情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

2B-33
2019/3/6

楽曲創作における自動作曲システムの活用
─音楽大学における学習環境デザインのケーススタディ─
岡部大介†1大谷紀子†1

概要：本発表では，個人の感性に影響を与える音楽構造を明らかにし，ユーザに適応しながら楽曲を生成する構成的適応ユーザインタフェースを取り入れた自動作曲システムをデモンストレーションする．また実際に，音楽大学の学生，ミュージシャン，自動作曲システムにより，協働的に楽曲制作を行う学習環境をデザインした．学園祭で発表する楽曲を実際に制作してもらうことで，学生による創造的な学習における自動作曲システムの活用方法を提案する．

1. は じ め に
個人の感性を反映した自動作曲手法として，対話型進化

ル和音進行の機能，構成音，発音タイミングの頻出パターン，およびメロディの上下行，発音タイミングの頻出パターンからなる．

計算を適用した手法[1]や，構成的適応ユーザインタフェー

まず，人が自身の感性や創作意図に合う既存楽曲の部分スの枠組みによる手法[2]が提案されている．自動作曲シスを選択することで，選択された曲を学習用データとして感テムを実際の楽曲制作に導入し，アーティストと共同で創性モデルが獲得される．自動作曲システムは，獲得された作する試みも進められている[3][4]．さらには，自動作曲シ

感性モデルに基づいて人が指定した長さのメロディテンプステムがアーティストの気づきや省察を促す学習の契機とレートを生成し，メロディテンプレート，学習用データ，なることも示されている[5]．

および人が指定した音域と和音進行からメロディの一部分

認知科学における創造的な学習に関する研究では，社会を生成する．ここで人が指定する和音進行は和音名の並び的な視点が重要視されてきた[6]．社会的な視点とは，個人であり，各和音が演奏される長さが指定されている．各和の頭の中に閉じた学習ではなく，他者やコンピュータをは音はすべての構成音が同時に演奏されるものとし，分散和じめとする人工物を含めた状況の中で学習を捉えようとす音では演奏しない．以上の操作を繰り返し，短いメロディるものである．人工知能を用いた自動作曲システムは，今を複数生成したあと，人がいくつかのメロディを選択して後の創造的な学習に寄与することが予測される．

並び替え，歌詞をつけて楽曲を完成させる．手順を図 1 に

本研究では，楽曲制作を学んでいる人々を支援し，創造示す．このような自動作曲システムの活用により，日頃か的な学習に与する自動作曲システムの提案を目的とする．

ら作曲を手掛ける人々が，創作意図や想いを反映した楽曲加えて，音楽大学で学ぶ大学院生と大学生，および自動作をつくることができる．既存楽曲をベースにした新しい創曲システムと人工知能研究者により，協働的に楽曲制作を作を可能にする．図 2 にシステムのデモ画面を示す．

行う学習環境をデザインした．学園祭のイベントで発表する楽曲を実際に制作してもらうことで，学生による作曲の䝰䝕䝹⏕ᡂჾ

学習における自動作曲システムの活用方法を提案する．

2. 自 動 作 曲 シ ス テ ム の 概 要Ꮫ⩦⏝䝕䞊䝍

本研究で用いる自動作曲システムは，人工知能技術を適用した人間の感性に関わる研究において構築された．本システムは個人の感性に影響を与える音楽構造を明らかにし，ユーザに適応しながら楽曲を生成するものである．
このシステムの概要と特徴について，先行研究[5]に沿って以下に示す．本システムは「構成的適応ユーザインタフェース（Constructive Adaptive User Interface: CAUI）」を取り入れている[7]．これは，個人の感性に影響を与える音楽構造を明らかにし，ユーザに適応しながら楽曲を生成するものである．個人の感性に影響を与える音楽構造とは，モデឤᛶ䝰䝕䝹䝔䞁䝥䝺䞊䝖⏕ᡂჾᑠ⠇ᩘ䝯䝻䝕䜱䝔䞁䝥䝺䞊䝖㡢ᇦ䝯䝻䝕䜱⏕ᡂჾ࿴㡢㐍⾜᪤Ꮡᴦ᭤䝯䝻䝕䜱䛾୍㒊ศ䜰䞊䝔䜱䝇䝖䝯䝻䝕䜱

ḷモ図 11 楽曲制作手順
Fig.
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ルバイオリンバージョン（デモビデオ参照），初音ミクバージョンが編曲された．

