図的にアナウンスしてい曲の登録，プレイリストの作成，他のユーザが作成したプ

ない．

レイリストの聴取などが可能になる．

移動．バーチャルカフェ空間の任意の位置をクリックすることで，自分のアイコンを好きな位置に移動させること

2.2 Kiite Cafe
Kiite Cafe のスクリーンショットを図 2 に示す．ユーができる．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．

ザが Kiite Cafe にアクセスすると，「バーチャルカフェ空

Kiite Cafe では，バーチャルカフェ空間の各象限や軸の意

間」と名付けた二次元平面上のランダムな位置に，その味はアナウンスしておらず，回転機能と同様に，移動機能

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をどのように使うかはユーザに委ねている．

ともに表示される．全てのユーザは，動画視聴用プレーヤ

2.2.2 アーキテクチャ（ii）: ユーザの好みの楽曲から再A ）を通して同じ瞬間に同じ楽曲を聴く．1 章で述べ
（図 2○

生する楽曲を選択（図 1(b)）

たように，Kiite Cafe は（i）各ユーザの楽曲に対する「好U を Kiite Cafe にアクセス中のユーザ集合とする．各き」という反応を可視化，（ii）ユーザの好みの楽曲から再ユーザ u ∈ U について，u のお気に入りまたは u の作成

生する楽曲を選択，という 2 つのアーキテクチャを持つ．

したプレイリストに含まれる楽曲（u の「好みの楽曲」と以下で，この 2 つのアーキテクチャの詳細を述べる．

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

2.2.1 アーキテクチャ（i）: 楽曲に対する「好き」という反応を可視化（図 1(a)）

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

Kiite Cafe では，楽曲に対する「好き」という気持ちを的に実行される．その処理では，第一段階でユーザを選択伝えるために，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る楽曲を選択する．

*2*3

https://kiite.jp
https://www.nicovideo.jp/video_top© 2022 Information Processing Society of Japan

第一段階において，選択されるユーザにバイアス（偏り）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50

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じ，再生される楽曲の多様性が失われる可能性がある．また，自分の好みの楽曲が全く選択されないことに対して不INT22006
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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（図 1(c)）

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

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段階で選ばれたユーザを u とする．第二段階で Su からラた [7], [8], [9], [10], [11]．再生中の楽曲に対する聴衆の反応

ンダムに楽曲 s が選ばれると，「u さんのプレイリストのの集約結果（「好き」と「嫌い」それぞれの総数）を表示す曲です」のようにその楽曲が選ばれた理由が表示されるるシステム [12] なども提案されたが，各ユーザの楽曲に対I の 1 行目）
（図 2○
．楽曲 s が他のユーザの好みの楽曲にもする「好き」という思いの可視化は注目されてこなかった．

I の2行含まれている場合，その情報も表示される（図 2○

Kiite Cafe では，2.2.1 項で述べた機能を用いて「自分がこ目以降）．これにより，u 以外のユーザも自分の好みの楽曲の楽曲を好きだ」という思いを可視化して共有できるようが再生されていることに気づきやすくなる．さらに Kiiteにすることで，再生中の楽曲に対して「好き」という思いJ ）を押すこCafe では，「イチ推しリスト」ボタン（図 2○

をユーザが明示的に伝えることを動機づけている．より多とで，ユーザが自身の作成したプレイリストの一つを「イくのユーザが Kiite Cafe に集まるほど，そうした思いを自チ推しリスト」として設定できる．第一段階で選択された

他共に共有することでより強い社会的繋がりを感じられる

ユーザがイチ推しリストを設定していたら，第二段階ではようになるため，「好き」を伝える意義が大きくなり，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積極的に「好き」を伝えるようになることが期待できる．

る．イチ推しリストを設定することで，ユーザは他のユー

長期的には，こうした能動的な音楽鑑賞を通して，人々のザに聴いてほしい楽曲を指定できる．

Kiite Cafe の楽曲選択アルゴリズムは一例であり，ユー

音楽の聴き方がより多様で豊かになること [13] につながると考えられる．

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
リズムを用いてもよい．すなわち，使用しているアルゴリ

3.2 多様な楽曲を好きになる機会の獲得（図 1(d)）

ズム自体は本稿の本質ではない点に注意されたい．本稿の複数のユーザが同じ楽曲を同じ瞬間に聴く際には，でき

本質は，2 つのアーキテクチャと，それらがもたらす音楽

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

聴取における新たなユーザ体験（3 章で詳述）にある．

することが一般的である [7], [9], [14]．このアプローチは，Kiite Cafe には，「AIST Playlist Bot」と名付けたボッ

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K）
トが常に滞在していて（図 2○，最新の人気楽曲も「発が，フィルターバブルによりもたらされる問題 [15], [16]掘」されやすくしている．このボットは，ニコニコ動画にで知られるように，長期的にはユーザの音楽的な興味を狭おける日毎および週毎の VOCALOID 楽曲の人気度ランキ

