5>>「音楽情報処理」分野のめざま
しい発展「音楽情報処理」という研究分野が，大きな注目を集めている．学会誌で企画された解説の多さだけを見ても
1）

分かる．情報処理学会 ，日本音響学会
情報通信学会
ア科学会☆5，人工知能学会☆1〜4☆8，日本ソフトウェ，日本バーチャルリアリティ学会

像 情 報メディア学 会

☆ 10

，ACM

，電子

☆ 6，7

☆ 11

2）
，☆ 9

，映

等の学 会でこの分野が取り上げられた．そのトピックの 1 つの「音楽情報検索 」 関連に限っても，2004 年以降，80 人以上の新博士が国内外で誕生した．1993 年に情報処理学会の正式な研究会となった「音楽情報科学研究会（SIGMUS）」 の登 録 会 員 数も，1990 年 代はずっと
300 名前後であったが，2000 年以降大きく増加し，筆者が主査を務めた 2007 〜 2008 年度の 2 年間だけで後藤 真孝

特集 新しい○○情報学

産業技術総合研究所

音楽情報学

☆1

後藤，平田 : 音楽情報処理の最近の研究，音響誌 (2004).
Downie, J. S. : The Music Information Retrieval Evaluation
Exchange, AST (2008).
☆3
後藤他 : 歌声情報処理の最近の研究，音響誌 (2008).
☆4
嵯峨山，亀岡 : 自動採譜技術の展望，音響誌 (2008).
☆5
帆足他 : 楽曲配信サービスを支える音楽情報検索技術，信学誌(2005).
☆6
片寄 : 音楽生成と AI, 人工知能誌 (2004).
☆7
北原 : 私のブックマーク「音楽情報処理」，人工知能誌 (2009).
☆8
後藤，緒方：音楽・音声の音響信号の認識・理解研究の動向，コンピュータソフトウェア (2009).
☆9
片寄：音楽とエンタテインメント，
日本 VR 学会誌 (2004).
☆ 10
帆足 : 音楽情報の検索，映情学誌 (2010).
☆ 11
Special Issue : Music Information Retrieval, CACM (2006).
☆2

情報処理 Vol.51 No.6 June 2010661

特集 新しい○○情報学
3）

も，17％増えて 460 名に達した ．関連成果が発表されでは，新たな音楽インタフェース，音楽情報検索・推薦

る国際会議・ワークショップも，1990 年代にすでにあった等に関する需要が高く，学術的にも「複数の音が相互

ICMC, ICMPC, ICASSP, WASPAA, DAFx 等に加に関係し合いながら時間的な構造を形成して内容を伝ええて，2000 年代に入ってから，ISMIR, NIME, SMC,る」信号の理解という未解決で本質的な課題を持つこ

CMMR, ICoMCS, MML, AdMIRe 等のように増え続けとが，多くの研究者に注目されている 1 つの理由である．

☆ 12

ている

．筆者が General Chair を務めた国際会議

ISMIR 2009 においても，例年を 20％以上上回る 29 カ国 308 名という多数の参加を得た．同会議では関連技☆ 13

ほかにも，未解決で魅力的な課題はまだまだ手つかずの状況であり，研究テーマの宝庫である．
このように「音楽情報処理」は活発な研究がなされが毎年開催ている魅力的な分野であるものの，「音楽情報学」といされている．分野の重要性と将来性から，大型予算によう名の学問がすでに確立しているわけではない．そのたる研究プロジェクトが欧米や日本を中心に次々と生まれてめ本稿はあくまで筆者の私見であり，国際音楽情報検索

いる．

学会（ISMIR）の理事（Member-at-large），2007 〜

術の性能を比較するコンテストMIREX

このような活況は，一昔前から考えたら夢のようであ2008 年度の SIGMUS 主査という立場ではあるものの，

る．1957 年の「イリアック組曲」のように計算機の発明

研究分野全体としてコンセンサスを得た内容ではない点

当初から自動作曲への応用が試みられるなど，音楽情に注意が必要である．むしろ本稿を契機に，そうした議論

報処理分野の歴史は長く，その研究成果は，商業音楽が活発になり，「音楽情報学」確立へ向けた分野全体制作で不可欠となったシンセサイザや携帯電話での音楽の動きが起きる一助となることを狙っている．そして，議論配信等，社会に広く普及してきた．しかし 1990 年代までを引き起こすという意味でも，本稿では音楽情報学の内は，音楽情報処理の研究の重要性が認知されておらず，

