AI によるマルチモーダル分析

作品の “らしさ” と “伸びしろ” を見える化

対象楽曲について、音・声・歌詞それぞれの特徴を数値化し、それらをまとめて「音楽的に似ている曲」を複数探す。

そのうえで、似ている曲の平均と比べたときに“どこがどれだけ違うのか（ズレ）”を測ることで、楽曲の「その曲らしさ（個性)」や「今後さらに伸ばせる点（伸びしろ) 」を定量的に明らかにします。

音響・音声・歌詞の３つのポイントで楽曲それぞれをスコア化し、音楽をAIが「数」として扱えるようにする。

テンポ・音色・声・言葉の雰囲気など、複数の要素をまとめて扱い、

「この曲は、どの曲と聴こえ方が近いか」をAIが比較によって判断する。

似ている曲同⼠と⽐べたときに現れるズレは、その曲が「同じ系統の中で、⾃然と⽬⽴っている部分 (個性 / Edge)」を表します。

一方、似ていて、かつ⼈気のある曲と⽐べたときに現れるズレは「⼈気に近づくために、まだ⼗分に出しきれていない要素 (伸びしろ / Gap)」を⽰します。

実際のアーティストデータを用いた共同検証を通じて、プロダクトの価値検証と初期設計に参加いただけます。

対象：レーベル / マネジメント / アーティスト / プロデューサーなど