// 特集 // 音楽を軸に拡がる情報科学
基 応
専 般

9 音楽と Web

濱崎雅弘（産業技術総合研究所）

後藤真孝（産業技術総合研究所）

音楽と Web の現在
音楽に Web が与えた影響は大きい．音楽を聴くYouTube 等）に日々膨大に投稿され，視聴されている．ライブ演奏すら，遠隔動画中継で楽しめるようになった．

手段として，Web 上の音楽配信サービスや動画共

以上は音楽の視聴体験の変化だが，音楽の制作も有サービスは広く利用されている．音楽に関する情Web 上で可能になりつつある（Soundation Studio報を調べたり，好きな音楽について誰かと語り合っ等）．ほかにも，音楽の話題は，音楽 SNS（Last.fmたりするためにも，Web が用いられる．SNS（Social等）だけでなく通常の SNS（Twitter，Facebook 等）

Networking Service）を含むソーシャルメディアででも活発に交わされている．さまざまな音楽関連情も，そうした音楽に関するコミュニケーションが報（メタデータやジャケット写真等）を人々が共同活発に行われている．こうして，Web にとってもで編集・蓄積できるサービス（Discogs 等）もある．

音楽は重要で代表的なコンテンツの 1 つとなった．

このように Web によって音楽体験は大きく変わ

そのため，音楽情報処理研究と Web 研究の双方にり，新しい体験が新たな技術ニーズを生み出した．

とって，「音楽と Web」は魅力的で新しい研究テー

音楽配信・共有サービスは，当初はコンテンツ数のマの宝庫となっている．本稿では，商業音楽サービ増加に注力していたが，その後，音楽推薦やプレイス等による音楽体験の変化を述べた後に，音楽とリスト共有等によって，膨大な楽曲の中から潜在的Web が融合した研究を紹介し，最後に Web 時代のに関心のある楽曲と出会えるような支援が重要とな音楽の姿を考察する．

った．今後も音楽と Web が融合した技術革新・研究開発によって，新たな音楽体験，より豊かな音楽Web で変わる音楽体験
音楽の主な流通手段はパッケージメディア（音楽 CD 等）だったが，近年では従量制あるいは定額音楽と Web が融合した研究制の音楽配信サービス（iTunes Store，Google Play

以下では，ソーシャルデータ基盤としての WebMusic，Spotify，Pandora，AWA，LINE MUSIC 等）と，サービス基盤としての Web の 2 つの観点から，が普及しつつある．それにより，いつでもどこでも音楽情報処理との融合を議論する．

膨大な楽曲を楽しめるようになった．そうしたプロが制作した商業音楽に加えて，アマチュアや一般の532体験が生み出されることが期待される．

♫ ソーシャルデータ基盤としての Web

人々が制作した楽曲や音楽動画（ミュージックビデ

Web は，人々の知識や活動が日々蓄積されるソオやダンス動画等）が，音楽共有サービス（Sound-ーシャルデータ基盤であり，社会の写し鏡となる巨Cloud 等）や動画共有サービス（ニコニコ動画や大データベースといえる．そのため，「ある音楽が情報処理 Vol.57 No.6 June 2016

9 音楽と Web
どのように受け止められているか」「人々が音楽をシュアップ）できるサービス基盤である．Web ブ

どう視聴しているのか」のような，音楽に関する社ラウザさえあれば利用できるため潜在的な利用者数

会的な情報が Web から得られる．そうした情報はが多く，利用者から得た情報を蓄積してサービスに音楽音響信号から直接得ることができず，音楽情報活用しやすい．そのため，音楽情報処理技術を社会処理にとって貴重な情報源となった．に展開する上でのプラットフォームとしても有効で1990 年代後半には Web から人物や組織の属性・ある．特に，Web 上で公開されている音楽コンテ関係性が自動抽出されていたが，その後，音楽分野ンツを活用したサービスとして実現することで，音でも Web 検索結果等からアーティストのジャンル・楽と Web の相乗効果を一層引き出せる．

スタイルを推定する研究が登場した．Web 検索かその先駆的な事例が，2012 年から一般公開され☆3である．

ら得られる情報に加え，マイクロブログや SNS のている能動的音楽鑑賞サービス「Songle」情報も組み合わせることでアーティストの人気度を音楽・動画共有サービス等の 97 万曲の中身（サビ，1）推定することもできる ．

メロディ，コード，ビート）を音楽理解技術で自動2005 年頃に普及したソーシャルタグは，コンテン解析し，その結果を誰でも「音楽地図」として見なツの柔軟な分類・整理に利用されることが多く，付がら音楽を楽しめる．解析結果は，その誤りをサー与されたソーシャルタグは音楽ジャンルの推定に有ビス上で誰でも訂正できるだけでなく，外部連携機2）効である ．ソーシャルタグは特徴ラベルとしても有能（Songle Widget）によって第三者の Web サー用なため，印象推定や音楽推薦等にもよく用いられる．

ビスから利用することもできる．この Web API に2007 年 頃 か ら 盛 り 上 が っ た マ イ ク ロ ブ ロ グ

よるマッシュアップは，まさにサービス基盤として（Twitter 等）は，リアルタイム性に特徴があり，この Web の特長を活かしている．

れを実世界のイベント検知のためのソーシャルセン

Web では利用者が持つデータ生成力が優れておサとして活用する研究を生み出した．音楽分野では，り，それを直接的に音楽情報処理研究に役立てるアマイクロブログから得た視聴行動に基づく音楽推薦プローチもある．上記の Songle では解析誤りを訂や，アーティストの類似性や地域性の推定等が研究正する仕組みだったが，ほかにも，たとえばゲームされてきた．音楽に関するマイクロブログのデータ性を取り入れて，音楽コンテンツへのアノテーショ☆1．

