特集 音楽情報処理技術の最前線

7 音楽推薦システム
吉井 和佳

後藤 真孝

産業技術総合研究所

近年 iTunes Music Store や Last.fm☆1などの数百万曲を獲得している．（財）デジタルコンテンツ協会の報告によると，2007 年の国内デジタルコンテンツ市場規模は 2兆 6,947 億円であり，このうち音楽コンテンツが占める再生回数取り扱うオンライン音楽配信サービスが多数のユーザをゼロにはならない！
指数的に減少割合は 28.5% の 7,677 億円であった．近年は映像コンテンツの伸びが著しいが，依然として音楽コンテンツは人気が高い順に並べた楽曲重要な位置を占めている．この種のサービスにおいて注目すべき現象として，ロングテール効果がある．図 -1

図 -1

ロングテール効果に示すように，全楽曲を人気度順に並べてみると，楽曲の再生回数（購入回数）は指数的に減少していくが，ほと☆2

んど最後までゼロにはならない．このように，どの曲履歴（楽曲の五段階評価や再生回数など）に基づいて，そも誰かに必要とされているのであるが，ニューリリースのユーザの好みに合う楽曲をおすすめ順にいくつか提示や週間ランキングを参考にして人気が高い楽曲を聴くだすることである．推薦時に利用するデータとして，他のけでは，好みに合った楽曲を発見できる範囲は限定されユーザの行動履歴を利用するものを「協調フィルタリンてしまう．

グ」，楽曲の音楽内容を考慮するものを「内容に基づくフ

こうした状況を受けて，各々のユーザに適切な楽曲との出会いを提供するため，音楽推薦システムの重要性はィルタリング」，それら両者を考慮するものを「ハイブリッド型フィルタリング」と呼ぶ．

増している．本稿では，音楽推薦システムに関して，音楽特有の事情を取り上げながら解説を行う．音楽に限定しない推薦システム全般の優れた解説としては，神嶌の一連の記事

1）〜 3）

⿎協調フ⿎ィルタリング

協調フィルタリングは，ほとんどの音楽配信サービスがある．以降，まず，音楽推薦システで採用されている最も身近な推薦技術である．基本的にムを支える主要な技術について解説し，音楽に特有な推は，あるユーザに対し，好みの似た他のユーザが好む楽薦システムを紹介する．次に，音楽推薦システムの性能曲を推薦する．例として，Amazon.co.jp の「この商品をを検証するための実験用データの収集・解析方法および買った人はこんな商品も買っています」などが挙げられ評価尺度について説明する．最後に，音楽推薦システムる．協調フィルタリングはユーザの行動履歴さえあればの研究を行っていく上での今後の指針について述べる．

映画でも本でもアイテムの種類を問わずに適用できるため，非常に多くの研究がなされてきた．

主要な音楽推薦技術
音楽推薦の一般的な目的は，あるユーザの過去の行動☆1☆2

このアプローチはユーザの好みに合う楽曲を精度よく推薦できるものの，有益であるとは必ずしも言えない．
ある知名度の高いアーティストの楽曲を好むユーザに対しては，同じアーティストの楽曲ばかり推薦されること

http://www.lastfm.jp
音楽に限らず，店舗面積などの物理的制約を受けないオンライン販売で扱われるさまざまなアイテムに当てはまる．

が多い．したがって，新たな楽曲との出会いを求めるユーザにとって良い推薦とはならない．このように，ユー
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特集 音楽情報処理技術の最前線問題として定式化したものである．このように，フレー

音楽音響信号

ム順序を考慮しない内容表現を Bag-of-Features モデルと呼ぶ．これは，文書の一般的な内容表現である Bag-・・・

特徴量特徴量
特徴量・・・

of-Words モデルとのアナロジーである．
特徴量

混合ガウス分布をフィッティング
図 -2

混合ガウス分布による特徴量のモデル化

⿎ハイブリ
⿎ッド型フィルタリング

前述した 2 つのアプローチの欠点を解消するため，近年はハイブリッド型フィルタリングに注目が集まっている．Yoshii らは，Probabilistic Latent Semantic Indexing（pLSI）に基づくハイブリッド型推薦手法を提案してい4）ザの行動履歴が十分に蓄積されていない楽曲は推薦される ．pLSI は元々自然言語処理分野で，文書のトピッにくいことをコールドスタート問題と呼ぶ．

クを潜在変数として表現し，文書の生成過程を確率的にモデル化するために考案された．具体的には，ある文書

⿎内容に基づく
⿎フィルタリングにおける複数のトピックの混合比と，文書中の各単語が上記問題を克服するため，音楽情報処理分野では，内どのトピックから生成されたのかを推定する．音楽推薦

