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2020/02/10

[雑談] 「サブスク」の話と AI系サービスを見る評価軸



こんにちは!サーチャーの酒井美里です。
今日はAIっぽい雑談をします。


みなさまは「音楽ストリーミングサービス」って
 (サブスクリプションサービス。以下「サブスク」と記載)
利用されていますか?


老舗のApple Music、Amazon、Spotify、LINE・・・と
今は色々なサブスクが乱立していますよね。

一説によると  (→こちらの記事を参考にさせて頂きました)
・月に1回程度、何かしら音楽を買っている→節約になる!
・色んな音楽を聴くのが好き→レコメンドで新たな出会いが増える!
・Wi-Fi環境が身近にある→通信制限も怖くない!
・・・という方は、サブスクがお得。

・好きな音楽しか聴かない→CD・ダウンロードの方がコスパ〇
・ジャニーズのファン→サブスク配信が少ない
・・・の方は、あまりお得ではない。
のだとか。


私は色んな音楽を聴くのが好きなので、
複数のサブスクを試してきました。


使い始めた一番最初は、
ずーっと(もう15年くらい)Appleユーザーなので
iTunesからの Apple Musicで・・・


あっ。今日は「AIっぽい、ほぼ雑談」でした!
一旦折り畳みます。

記事の続きでは
・個人的なサブスク系AIの評価(Apple,Spotify、Youtube)
・Spotifyに入っている機械学習
・特許調査系AIツールと評価軸について思うこと
・晩ご飯会します。 (2/19 恵比寿)
について、ゆるく書いてます。

ちょっと長いですけれども
お時間ありましたら記事の続きにどうぞ





・・さて、そこそこ長く
Apple Music (iTunes)を使ってきたのですが、
ずっと「もやもや」していた事があって・・・

それはレコメンデーション(おすすめ)機能が脆弱だという点。


私はほとんど日本の曲は聴いていなくて、洋楽中心。
それも、1~2年周期で新しいブームが来ます・・・たいへん気まぐれです。


けれども、Apple Musicって、
「Appleが配信したいもの」を熱心に勧めてくるイメージなんですよね。

こういうのとか。


「せっかくだけど、嵐もアイドリッシュセブンも聴きませんので。」(きっぱり
って感じです。


おそらく、Apple Musicのレコメンド機能は 「Mix」と名前がつく
3~4個のリストが中心だと思われるのですが、
そちらのレコメンドリストでも、
あんまり素敵な曲を勧めてくれる感じはしなかったので



ここ数年は、こちらの「Friends Mix」を使って
「人力レコメンド作戦」を繰り広げておりました




人力レコメンド作戦とは・・・?
その時期、自分が気に入っているアーティスト名で検索

アーティストの「リスト」を作っているユーザーを探す

そのユーザーが聴いている、他の曲をいくつか聴く

良さそうな趣味の人だったら、勝手に「フォロー」

その人達が聴いた曲が毎週 Friend Mix に流れてくる

・・・という感じなのですが、
AppleのAIより、見知らぬ海外の方々が聴いてる曲の方が
ずっと的確なので「もうちょっとこう、何とかならないかしらね?」って思ってました。


その後・・・
最近になって、SpotifyとかYoutube Musicを試してみたら、
何もしなくても&勝手に
 ”人力レコメンド” で探してた感じの曲が、
より幅広く集まってくる事に気付き、


「これはもう、Apple Musicのサブスクリプション、
近々”お別れ会”開催だな・・・」 (ふっ・・・)
って思ってる今日このごろ。


で。

以下は100%私の主観なのですけど・・・
現時点で、どちらも優秀に思えるSpotifyYoutube Music
似てるけど、ちょっと性質の違いを感じる時があるんです。


めっちゃ手書きで失礼します。性質の違いとは、私の場合こんなイメージ。


Spotifyは、本当に優秀だと思います。
選曲が幅広く、かつ的確で、
「日本からのアクセスだから日本のヒット曲」みたいなのは
あまり表示してこないのも、ワタシ的には ◎印。

ただ、良くも悪くも 「へんな曲」はあまり勧めてきてくれません。笑



Youtube Musicも、
ちゃんと、ツボを押さえた洋楽を勧めてはくれるんですけど、
特徴は たまに謎の曲 を教えてくれることかも・・・( ̄∇ ̄)

昨日もイタリアやフランスの曲に混ぜて
突如「般若心経」をかけてくれました。(爆



般若心経、と言ってもニコニコ超会議で披露されたものなので

レコメンドは、一昨年超会議に行ったためかもしれないのですが・・・
(本当にそうだとしたら、それはそれで驚愕ものですけどね)



