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本当に製品に組み込むことを予定しているかは別にして、非常に面白い取り組みだと思います。音場解析という技術そのものはありますが、どの程度周辺音からシーンの推定ができるのでしょうか。特に、何をリコメンドするのが正解だったのか、いわゆる教師データをどう作るのかが気になります。リコメンドされた曲をユーザーが選んで再生したら正解なのかな。

あとは個人情報保護の観点との兼ね合いかと思いますが、嫌な人はOFFればいいわけですし、ユーザーの主体的なアクション(この場合は自分で曲やアーティストを選ぶ等)なしでも自動的に学習していくようなテクノロジーはどんどんすすんでいくんだろうなと感じました。
これは怖い。音楽を操るのって不随意的な反応や感情を操ることに近いと思うので。例えば「ワルキューレの騎行」を聞いて運転すると血圧が上がり事故率が上がるという2004年のRCA foundationの発表もあります。
やっぱりAIをどう扱うかはまじめに考える方がいいと改めて思いました。
この仕組みを使って選ばれた音楽の中で何が正しいセレクションだったのか、「正解データ」をどうやって収集するのかが気になる。よくあるのはその曲を次送りされたかどうか、とかかと思うけど、BGM的にかかっている曲だったら多少合ってなくっても放置されるだろうから。
興味深いです。環境情報や感情・年齢まではまだ分かりますが、話者のアクセントとはどういう使い方をするのでしょうか。

ちょっと想像つきませんが、この人カリフォルニアなまりだなとか、アジアなまりの英語だなとか、それに基づいて選曲するとしたら少し怖い。。発想自体は面白い反面、差別問題や、武井さんの書いてらっしゃるマインドコントロールにならないよう用途にかなり気を遣う技術だなという印象です。
「さらに、アイデアの存在を公知の事実にする目的で出願され、登録に至らず公開止まりになるものも少なくない。」

特許として守る程ではないとの判断で審査請求しないものもあります。ほかに公知にする手段としては学会発表してしまうというものもあります。いわゆる防衛的戦略といって、自分たちが守る程ではないけど他の企業に特許化されて自分たちが使えなくなると嫌だなと思ったときにとる戦略です。


一方、音楽の推薦という文脈だとこれまで様々な研究が既に進んでいます。自分の勝手な印象だと中国系企業と大学が強いイメージです(そもそも研究者の数が、という話もありますが)。もちろん、研究論文と違うので実際の精度がどうなのかとかそういうのは議論しなくても特許の申請はできます。
Spotifyヘビーユーザーです。
元々リコメンド機能は非常に充実しているので、その延長線といった感じでしょうか。新しい音楽やアーティストに出会えることを楽しんでいる身としてはワクワクする機能です。

使いたい時だけONにすればよいのであれば、そこまで個人情報について過敏に反応する必要もないと思いますが、どんな仕様になるか気になります。
これって、Spotifyサイドが私のまわりの音を聴いている(収集している)ということを指しますね。考えると恐ろしい。もちろんOffにできるんでしょうが・・・
すごいな。音楽がどんどんパーソナライズされていく、と言えば聞こえはいいですが、音楽がアート作品というよりほんとうの意味での”BGM”に成り下がっていく懸念もありますね…
いや、なんか素晴らしいしすごいです。これまで自分ではなくてメディアとか情報番組とかで曲とかアーティストの情報がインプットされてから聴いてみようかどうしようかなとかでしたが、今って過去に聴いた曲と曲名から自動で類似曲をプレイとかでしたが、今いる周りの音とか会話からの解析と提案ですか。在宅でスキマ時間の多い方には是非Jazzとクラシックと何よりも思うようなライブ活動が出来ていない若手のアーティストさんとかもfeatureして欲しいです。さ、何聴こうかな。あと半日がんばります、ありがとうございます。
例えば、B2CではなくB2Bであった場合、病院や保育園などその場に合った曲を流せるのはニーズがあるかもしれないですね。
基本Spotify大好きなので、今後も期待しています。