める可能性もある．一方 Kiite Cafe では，様々なユーザのングを元に，プレイリストを定期的に作成している．そし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の好みに合致するとは限らない．しかし，多様な楽われる．そのため，ボット以外のユーザが一人しか Kiite

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

Cafe に滞在していないような場合でも，そのユーザはボッ

い意外な楽曲 [17] も好きになる機会を得られる．つまり，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ユーザが一人で聴いて好きになる楽曲よりも，Kiite Cafe

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待できる．長期的には，こうした体験をすることがユーザ示すことはない．

の音楽的な興味を広げることにつながると考えられる．

3. ユーザ体験とその効果

3.3 キュレータとしての貢献（図 1(e)）

提案したアーキテクチャによって，ユーザが他のユーザ

アーキテクチャ（ii）によって，ユーザ u の好みの楽曲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が選択され，Kiite Cafe で再生されたとする．アーキテク

紹介する喜びを感じたりできるようになることは 1 章でチャ（i）により，u は自分の好きな楽曲を他のユーザが好述べた．それらに加えて，本アーキテクチャにより 3 つのきになる瞬間（例えば，他のユーザがお気に入りに楽曲を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間）を見ることができる．それと同時に，これらのアーキて議論する．

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
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© 2022 Information Processing Society of Japan51

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022)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INT22006
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5

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

4(度選ばれることが楽しみになり，Kiite Cafe の滞在時間がとで，より多くの楽曲を聴いたり，キュレーション用のプ

3

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

2ことが報告されている [18]．したがって，長期的には，こ1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

1-5 (C1)

6-10 (C2)

11-15 (C3)

16- (C4)れる．
図 3 ユーザ数と反応を示したユーザの割合の関係．

4. 実験
我々は Kiite Cafe を，2020 年 8 月 5 日に正式に一般公開した．本章では，3 章で述べた Kiite Cafe により期待される 3 つの効果について検証するために，2020 年 8 月 5(a) 回転(b) 移動(c) コメント・盛り上がりや興奮の感情
を回転で表現・「この曲は回れる」

・ダンスを踊るようにアイコンを移動し続ける
・ライブコンサートでの・楽曲開始15秒以内の投稿コメントが多い傾向
・好きな楽曲が再⽣されたという新たな表現が誕⽣「最前」への移動を再現ことに対する喜びを表現

日から 2021 年 8 月 4 日までの 1 年間に渡るユーザの利用
うおおおお

ログを匿名化して分析する．この期間に Kiite Cafe にアクキター︕

セスしたユニークユーザ数は 2,399 であり，お気に入り登録，コメント，回転，移動の機能の使用回数は，49,425，

図 4 「回転」「移動」「コメント」の特徴的な使われ方．

14,094，109,054，74,304 であった．
avgratio(SCi , r) の値は avgratio(SC1 , r) の値で正規化して4.1 楽曲に対するユーザの反応頻度（図 1(f )）いる．いずれの反応でも，Kiite Cafe の滞在ユーザ数が増

各ユーザが Kiite Cafe で楽曲に対する「好き」という反加するにつれて，反応を発信するユーザの割合は単調に増応を発信できるようになった結果として，Kiite Cafe に滞加していた．「お気に入り登録」機能は，ユーザが楽曲をお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

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

するようになることが期待される（3.1 節）．これを検証すため，以下では他の 3 つの機能の使われ方を考察する．

るために，「Kiite Cafe に滞在しているユーザ数の増加に伴「回転」機能に関しては，Kiite Cafe ではその使用目的を

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

敢えて説明していなかったが，Twitter に投稿された Kiite

るか」という疑問に答える（RQ1）．

Cafe ユーザのツイートを分析すると，多くのユーザが盛4.1.1 実験設定

り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本実験では R = { お気に入り登録，コメント，回転，移ることがわかった*5 ．また，そのような使われ方が普及し

