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ExHabitter：ドラムでのワンパターンなフィルイン演奏からの脱却を支援するシステム
水田貴将†1高島健太郎†1西本一志†1

概要：バンド活動などにおけるドラム演奏は，主にパターン演奏とフィルインという演奏で構成されている．フィル
インとは，パターンとパターンの間やパターンの最後などに差し込まれる即興的な演奏のことで，うまく活用することで楽曲に変化をつけることができる．しかし，自由な演奏が可能にも関わらず，毎回どこか同じようなフィルインを演奏してしまうといった問題を抱えているドラム奏者も少なくない．我々は，この問題を解消すべく，「ExHabitter」の開発を行った．このシステムは，行き詰りの原因の一つと想定される「奏者の癖」を分析し，奏者の演奏に対するフィードバックを行うことで，行き詰まりからの脱却を図る．

ExHabitter: A Supporting System for Getting Out ofRepetitive Fill-in Performances of Drum
TAKAYUKI MIZUTA†1 KENTARO TAKASHIMA†1 KAZUSHI NISHIMOTO†1Abstract: The content of the drum performance is divided into two parts: "Pattern" and "Fill-in". Fill-in is an improvised
performance, commonly seen at the end of a pattern or between patterns. By using fill-in, various expressions become possible.
However, there is a problem that similar fill-in performances are often repetitively performed. To solve this problem, we developed
a supporting system named “ExHabitter.” This system extracts "habits of the player" which is a cause of the repetitive fill-in
performance and provides feedback to them so that they become possible to get out of the deadlock situations.

1. はじめに観が染みついてしまっている可能性がある．また，単純なフレーズや普段よく叩くフレーズといった手癖を無意識のバンド活動などにおいて，ドラム演奏の内容の多くは，内にフィルインの中に組み込んでしまうことも考えられる．

一定のリズムとノリを与えるために楽曲内で繰り返し演奏

しかし一般的に，癖というものに対して当人がそれを認される「パターン」と，パターンとパターンの間やパター識することは容易ではない．癖に着目した研究として，吉ンの最後などに差し込まれる「フィルイン」の 2 つに大別

田ら[1]の研究がある．吉田らは，食事中のそしゃく癖に気することができる．フィルインは，別名「おかず」とも呼付いていない「クチャラー」を対象にした，癖からの脱却ばれ，メインとなるパターンに変化を加える重要な役割をシステムを提案している．自らのそしゃく音については，担っている．楽譜上では「Fill」と記載されているのみの場

自分で聴くことが難しく，さらに他人から指摘されること合が多く，自由な演奏が可能であるため，ドラム奏者（以も少ないため，気づかずにいることが多い．そこで，聴覚下、「奏者」と称する）の個性や持ち味を反映させた，貴重

遅延フィードバックを用いたそしゃく音の通知システムをな自己表現の機会となる．

提案し，そしゃく癖の改善に成功している．吉田らは，「癖しかしながら，このフィルインをうまく活用できず，自を直すには，本人がその癖について認識し，しっかり意識己表現の機会を損失している奏者が少なくない．本稿第 1して直そうとすることが望ましいとされる．」と述べている．

筆者もドラム奏者の 1 人であるが，楽曲が異なる場合でもまた，癖を認識させるための提示方法について，菊川ら[2]同じような印象のフィルインを演奏してしまうといった経は，癖がもたらす長期的結果を連想させるようなシステム験が多々ある．さらに，無意識下でこのような演奏を続けを提案し，姿勢の矯正を促進した．具体的には，ユーザのてしまうことにより，一種の行き詰まり状態に陥ってしま姿勢が一定時間正されなければ，ディスプレイにぼかしがっている．

かかり，逆に正されればぼかしが消えるというシステムでそこで我々は，フィルイン演奏における視野をより広げある．単に姿勢情報を提示するのではなく，PC 利用時の姿るために，奏者の「癖」に着目した．フィルインを案出す

