科学者はAIを使って人気曲を97%の精度で識別する

6月21日のニュースによると、新たな研究により、人工知能（AI）は人気曲を正確に識別できることが示され、音楽プロデューサーやタレントショーの審査員の職を脅かす可能性があるという。

カリフォルニア州クレアモント大学院大学の科学者らは、人間の脳を模倣したAI技術であるニューラルネットワークを使用して、24曲に対するリスナーの神経生理学的反応を分析した。彼らは、わずか数人のボランティアの脳活動を測定するだけで、何百万人もの人々がその曲を気に入るかどうかを予測できることを発見した。 「ニューラル予測」と呼ばれる彼らの手法の精度は97パーセントです。

「神経生理学的データに機械学習を適用することで、ヒット曲をほぼ完璧に特定できる」と、同大学の教授でこの研究の主任著者であるポール・ザック氏はメディアリリースで述べた。「33人の神経活動で、何百万人もの人が新曲を聴くかどうかを予測できるというのは、実に驚くべきことだ。このレベルの精度は、これまで達成されたことがない」

IT Homeは、このAIシステムがテレビのタレントショーの審査員に代わるだけでなく、ストリーミングサービスの効率も向上できることに気づきました。毎日何万もの曲がリリースされるため、Spotify、Tidal、Deezerなどのアプリはどの曲をプレイリストに含めるかを選択するのに苦労しており、大衆にアピールする曲を特定しようとする従来の方法では成功率はわずか50％でした。

実験では、参加者はスキャナーを装着し、24曲を聴きながら神経生理学的反応を測定した。また、好みや基本的な人口統計情報の提供も求められた。 「私たちが収集した脳信号は、気分やエネルギーレベルに関連する脳ネットワークの活動を反映しています」とザック氏は語った。

研究チームは、曲の最初の1分間の神経反応だけを分析した場合でも、82%の精度を達成できることを発見した。

「これは、ストリーミング サービスがヒットしそうな新曲をより効率的に特定できるようになり、ストリーミング サービスの仕事が簡単になり、リスナーにとっても満足度が高まることを意味します」とザック氏は説明します。「この研究で使用したようなウェアラブル神経科学技術が将来普及すれば、リスナーは神経生理学的状態に基づいて適切なエンターテイメント コンテンツを受け取ることができます。何百ものオプションから選択する代わりに、2 つまたは 3 つのオプションだけが提供され、好みの音楽を簡単にすばやく選択できるようになります。」

研究者らは、この技術はヒット曲の特定だけでなく、映画やテレビ番組など他の種類のエンターテイメントコンテンツにも使用できると指摘している。この研究は「Frontiers in Artificial Intelligence」誌に掲載された。