京都精華大学 2026 "生成音楽論" (長嶋) 第7週

Opening Remarks

シラバスにある「生成音楽論」のサブタイトルは、『音楽生成AIの理解と活用を目指す。音楽とは何かという根源的な考察を多様な視点で進める』です。
シラバス「授業の概要」では、『音楽生成AIについて、その原理や限界について理解するとともに、実際に活用していくための視点を考察する。共通ツールとして音楽生成AI「suno」を使用して、実例や課題を通して具体的に音楽生成(作曲)すると共に、「生成AIそのもの」・「音楽そのもの」についての深い考察を目指す。既に現実のコンテンツ作成の領域で実用レベルに到達している音楽生成AIなので、この科目においては「ボーカル(歌)と歌詞」については敢えて対象から除外して、テキスト(文字)文化およびストーリーテリング文化と切り離した「サウンド」コンテンツとしての音楽に焦点を絞る』と述べています。
全7週のオンライン授業では、実際にsunoで音楽を生成する演習的内容と共に、毎週テーマを設定した「解説」「資料リンク」等に基づいて、興味のある関連情報を調べて考察することで、「音楽とは何か」という根源的な考察も並行するように心掛けて下さい。また、対象から除外した「ボーカル(歌)と歌詞」を含む楽曲の生成については、授業を離れて独自に実験・発展させることも推奨します。

第6週までの追記(1)

• 第7週のテーマからは外れますが、sunoに関して新たに行った実験をここに追記しておきますので、参考にして下さい

• suno(v5.5)ではオリジナルモデルを3つまで作れる、という話題に関連して、これまでに以下のページを作ってきました
  • SunoのModelsとPromptsの比較実験(1)
  • SunoのModelsとPromptsの比較実験(2)
  • SunoのPromptsのLoop実験

• そして今回、 SunoのModelsとPromptsの比較実験(3) というのを作りましたので、興味があればチェックしてみて下さい

• まずオリジナルモデル「nagasm5 (ノイズ系)」を削除して新しいモデル「nagasm9(実験的)」を作りました。Maxを活用したそのメイキングも詳細に記述しています

• そして「黒人霊歌+コサックダンス」(ロシア+アメリカ)という共通のシンプルなpromptに対して、「v5.5 Pro」・「nagasm3 (デスメタル臭)」・「nagasm6 (chaos Piano)」・「nagasm9(実験的)」の4種類のモデルがどんな曲を生成するか、を試しました

• さらに「黒人霊歌+コサックダンス」に「アバンギャルド現代音楽フリージャズ」・「ゴスペル」・「スロー/グルーブ/エモーション」を加えてコテコテに増補したpromptに対して、同様に4種類のモデルがどんな曲を生成するか、を試した報告です。けっこう凄いのが出来たと思います

第6週までの追記(2)

• 第7週のテーマからは外れますが、sunoに関して新たに行った実験をここに追記しておきますので、参考にして下さい

• sunoの「create」画面のpromptを入力する「Song Description」の欄の下には、「Suggestions」というボタンがあります。 ここには、色々なキーワード(ジャンル、アイデア、楽器、スタイル、etc..)が並んでいて、このボタンを押すと「Song Description」の欄に次々と追加されます

• そこで以下のように、このボタンをどんどん押して(少なくなってくるとまた新たにどんどんボタンが増えるのでまた追加)、厖大なpromptとしてみました。普通には有り得ないのですが、「与えたprompt」の方が、「生成されるprompt」よりもずっと長大になりました。
  