容を細かく定義していくのではなく，音楽情報学がなぜ魅

なぜ研究するのかをよく聞かれる状況であった．これは，力的なのか，どういうグランドチャレンジがあるのかを，野心

2000 年代に入ってから一般の人々が計算機上で音楽を的に議論してみたい．

聴いたり，音楽配信が普及したりするようになると一変した．上記のように，今日ではそれが重要な研究分野であることが広く認知され，世界中で新たな研究者が参入し>>「音楽情報学」の確立へ向けて続けている．10 年以上前には，
音楽情報処理は「遊び・「音楽情報学」が学問として目指すのは，主に趣味」でなく「研究」であることを認めてもらうための説• 音楽の理解・鑑賞

明が必要だったのに対し，今日では，そうした誤解は過去• 音楽の創作・演奏のものとなったのである．ここまで変わったのは，すべての• 音楽の流通・検索・推薦

音楽がディジタル化され，創作・配信・利用・共有され• 音楽による人間同士のコミュニケーション

ることを，人々が実感として理解し始めたからである．そこ• 音楽に内在する性質☆ 12

これらの会議名称を下記に示す．
ICMC (International Computer Music Conference), ICMPC (International Conference on Music
Perception and Cognition), ICASSP (IEEE International Conference on Acoustics, Speech, andSignal Processing), WASPAA (IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio andAcoustics), DAFx (International Conference on Digital Audio Effects), ISMIR (International Society
for Music Information Retrieval Conference, 2008 年までは International Conference on Music Information Retrieval), NIME (International Conference on New Interfaces for Musical Expression), SMC(Sound and Music Computing Conference), CMMR (International Symposium on Computer Music
Modeling and Retrieval), ICoMCS (International Conference on Music Communication Science),
MML (International Workshop on Machine Learning and Music), AdMIRe (International Workshop on
Advances in Music Information Research).
☆ 13
Music Information Retrieval Evaluation eXchange.

662 情報処理 Vol.51 No.6 June 2010

5
処理では過去の情報しか使用できないが，非リアルタイム

明らかにする）の立場から明らかにすることである．したが処理では 1 曲全部の情報を使用できる点が大きく異なり，って「音楽情報学」が対象とする領域は幅広く，音楽

単なる実装上の問題ではない．

のあらゆる側面，人間の音楽活動のあらゆる側面となる．

• システムを作る vs. 人間を知る

たとえば，音楽に関する信号処理，採譜，音源分離，識

主に工学の立場でシステムを作るか，科学の立場で人別，分析，理解，検索，推薦，分類，流通，同期，変換，間を解明するかの違いである．人間を知るためにシステム

加工，要約，作曲，編曲，作詞，演奏，伴奏，楽譜認を作る，という立場もある．

音楽情報学

等を工学（役に立つモノを作る）あるいは科学（真理を識，楽音合成，歌声合成，生成，支援，符号化，視覚化，
インタラクション，ユーザインタフェース，データベース，アノ【音楽情報学の知識】

テーション，ソーシャルタグ等のさまざまな課題が関係する．

「音楽情報学」は学際的領域で，関連する知識・技

これらに関連した研究分野としての紹介は，本稿の冒頭術は多い．たとえば，信号処理，記号処理，機械学習，で述べたようにすでに多く存在している．そこで本稿では，推定・推論，確率・統計，心理・生理学（特に，聴覚個々の課題を網羅的に説明することはせずに，学問としや歌声関連），音楽学，音響学，物理学，脳科学，プロての系統的な整理の方向性と関連知識を述べる．