4. 協 働 的 な 創 作 場 面 か ら 得 ら れ た 発 話
楽曲制作過程において，学生からはシステムの機能や特性を確認する発話（例：「今って順次進行がベースなんでしたっけ？跳躍進行はできない」），自動作曲システムが制作した楽曲への建設的な批判（例：「低い，最高音と最低音をもう少しずらして，…シくらいにして下の方に逃げさせないでやってみたい」），既存知識に基づいたシステムの設定に関する発話 （「音域をラから 1 オクターブ半の間に設定してみたい，なんか普通の J—POP 作る時って 1 オクターブ
プラス 3 度くらいって言いますよね」）が特徴的に見られた．
図 2

自動作曲システムのデモ画面
表 1

ID

人工知能技術を用いた自動作曲システムが楽曲制作と楽曲制作の参加者

所属

性別

専門

1

音楽大学大学院生

男性

DTM

2

音楽大学大学院生

女性

ピアノボーカル

3

音楽大学学部生

女性

バイオリン
ハルダンゲルバイオリン

4

プロのミュージシャン

男性

5. 結 語

ギター
ボーカル

いう創造的な学習環境に加わることで，各々の異質性を生かした新しいアイディアを試す機会をデザインすることができる．制作された楽曲は学習者とシステムの境界を越えた，いわばハイブリッドで集合的な創作物であると言える．
本研究で取り扱った自動作曲システムと協働で制作することで，学習者という立場も曖昧になる．学生たちは「空気を読まずに」楽曲を制作するシステムと対峙し，知識をインプットする学習ではなく，それまで得てきた音楽知識

3. 音 楽 大 学 学 生 と 自 動 作 曲 シ ス テ ム の 協 働
実際に自動作曲システムを用いて音楽大学の学生とともに楽曲制作を行った．参加学生は，神奈川県の音楽大学に通う大学院生 2 名（男性 1 名，シンガーソングライターとしても活動する女性 1 名），学部生 1 名（女性）であった．
もともとは 2 名の学部生が参加していたが，うち 1 名は体や経験をアウトプットする学びのスタイルに移行した．
謝辞

楽曲制作にご協力頂いた皆様に，謹んで感謝の意を表する．なお本研究は JSPS 科研費基盤研究(C)26330318，および東京都市大学メディア情報学部の学部活性化プロジェクトの助成を受けたものである．

調を崩し制作に関与できなかった．学生たちは，上記音楽大学に勤務する教員の声かけにより本人の意志で参加した．
上記の大学院生と大学生に加え，活動歴 10 年以上のプロミュージシャン（男性）が楽曲制作に参加した．参加したミュージシャンは，著者らとともに本自動作曲システムを用いて 2 曲制作を行った経験を持つ．参加者の所属，性別，専門を表 1 に示す．表 1 の参加者に自動作曲システムを操作する人工知能研究者（第 2 著者），制作の様子を観察する研究者（第 1 著者）らが加わり，コラボレーション場面を組織した．
2018 年 8 月末から楽曲制作を開始した．上記音楽大学に勤務する教員から 2018 年 11 月に開催される学園祭のイベントで披露するために楽曲を制作するよう提案を受けた．
第 2 著者から参加学生に自動作曲システムの説明がなされ，その後 2 日間かけてミュージシャンを加えて制作がなされた．9 月から 11 月までおよそ 2 ヶ月かけて編曲や調整が繰り返され，LINE グループで情報が共有された．その結果『きっと AI』と題された楽曲が完成し，さらにハルダンゲ© 2019 Information Processing Society of Japan

参考文献[1] D.Ando, P.Dahlstedt, et al., "Computer Aided Composition by
Means of Interactive GP," Proc. of International Computer Music
Conference, pp.254–257, 2006.
[2] R.Legaspi, Y.Hashimoto, et al., "Music Compositional Intelligencewith an Affective Flavor," Proc. of 12th International Conferenceon Intelligent User Interfaces, pp.216–224, 2007.
[3] N.Otani, D.Okabe, M.Numao, "Generating a Melody Based on
Symbiotic Evolution for Musicians' Creative Activities," Proc. of
Genetic and Evolutionary Computation Conference 2018, pp.197–204, 2018.
[4] 大谷紀子, 岡部大介, 白井大輔, 高田志麻, 沼尾正行, "アーティストの創作活動における自動作曲システムの活用―『akaihane』のケーススタディ," 情報処理学会第 79 回全国大会 Vol.2, pp.21–22, 2017.
[5] 岡部大介, 大谷紀子, "アーティストと人工知能技術の協働作
曲にみる創造と省察," 印刷中.
[6] 植田一博, 岡田猛, "協同の知を探る－創造的コラボレーショ
ンの認知科学," 共立出版, 2000.
[7] M.Numao, S.Takagi, K.Nakamura, "Constructive adaptive userinterfaces: Composing music based on human feelings," Proc. of18th National Conference on Artificial Intelligence, pp.193–198.
2002.

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