• 与えたpromptは、「Clean psytrance song about personal growth, dynamic transitions, emouvant, dark circus, tambora, breakbeat jungle, chicago house, brooding, e-gitarre, emotional female voice, e-guitar, unpredictable, guitar-driven, dance/electronic, finger snaps, poprock, power pop, westcoast rap, pulsing synths, pop piano, new wave punk wave, aggressive basslines, french touch, 12 string guitar, djembe, bendir, coldwave, jangle pop, fingerpicked guitar, upbeat rock, chillwave electronic, aggressive metal, ambient house, arabic, synthpop, industrial hip hop, groovy rhythm, pop-metal, distorted electric guitars, britpop, punchy bass, outlaw country, pop-ballad, opera rock, delta blues, technical death metal, post punk, glitchy beat, child-friendly, troubadour, synth heavy, deep voice, ancestral, electric rock, minimal dubstep, nay, angular guitars, art-rock, trash metal, davul, latin rap, experimental metal, emo hip hop, strong beat, epic violin, saxophon, rhythmic synth lines, epic orchestration, string ensemble, gritty guitars, 2 step, rock guitar, euro-dance, energetisch, grindcore, samba-rock, 80s disco, sufi, jangly guitars, 80s synthpop, eletronic, chill step, riff guitar, pumping, bendir, 80s rock, synth bass, clap, celtic rock, dark electropop, acoustic instruments, sleigh bells, duygusal, delicate percussion, infectious rhythm, charismatic, natural vocals, idol pop, soft verses, plugg, oriental, female lead singer, indie-folk, modern worship, industrial rock」です

• sunoから出てきたpromptは、「Psytrance with a driving four-on-the-floor pulse and nervous syncopation, shifting from stripped verse to a widescreen drop and a half-time bridge; female lead vocal stays intimate in verses, stacked and lifted in the chorus with doubles and airy ad-libs, Finger snaps, reversed swells, and glitch flashes bridge sections; dark circus bells and pulsing synths add tension, Bright, punchy, cinematic mix with a cold edge, acoustic, rock, rhythmic, female vocals, hip hop, idol, worship, opera, minimal dubstep, industrial, pop, dynamic, chicago house, breakbeat, ballad, latin, electric, emo, natural, synthpop, soft, grindcore, new wave, jungle, delta blues, rap, emotional, outlaw country, punk, jangle pop, violin, britpop, celtic rock, groovy, disco, technical death metal, ambient, experimental, electronic, samba, clean, industrial rock, chillwave, deep, metal, strong, power pop, folk」です

• 生成された曲のタイトル「Tilt the Mirror」(duration: 3min35sec, 3min58sec)であり、その2曲は これ と これ になりました。 まぁ、「ごった煮」音楽というところでしょうか。 promptに困ったら、この「Suggestions」ボタンを活用してみて下さい

第7週・用語の確認

• この新科目は「生成音楽論」となっていますが、シラバスの「授業の目的・到達目標」(科目担当を依頼され、科目内容を編成提案する際に大学から与えられた)には、「AIを活用した音楽生成の仕組みと特徴を説明できるようになる」・「代表的な音楽生成AIツールの機能と使い方を習得できるようになる」・「AIを用いて独自の楽曲を制作し、その過程を分析できるようになる」と書かれていました

• 「狭義の生成音楽」とは、次項からの「アルゴリズム作曲」(何らかのアルゴリズムに従って生成される、という作曲手法)を指すのですが、上記シラバスの「授業の目的・到達目標」に従って、この科目全体では狭義の生成音楽だけではなくて、台頭・普及してきた「音楽生成AI」を視野に入れて、いろいろな発想・視点・手法などによって人間が作曲(生成)する音楽というもの全体を考察するのだ、という方針をとりました

• 第1週から第6週までは、この方針で「いろいろな音楽」について紹介し、検討・考察してきました。そしてこの第7週では、いよいよ「狭義の生成音楽」である「アルゴリズム作曲」を紹介します。そしてさらにこの発展形である、「リアルタイムに作曲する音楽」(Computer Music)という領域の「インタラクティブ音楽」について紹介していきます

• ある意味ではsunoに狭義の生成音楽を求めるのはかなりの難題だと思います。プロンプトで「サイコロを振って出た目に対応するような音楽を作って」と求めても、たぶん無駄でしょう。興味のある人はぜひ、挑戦してみて下さい

アルゴリズム作曲

• サイコロ音楽
  • モーツァルトが作曲した「音楽のさいころ遊び」Ｋ．５１６ｆ
  • 複数の旋律を用意して番号を付けて、サイコロの目に従って選んで連結したものを「曲」とする
  • コンピュータで実装するのはとても簡単。「1〜6の乱数」で音楽要素(断片)を生成/選択していくだけ
  • 要するに「人為でなく偶然による」(Chance Operation)音楽のタイプの総称
  • sunoのcreate画面内にあるサイコロのアイコンをクリックすると、promptとして何らかのrandom単語が生成される