動 } の 4 種類の反応を対象とした．まず，再生された各た結果として，Kiite Cafe 発祥の「この曲は回れる」とい楽曲について，楽曲 s が再生され始めた時点で Kiite Cafe

う新たな表現も生まれ，将来の音楽文化の中でこの表現がに滞在している，ボットを除くユーザの集合 Us を取得し普及することを我々は期待している（図 4(a)）．次に，「移た．そのユーザ数（|Us |）に応じて，楽曲を 4 つのカテゴ動」機能について言及しているツイートを分析することで，リに分類した（C1 : 1 ≤ |Us | ≤ 5，C2 : 6 ≤ |Us | ≤ 10，C3 :主に 2 つの目的で使用されていることが明らかになった．

11 ≤ |Us | ≤ 15，C4 : 16 ≤ |Us |）．RQ1 に回答するため，

1 つ目は，楽曲に合わせてダンスをするかのようにアイコ

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ンを移動させ続けるというものであった．2 つ目は，バー間で比較した．以下で詳細を述べる．

チャルカフェ空間の左上のスペース，つまり動画視聴用プCi（1 ≤ i ≤ 4）に含まれる楽曲のリストを SCi とする*4 ．

レーヤ付近を，ライブコンサート会場における観客席の最楽曲 s ∈ SCi と反応 r ∈ R が与えられたときの，s に対前列のようにみなして，好きな楽曲が流れ始めるとそこにして反応 r を発信したユーザの集合を Usr とすると，その移動するというものであった（図 4(b)）．こうした文化がユーザの割合は ratio(s, r) = |Uss | で求められる．最後に，ユーザによって生み出されてユーザの間に自然に広がった

SCi の全楽曲における割合の平均を次式により求める．
∑
1
avgratio(SCi , r) =ratio(s, r).
(1)|SCi |

ことは興味深い．最後に「コメント」機能について述べる．
が，9.91%のコメントは楽曲の再生が始まってから 15 秒以

4.1.2 実験結果

内に投稿されていた．そのようなコメントには，ユーザが|U r |s∈SCi

図 3 に結果を示す．視認性を高めるため，各反応での*4Kiite 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．

© 2022 Information Processing Society of Japan

Kiite Cafe で再生された楽曲の長さは平均 234 秒であった

自身の好きな楽曲が再生されたことに対する喜びを表すも*5Kiite 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．

52

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2022/2/21「うおおおお」や「キター！」など）が多く見られた．
の（表 1 ユーザが「好き」という反応を示した楽曲の多様性の比較．
反応 r|U r |

avgdiv(Suorg )avgdiv(Sur )p値

お気に入り登録157

10.50910.994

1.14 ×10−8

コメント

69

10.45410.9542.05 ×10−3以上のことから，3 つのいずれの機能も楽曲に対するポ

回転

143

10.51910.895

1.16 ×10−6

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

移動

131

10.45411.0592.75 ×10−9

これは，ライブコンサートにおい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象に似ている（図 4(c)）．

いう点で，「好き」を伝えるために使われているといえる．
また，ユーザ数が増えるにつれて，ユーザは盛り上がって

4.2.2 実験結果

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

表 1 に結果を示す．全ての反応で，Kiite Cafe の利用前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なった．

に高くなっていた．この結果から，ユーザの日頃の音楽的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

4.2 「好き」という反応を発信した楽曲の多様性（図 1(g)）

るという点においても，Kiite Cafe の有用性が示された．

Kiite Cafe ではユーザの好みに合致する楽曲が常に再生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4.3 Kiite Cafe の滞在時間（図 1(h)）て「好き」という反応を発信することが期待される（3.2

Kiite Cafe ではキュレータとして貢献することの喜びを節）．これを検証するために，「Kiite Cafe の利用前に比べ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が長くなることが期待される（3.3 節）．これを検証するた示すか」という疑問に答える（RQ2）．

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

4.2.1 実験設定

るユーザの割合が高くなるほど，そのユーザの Kiite Cafe

ユーザ u が初めて Kiite Cafe にアクセスした日時を tuとする．Kiite Cafe を利用し始める前，つまり tu より前にの滞在時間は長くなるか」という疑問に答える（RQ3）．

4.3.1 実験設定

u のお気に入りに登録された楽曲は，u の本来の音楽的好ユーザ u の Kiite Cafe へのアクセス開始から滞在終了ま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