グラミング技術，ビジュアライゼーション技術，データベース
技術，Web 技術，標準技術（符号化，圧縮，ファイルフ【音楽情報学の分類の観点】

ォーマット等），著作権等が挙げられる．音楽自体に関す「音楽情報学」と呼ぶからには，る知識も求められ，メロディ，ハー

系統的に整理と理解が進んで，こモニー（和声），リズム，音色，歌の学問を学びやすくなっている必

声，
歌詞，
音楽構造，
拍節構造（ビ要がある．そこで，個々の課題のート，小節）等の理解が必要な場

位置づけまでしないが，それらの分面も多い．

類をするために重要となる観点をこれらすべてを深く学ぶことは困整理する．

難だが，音楽という側面に限定し• 認識・理解 vs. 生成て広く知識を習得することは有意

音楽を入力対象とするか，出力義である．また，興味に応じて，必対象とするかの違いであり，多くは要に応じて取捨選択して深く学べ

そのどちらか一方に分類される．たばよい．たとえば，複数の楽器音

だし，伴奏・セッションや，音楽音や歌声が混ざり合った混合音を入響信号の加工など，両者にまたが力として楽譜を出力する自動採譜

るものもある．

に取り組む場合には，音響信号の周波数解析をする「信• 信号処理 vs. 記号処理

号処理」，混合音中の各音の高さや音量，音源の推定信号処理では主に音楽の音響信号を波形，周波数をするための「機械学習」や「推定・推論」，「確率・

スペクトルに基づいて扱うのに対し，記号処理では記

統計」，推定結果を楽譜として整形して出力するための号で表現された各種楽譜・演奏表現（MIDI, SMF,

「記号処理」や「音楽学」，「標準技術」，理論だけでMusicXML 等）を扱う．

なく実際に動作するシステムとして構築し効果的なデモン• リアルタイム・インタラクティブ vs. 非リアルタイム・

ストレーションをするための「プログラミング技術」や「ビ非インタラクティブ

ジュアライゼーション技術」，人間の知覚的な処理からヒン

リアルタイム処理（オンライン処理）は，人間の演奏にインタラクティブに反応するために必須である．リアルタイム

トを得るための「心理・生理学」や「脳科学」，といったように，さまざまな知識・技術が関連し得る．

情報処理 Vol.51 No.6 June 2010663

特集 新しい○○情報学>> 音楽情報学を学び，音楽情報処
理分野で研究したくなる 5 つの理由
音楽情報学が魅力的な学問であり，音楽情報処理分ツにおいてもテーマ曲や BGM として音楽が含まれている．そして，「コンテンツ立国」という言葉に代表されるように，そうしたコンテンツは日本の戦略産業分野に位置付けられており，第 3 期科学技術基本計画分野別推進
戦略

☆ 14

においても，『映像や音楽などの感動を伝える野で研究したいと思う最大の理由は，もちろん「音楽」

メディアのデジタル化技術が，我が国の強みであることは，自体，研究テーマ自体の魅力と面白さにある．しかし，そ広く認知されてきている．この強みを最大限活かすこと

れ以外に少なくとも下記の 5 つの代表的な理由が考えらが，我が国のデジタルメディア大国への発展に必須であ

れる．

る』，
『我が国がデジタルメディア大国となるためには，強みである映像や音楽などの感動を伝えるメディアのデジタ【音楽以外でも役立つ技術を学べる】

ル化技術，大量で多用なデジタル情報を簡便，的確か音楽の音響信号や記号を扱う上で，上述したように複つ安心して収集・分析・利用することができる情報検索・数の領域にまたがる知識・技術が総合的に必要とされる

情報解析技術及び関連する人材の育成への投資が不場面が多く，そこで培った技術は，他の分野にも活用でき可欠である』のように，重要性・必要性が強調されている．しかも，技術的に困難な課題も多く，たとえば信号処

る．音楽情報学はこうした要請に資する重要な学問であ

理の観点からは，複数の音が混ざり合った複雑な混合音

り，音楽情報処理の研究成果に対する産業界の関心もを理解しようとすると，音声や他の分野でも未解決な問高い．冒頭で述べた，2000 年代に入ってからの躍進は，題となり，独自の技術を実現しなければならない．実装のこうした背景に支えられている．

観点からは，時系列信号を扱う技術は難易度が高く，リ
アルタイムに音楽を入力し，その内容に同期した出力をするシステムを実現しようとすると，遅延の管理や予測処理等の高度な実装が必要とされる．

【研究成果の面白さが誰にでも分かる】
音楽に関する研究成果は，非専門家でも容易に分かることが多い．よって，面白い成果や優れたデモンストレー
ションは，研究者以外にも，すぐにその魅力を知ってもら【学習意欲を引き出し，教育効果が高い】