Youtubeの「なぞの曲」は、
ホントに「謎」で終わる事も多々あるけど、
時々、素晴らしい曲との出会いもあって、
そういうのは Spotifyでは少ないので

「くー!優等生のSpotifyか、個性派のYoutubeか・・・?」

私、かなり本気で悩んでおりますよ!(笑




さて、色々なサービスが林立する音楽サブスクリプション。
ユーザーが定着するためには、
・曲数の多さ
・料金体系
に加えて
・レコメンドの的確さ
も重要、と言われているようで、


Spotifyは機械学習を入れており、
その詳細も公表しています。


Spotifyはプレイリストにどう機械学習を活用しているのか?
https://note.com/hidekiikeda/n/nc7448d1060d4


という記事が、
プログラミングの知識がそこまでなくても読みやすかったです。

1.協調フィルタリング
2.自然言語処理
3.オーディオ・モデル

の、3つの技術を使っているそうです。



また、Youtube Music も Spotifyを意識して
機械学習活用を行っている、と言われています。

こちらの記事は、Youtube動画のレコメンデーションを説明しているのですが、
Spotifyと同じ協調フィルタリングと、
ニューラルネットワークも使っている、と言ってます。




これも私の主観で、また、定量的でもないので
「ホントに雑談」なのですが

音楽配信における「レコメンド」は
AI特許調査ツールにおける「ヒット公報群」に似ている気がするんです。

「これまでに好んで聴いた曲と 近い楽曲を聴きたい」のと
「ある技術内容に類似した公報を読みたい」とは

入出力の関係が似ているな、と思ったのです。
データベースになっているのも、同じですし。


そして、さきほどのYoutube Musicのパターンで考えると
「たまに謎の曲を教えてくれる」というのは、
少なくとも2つ、理由がありそうな気がしてます。



1)データベースの収録 (収録曲)

レコメンド=収録曲、が前提。
その曲/アーティストが収録されていなければ、
レコメンデーションする事はできない。

※ちなみに「般若心経」(アーティスト:キッサコ)は
※Spotifyにも収録されておりました。びっくり・・・


2)レコメンデーションの機能差

レコメンデーションアルゴリズムの差によって、
レコメンドする曲が違う。普通に「機能差」。



それで・・・「評価軸」の話なんですが (やっと・・・!)


音楽配信の場合、私の主観を言葉にすると、下記のようになります。
1)Apple Music 
分かりきったアーティストの新曲しか勧めてこない。つまらない。

2)Spotify
良い感じに未知の曲を広く教えてくれる!とても優秀。

3)Youtube Music
Spotifyよりちょっとレコメンド幅が狭いけど、Appleより良い感じ。
それより謎の曲に特徴があって、ハズレとかビックリもあるけど、
たまに大当たりもあって捨てがたいなー。


でも・・・これって
特許情報群と、AIツールが提示する検索結果
だと思ったら、たぶん評価が全く変わりますよね!?


もちろん、個人/主用途によって評価は違うと思うけど・・・
それぞれが特許調査ツールだとしたら、こんな風↓に言われそうな気がします。
1)Apple Music  風 特許調査ツール
質問文に沿った公報が上位に無駄なく提示される。めっちゃ優秀!

2)Spotify  風 特許調査ツール
質問文に沿った特許がちゃんとヒットする。
けれど、何か「構成が違うけど効果が似てる」とか「構成自体は似てるけど製品が違う」とか、微妙に違う感じの公報が たくさん混じってくる感じなんだよね・・・

3)Youtube Music  風 特許調査ツール
ちゃんとヒットはする・・・ヒットもするんだけど
突拍子もない公報も提示されるから「もうちょっと的確にヒットするツールに乗り換えた方がいいのかな・・・」と、時々思う。


音楽配信と特許情報では
そもそも、ユーザーの求めるものが全く違うから
このようになる可能性もあります。

が、

Spotifyとか Youtube Music風のAI特許ツールがあったとして、

確かに、先行例調査には使いにくそうな気がしますが、
発想支援ならば、むしろ可能性が広がりそうにも思うのです。




ちょうど今、AIツールのトライアルをさせて頂いているのですが
私の所では「ツールの可能性」というか、
今までの人手調査では難しかった事に使えないか? を
評価しようとしています。


そうすると・・・
「ヒット公報100件中に、審査官引例が何件含まれていたか」
的な指標だけでは、将来性を推定しにくいと思っていて、


もっと「アルゴリズムの性質」みたいな事。
それこそ「音楽サブスクリプションの レコメンド特性の差」みたいな事を
特許データ相手に、見極めようとしています。
今、なんとなく性質がわかってきたところ!楽しみにしててください^^



ちなみに「現時点の評価」などを聞きたい方、いらっしゃいますか?
お時間ありましたら、来週水曜日(2/19)夕方、
東京の恵比寿で、ご飯会いかがでしょう。

※トライアル中のツールは2種類だけです。この記事でご確認ください。

あと4名入れます。ご興味ある方はこちらからどうぞ。
お待ちしてます!



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Federico Beccari



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