ンや印象評価等をしてもらうサービスがいろいろとWeb 上の記述には曖昧さや表記ゆれがあるが，研究された ．商用クラウドソーシングサービスをセットも公開されている

セマンティック Web では曖昧さのない機械可読な

4）活用した研究も増えている．

形式を目指しており，それに基づく LOD（Linked

Web ネイティブ音楽Open Data）が 2010 年頃から政府データをはじめさまざまな分野のデータ公開に用いられるようになってきた．音楽関連のオントロジーもいろいろと提案☆2

され，MusicBrainz 等が活用できる

3）．LOD は音楽と他分野のデータをつなぐ糊としても重要である．

♫ サービス基盤としての Web
Web は，さまざまなアプリケーションが稼働し，しかもそれらが柔軟に連携（Web API 等によりマッ☆1☆2

http://www.cp.jku.at/datasets/MMTD/
http://musicontology.com/

音楽と Web との融合は，パッケージメディアで流通している音楽を Web 上でも配信する形態から始まったが，その後，Web がなければ生まれなかったような「Web 時代の音楽」も誕生している．
その中で下記の三条件を満たす音楽を，濱崎ら

5）は「Web ネイティブ音楽（web-native music）」と名付けた．
☆3

http://songle.jp

情報処理 Vol.57 No.6 June 2016533

// 特集 // 音楽を軸に拡がる情報科学（1）オリジナル曲が最初に Web で発信されることを人々が当然と思っている音楽（2）クリエータが派生作品を創作して Web 上で発表できる音楽（3）創作し発表する意欲のわくフィードバックが
Web 上で共有されている音楽
このような Web ネイティブ音楽は Web 上で公開，再生されるため，URL 等で作品・発表日・再生数を特定可能であり，また，オリジナル曲や派生作品，視聴者の反応（レビューやコメント，再生数，お気に入り登録したユーザ数など）が Web 上で追跡・計算可能というかつてない特長を持つため，音楽情報処理に適している．派生作品での参照や，紹介，リスペクトの先もオリジナル曲の URL に集約されるため，創作が連鎖しやすい．このような，ほかから Web 上に単に転載された音楽とは違う性質を持つ Web ネイティブ音楽は，今後さまざまな形で広がることが予想される．
そうした Web ネイティブ音楽の代表例が，ニコニコ動画上に投稿された，歌声合成技術 VOCALOIDを使用した音楽であり，その追跡・計算可能な特長☆4を活かした音楽視聴支援サービス「Songrium」が研究開発されている（図 -1）．音楽理解技術とWeb マイニング技術を活用して，Web 上の 73 万件の音楽コンテンツを可視化して俯瞰・探索できる．
テキストと Web が融合した「テキストの Web」が，ブログや Wiki，全文検索のような多様な可能性を生み出したように，音楽と Web の融合が今後一層進むことで「音楽の Web」が確立し，新たな音楽体験を切り拓いていくと考えられる．音楽情報処理研究

図 -1 音楽視聴支援サービス Songrium．中央に表示されたオリジナル曲とその周囲を回る派生作品群が一望できる（上：音楽星図）．投稿日順に音楽コンテンツが現れ，時間軸に沿ったインタラ
クティブな再生が可能（下：超歴史プレーヤ）．
参考文献
1） Schedl, M., Pohle, T., Koenigstein, N. and Knees, P. : What's
Hot? Estimating Country-specific Artist Popularity, Proc. ofISMIR 2010, pp.117-122 (2010).
2） Sordo, M., Celma, O., Blech, M. and Guaus, E. : The Quest forMusical Genres : Do the Experts and the Wisdom of Crowds
Agree?, Proc. of ISMIR 2008, pp.255-260 (2008).
3）Cannam, C., Sandler, M., Jewell, M. O., Rhodes, C. andd'Inverno, M. : Linked Data and You : Bringing Music Research
Software into the Semantic Web, Journal of New Music
Research, 39 (4), pp.313-325 (2010).
4） Kim,Y. E., Schmidt, E. M. and Emelle, L. : MoodSwings : A
Collaborative Game for Music Mood Label Collection, Proc. ofISMIR 2008, pp.231-236 (2008).
5）Hamasaki, M., Goto, M. and Nakano, T. : Songrium : A Music
Browsing Assistance Service with Interactive Visualization andExploration of a Web of Music, Proc. of WWW 2014, pp.523528 (2014).
（2016 年 4 月 4 日受付）の観点からは，Web ネイティブ音楽のように，音楽周辺のより多様な情報が Web から得られることが期待できる．一方，Web 研究の観点からは，メタデータやリンク構造に加えて音楽コンテンツの解析

濱崎雅弘（正会員） masahiro.hamasaki@aist.go.jp
2005 年総合研究大学院大学博士後期課程修了．博士（情報学）．現在，産業技術総合研究所 情報技術研究部門 主任研究員．オンラインコミ
ュニティやソーシャルネットワーク研究に従事．

結果等をより深く融合した研究が可能になっていく．
こうした音楽と Web の融合研究に挑戦する研究者が今後ますます増えることを期待している．
☆4534

http://songrium.jp

情報処理 Vol.57 No.6 June 2016

後藤真孝（正会員） m.goto@aist.go.jp
1998 年早大大学院博士後期課程修了．博士（工学）．現在，産業技術総合研究所 情報技術研究部門 首席研究員．音楽情報処理を 24 年間研究．日本学士院学術奨励賞，日本学術振興会賞等 43 件受賞．