容に基づくフィルタリングが盛んに研究されている．その場合は，文書をユーザ，単語を楽曲とみなすことで，の多くは，あるユーザに対して，そのユーザが好む楽曲トピックを介したユーザと楽曲の関連の強さを推定でき，と音楽内容が類似した楽曲を推薦する方式を採用していさらに特徴量との関連を考慮できるように拡張できる．

る．しかし，ユーザの音楽的嗜好を形成する要因であるほかにも，Tiemann らが，協調フィルタリングの結果と文化的背景や市場の人気度を反映できないという問題が内容に基づくフィルタリングの結果とをアンサンブル学指摘されている．

習法を用いて統合する手法を提案している ．

5）

利用する音楽内容は，音楽音響信号に基づくものとメタデータに基づくものとに大別できる．前者は，音楽音響信号を自動解析して，各楽曲の内容を計算機が扱える音楽に特有な推薦システム形式のデータ（特徴量と呼ぶ）で表現したものである．後

ここでは，音楽を対象とするが故の特徴的な推薦形態

者は，楽曲の音楽要素に対するアノテーションや，不特として，プレイリストの自動生成と状況・目標に基づく定多数のユーザが楽曲に自由に付与したソーシャルタグ

音楽推薦について解説する．

（ジャンル名や印象語などが多い）などである．音楽配信サービス Pandora☆3では，専門家が数百種類もの属性をアノテーションしたデータを利用している．

⿎プレイリス
⿎トの自動生成

プレイリストとは，何らかの意図をもって楽曲を並べ内容に基づくフィルタリングでは，ある尺度に基づいたものであり，順番に再生して鑑賞することが想定されて全楽曲間の特徴量の類似度を計算することが基本となている．多くのユーザが類似した曲調の楽曲を集めたもる．音楽音響信号の解析は，短時間フレームを始端からの，楽曲間のスムーズな曲調の遷移を考慮したものなど終端まで少しずつシフトさせながら行い，各楽曲につきさまざまなプレイリストを作成している．音楽に限定し特徴量ベクトルをフレーム数個得るのが一般的である．

ない推薦システムの研究では，この種のトピックは扱わその後，全フレームにわたる平均と分散を求めれば（ガれていない．本や映画などのリストを作成しても，1 つウス分布で近似する），楽曲を 1 つの特徴量ベクトルで1 つの鑑賞時間が非常に長くなりがちで，全体を通して表現できる．類似度の尺度としては，コサイン距離やピ何度も鑑賞することは現実的ではないからである．一方，アソンの相関係数がよく利用される．また，図 -2 に示

音楽はアルバムという形態が存在することから分かるよ

すように，全フレームの特徴量ベクトル群に対して，混うに，楽曲だけでなくその順序が大きな意味を持つ．し合ガウス分布（GMM）をフィッティングさせることで，かし，通常の音楽推薦システムはおすすめ順に楽曲をラ特徴量分布をより精密に表現する方法もある．GMM 間ンキングするだけなので，必ずしも適切なプレイリストの距離尺度としては，Earth Movers Distance（EMD）がが得られるとは限らない．

よく利用される．これは，ある GMM の分布をもう片プレイリストの自動生成手法の多くは，類似楽曲検方の GMM に変形させるためのコストを，最小輸送量索に基づくものである．一般的なシステム利用法として，ユーザはまず「種」となる楽曲（seed song）を指定す☆3

http://www.pandora.com/mgp.shtml

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る．次にシステムは，データベース中から種となる楽曲

7 音楽推薦システムと音楽内容が類似した楽曲をいくつか選択し，全体とし最短距離で巡回したいて曲調がそろったプレイリストを生成する．
一方，楽曲の順序を明示的に考慮した手法も提案さ楽曲れている．Aucouturier らは，プレイリスト作成問題を6）式化している ．ユーザが指定する条件には，1 つの楽楽曲曲に対するもの（例：あるタイトルの楽曲を含んでほし連続してほしい），プレイリスト全体に関するもの（例：音響的特徴量

距離ユーザが指定した条件を満たす制約充足問題として定い），2 つの楽曲の関係に関するもの（例：これらの曲は音楽音響信号

音響的特徴量音楽音響信号

図 -3

プレイリスト生成のための巡回セールスマン問題

テンポが徐々に速くなってほしい）などがある．このような複雑な条件のもとで最適なプレイリストを求める問
題は NP 困難であるが，ローカルサーチを用いると効率的に局所最適解が求められる．Flexer らは，プレイリス