えるメリットがある．身近な音楽を対象とした研究は一般の音楽を題材に情報処理技術やプログラミングを学ぶこ

興味を引きやすく，
マスメディア等も取り上げやすい．さらに，とは，とっつきやすく，意欲を引き出されて効果的である．

歌詞以外は基本的に言語非依存であり，特にデモンスト

音楽は身近で楽しい素材であり，音で結果が確認できる

レーションは国際会議や展示等でも容易に分かってもらえため，具体的なイメージがわきやすく，飽きにくい．同様のることが多い．学生の人気も高く，音楽情報処理を研究

ことは，文献 1）の p.772 でも指摘されており，実際に，テーマとして扱い始めた大学の研究室で，希望する学生

大学教育等での情報処理技術のエントリー教育課題に適が殺到した事例もある．

していたことが報告されている．また，初心者が容易に学ぶことができるビジュアルプログラミング言語（Pure Data

【今ほど研究していてエキサイティングな時代

や Max/MSP）が，実用レベルで活用されている数少なはない】

い分野であることも知られており，実際に，現代音楽家
等が音楽活動でよく用いている．

以前には考えられなかった膨大な計算を駆使し，高速なインターネットを活用した研究が自由自在にできるため，「実社会において」インパクトのある研究成果，デモンス【世の中に必要とされている】

トレーションシステムを生み出すことが容易となった．実際，

ディジタルメディアコンテンツにおいて，音楽は不可欠な要素であり，音楽コンテンツだけでなく，動画コンテン

664 情報処理 Vol.51 No.6 June 2010☆ 14

http://www8.cao.go.jp/cstp/kihon3/bunyabetu3.pdf

5
音楽情報学

研究者・専門家と，世の中やユーザとの距離が年々縮まっていくのを感じている．Web サービスとして自分たちの最新の技術を直接ユーザに使ってもらうことも容易になり，
従来は企業にしかできなかったような，ユーザからのフィードバックを研究活動に活かす取り組みが，学生研究においても可能となっている．
特に近年は，研究者の Web ページだけでなく，ニによる音楽理解の深さのいずれの面でも，これが達成で

コニコ動画のような動画コミュニケーションサービスやきていない．ただし，完全自動で実現する方がよいかは

YouTube のような動画共有サービス上にデモンストレーシ

議論の余地があり，人間の主体的な活動を「支援」すョン動画を掲載し，世の中に技術紹介することも容易となるアプローチは魅力的である．

っている．以前であればマスメディアで報道されなければ

ここで技術的には，一から新たな音楽を生成するのは知ってもらえなかったような一般の人々に，自らの手で直難易度が高いため，提供する音楽は，既存の楽曲の素接アピールして知ってもらえ，多様な意見を得られるのは，材やアイディアが新たな楽曲創作で利用される「2 次創本当にエキサイティングである．学会講演や学会イベントも，作」 や，それが 3 次，4 次と連鎖する「N 次創作」

ニコニコ生放送や ustream，twitter でライブ中継されるであっても構わない．むしろ既存の音楽の再利用やカスタのが常識になる時代に突入しつつあり，社会と繋がった

マイズは今後発展する自然なアプローチであり，複数の研究活動がますますやりやすくなっている．

楽曲を巧みに混ぜて組み合わせる「マッシュアップ」や，

4）

もちろん上記は音楽に限ったことではないが，前節で既存の楽曲の要素を改変（歌声や楽器音の音色や音議論したようにその研究成果の面白さが誰にでも分かるか

量バランスを変更）する「タッチアップ」 は，音楽の創らこそ，一般の人々に高い関心を持ってもらえて，こうした作を議論する上で重要である．近年では，最初から 2 次展開が加速している．

創作に利用されることを前提とした楽曲や素材提供の動5）

きも，多く見られるようになってきた．

>> 音楽情報学でのグランドチャレンジ【音楽の流行を予測できるか？】

筆者の考える音楽情報学，音楽情報処理の究極のゴヒット曲の予想は技術的に可能なのであろうか．あるいールは，「音楽で人間を幸せにする」ことである．まだまは，「なぜ売れないのか」のコンサルティングは技術的にだ未解決で魅力的な課題は多く，下記では，その中から可能なのであろうか．実際に hit song science に関

5 つをグランドチャレンジとしてここに提起する．

する研究事例

6）はあるが，高い精度でグローバルあるいはローカルに流行を予測できる技術はなく，まだ達成でき【個人ごとに最適な音楽を提供できるか？】

☆ 15

ていない

．流行の予測は，音楽の中身だけからは判

音楽の好みは人それぞれ違い，同じ人でも状況や気断が難しく，音響信号の認識・理解技術単独では実現持ちによって聴きたい音楽が変わる．それらを考慮して，できないために，社会的な情報として Web 上の情報等