勢の悪化から起こり得る視力の低下を疑似的に体験させるる過程には，奏者の様々な癖が影響するであろうと考える．

点が特徴的である．いずれの研究も，癖は無意識下で発生

例えば，普段よく聴く音楽に偏りがある場合などは，先入するものであり，それ故に癖を自覚することは困難である†1 北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
Graduate School of Advanced Science and Technology,ということを示している．さらに，癖の改善を促すシステ

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ムを考案する際には，ケースに応じて提示方法を工夫すべきであることを示唆している．
以上を踏まえた上で，我々は上記のような癖を自覚させることによって行動変容を促す手段をドラム演奏にも適用することができるのではないかと考えた．本研究では，この考えに基づき，フィルイン演奏における奏者の癖からの脱却を支援するシステムを提案する．

2. ExHabitter の構成
システムの概要を図 1 に示す．本研究で提案するシステムは，以下の 3 つのフェーズで構成されている．
2.1 入力フェーズ
入力フェーズでは，使用者の演奏に含まれる癖を抽出す

図 1．システム概要図る た め に 必 要 な フ ィ ル イ ン の デ ー タ を 収 集 し て ， SMF（Standard MIDI File）形式で蓄積する．使用者は，MIDI シーケンサ「DOMINO」のリアルタイム録音機能を使って，シーケンサに接続された電子ドラムからフィルインの入力を行う．
2.2 分析フェーズ
分析フェーズでは，シーケンシャルパターンマイニングを利用して，蓄積されたデータから頻出系列パターンを抽出する．以下に分析過程の詳細を記す．
2.2.1 フィルイン演奏データの変換まず，入力フェーズで蓄積された SMF 形式のデータからフィルイン演奏部のデータだけを取り出し，データの形式を図 2 の「処理前」に示す形式に変換する．この形式では，ある行とその次の行との間隔が 16 分音符相当の時間

図 2．フィルインデータ変換の例間隔になっている．すなわち，図 2「処理前」の例の場合，最初に Snare が叩かれ，16 分音符に相当する時間後に再度Snare が，さらにその 16 分音符相当の時間後に HiTom が叩かれ，その次は rest（休符）を挟んで 8 分音符相当の時間後に Snare が叩かれている．この処理前の形式でのデータを，「叩打された楽器名：次の叩打までの 16 分音符単位での時間間隔 – 1」という形式に変換したものが，図 2 の「処理後」のデータである．つまり，これは「叩打された楽器名：その叩打音の音価」の形式と言える．この形式のデータを用いて，後述するシーケンシャルパターンマイニングの処理を実施する．
2.2.2 頻出系列パターンの抽出
奏者の癖によって，フィルインの内容にある一定の傾向が生じているとすれば，それは部分的なパターンとして各フィルインに現れていると考えられる（例えば，16 分音符のスネアの連打が多いなど）．つまり，フィルインに含まれる演奏データから頻出するパターンを探し出せばよい．データ集合から一定頻度以上で出現するパターンを抽出する方法として，頻出パターンマイニング[3]がある．しかし，© 2018 Information Processing Society of Japan

図 3．CSV データの例
この方法では音楽のような系列データを扱うことができな
い．同じ音の集合でも，その並び順によって全く違うものになるからである．そこで，本研究では，演奏情報からの頻出系列パターンの抽出に，系列データを扱うことができるシーケンシャルパターンマイニング[4]を用いる．
まず，図 3 のように各フィルインデータに Fill-in ID とEventID を付与した CSV ファイルを作成する．ここに，Data746

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図 4．癖パターン提示画面の例
は，前節で変換処理したフィルインの演奏データである．

テムでは，この問いに対して「いいえ」と回答された頻出

また，Fill-in ID はそのデータが含まれるフィルインの番号系列パターンを，使用者自身が自覚していない「癖パターを，Event ID は，1 つのフィルインに含まれる各データのン」と定義し，運用パターンで利用する．