• 確率統計音楽
  • サイコロ音楽の発想を拡大して、単なるrandomでなく、統計的な「ばらつき方」を色々に指定・選択できる手法の総称
  • ノイズにもWhite NoiseとPink Noiseがある(→調べて聞いてみましょう)ように、ランダムにも色々なrandom特性(正規分布とかGauss分布とか)がある
  • 数学的に種々の統計量を音楽のパラメータにマッピングする
  • 基本はランダムでも、そこに人間の「作為」が加わって音楽になれば、それが「作曲」という主義
  

• 「ランダムをちょっと細工するとどうなるのか」のDemo (「Max」で15分ほどで作成してみました)
  • まずは このデモ動画 を開いて下さい。解像度は1080までいけます
  • ここには3つのRandomモードがあり、それぞれに対応したピアノ音が鳴りますので、注意して聞き比べて下さい
  • 動画をスタートすると、最初の「Mode 0」になります。これはランダムに4オクターブの音から1つが選ばれるというもので、12等分平均律を構成する半音単位の全ての音からランダムに選ばれる「クロマティックスケール」となります。聞いていても、和音の聞きやすい感じはしなくて、まぁ不協和音メロディーみたいなものです。現代音楽ではこれはよく使われます
  • 動画は続いて「Mode 1」になります。これは、4オクターブの音から「白鍵」だけがランダムに選ばれる「ダイアトニックスケール」(0から6までのランダム値に7を乗算することで、「5度円」上で完全5度(7半音)だけ離れた7個の隣接音を生成し、これがDiatonic Scaleになる、という音楽的/数学的事実をそのままプログラミング)です。ピアノの白鍵だけを適当に等間隔で弾いた感じですが、聞き続けてみると、C majorの調性感の元では親しみやすい(メロディーを構成する)音しか登場しないので、「Mode 0」に比べて聞きやすい感じになります
  • 動画は続いて「Mode 2」になります。これは、登場するスケールは「Mode 1」と全く同じなのですが、さらに毎回、0から99までのランダム数を生成して、その数字が20より大きい時に(約80%の確率で)音が鳴って(音符)、残りの20%のタイミングでは音が鳴らない、つまり「休符」が適当に間に入る感じになります。ランダムに休符が入ってもまぁ不自然ですが、演奏しているのが人間だとすると、例えばリコーダーとかトランペットであれば「ブレス」(息継ぎ)をしないと死んでしまうので、この意味では「人間的」に聞こえてきます。
  • 再び動画を巻き戻して「Mode 0」や「Mode 1」を聞いてみると、ずっと連続して音が続くので、このメロディーをリコーダーとかトランペットで吹く人間は想像できず(想像しただけで息苦しくなる)、非人間的な演奏である事に気付かされます
  • このように、単純なランダムでも、ちょっと操作すると色々な奥深さがあります
  

• 「1/fゆらぎ」音楽
  • ランダムの一つの特性として、パワースペクトル密度が周波数「f」に反比例するゆらぎを持つランダムを「1/fゆらぎ」と言います
  • Wikipedia「1/fゆらぎ」
  • 音楽の世界で「1/fゆらぎ」が話題になったのは1990年代ですが、どうもアヤシイという事でその後は衰退しています
  • 結果としてデータを分析してみたら「1/fゆらぎ」になっていた・・・というところが弱点です
  • 例えば、モーツァルトの曲を分析してみたら「1/fゆらぎ」になっていた → だからその音楽は「癒し」がある → その音楽を鳴らしていたら作物が良く育った・・・みたいな「効能」が声高らかに報告されました
  • ある曲を分析したら「1/fゆらぎ」になっているので心地よいとすると、その音楽の逆回しサウンドも「1/fゆらぎ」になるものの、それは聞いて心地よいとは限らない、という決定的な反論でブームは終了しました
  • 1990年代には「1/fゆらぎ」のブームに乗っかって、「1/f炊飯器」とか「1/f照明」とか「1/f洗濯機」などが登場しました