での期間を u のセッションと定義する．ユーザ u の k 番

org

合を Su

とする．2.1 節で述べた Web サービス Kiite は

目のセッションで u の好みの楽曲が 3 曲選ばれて再生さは Kiite 上れ，各楽曲に対して Kiite Cafe に滞在しているユーザののログから収集した．また，u が Kiite Cafe で反応 r を発0%，40%，16%が反応 r を発信したとする．反応を発信し信した楽曲は，Kiite Cafe を利用し始めた後の u の音楽的たユーザのパーセンテージの最大値（この例の場合 40%）

好みが反映された楽曲であると仮定し，Sur で表す．RQ2

が u の滞在時間に影響を与えると仮定し，セッション内

org2019 年 8 月 30 日に一般公開されており，Su

内の楽曲の多様性との ratio(s, r)（4.1.1 項で定義）の最大値に応じてセッショ

Sur 内の楽曲の多様性を比較した．以下で詳細を述べる．

ンを 4 つのカテゴリに分類した (G1 : ratio(s, r) = 0，G2 :orgに答えるため，各反応について，Su

楽曲集合の多様性は intra-list diversity [19] を用いて求0.5 < ratio(s, r))．ここで，反応を発信したユーザの割合

org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|Su |(|Suorg | − 1)

0 < ratio(s, r) ≤ 0.25，G3 : 0.25 < ratio(s, r) ≤ 0.5，G4 :めた．Su

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(2)

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

ここで，dist(si , sj ) は楽曲 si と sj の音響特徴ベクトル [20]間がより長くなると考えられる．そこで，4.1.1 項と同様

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に楽曲再生時のユーザ数 |Us | のカテゴリも考慮する．した

orgを高めるため，各反応 r について Su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*6 ．そのorg

ようなユーザの集合を U r とすると，反応 r における Su
およびの Sur の平均値は次式により求められる．

avgdiv(Suorg ) =avgdiv(Sur ) =1|U r |∑

div(Suorg ).

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

(3)

u∈U r

1 ∑
div(Sur ).
|U r |
rがって，RQ3 に答えるために，反応 r とユーザ数のカテ

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

(4)

u∈U

max
最大の楽曲 smax．
u,k を抽出した（su,k = arg max ratio(s, r)）s∈Tu,k

全ユーザのセッションの中で Ci および Gj に属する楽曲*6

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．

© 2022 Information Processing Society of Japanmax の集合は S
max
max
su,k
i,j = {su,k |u ∈ U ∧ 1 ≤ k ≤ |Du | ∧ su,k ∈max
Tu,k ∧ smaxu,k ∈ Ci ∧ su,k ∈ Gj } により定義される．ユーザ

53

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IPSJ Interaction 2022

3.5

2.25

1-5 (C1)
6-10 (C2)
11-15 (C3)
16- (C4)

3.0
2.5

INT22006
2022/2/21

3.0

1-5 (C1)
6-10 (C2)
11-15 (C3)
16- (C4)

2.00
1.75

「11-15(C3)」の「0.5-」はデータが存在しなかった.

1.0
0-0.250.25-0.5

0.5-

2.5

1.5

1.00
0

3.0
2.0

1.25

1.5

1-5 (C1)
6-10 (C2)
11-15 (C3)
16- (C4)

3.5

2.0

1.50

2.0

1-5 (C1)
6-10 (C2)
11-15 (C3)
16- (C4)2.5

0

0-0.250.25-0.5

1.5

1.0
0.5-

1.0
0

0-0.250.25-0.5

0.5-

00-0.250.25-0.5

0.5-

図 5 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．

u の k 番目のセッションの秒単位での長さを len(u, k) で表マーケットオンライン*7 」「ツナガルミライ*8 」「タメサ

すと，Ci および Gj のもとでの平均のセッション長（滞在レルミライ*9 」「VOCALOID DJ STATION*10 」といった時間）は次式により求められる．
∑
1
avglen(Si,j ) =len(u, k).
|Si,j | max

VOCALOID 関連のイベントとのコラボレーションという(5)

su,k ∈Si,j

4.3.2 実験結果
図 5 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向にあることがわかる．また，C1（ユーザ数が 1 名から 5 名）に対応するグラフは 4 つのカテゴリ（C1 から C4 ）の中で最も下に位置している．これらの結果から，反応を発信したユーザの割合だけでなく，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あることが明らかになった．
「コメント」機能に関しては C2 （ユーザ数が 6 名から10 名）と C3 （ユーザ数が 11 名から 15 名）では明確な傾向は見られなかった．ただし，C1 （ユーザ数が 1 名から 5名）と C4 （ユーザ数が 16 名以上）では滞在時間が単調増加しているため，「コメント」が滞在時間を長くする効果を持つ可能性もある．効果の有無については，より多くのログを用いて今後も検証を続けていく予定である．

