本実証実験は、USENが配信する楽曲からAIが抽出した楽曲を天候や時間帯などに応じ、最適な音楽を選定して流すもので、「音楽を使った、あらゆる業種の人々が交流できる空間づくり」をテーマに、およそ1年間にわたり実施します。
今回Qosmoが開発したAIは、株式会社トランジットジェネラル オフィスがセレクトした「THE CORE KITCHEN/SPACE」のBGM約150曲の特徴を学習し、USENが提供する約50万曲以上の 楽曲に付与されたタグ情報と特徴を基に、類似曲約3,500曲を抽出。さらに、その中から天候や季節、時間帯を踏まえ、リアルタイムでその時に最適な楽曲を選曲します。
今回Qosmoが開発したAIは、株式会社トランジットジェネラル オフィスがセレクトした「THE CORE KITCHEN/SPACE」のBGM約150曲の特徴を学習し、USENが提供する約50万曲以上の 楽曲に付与されたタグ情報と特徴を基に、類似曲約3,500曲を抽出。さらに、その中から天候や季節、時間帯を踏まえ、リアルタイムでその時に最適な楽曲を選曲します。
今回の実証実験を通して、人間の選曲では得られなかったダイナミックで意外性に富んだセレクションや、空間との親和性などを検証。今後は、カメラを使用した来客者情報などセンシング項目を増やし、現在東京で最も大きな変貌を遂げている街、虎ノ門ヒルズエリアを舞台に、より質の高い音楽を楽しめる空間づくりに取り組んでまいります。
■ 実証実験の概要
開始日：2019年7月1日（月）
実験会場：THE CORE KITCHEN/SPACE（ザ コア キッチン/スペース）
住所：東京都港区新橋4-1-1 新虎通りCORE 1F／電話：03-6402-5229
実験内容：AIによる店舗空間に合わせたリアルタイム選曲BGM
主催：株式会社USEN、株式会社Qosmo
協力：森ビル株式会社、株式会社トランジットジェネラルオフィス
■ 実験におけるAI学習の仕組み
USENが保有する楽曲のうち、約50万曲の1曲1曲に、人の手で付与したタグ情報をお手本（学習データ）とし、楽曲の音の波形(スペクトログラム)からサウンドイメージを認識し、ニューラルネットワーク（CNN）で推定するモデルを開発。
これによって、楽曲の雰囲気を示す”イメージワード”や、楽曲のもつ”朝らしさ/夜らしさ”などを下図のようにスコアで表現します。また、このスコアデータを基に候補楽曲の抽出及び選曲を行います。
■ 実証実験の概要
開始日：2019年7月1日（月）
実験会場：THE CORE KITCHEN/SPACE（ザ コア キッチン/スペース）
住所：東京都港区新橋4-1-1 新虎通りCORE 1F／電話：03-6402-5229
実験内容：AIによる店舗空間に合わせたリアルタイム選曲BGM
主催：株式会社USEN、株式会社Qosmo
協力：森ビル株式会社、株式会社トランジットジェネラルオフィス
■ 実験におけるAI学習の仕組み
USENが保有する楽曲のうち、約50万曲の1曲1曲に、人の手で付与したタグ情報をお手本（学習データ）とし、楽曲の音の波形(スペクトログラム)からサウンドイメージを認識し、ニューラルネットワーク（CNN）で推定するモデルを開発。
これによって、楽曲の雰囲気を示す”イメージワード”や、楽曲のもつ”朝らしさ/夜らしさ”などを下図のようにスコアで表現します。また、このスコアデータを基に候補楽曲の抽出及び選曲を行います。