• ファジイ音楽
  • ランダムの一つの特性として、分布が厳格な関数として定義されるのでなく、自然言語で表されるような曖昧な分布を定量化する「ファジイ」があります
  • Wikipedia「ファジイ」
  • 音楽の世界で「ファジイ」が話題になったのは1990年代ですが、どうもアヤシイという事でその後は衰退しました
  • 工学の世界で「柔軟なシステム」を追求してファジイ工学が発展したものの、音楽は元々「曖昧」なものなので、ちょっと違ったようです
  • 1990年代には「ファジイ」のブームに乗っかって、「ファジイ炊飯器」とか「ファジイ照明」とか「ファジイ洗濯機」などが登場しました

• カオス音楽
  • 非線形現象/非線形数学の分野の「カオス」とはある種のランダムであり、「微小な差異が将来的に巨大な差異に成長する」という特性があります
  • Wikipedia「カオス」
  • 長嶋がカオス音楽に関して検討した内容は、第4週で紹介した SunoのModelsとPromptsの比較実験 の中で触れていました。以下に再録しておきます
  • Logistic Functionによるカオス生成アルゴリズムでピアノ音を連打するサウンド → ★ ★
  • 「カオス」に関する長嶋の研究についてはこちらを参照→ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
  • Chaosサウンド生成は以下の「Max」のパッチで行いました
    

  • 長嶋が注目したのは、倍周期分岐で複雑さを増しつつも「周期的」であったものが、あるパラメータ(ここを「カオスの淵」と呼んだ)の境界付近で、手作業によるパラメータ操作に対して「生き物のように」押し返してくる印象を受けたところです

  • 第4週で紹介した SunoのModelsとPromptsの比較実験 の中の長嶋オリジナルモデル「nagasm6(chaoos piano)」を適用して「カオス風味」を施した例を以下に紹介しますので、興味ある人は聞き比べてみて下さい
    • sunoモデルで「v5.5」と長嶋オリジナルモデル「nagasm6(chaoos piano)」とを比較
    • 共通のプロンプトはなかなかに尖った「eccentric, metal, unpleasant, difficulty breathing, super treble, super bass, ground rumbling, super high speed, coming and going, thunder, spark, noise, doppler effect, deep underground, death, long cry, absolute zero, lava flow, dangerous, destruction, melt down」で、「Instruments」指定(ボーカル無し)
    • モデル「v5.5」で生成された「使用前」の2曲は これ と これ で、まずまずいい感じではあるものの「単調」なのが欠点
    • このページ のいちばん下あたりにある長嶋オリジナルモデル「nagasm6(chaoos piano)」によって「カオス風味」を施して生成された2曲は これ と これ で、全く同一のプロンプトを与えているのに、冒頭から見事に「カオス」風味が漂っている

• セル・オートマトン音楽
  • 「アルゴリズム作曲」は、コンピュータによる音楽情報生成の過程に何らかのアルゴリズムが用いられれば全て該当するので、最も基本的な「セル・オートマトン」なども作曲に使えますが、ここでは省略しています。興味のある人は調べてみて下さい
  • Wikipedia「セル・オートマトン」
  • セル・オートマトンとは、「ある地点の状態は、その周辺の状態との関係から規定される」という単純なルールで、空間の全ての点の推移を刻々とシミュレーションするモデルの事で、代表的なものとして「LIFEゲーム」があります
  • 長嶋は各種「LIFEゲーム」シミュレータから選んでまとめて紹介する Life Game いろいろ というページを作っているので、興味のある人はぜひチェックしてみて下さい
    

• 遺伝アルゴリズム(GA)音楽
  • 最近(ここ15年ほど)の「アルゴリズム作曲」での話題としては、遺伝アルゴリズム(genetic algorithm : GA)が一つの主流です
  • Wikipedia「遺伝アルゴリズム」
  • ポイントは、遺伝的操作として「選択（淘汰、再生）」・「交叉（組み換え）」・「突然変異」という自然界をなぞったアルゴリズムを適用したことです
  • GA音楽も面白いものですが、Live Performanceにそのまま使えるものではない(Live Coding[後述]の方が良さそう)ので、長嶋はあまり深入りしていません。興味のある人は調べてみましょう

