DX時代のコンサートホール:AIを使ったコンサート企画立案 [コンサートホール&オペラハウス]
これはコンサートホールのお仕事というよりは、プロモーターのお仕事だと思うのですが、世の中のトレンド、クラシックファンの方がどのようなコンサートを望んでいるのか、あるいは、今年は、作曲家〇〇年生誕イヤーであるとか、そのコンサートを企画するのに、いろいろなファクターがあると思います。なにをトリガーにして、こんなコンサートを開催してみたい…
そのような解析・予測をAIにやらせみてはどうでしょうか。解析・予測はAIのもっとも得意とする分野です。
そこでこのAIの概念図です。
AIに学習させる判断材料として、
世界中の
作曲家
楽曲
ソリスト(演奏情報含む)
オーケストラ(演奏情報含む)
プロモーターの嗜好情報(こんな企画が好きだ)
コンサートホール・オペラハウス
コンサートホール・オペラハウスの音響
その他、コンサートホール・オペラハウスの諸々の付帯情報
その他諸々の付帯情報。
膨大な情報データ群ですが、これらを全部学習材料として全部AIにぶち込むのです。ソリストやオーケストラの音楽家の情報は、プロフィール情報、経歴、師事した人などはもちろんですが、実際の演奏している演奏パフォーマンスも全部、とにかく全部ぶち込みます。詳細なところに至るまで全部ぶち込むのです。
そして、仮定条件にこのようなコンサートを企画してみたいということを入力するのです。それは企画コンセプトはもちろんのこと、こんな雰囲気、美しいメロディ重視うっとりさせたい、ハードロックみたいにガンガンに行きたい、そんな本当に漠然な概念検索的な条件で結構です。
そうするとAIはすでに入力された膨大な学習データ群の中から解析をして、解を提示してくれるのです。膨大な学習データからAIによる解析化・見える化をするのです。こんなオーケストラ、ソリストでこんな楽曲で、こんなコンセプトのコンサートはいかがでしょう?ってな感じで。
自動翻訳と同じで最初は精度がとんちんかんなのかもしれませんが、AIのソフトの開発もどんどん進んでいって精度がよくなっていくように思います。もちろん実施済みの過去実演データとそのときのコンサート企画コンセプトも都度AIに学習させるのです。もうどんどん学習させて、AIに学習させるデータ量が多くなればなるほど、それだけ得られる解は精度がよいものになっていくに違いありません。
AIに学習させる作曲家、楽曲、ソリスト、オーケストラ、諸々の付帯情報、これは、本当に世界中にありとあらゆる存在する方たちの全部のデータです。全部入力させ、学習させるのです。
そうすると、その入力した仮定条件に添った解を出してくれるはずですが、その解は、我々が想像していた以上にまったく新しいスターの発掘、発見があるかもしれません。AIはあくまで、その入力した仮定条件に添った解ということで、出力しているに過ぎないのです。その解を採用する、しないは、人間のプロモーターさん達の人間の最終判断に委ねればいいのです。
最後は人間が判断します。
そういうy=f(x)の機能を実現するAIの機能アプリ開発をすればいいのだと思います。
もちろんこういったコンサートの企画書作成だけではありません。
コンサート制作として予算組みから精算までのすべての工程において、その判断材料となる膨大な学習データをAIに学習させ、そのデータをうまく解析、分析してそのさきほど算出した企画に添った各々の工程においての適切な解を求めるという使い方もできるように思います。
2023-01-30 04:00
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