最適な楽曲を新たに生成したり，既存の膨大な楽曲の中を総合的に組み合わせる必要性がある．

から選択したりすることが技術的に可能になれば，人々は幸せと喜びを与えてくれるその技術を手放せなくなり，社会的にも大きなインパクトを持つ．そのためには，音楽を人間のように理解できる技術も必要となる．現在の技術
では，人間の好みや状況の把握，新しく生成する音楽のクオリティ，音楽の選択（検索・推薦）の精度，計算機☆ 15

10 年前の 2000 年 10 月 12 日の音楽情報科学研究会「夜のワークショップ」において，筆者は「国立音楽情報科学研究所構想！
？」と題して議論し，グランドチャレンジとして，ヒット曲自動判定（あるいは，「なぜ売れないのか」コンサルティング），ヒット曲自動作成を挙げたが，今日でも依然として大きなグランドチャレンジである．そこではさらに，ある国でヒットした曲を他の国でヒットできるように自動アレンジ（歌声，
歌詞も自動変換）する「各国語バージョン自動作成技術」も挙げていた．

情報処理 Vol.51 No.6 June 2010665

特集 新しい○○情報学
こうした流行予測は，あらゆる人が音楽をどう聴いていに類似している側面を持つことが明らかになるであろう．あるかという世界規模の履歴が得られれば，その監視社会

らゆる創作は，他の作品の影響を無意識に受けているか

的な是非はともかく，実現可能性が高まる．つまり，音楽らである．場合によっては，楽曲を創るそばから，それが配信技術のさらなる普及により，すべての楽曲再生の履

過去の何にどう似ているのかを提示することも技術的に歴が記録されて匿名性を保ったまま共有可能になり，ラ可能になる．そのとき，著作権の概念がどう変容するのか

イブ演奏等であっても自動楽曲同定技術で個々人の鑑は興味深く，音楽のオリジナリティの概念が再考を迫られ賞の履歴が記録可能になることで，高い精度で音楽のるかもしれない．

流行を予測できる可能性は高い．しかしその一方で，上では，過去の音楽に勝てなくなり，人類は新たな音楽

述した個人ごとに最適な音楽の提供が可能になったとき，を創作する意欲を失ってしまうのであろうか．新たな音鑑賞対象の音楽の多様化が加速して流行が起きにくくな楽を必要としなくなるのであろうか．筆者はそうは思わなるのか，それとも，実は人類は他の人が聴いている音楽

い．本来，音楽で重要なのはオリジナリティや著作権でなく，が聴きたくて大規模な流行が起きやすくなるのかは，興味感動をいかに与えるかや，作品全体としての魅力，完成深い．

度の高さのはずである．また，表現すること自体の喜びが
音楽創作の原動力となっている．記録できずにライブ音【人間と音楽との関係をより豊かにできるか？】
過去から現在までのすべての音楽がディジタル化され楽しかなかった時代の音楽の原点に立ち戻り，「今，ここで」音楽により楽しませ，喜ばせることが，より重視されることにより，人類は初めて，あらる時代が到来するかもしれない．技

ゆる音楽へ瞬時にアクセスすること

術の進歩は，そうした感動体験中が可能になる．しかも，今後も音楽

心型の新たな音楽文化を生み出は蓄積され続ける．アクセス可能なす可能性がある．

楽曲の数は単調増加し，たとえば，
Napster 2.0 のような定額制音楽【音楽自体に新たな進化をも配信の登録楽曲数は増え続けて，たらすか？】

1000 万曲を突破している．今後，これまでも新たな技術の登場が音楽情報検索・推薦技術の進歩

新たな音楽表現を生んできており，

により，ますます自在にアクセスでき

今後も必然的に，新たな音楽表現

るようになる．このこと自体は歴史が生まれ続ける．たとえば，日本で的必然であり，人々の音楽生活を便利にし，望ましいこと

は 2007 年以来，VOCALOID「初音ミク」に代表されである．ただしその行き着く先で，人間と音楽との関係をる歌声合成技術が注目を集めている．楽音合成技術（シより豊かにできるかどうかの鍵は，音楽情報学の技術がンセサイザー）が登場して普及し，ポピュラー音楽制作で握っている．