インタラクティブ音楽

• Interactive Live Computer Music
  • sunoの生成音楽は「オフライン」であり、生成された音楽はmp3ファイルやCDなど「再生専用」で、毎回同じものが繰り返される音楽です
  • これに対して、演奏するたびに異なった展開を秘めた音楽として、「Interactive Live Computer Music」というものがあり、長嶋はもっぱらこの領域で作曲・公演活動を行ってきました
  • 「Live Computer Music」では、「アルゴリズム作曲」の手法でライヴにランダム特性を変化させたり、「Live Coding」の手法でモロに音楽要素をライヴ生成していきます
  • これが「Interactive Live Computer Music」となると、多くの場合は人間の演奏者(Performer)が公演の場に登場して、ライヴ生成される音楽と「競演」することになり、その演奏者の振る舞いを「Live Computer Music」システムに反映させるための「センサ」なり「新楽器」なりが加わることになります
  • ただしこの領域は、「生成音楽論」のsunoにとってはほぼ異境なので、長嶋の事例を紹介するのみで、深入りを避けます

• ライヴ・コーディング
  • 長嶋はMaxを使って実質的にはライヴ・コーディングを行っているのですが、たまたま アルゴリズムで踊れ！ という記事を発見したので、興味のある人はここを参照して下さい
  • sunoとはだいぶ異なる世界なので、ここでは深入りを避けます

• 長嶋のLive Computer Musicの事例から
  • 長嶋のLive Computer Musicの作品事例は、 Computer Music作品の公演記録 に全てありますので、興味のある人はぜひ参照してみて下さい
  • 第2週で紹介しましたが、長嶋の インタラクティブアートの統合的システム・プラットフォームとしてのMax/MSP (2002) でも、長嶋の「Interactive Live Computer Music」作曲について述べていますので、興味のある人は参照してみて下さい
  • 第5週で紹介しましたが、長嶋が「情報処理学会 音楽情報科学研究会」チュートリアルで講演した 新楽器へのアプローチ (2015) にも、関連した豊富な中身(と関連参照リンク情報)がありますので、興味のある人は参照してみて下さい
  • 長嶋の「Interactive Live Computer Music」作品のメイキングについては、 Composition of "Visional Legend" (2001) にもありますので、興味のある人は参照してみて下さい

• 「インタラクティブ音楽」(Live Music)というのは、本質的に「音楽生成AI」で作る音楽(Fixed Media Music)とは相容れないものですが、全7週に何度も登場してきたMaxと、第5週の話題「新楽器」と関係が深い「生体センサ」について、以下に紹介しておきます。興味のある人はチェックしてみて下さい

"Max"について

• 今週の冒頭「ランダムをちょっと細工するとどうなるのか」のDemo動画は、長嶋がMaxで作ったパッチを走らせたものです

• 「生成音楽論」の範疇を超えますが、Maxを使うと色々なことが出来るので、ここでMaxについて簡単に紹介しておきます。京都精華大であれば落先生とか平野先生が「ヘヴィMaxユーザ」なので、質問がある人はそちらへどうぞ

• 長嶋は静岡文化芸術大学デザイン学部で23年間、2回生向け科目「 サウンドデザイン 」を担当しました。その主な目的は「メディアアートの基盤としてMaxを使いこなす」という入門編です。以下はコロナで全学が遠隔体制となった2020年前期に、長嶋がリモートでMaxを指導するために作成した「教材YouTube動画」(全て一発撮り)です。これをチェックすればMaxはそこそこ使えるようになります。 ただしこの時はコロナのため学生が大学の演習室に出てこれないので、開発元が特別に時限ライセンスを提供して、学生は自宅のそれぞれのコンピュータ上でMaxを走らせました。 Maxは1ヶ月だけ無料でフル機能を体験利用できますが、それ以降もMaxパッチ(Max上で作ったプログラム)を保存したければサブスク登録が必要になります (誰かが作ったMaxパッチを実行するだけなら、ダウンロードした無料体験版Maxで走らせることがずっと可能です。ただしパッチの改訂保存が出来ません)
  • 「Max8」ってのはこんなもの (21min)
  • Arduinoの基礎のおさらい (32min)
  • Arduinoからシリアル(USB)で出してMax8で受ける (15min)
  • Max8のシリアル(USB)の例 : Felicaリーダ (9min)
  • ArduinoとMax8を結ぶ3つの方法 (70min)
  • TouchMIDI32と2種の6軸センサ (34min)
  • leapmotionとmiraとLightPadBlock (30min)
  • AKI-H8とPropellerとmbedとPAWセンサ (54min)
  • Double MyoとMUSE (24min)
  • 「サウンドデザイン」Maxパッチ作品集 (70min)

