2020年7月30日
「あなたへのおすすめ」のAIの仕組みを考えてみた
最近のサブスクリプションサービスにおいて、一度は「あなたへのおすすめ」という文字を目にしたことはないでしょうか。
Amazonによるサービスでも、メルカリやZOZOTOWNのようなサービスでも、iTunesでもspotify、Youtubeなど、至る所で出てくるのではと思います。
その精度はともかく、そもそものサービスの分母が１０年前より格段に増えたため、物自体の魅力よりも、多数に溢れたものを選んでくれるコンシェルジュのようなものに対する魅力がおそらく増えていくのだろうと思います。
個人的な話ですが、以前私は松任谷正隆さんという音楽プロデューサーの方に「これからの音楽業界はどのような曲が売れていくと思いますか」と質問しました。
その時の答えが実は、
「１つの曲がドカンと売れる時代ではなくなっていくと思う。それよりも、売れるという意味では、あまりに多い曲から個人的な趣味嗜好を教えてその人に合う曲を選んでくれるコンシェルジュの需要が大きくなっていくだろう。飽和していて、１つの曲に注目する時代でもない。だから、１人のアーティストのアルバムを聴くより、複数アーティストの売れてる曲として１かたまりで売った方が時代にあっているんだと思う。」
というものでした。
当時の私には、正直ピンと来なかったです。ですが今になると、その意味がよくわかりました。また、そのようなサービスが出る前に未来を高い精度で予測できる才能に対してかなり驚きました。これが本物のプロデューサーか、、と思い知らされた出来事でした。
おそらく、以前CD屋さんで未知のCDを探していた時から、もっと端的に曲を選べる時代に変化していったのでしょう。
ちょっと話が逸れてしまいましたが、そのような「あなたへのおすすめ」はどのようにできているのか、調べてみました。今回も音楽に対するあなたへのおすすめの仕組みを調べてみました。
AIの仕組みは基本的には公開されていない
いきなり話が止まってしまいますが、
YoutubeやiTunesの公式サイトにおいては、実際のアルゴリズムの説明はありませんでした。当たり前と言えば当たり前ですが。。
そこでどのような仕組みなのか予想して調べてみました。
思いつくのは、
① 楽曲の特徴をデータ的に分類し、最初に登録する趣味から反映させる（musicIP）
② 実際に聴かれている曲を人単位でデータを取り反映させる。
③どちらかというと広告的に、流行らせたい曲を加えている。
この３つが思いつきました。
実際にどれが行われているのか、そもそも全く違う可能性の方が高いので、あくまで１意見として捉えてください。
音楽データに関しては、2000年代にmusicIPと呼ばれるソフトウェアが出たらしく、曲のジャンルを自動的に分析、分担できるものです。それを使えばある程度の自動的なジャンル分けは可能なようです。
実際、いわゆる作曲ソフトにおいてもテンポや拍子、曲のキーのみでなく、マスタリングと呼ばれる最終工程において真似したい曲を読み込ませて、それと同じような音質にするというソフトウェアはあり(https://www.izotope.jp/products/ozone-9/)、かなり主流になっています。なので、そのようなシステムがあったのは納得できることです。
ただ、これはそもそも曲を売る側がジャンルを指定すれば良い話なので、同じジャンルの中で趣味嗜好がしっかりと一致しているものを見つけられるかどうかは不明です。
次に、実際に人が選んでいるデータを取り、そこから趣味嗜好をパターン分けするというものです。この仕組みに関して説明してあるサイトがあり（https://ainow.ai/2019/07/23/173098/）、一読してみましたが、複雑な内容のため理解に時間がかかります、、。Netflixのレコメンド機能は比較的好評なようですが、だからといってiTunesなどにも同じようにできるとは限らないようです。
また、広告としておすすめを使用しているかもしれません。これは商業としてある意味当たり前のことではあるので、特に悪いとは全く思いません。ただ煩わしさは人によってはあるかもしれませんが。実際におすすめされた曲がとても好きになって有名になる可能性もあるので、この選択肢もあるのではないかと思います。
そもそも「好み」の幅が相当狭いものである
映画も音楽もそうですが、好みの範囲というのは相当狭く、１０人が全く同じものが好きということがほぼありません。食べ物だと焼肉や寿司など、だいたいの人が好きというものがありますが、映画や音楽だと相当珍しいものです。ある意味それは大ヒット作となりますが、ほとんどはそうならないので、かなり狭い好みの中で選ぶことになります。
精度を高めるためには相当数の分母が必要であり、時間もかかります。現段階ではまだ発展途上であり、それほど精度が高まっていないのかもしれません。人間の好みはAIにどう学習させるかが非常に難しいと思います。ただいずれにしろ、データが増えれば増えるほど好みの判別はしやすくなっていくので、いつかは理想通りのプレイリストを作成できるAIが登場するかもしれません。
「あなたへのおすすめ」を販売する時代が来るかもしれない
このように、あくまで想像ですが、あなたへのおすすめという機能について考えてみました。
人工知能はまだそれほど身近という感覚ではないかもしれませんが、きっとそのうちすぐそこにあるようになるのでしょう。私たちの好みを選んでくれるようになるかもしれません。
また、音楽においても、「あなたへのおすすめプレイリスト」を販売するのが当たり前という時代が来るかもしれません。１アーティストのアルバムではなく、そもそもアルバムの概念がなくなり複数のアーティストの曲を選んで、その手間賃として販売するという流れも今となっては想像できます。ある意味機械がやるのと人間がやるのではどのような違いがあるのか気になります。今回は以上です。
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