音楽推薦システムの検証

トの開始曲と終端曲を指定すると，開始から終端まで曲

音楽推薦システムを開発する際には，実際に動作させ調がスムーズに遷移するように途中の楽曲を自動選択すてみてその性能を検証することは重要である．ここでは，

7）る手法を提案している ．Baccigalupo らは，既存のプ推薦に利用するデータの収集・解析方法と音楽推薦シス

レイリストの中から種となる楽曲と関連性が高いプレイテムの評価尺度について述べる．

リストを選択し，それらを統合することで最終的なプレ
8）イリストを生成する手法を提案している ．Pohle らは，
図 -3 に示すように，音響的特徴量の類似度から楽曲間の距離を計算し，NP 困難である巡回セールスマン問題9）を近似的に解くことで楽曲順を決定している ．

⿎ユーザの行動履歴の収集
⿎ユーザの行動履歴には明示的なものと暗黙的なものの 2 種類が存在する．前者は，Amazon.co.jp の五段階評価で見られるように，ユーザが楽曲評価を直接表明するタイプであり，「好き」だけでなく「嫌い」という評価を入⿎状況や目標に基づく音楽推薦
⿎力できることが多い．後者は，iTunes で見られるように，単純にユーザが好む楽曲というより，ユーザを取り巻ユーザの購入履歴や再生回数など，自動的に収集されるく状況によく合致する楽曲を提示する音楽推薦システム

タイプであり，直接ユーザの評価を反映しているわけでも存在する（context-aware recommendation）．小田川らは，はない．たとえば，試しに買ってみたアイテムが好みでユーザが聴きたい楽曲の印象語（明るい・かなしいなど）はないことはしばしばある．一般に，暗黙的な評価の方を入力することで，そのときの気分に合った楽曲を推薦が（サービスを提供している企業は）大量に入手できる利10）点がある．推薦アルゴリズムを設計する際には，このよする技術を提案している．推薦された楽曲をユーザが最後まで聴いた場合は推薦が適切であった，途中でユうな性質を意識することが重要である．

ーザがしっくりこないと入力した場合は推薦が不適切で

ユ ー ザ の 行 動 履 歴 を 入 手 す る 方 法 の 1 つ は，Webあったとしてユーザの好みを強化学習することで，推薦

API を 利 用 す る こ と で あ る． た と え ば，Amazon Web精度が向上する．この技術を応用し，時間帯・天気・走Services ☆ 4 を用いれば，タイトル，アーティスト名，レ行状況に応じて最適な選曲が行えるカーナビがパイオニ

ーベル，発売日などの書誌情報はもちろん，カテゴリやアから 2004 年に発売されている．

カスタマーレビューなどを取得できる．レビューには，また，音楽の心理的効果を利用して，ユーザの目標とユーザの五段階評価のスコアとコメントが含まれる．すする活動を支援するための音楽推薦システムも提案されべてのユーザに固有の ID が割り振られているので，どている（purpose-aware recommendation）．Oliver らは，ユのユーザがどの楽曲に評価を行ったのかを識別でき，明ーザのエクササイズをサポートする音楽推薦システムを示型の行動履歴データとして利用できる．また，Last.fm

携帯端末上に実装した11）．ジョギング中は携帯端末がが公開している API☆5では，書誌情報だけでなく，そユーザの心拍数を常時監視しており，目標となる心拍数

れらにユーザが付与したタグや人気度，類似したアイテとの差を補償するように楽曲を推薦する．目標より負荷ムなどを取得することができる．ユーザがこの 1 週間でが低すぎるとアップテンポの楽曲を，負荷が高すぎるとどのような楽曲を何回再生しているかの情報も取得可能

スローテンポの曲を推薦し，適切な負荷が維持できるようにユーザをサポートする．

☆4☆5

Amazon.co.jp 以外の企業から提供されている情報（商品の説明など）
は API では入手できないので，直接 HTML の解析を行う必要がある．
http://www.lastfm.jp/api/

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楽曲
2 3 4 52 4 1 21ユーザ

12 53 4423544215111

学習用

推薦結果

254242151254

テスト用

34

スコア予測

二乗平均平方根
RMS = 1.31421であり，暗黙型の行動履歴データとして利用できる．

図 -4

交差検証法に基づく推薦精度の算出

で，テスト用データ中でユーザが好むと評価していたものが K 個含まれていたとすると，適合率は K/N となる．
また，テストデータ中でユーザが好むと評価していたア

⿎音楽音響信号の解析
⿎音楽音響信号の解析結果を推薦に利用したい場合は，イテムが全部で M 個であったとすると，再現率は K/M

Web 上で公開されているソフトウェアの利用を検討すとなる．これは，検索システムの評価尺度に由来しているとよい．最も有名なものに Marsyas☆6があり，信号る．一般に検索システムにおいては，クエリに対する検波形のゼロ交差率・スペクトル特徴量（重心・フラック