順序を示している．

次に，使用者は，入力フェーズで演奏したものと同一曲

この CSV データから，シーケンシャルパターンマイニンに対してフィルインを演奏する．フィルインを演奏するたグを用いて頻出系列パターンを抽出する．分析には，R 言びに，図 4 に示すシステムの上部に配置された更新ボタン

語 の パ ッ ケ ー ジ で あ る arulesSequencesaを用いる．

を押すことで，演奏したフィルインとそれに含まれる癖パ

arulesSequences パッケージでは，シーケンシャルパターンターンがシステムから即時フィードバックされる．また，マイニングのアルゴリズムとして SPADE（Sequential Pattern

癖パターンが一定数以上含まれる際には，複数のページにDiscovery using Equivalence classes）[5]を用いる．通常のシ跨って表示する．表示内容の詳細を以下に記す．

ーケンシャルパターンマイニングでは，抽出されるパター

青い点線で囲まれた部分には，直前に演奏したフィルイ

ン中のアイテム間にいくつのアイテムが含まれているかをンの情報が表示される．中央にあるブロック集合は，行が区別することができない．例えば，⑴「A→B→C→D」と⑵叩打された各部の名称を，列が時間を表している．また，「A→B→D」という二つのデータからは，「A→B→D」とい1 マスが 16 分音符相当の時間に対応しており，白が休符，う共通した系列パターンが抽出される．しかし，系列パタ緑が発音を表している．使用者は，このように可視化されーンの各アイテム間に存在するアイテム数は，⑴と⑵とでた演奏内容を確認することで，自らの演奏を俯瞰できる．

異なる．一方 SPADE は，アイテム間の距離を示す Gap と赤い点線で囲まれた部分は，演奏したフィルインに含まいう概念を導入することで，マイニング実行時に Gap によれる使用者の癖パターンの情報が表示される．癖パターン

る制約を課すことができる．本研究では，SPADE を用いて，もフィルイン情報と同じくブロックを用いて表現されていGap を含まない，つまり隣り合ったアイテムのみで構成さる．また，ブロックの隣にある「聴く」ボタンを押すと，れた頻出系列パターンを抽出する．

該当する癖パターンが再生される．可視化されたパターン

このマイニン グを行う こと で，例として 「Snare:1 →を見ながら実際に演奏音を聴くことで，断片化された短いSnare:1 → HiTom:1」といった頻出系列パターンを得ること演奏情報である癖パターンを具体的にイメージすることがができる．マイニング後，システムはこれらをテキストデできる．

ータとして蓄積する．

3. 予備的実験

2.3 運用フェーズ
システム側は，まず使用者に対して，前段階の分析で抽出したすべての頻出系列パターンを 1 つずつ提示し，そのパターンは意図して演奏したものかどうかを問う．本シス

3.1 実験概要
システムが使用者に与える効果や影響，ならびに使用感を調査するため，ドラム演奏経験のある被験者 1 名を対象として予備的な実験を行った．

a https://cran.r-project.org/web/packages/arulesSequences© 2018 Information Processing Society of Japan747

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被験者には，電子ドラムを用い，3 つの課題曲に対して，

表 1．課題曲の詳細それぞれ指定された箇所に 20 回ずつ，被験者の好きなようにフィルインを挿入してもらった．課題曲の詳細を表 1

楽曲名

BPM

挿入箇所に示す．クオンタイズに関しては，リアルタイム録音の精

課題曲 A

100

A メロ前

度や必要とされる入力間隔を考慮して，全入力に対して 16

課題曲 B

110

間奏分音符での補正を行った．なお，フィルインの入力長は 1

課題曲 C100

サビ前

小節分とする．
入力されたフィルイン演奏データから，頻出系列パター

テム利用前と比べると自分の演奏を第三者の視点で見つめンを抽出した．抽出した頻出系列パターンから癖パターンることができた」という回答を得た．同時に，提示されるを決定するために，被験者に頻出系列パターンを順番に聴癖パターンが極端に短い場合（今回の実験では最小癖パタいてもらい，意識して演奏したものかどうかを判定してもーン長は 2），それをどう解釈してよいか悩む場面もあった

