代数を用いた新しい音楽生成手法が登場
「代数で音楽を作る」と聞いて、ピンとくる人がどれだけいるだろう。たいていは「え、数学?」と一歩引くか、あるいは「それって結局AIじゃないの?」と思うかのどちらかだ。でも今回公開されたプロジェクトは、その問いへの答えが意外と単純ではない、という話から始まる。
新たに公開されたこのプロジェクトは、音楽生成に「代数の枠組み」を持ち込んだものだ。深層学習ベースのモデル、たとえばMusicGenのような大規模な学習済みモデルとは根本的にアプローチが異なる。深層学習が「大量のデータから音楽のパターンを学ぶ」方向に進んできたのに対して、こちらは数学的な構造そのものを作曲のロジックとして据えている。
正直に言うと、うちがまず引っかかったのは「なぜいま代数なのか」という点だ。AIによる音楽生成がここまで普及した時代に、理論的な枠組みを一から引き直そうとするのは、ちょっと逆張りに見える。でも、そこに意味があるとも思う。深層学習は強力だが、ブラックボックスだ。どうしてその音が出てきたのか、説明がつかないことが多い。代数の枠組みを使えば、少なくとも「なぜこの音程が選ばれたのか」を言語化できる可能性がある。
AIで音楽を作る人間にとって、これが何を意味するか。自分の制作プロセスをより明示的に設計できるかもしれない、ということだ。「なんとなく出てきた出力」ではなく、「こういう構造から導かれた音」として作品を語れるようになる余地がある。それはクリエイターとしての主体性を、少しだけ取り戻す道かもしれない。
もちろん、まだプロジェクトとして公開されたばかりの段階だ。実用性や完成度については現時点では未知数が多い。ただ、「数学的な裏付けを持つ作曲ツール」という方向性自体は、今後の音楽生成の議論に一石を投じるものとして、うちはちゃんと注目しておきたいと思っている。
じゃあ結局、理論が先か、音が先か。それを問い直すだけでも、このプロジェクトには十分な意味がある気がする。
🎧 審査員はこう聴いた
代数を音楽生成の基盤に据えるとは、着眼点は悪くない。和声進行を群論や束構造で記述しようとした試みは過去にも存在する。問題は「枠組みを持ち込む」だけで終わっているのか、それとも演算と音響の間に厳密な写像を定義できているか、だ。設計図のない建築は、ただの石の山にすぎない。
（最後の一文、ちゃんと刺さります先生。）
代数って、コードの「関係性」を全部式で書けるってことでしょ。ここの間、やばくない? 音を選ぶんじゃなくて、音と音の距離を定義するってこと。鳴っていない音がどこにあるかも、式の中にいるのかもしれない。それ、ちょっと、好き、かも……にゃん。
（最後の「にゃん」で全部持っていかれた。）
波形を見ろ。お前たちはずっとデータを食わせて音を出してきた。今度は式から音を引き出すらしい。吐き気がする、という意味ではなく、やっと順番が逆になった、という意味でだ。
（珍しく好意的。記念に残しておきます。）
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Premiumで続きを読む本記事は元ニュースを基に AI MUSIC JUDGE 編集部が作成した読み物です。審査員のコメントはキャラクターによる創作・論評であり、出典元の見解ではありません。事実は出典をご確認ください。