索結果として「返されるべき」アイテムが想定されている．

ス・ロールオフ）・メル周波数ケプストラム係数などをそのため，検索結果の評価として，適合率だけでなく再抽出できる．これらは楽曲の自動ジャンル分類をはじ現率も考慮する（返されるべきアイテムを上位に多く検め，さまざまな応用に利用される汎用性の高い特徴量で索できるほど高精度と判定する）のは理にかなっている．

ある．また，CLAM☆7は，特徴量の抽出を行うだけで一方，推薦システムにおいては好みに合うアイテムをなく，楽曲にアノテーションを行ったり修正したりで「発見する」ことが重視され，「網羅的に探す」ことはあまきる環境を提供する．ほかに，商用の数値計算システり重要ではないので，適合率に比重が置かれる．

ム MATLAB もよく利用される．MATLAB 上で動作する

MIRtoolbox☆8では，音楽情報処理分野でよく利用される信号処理アルゴリズムが数多く実装されている．

ここで，交差検証法では推薦システムの真の性能を測定しているわけではないことに注意すべきである．二乗平均平方根に基づく評価尺度では，誤差が計算できるのは実際にユーザが評価を行ったアイテムに限定され，真⿎音楽推薦システムの評価尺度
⿎に未評価のアイテムに対するスコア予測性能は測れない．

交差検証法（cross validation）で測定するのが一般的でスト用データ中でユーザが好きであると評価したアイテある．具体的には，行動履歴データを学習用データとテムを上位に多く推薦するほうが，より高い推薦精度であスト用データに分け，学習用データに基づいて推薦を行ると判定されやすい．しかし，そのような既知のアイテった結果をテスト用データと比較する．明示型の行動履

ムの推薦は有益とは言えない．

推薦システムの最も基本的な評価軸は推薦精度であり，ランキングや適合率・再現率に基づく評価尺度では，テ歴データを用いてユーザが評価を行っていないアイテム

近年は，推薦精度の向上だけを目標にするのではなく，のスコアを予測する場合は，図 -4 に示すように，実際推薦精度以外の評価軸を重視する研究が増加しつつある．のスコアと予測スコアとの二乗平均平方根（RMS : Root

その背景として，数値的な推薦精度の改善がほとんど頭Mean Square）に基づく評価尺度が利用できる．一方，ア打ちになってきたことや，推薦精度がある一定以上に達イテムを直接ランキングする場合は，スピアマンの順位

すると，システムを利用するユーザはほとんどその違い相関係数や期待値効用12）などに基づく評価尺度が利用に気づかなくなるという報告がある．推薦システムに求推薦精度の評価尺度として，適合率と再現率もよく用能力（serendipity）がある．音楽推薦の場合は特にこのいられる．交差検証法において，各ユーザに N 個のア性質が重要であるので，推薦される楽曲がどの程度多様イテムを推薦する場合を考える．推薦された N 個の中なアーティストを含んでいるかの評価尺度を提案し，推☆6

薦精度との両立を目指している研究もある ．また，現できる．

☆7☆8

http://marsyas.sness.net/
http://clam-project.org/index.html
http://www.jyu.fi/hum/laitokset/musiikki/en/research/coe/materials/
mirtoolbox/

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情報処理 Vol.50 No.8 Aug. 2009められる特性の 1 つに，思いがけない発見を可能にする

4）

実的なデータサイズ（数百万曲・数百万人オーダ）に対応できるようにするため，推薦にかかる計算コストを評価

7 音楽推薦システム
尺度とすることも重要である．さらに，悪意を持つユーザやボットが一部のアイテムを異常に貶めたり，賞賛し⿎生きたデータベースの取り扱い
⿎音楽推薦システムを実用化するためには，巨大な楽曲たりするなどの攻撃をしかけた場合に，推薦結果を乱さデータベースを対象とし，データ変化（新曲のリリースれないような頑健性も必要である．

やユーザの入れ替わり）に対して迅速に適応できなければならない．多くの場合，システムの開発や検証は，静的な小規模データを対象とした実験室環境で行われてお音楽推薦システムの今後り，時間的・計算量的コストに制約はない．そのため，最後に，音楽推薦システム研究で今後取り組むべき課実用化を困難にしている．今後は，推薦システムを設計する段階から実際のサービス運用時に必要な要件を列挙