かたちで Kiite Cafe のイベントが実施された．例えば「クリエイターズマーケットオンライン」と連動した 2020 年

8 月 29 日のイベントでは，有名な VOCALOID 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時間のイベントの間，140 名ものユーザがそのプレイリストの楽曲をKiite Cafe で同じ瞬間に聴いて楽しんだ．クリエータ自身もユーザとして Kiite Cafe に滞在し，多くの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エータとのコ
ミュニケーションをとっていた．2021 年 2 月 11 日に開催された「タメサレルミライ」と連動したイベントでは，「タ
メサレルミライ」の Web ページ上で，冬や雪にまつわる好きな楽曲に関するア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イリストの楽曲を 77 名の Kiite Cafe
ユーザが 90 分の間，一緒に聴いて楽しんだ．

2 つ目は，Kiite Cafe のユーザが発案者となるイベント
である．2021 年 3 月 19 日から，Kiite Cafe には「記念日企画募集中」というリンクが表示されている．リンク先には，どの歌声合成キャラクターのどんな記念日イベントをいつ実施して欲しいかなどの情報を入力するフォームが用

5. 議論
3 章では，Kiite Cafe によりもたらされるユーザ体験とその効果について述べた．Kiite Cafe にはそれ以外にも，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．

意されている．ユーザによる提案の中から，提案数や日程，
実現可能性などが考慮されて実施イベントが決まる．イベ
ント中に再生するプレイリストは，そのキャラクターが歌う楽曲の中から，Kiite 上でのお気に入り登録数などに基づいて作成される．これまでに，2021 年 4 月 1 日の「重音テト記念日企画」と 2021 年 6 月 26 日の「GUMI 記念日企画」が実施され，多数のユーザが参加した．これらの日付

5.1 オンラインイベントへの活用
Kiite Cafe はこれまでに，複数のオンラインイベントで活用されてきた．イ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，アーキテクチャ（i）でコミュニケーションを

はキャラクターの誕生日であり，誕生日になる 0 時をまたぐ時間帯（23 時 30 分から 0 時 15 分）にイベントが実施され，0 時になった瞬間には多くのユーザが音楽を楽しみながら「誕生日おめでとう！」のような祝福コメントを投稿した．

3 つ目は，Kiite Cafe 運営側が発案者となるイベントで取れるようにした．Kiite Cafe で実施されたイベントは，その発案者の違いにより以下の 3 つに分類される．

1 つ目は，VOCALOID 関連のイベントの主催者が発案者となるイベントである．これまでに，「クリエイターズ© 2022 Information Processing Society of Japan*7

https://karent.jp/creatorsmarket/
http://tsunagarumirai.com/2020/*9 https://twipla.jp/events/472240*10 https://vdds-official.tumblr.com/*854

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ある．イベント中に再生するプレイリストは，2 つ目同様に作成される．これまでに，歌声合成キャラクター「初音ミク」の「ミク」にちなんで 2021 年 3 月 9 日に「初音ミク記念日企画」が，初音ミクの誕生日である 2021 年 8 月

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2022/2/21

SNS

COVID-19 の影響で多数の人々が同じ場所に集まって音

最⾼︕

おすすめの
曲です︕

86

31 日に「初音ミク誕生日企画」が開催され，後者にはこれまでのイベントで最多となる 285 名のユーザが参加した．

Kiite Cafe

本当に聴いて好きになってくれてるのかな…︖

確かに聴いたうえで好きになってくれてる︕

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

図 6 SNS と Kiite Cafe の比較．

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．

• ユーザが楽曲を好きになる瞬間を可視化することの価値を明らかにした．その際，SNS に音楽動画などのURL を投稿するのとは違い，Kiite Cafe では楽曲を好
5.2 追加の機能きになったユーザが確かにその楽曲を聴いていること

現在の Kiite Cafe では，全てのユーザが一つのバーチャが保証される点も，その価値の実現に本質的な役割を

ルカフェ空間に集まるようになっているが，将来的には目果たしている（図 6）．こうした知見は，楽曲聴取を目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的とした様々なシステムや Web サービスを開発する

