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<Billboard JAPAN×NTTデータ>ザ・ビートルズを脳科学する 2020年のトレンドに最も近い曲は…?



インタビュー

 複数のデータからなる総合ソング・チャート“HOT 100”を立ち上げ、音楽の“社会的浸透度”を測ってきたBillboard JAPANと、脳科学の事業応用に取り組むNTTデータおよびNTTデータ経営研究所が、2019年9月に共同研究開発プロジェクトをスタート。「チャートデータ」と「楽曲の脳情報化技術」を融合させ、世界的にも類を見ない新たな「音楽ヒット分析」の手法を開発した。研究の大まかなプロセスは以下の通り。


①楽曲の脳情報化による新たな特徴の獲得
②上記の結果にチャートデータなどを加え、ヒットソングの特徴を可視化
③未来の音楽トレンドを予測


※対象楽曲:2016年12月から2020年5月までのチャートデータおよびチャートイン楽曲

 研究の背景や分析結果の詳細を紹介した前回特集に続き、今回は①と②の成果を活用し、世界でも類を見ない、新しい音楽評価の手法を試す。

脳科学でザ・ビートルズを評価

 Billboard JAPAN、NTTデータ、NTTデータ経営研究所の3社共同研究が2019年9月にスタート。先日その第1弾成果を発表した。研究で用いた技術『NeuroAI-Music』は、音楽を聴いている時の脳活動の推定を通して、脳で潜在的に表現されている楽曲特徴(脳内楽曲特徴)を定量的に抽出するというもの。これはロック、ヒップホップ、ジャズなどの形式的な音楽ジャンルとも、「かっこいい曲」「切ない曲」「元気をもらえる曲」といったような主観的な評価とも異なる、全く新しいカテゴライズの切り口だ。

http://www.billboard-japan.com/special/detail/2991

 また、2016年12月~2020年5月のBillboard JAPAN総合ソング・チャート“HOT 100”を対象に、そのチャートイン楽曲を分析することで、直近4年間におけるヒットソングの脳内楽曲特徴を可視化。さらに、それらの週単位のチャート・データ、そして定量化した歌詞特徴とコード進行特徴も加え、週単位で「どんな楽曲特徴(脳内楽曲特徴+歌詞特徴+コード進行特徴)を持つ楽曲が上位にランクインしたか」を示すチャート予測モデルを構築し、その時系列変化から未来のトレンド予測を試みた。



(A)週単位のチャートポイントを目的変数、「脳情報・歌詞特徴・コード進行特徴・アーティストの前週のチャートデータ(通常のチャートデータと共にzscore化したトレンド指標も利用)」を予測子として、予測・説明するモデルを構築した。週単位×指標単位で実施。(B)モデル構築に用いたLASSOアルゴリズム。N:特定の週の特定のチャートポイントデータがある楽曲数、yi:曲 iの特定の週の特定のチャートポイント、xi:曲iの特徴データ (楽曲特徴p次元分のベクトル)、β:モデルのウェイト。楽曲特徴 p次元分の長さを持つベクトル、β0:切片、λ:正則化パラメータ。10分割交差検定で最小誤差を実現したλを採用した。


 この技術では、例えばリリース前の楽曲でも、その楽曲特徴から“ヒットのポテンシャル”を探ることができる。一方で、ストリーミング時代の到来により、鮮度による新曲の優位性が薄れつつある現状では、年月が経過した古い楽曲にもヒットの可能性はじゅうぶんに与えられている。そこで今回は、2000年にリリースされたザ・ビートルズのベストアルバム『ザ・ビートルズ 1』を対象とし、2020年上半期のチャート予測モデルを使い、その収録曲を“2020年上半期のトレンド順”に並び変えてみた。



図1


最もトレンド特徴を持った楽曲は?

 その結果、計8種類の指標データを合算した総合順位では、メンバーが演奏に不参加の、弦楽八重奏でオケが構成されている「Eleanor Rigby」が1位となり、最も現代のトレンドに近い楽曲特徴を持っていることが分かった。参考までに各曲の米ビルボード“HOT 100”における最高位も示したが、多くの楽曲が1位をマークする中、「Eleanor Rigby」が収録曲の中で2番目に低い11位だったことを考えても、意外性の高い結果だと言えるだろう。

 さらに、前回の研究発表時に公開したプレイリストのように、アルバム『ザ・ビートルズ 1』の収録曲と類似した脳内楽曲特徴を持つ楽曲を、前回『NeuroAI-Music』に分析させた約2,000曲の中から選定。図2がその結果で、それぞれ類似楽曲を3曲ずつピックアップした。ジャンルも年代も国籍もバラバラな組み合わせがほとんどだが、「この曲を聴いた時の脳活動は似ている」という組み合わせになっている。



図2


 ちなみに、本研究では『NeuroAI-Music』で楽曲を分析する際、1秒ごとの脳活動を推定しているので、「楽曲のどの部分が最もトレンド評価に貢献した特徴を持っているか」を定量化することも可能であり、「Eleanor Rigby」においては1:33~1:47あたりが特に高い数値を示した。

 また、“HOT 100”のデータは8指標で構成されており、それぞれで同様の順位付けをすることも可能だ。図2は各指標のリストで、2020年上半期の各指標におけるトレンドに近い特徴を持ったザ・ビートルズの楽曲が示されている。



図3


 アーティストの周年を記念したリマスター盤、年代やジャンルによって編集されたコンピレーション・アルバムなど、豊富なカタログの原盤権を所有するレコード会社は、様々な形で往年の名盤を現代に甦らせるが、脳情報を加味した楽曲特徴による選曲は世界的にも類を見ないアプローチであり、その結果も非常に興味深いものとなった。

 既存の価値観を超え、潜在的な脳内楽曲特徴から音楽のトレンドに迫る『NeuroAI-Music』が今後、音楽マーケティングに新しい風を吹き込めるよう、Billboard JAPAN、NTTデータ、NTTデータ経営研究所の3社は引き続き研究を進めていく。

※「NeuroAI」は株式会社NTTデータの登録商標です。その他の商品名、会社名、団体名は、各社の商標または登録商標です。

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