らった．しばらくした後，入力フェーズと同じ曲に対し，と述べていたことから，今後行う本実験の際には，最適な癖パターン提示システムを利用しながら各 20 回ずつフィ最小癖パターン長の設定が必要であることが示唆された．

ルインを自由に挿入してもらった．

また，フィルイン演奏時の行き詰まり感について，シス

3.2 評価方法

テム利用前と比べて変化した部分があるか質問したところ，3.2.1 質的評価

「行き詰まり感を感じることはあまりなかった」との回答

事前アンケートと運用フェーズ終了後のインタビューを得た．理由として，「演奏直後にフィードバックが返ってを行った．事前アンケートには，「フィルイン演奏においてくるので，今のいけなかったかな，ちょっと変えてみよう，行き詰まりを感じたことがあるか」や「普段の演奏内容にという気にすぐなった」と述べていた．さらに，「普段は，おいて自覚済みの癖があるか」といった設問を設定した．

演奏後に自分のフィルインを思い返して “あれ前もやった

インタビューでは，システムを利用することで自分の癖をよなあ”という気持ちになっていたが，システムを利用す具体的に把握することができたかを尋ね，癖パターンの妥ることで，次に自分がどうするべきかを考えることに集中当性や提示方法が適切であったかを調査した．また，フィすることができた」とも述べていた．

ルイン演奏に対する行き詰まり感の変容や，システムを利演奏したフィルインに対する納得感の変化については，用して案出したフィルインに対する満足感なども併せて調

被験者自身が「10 点満点中 6 点から 7 点になった程度」と査した．最後に，システムに対する要望や感想を尋ねた．

いう評価をしており，大きな変化はみられなかった．同時

これは，今後の本実験の内容やシステム改善の参考とするに，「システムを利用することで普段自分では思いつかないためである．

ような内容のフィルインを案出することができた．そのう

3.2.2 量的評価

ち何個かは，新鮮でおもしろいなという印象を受けた．」とシステム利用前と利用後のフィルインデータを比較し述べていたことから，使用者にとって斬新で，かつ納得感た．それぞれの蓄積データの中に，癖パターンがいくつ含のある内容のフィルインを案出することができたかというまれているかを計測し，その数が減少傾向にある場合，「無点において，一定の効果が得られたと考えられる．

自覚の癖から脱却させることができた」と評価した．

また，システムについてのいくつかの質問も行った．入3.3 実験結果

力のクオンタイズを 16 分音符としていたことについて，

3.3.1 アンケート及びインタビュー

この制限が演奏にどう影響したかと質問したところ，「始め被験者は，事前アンケートで「フィルインの演奏やアドる前は 32 分音符や 3 連符を入力できたらいいのになあとリブ演奏において，行き詰まりを感じたことがあるか」と思ったが，今回の課題曲はテンポが 100 と比較的遅いもあいう設問に対して，「ある」と回答し，その中で「即興で適り，16 分音符のみでの入力制限に対して特に不満を感じる切なパターンを選ぶことが難しく，似たような表現ばかりことはなかった．」と述べており，課題曲のテンポとクオンになってしまう」と述べていた．さらに，「自分の演奏内容タイズの設定の組み合わせは概ね適切だったと考えられる．

について，自覚済みの癖や傾向などはあるか」という設問実験で設定したフィルインの挿入箇所は適切であったに対しては，「ある」と回答し，その具体的な内容として「連かという問いに対しては，「どれもフィルインを 1 小節分打が多い/タム下降系が多い/隙間を埋めたがる」と述べて入れるのに相応しいと思う箇所だったので，特に違和感はおり，ある程度漠然とした癖を自覚していたことがうかがなかった．」との回答を得た．