検討している．実世界のカフェのメタファーとして，メイ

際に活かせると考えられる．

ンのバーチャルカフェ空間を「本店」，その他のバーチャ
ルカフェ空間を「支店」のようにも位置づけられる．例えば，楽曲選択時に歌詞情報が利用できるのであれば，「時6. 関連研究6.1 複数ユーザでの楽曲聴取システム間」をテーマとした支店を用意し，夜になると夜に関連し単一ユーザの楽曲聴取を目的としたシステムについて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

は Goto ら [21] および Knees ら [22] の文献に詳しい．複が聴ける空間を実現できる可能性もある．

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

他にも，バーチャルカフェ空間を活用した，アンケート

類できる．1 種類目は，複数ユーザが同じ楽曲を同じ瞬間機能を備えた支店も検討している．例えば，あるユーザが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「再生中の楽曲を誰と一緒に聴きたいですか」という質問

は，ユーザが公共の場所（フィットネスセンター [7]，パーをして，バーチャルカフェ空間の中央を原点とした各象限

ティー会場 [10]，バー [9]，部屋 [8] など）に集まることを

に「家族」
「恋人」
「友人」
「その他」の選択肢を提示する．

前提としている．MusicFX [7] と Flytrap [8] では，システ

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

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，する．この機能を実現することで，他の人が楽曲に対して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．

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それに対して Jukola [9]，PartyVote [10]，WePlay [12] でるようになる．

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
ザがリクエストする．2 種類目は，ユーザ同士で楽曲を共

5.3 再利用可能な知見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

本研究で得られた，再利用可能な知見を以下にまとめる．

に聴くことは想定していない．Push!Music [4] と tunA [3]• 実験を通して，提案した 2 つのアーキテクチャがユー

は，近くにいるユーザ同士が Wi-Fi を通して楽曲を送ってザの音楽聴取行動の活性化に有効であることを示し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

た．いずれのアーキテクチャも汎用性があるため，他

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の研究者や企業が，ユーザが同じ楽曲を同じ瞬間に聴ず，自分の好きな楽曲を他人に送って共有することに喜びくための Web サービスやアプリケーションを開発すを感じる傾向にあることが報告されている．

るうえで有用な指針となる．

Spotify による Group Session [23] や JQBX [24] のよう• 人々が同じ場所に集まって音楽を楽しむのが困難な状に，同じ場所に集まることなく，複数のユーザが同時に音況下で，提案したアーキテクチャによって人々が一緒楽を楽しむためのアプリケーションも公開されてきた．こに音楽を楽しむ新たな方法を実現できたことが，オン

れらのアプリケーションでは，任意のユーザが DJ のよう

ラインイベントの成功事例で示された．これにより，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そうした場でのクリエータ・聴衆・楽曲の間のインタせることができる．ユーザはチャットシステムを使うこと

ラクション支援という新しい研究課題を切り拓いた．

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．

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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．

いる点が最大の特徴であった．1 年間に渡る Kiite Cafe の先行事例では，ユーザの楽曲に対する反応は全く可視化さ利用ログを用いた実験により，それらのアーキテクチャにれないか，チャットツールに限定した可視化であるため，

よりユーザにもたらされる 3 つの効果を定量的に示した．

他者との社会的繋がりを感じるには不十分である．それに本稿で提案したアーキテクチャは，様々な楽曲聴取インタ

対して Kiite Cafe ではアーキテクチャ（i）により 4 種類

フェースにおいても有用だと考えられ，例えば，ユーザの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アバターがバーチャルリアリティ（VR）空間で同じ楽曲いる様子をより強く感じることができる．また，先行事例を聴くような 3 次元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された推薦結果を投票理論に基づいて集約し，複数ユー[2]

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る [14], [33]．しかし，このアプローチでは，少数派の好みを反映できるとは限らないという問題がある．

[3]

この問題を解決するため，「公平性」という概念が導入されるようになってきた [34], [35], [36], [37], [38]．推薦対象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[4]

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ある．音楽推薦においては，既存研究ではユーザの聴衆と[5]しての公平性だけが考慮されてきた．それに対して Kiite

Cafe では，2.2.2 項で述べたように，アーキテクチャ（ii）
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[6]

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公平性を達成するうえでは，「イチ推しリスト」が重要な役割を果たしており，ユーザの「イチ推し」の楽曲が選択さ[7]

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[8]

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 Web サービス「Kiite Cafe」を提案した．

Kiite Cafe は，各ユーザの楽曲に対する「好き」という反© 2022 Information Processing Society of Japan[9]

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