欠かせない存在となったのと同様，歌声合成技術がいつ

これまでは新たなアーティストにとっては，自分の楽曲がの日か普及することは歴史的必然である．楽音合成も当

現在流通している一部の楽曲群の中で埋もれないように

初は自然な楽器音と容易に区別がつき，それが故に独自すればよかったが，今後は場合によっては，過去の膨大の表現も生まれたが，今日では非専門家には区別のつかな楽曲群の中に埋もれ，聴いてもらいにくい厳しい時代がない高いクオリティとなり，ポピュラー音楽の大半で用いら到来してしまう可能性がある．しかも，メロディや歌詞，コーれている．歌声合成がそうならない理由はない．不確定

ド進行，アレンジといった，楽曲の部分的な要素間の類なのは，それが今回のタイミングで起きるのか，より技術が似度が過去の全楽曲に対して自動計算できるようになる

進歩した未来に起きるのか，の時期の違いだけである．

と，何らかの意味において，あらゆる楽曲が他の楽曲群

666 情報処理 Vol.51 No.6 June 2010

人類が創作する音楽の音響信号としての複雑度は，

5
音楽情報学

単調増加しているのではないかと，筆者は考えている．しかし，一般の人々が快適に感じる複雑度には限界があり，現代音楽のような手法での複雑度の増加は，ポピュラリテ
ィを得ることが困難であった．筆者は，その観点での次の音楽進化の 1 つの鍵が，前述した「マッシュアップ」にあると考えている．マッシュアップとは，複数の楽曲（あるいはボーカルや伴奏のみといった，その構成音の一部）を素材として重ねて混ぜ合わせ，まるで最初から 1 つの曲であったかのように融合させる音楽制作手法である．このマッシュアップは，受け手の頭の中にすでにある音楽の記憶を参照することによって，ポピュラリティを確保したまま，とで，省資源化が図れて寄与できる．技術の進歩により，快適に受容可能な複雑度の限界を押し上げることができパッケージメディアとしての「音楽」は物理媒体に左右さる．そもそも電子楽器のない時代には，楽譜上の 1 音符

れない「情報」であるということが実感できる時代になっ（個々の楽器音）を単位とした音楽制作しかできなかっ

たが，依然として物理媒体が流通している．圧倒的な利たが，技術の進歩により，数小節の音楽断片（1 フレー

便性によってレコード流通から CD 流通へ転換したように，

ズ）を単位・ループ素材とした音楽制作が可能になった．

環境資源を多く使う物理媒体流通から情報流通へ転換

マッシュアップはさらに進んで，楽曲を単位・素材としたするには，圧倒的な利便性が必要である．その利便性を音楽制作であり，一から作曲しているときには作り出そう

提供する一手段が音楽理解技術であり，たとえば「能と思えない，複雑な音響信号に到達することが容易であ

動的音楽鑑賞インタフェース」

る．逆に鑑賞者も，混ぜ合わさる素材のいずれかの楽曲

自動的に可視化して興味のある個所だけ聴くことを可能が記憶にあるだけで，普通だったら複雑すぎて楽しめないにするなど，さまざまな形での利便性向上が望まれる．

楽曲を楽しめるようになる．

2），5）のように，楽曲構造を

エネルギー問題に対しては，音楽は，必要なエネルギ

では人類の歴史において，音楽のテンポも単調増加

ーが少ない良質な娯楽であると考えられる．制作資源・してきているのであろうか．もしそうであれば，同じ曲ならエネルギーは，ディジタル音楽制作環境の普及により大きテンポが速くなれば曲長が短くなるので，単位時間あたり

く下がり，たとえば映画等に比べれば著しく小さい．既存に鑑賞できる曲数は増えることが期待できる．これは，上の楽曲の再利用（つまり「資源のリサイクル」）をする

述した「膨大な楽曲にアクセスできる時代」には都合がN 次創作やマッシュアップは，さらにエネルギー効率の良良い．とすれば，どこまで速くしても，人間の脳は楽しむこい楽曲制作に位置づけられ，その制作支援技術の発展とができるのであろうか．また，それを支援・訓練する技は重要である．また，音楽は繰り返しの鑑賞に耐えて，同術は，どのようなものであろうか．もし仮にテンポが毎年 5じ楽曲でも数十回聴くことができる．むしろ反復して聴取