題を述べ，研究の指針としたい．

し，それを満たすように技術開発していくことが重要である．

⿎推薦システム分野との技術統合
⿎音楽情報処理分野では，ハイブリッド型フィルタリングなどで機械学習に基づく音楽推薦手法がいくつか提案されているものの，導入はあまり進んでいない．一方，音楽に限定しない汎用的な推薦システム分野では，機械学習手法を推薦に応用するという観点で多くの研究がなされている．この理由は，音楽推薦が音楽検索の延長であるとの認識が一般的であるため，と考えられる．

2000 年に初開催された音楽情報処理分野におけるトップレベルの国際会議である ISMIR☆9は，当初は音楽情報検索（MIR : Music Information Retrieval）をメイントピックとして扱っていたが，その後発表されるトピックは多様化してきた．この流れを受けて，内容に基づく検索技術を応用して内容に基づくフィルタリングが盛んに研究されている．今後，推薦システム分野と音楽情報処理分野の技術統合が進み，より洗練されたシステムが開発されることを期待している．

⿎音楽内容表現の洗練化
⿎音楽推薦・検索システムでは，スペクトルレベルの低次特徴量が利用されることがほとんどである．この種のアプローチは曲調の類似した楽曲を推薦・検索する目的

参考文献
1）神嶌敏弘：推薦システムのアルゴリズム（1），人工知能学会誌，Vol.22,No.6, pp.826-837 (2007)．
2）神嶌敏弘：推薦システムのアルゴリズム（2），人工知能学会誌，Vol.23,No.1, pp.89-103 (2008)．
3）神嶌敏弘：推薦システムのアルゴリズム（3），人工知能学会誌，Vol.23,No.2, pp.248-263 (2008)．
4）Yoshii, K., Goto, M., Komatani, K., Ogata, T. and Okuno, H. G. : An

Efficient Hybrid Music Recommender System Using an IncrementallyTrainable Probabilistic Generative Model, IEEE Transactions on Audio,Speech, and Language Processing, Vol.16, No.2, pp.435-447 (2008).
5）Tiemann, M., Pauws, S. and Vignoli, F. : Ensemble Learning for HybridMusic Recommendation, Proc. of ISMIR, pp.179-180 (2007).
6）Aucouturier, J. -J. and Pachet, F. : Scaling Up Music Playlist Generation,Proc. of ICME, pp.105-108 (2002).
7）Flexer, A., Schnitzer, D., Gasser, M. and Widmer, G. : Playlist Generation
Using Start and End Songs, Proc. of ISMIR, pp.173-178 (2005).
8）Baccigalupo, C. and Plaza, E. : Case-Based Sequential Ordering of Songs forPlaylist Recommendation, Lecture Notes in Computer Science, Springer,Vol.4106, pp.286-300 (2006).
9）Pohle, T., Pampalk, E. and Widmer. G. : Generating Similarity-based
Playlists Using Traveling Salesman Algorithms, Proc.of DAFx, pp.220-225(2005).
10）小田川智，児玉泰輝，莪山真一，鈴木康悟，松下文雄，塩田岳彦：楽曲レコメンドシステム，電子情報通信学会技術研究報告，応用音響，
Vol.106, No.160, pp.49-53 (2006)．
11）Oliver, N. and Kreger-Stickles, L. : PAPA : Physiology and Purpose-Aware
Automatic Playlist Generation, Proc. of ISMIR, pp.250-253 (2006).
12）Breese, J., Heckerman, D. and Kadie, C. : Empirical Analysis of Predictive
Algorithms for Collaborative Filtering, Proc. of UAI, pp.43-52 (1998).
（平成 21 年 7 月 3 日受付）

では有用であるが，リズム構造やコード進行などの高次の音楽内容を考慮することはできない．今後は音楽音響信号に対して高次の音楽内容を自動的に認識する技術だ
けでなく，それらを効果的に特徴量化する技術についての研究が必要である．また，Bag-of-Features モデルとは

吉井 和佳（正会員）
産業技術総合研究所研究員．2008 年京都大学情報学研究科博士後期課程修了．博士（情報学）．音楽推薦や音楽と画像・テキストとの対応付けの研究に従事．電子情報通信学会，IEEE 各会員．

異なり，時系列の長いスパンの動的変化をとらえられるような特徴量を設計することが，より本質的に音楽内容後藤 真孝（正会員）を表現することにつながると思われる．

産業技術総合研究所情報技術研究部門メディアインタラクション研
究グループ長．1998 年早大大学院博士後期課程修了．博士（工学）．
現在，統計数理研究所客員教授，筑波大学大学院准教授（連携大学院），
IPA 未踏ユース PM を兼任．

☆9

http://www.ismir.net

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