える．
システム利用後のインタビューでは，自分の演奏に含まシステムに関する要望や改善点に関しては，選曲の際，4 拍子だけでなく 3 拍子の曲などを導入することで演奏やれる癖を俯瞰することができたかという旨の質問をしたところ，「癖が具体的にパターンとして提示されるので，シス© 2018 Information Processing Society of Japan748

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思考の幅が広がるのではないかという意見をいただいた．
さらに，癖パターンの提示方法について，1 小節の中で，表 2．蓄積フィルインデータに含まれる癖パターン数

該当癖パターンがよく出現する場所を何かしらの形で提示（入力フェーズ）して欲しいという意見もあった．また，本実験ではフィルインを入力した後に被験者自身が提示システム側の更新ボタンを押す必要があった．そのため，ショートカットキー

曲名

長さ 2

長さ 3 以上

合計

課題曲 A

80

20100

課題曲 B683199

課題曲 C68

38106

全曲合計

21689305

や更新操作の自動化などの機能追加を求める声もあった．
3.4 フィルインに含まれる癖パターン数の変化
入力フェーズと運用フェーズのそれぞれで蓄積したフィルインデータに含まれる癖パターンの数を表 2 と表 3 に示

表 3．蓄積フィルインデータに含まれる癖パターン数

す．まず，全曲における含有癖パターンの総数を比べると，（運用フェーズ）入力フェーズで 305，運用フェーズで 253 となり，約 17%の割合で減少傾向にあることがわかる．内訳を見ると，長曲名

長さ 2

長さ 3 以上

合計

さ 2 以下の短い癖パターン数は 216→197（約 9%減）と減

課題曲 A762298

少はわずかであるが，長さ 3 以上の癖パターン数が 89→56

課題曲 B

57

1976

課題曲 C64

1579

全曲合計

197

56253（約 37%減）と大きく減少した．これは，長さ 3 以上の癖パターンは長さ 2 の短いパターンに比べ，印象に残るパターンが多いため記憶しやすく，次回の演奏時にそのパターンを演奏しないように注意できるためであると考えられる．
逆に，長さ 2 の癖パターンの減少率が低い原因としては，それ自体が非常に短く，フィルインを案出する際にどうしても演奏せざるを得ないパターンであることが多いということが考えられる．

4. おわりに本研究では，フィルインの演奏時に生じる奏者の癖からの脱却を支援するシステム ExHabitter を提案し，システム出現場所の提示などの機能を追加する．これにより，より効果的に癖の自覚及び癖からの脱却の支援が可能になると考える．
謝辞

参考文献[1]の効果や影響，使用感を調査するための予備的な実験を行った．実験の結果，システムを利用することでフィルインに含まれる癖を自覚することが可能となり，自分の演奏に対する行き詰まり感をある程度解消することができた．同

[2]
[3]

時に，癖パターンの長さが極端に短い場合にそれをどう解釈してよいのかわからないという問題や，癖パターンが小[4]節内のどこに頻出するのかという情報が足りないという問題が明らかになった．今後行う本実験では，これらの問題を踏まえ，長さの短い癖パターンの除去や，癖パターンの© 2018 Information Processing Society of Japan

本研究での調査・実験にご協力頂いた皆様に，謹んで感謝の意を表します．

[5]

吉田 翔, 金井 秀明, そしゃく癖の改善を目的としたそしゃ
く状態通知手法に関する研究, 情報処理学会, 情報処理学会
研究報告, 2014-GN-91, pp.1-8, 2014菊川 真理子, 金井 秀明, 行動の長期的結果提示による癖の矯正効果の検討, 情報処理学会インタラクション 2012, 2012
宇野 毅明, 有村 博紀, AI レクチャー「頻出パターン発見ア
ルゴリズム入門 －アイテム集合からグラフまで－」, 2008
年度人工知能学会全国大会論文集, 2009
Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant, Mining Sequential
Patterns, 11th International Conference on Data Engineering, pp.314, 1995
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Frequent Sequences, Machine Learning, Vol.42, pp.31-60, 2001.

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