BPM

☆ 16

早くなっていったときに，人間の聴覚や脳の能力が追従して向上していくのかどうかは，興味深い．

することが，楽曲の魅力に気付く上で本質的である．既存の楽曲をより深く理解できるようになる上述の「能動2），5）的音楽鑑賞インタフェース」【環境問題，エネルギー問題に寄与できるか？】のような鑑賞支援も，これに寄与する．さらに，音楽配信技術の進歩で流通コス

環境問題に対しては，音楽の物理媒体（テープやレ

トも低くなり，音楽情報検索・推薦技術の進歩により好コード，CD，DVD 等）をなくしてオンライン化を進めるこみの音楽だけを聴くことができれば，興味のない音楽に費やすエネルギーが削減できる．

☆ 16

BPM（Beats Per Minute）とは，演奏のテンポを表す単位で，1 分間における拍の数を示す．

情報処理 Vol.51 No.6 June 2010667

特集 新しい○○情報学>> 音楽情報学の今後

本稿は，まさに上記 3 点に寄与することを目的として執筆したものであり，今後こうした議論が分野全体でさらに今後，学問としての音楽情報学，研究分野としての音活発になることを願っている．ただし，それは「音楽情報楽情報処理がより一層魅力を増し，発展していくために，学」という殻を作って閉じこもる方向であってはならない．

何が必要であろうか．

学問のあり方が社会に開かれる形で変容しつつある今日，

第 1 に，我々は世の中へ貢献し，社会に不可欠な技

真に必要なのは，より広い視点から学問の再編を促すよ

術を実現しなければならない．精神的に豊かな未来社

うな分野の壁を越えた活動である．音楽情報処理分野

会を実現するための鍵を我々は握っており，アカデミアとにおいても，音声言語情報処理や画像処理等と融合す産業界との交流や相互発展に真剣に取り組むことが大るような大きな展開が期待される．10 年後が楽しみである．

切である．音楽産業の発展や新規産業の創出に寄与し，音楽制作や音楽鑑賞の未来に貢献するにはどうすべきかを，今後より一層議論していきたい．
第 2 に，研究分野の重要性をアピールし，さらなる研究開発が必要な対象であるという理解を，より一層得なければならない．そのためには，魅力的で優れた研究成果・研究者を次々と輩出し，その上で，夢と未来を語る
努力を惜しんではならない．そうした活動を，大型プロジ
ェクト，競争・政策・企業資金等に繋げていき，さまざまな資金的裏付けのある状態で研究を大きく推進できると

参考文献
1） 特集「音楽情報処理技術の最前線」（解説 10 件），情報処理（情報処理学会誌），Vol.50, No.8, pp.709-772 (Aug. 2009).
2） 後藤真孝 : 音楽鑑賞・音声入力をより豊かに〜能動的音楽鑑賞インタフェースと音声補完シリーズ〜 , 日本バーチャルリアリティ学会誌，
Vol.13, No.3, pp.140-144 (2008).
3） 後藤真孝 : 音楽情報処理最前線！: 〜対象はコンピュータと音楽が関わるあらゆる場面〜「音楽情報科学研究会」へのお誘い，DTM
MAGAZINE, Vol.181, pp.98-99 (2009).
4） 濱野智史 : インターネット関連産業，デジタルコンテンツ白書 2009,
pp.118-124 (2009).
5） Goto, M. : Active Music Listening Interfaces Based on Signal
Processing, Proc. ICASSP 2007, pp.1441-1444 (2007).
6） Pachet, F. and Roy, P. : Hit Song Science is Not Yet a
Science, Proc. ISMIR 2008, pp.355-360 (2008).
（平成 22 年 5 月 6 日受付）

よい．
そして第 3 に，我々は音楽情報処理分野を「音楽情報学」として確立させ，誰でも安心して参入しやすくしな
ければならない．学問として「何を教えればよいのか」「何を身に付ければよいのか」に関する議論を深め，音楽情報学を学ぶ人々がそこに大きな価値を見い出せるようにしたい．そして，研究分野全体の整理と拡大の両立をしつつ，もっと多様な研究を，魅力的に展開していけるとよい．

668 情報処理 Vol.51 No.6 June 2010■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メディアインタラクション研究グルー
プ長．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．