• その他、長嶋が提供できるMaxについての情報については、こちらを参照→ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
  
  「脳波センサ」を装着しつつ「猫耳」をMaxで実験している長嶋

  
  「脳波センサ」2種と「筋電センサ」を同時にMaxで実験している長嶋

生体センサの可能性

• 長嶋はこれまで、色々な「生体センサ」を実験・開発して、ある種の「楽器」として活用してきました(↑上のscreenshotもその実験の様子)

• 特に「筋電センサ」(筋肉に力を入れた程度を検出)は色々とやりました。まとめたページとして 筋電センサ関係情報 と、その後をまとめた 新・筋電センサシステム「VPP-SUAC」 があります。興味のある人はチェックしてみて下さい

• 長嶋が開発した初代・筋電センサで得られた情報/信号の様子は この動画 にあります。この動画では両手首のところに電極があるので、電極から右腕を通って胴体を通って左腕の電極までにある筋肉を駆動する神経パルスが検出されています。深呼吸すれば胸の筋肉の伸縮に対応し、腕に力を入れればザーッと(神経パルス)ノイズが聞こえます

• 筋電センサ関係情報 のページには、各世代の筋電センサを実際にComputer Musicのライヴ演奏で用いた公演のYouTube記録動画が計20本ありますので、興味のある人はチェックしてみて下さい

• 「SonyネットMDウォークマン」のラジオCMで「人体の音楽」の作曲を依頼され、筋電センサを用いて作曲し提供(→2002〜2003年に放送され、日本シーエム放送連盟フェスティバルに入賞[ファイナリスト賞])という面白い事例については、情報処理学会音楽情報科学研究会で発表した 宇宙人音楽と人体音楽の作曲事例報告 の後半にありますので、興味のある人はチェックしてみて下さい

• 長嶋がこれまでに発表した論文で、「生体」をタイトルに入れたものは以下です。興味のある人はチェックしてみて下さい → ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★

• 脳波センサについては、開眼していると満足に脳波が検出できない(まぶた付近の筋電ノイズは脳波信号レベルの10-100倍)ので、実際には内蔵されている3軸加速度センサによる「首振り」情報を活用しました。筋電センサと合わせて演奏している様子は この動画 にあります (ボルドーでのコンサート・リハーサルの様子 2016)
  

  
  2夜連続公開講座で演奏する長嶋(モスクワ・MARSギャラリー 2016)

「アルゴリズム作曲」関連の用語をpromptに並べてみた

• 第7週に登場する用語(+ちょっと拡充)をpromptとして何が生成されるか実験しました

• promptに入れる用語としては、『アルゴリズム作曲, サイコロ音楽 , 確率統計音楽, ランダム音楽, 「1/fゆらぎ」音楽 , ファジイ音楽, カオス音楽, セル・オートマトン音楽, 遺伝アルゴリズム音楽, ライヴ・コーディング, ベイズ推計, フラクタル音楽, マンデルブロ集合, ジュリア集合, ハレーション音楽, ストレンジ・アトラクター, 特異点』を選びました。 これをGoogle翻訳に突っ込んで、「Algorithmic composition, dice music, stochastic music, random music, "1/f fluctuation" music, fuzzy music, chaos music, cellular automata music, genetic algorithm music, live coding, Bayesian inference, fractal music, Mandelbrot set, Julia set, halation music, strange attractor, singularity」というのを、共通に与えるpromptとしました

• 「Instruments」を指定して、使用したモデルは4種類、「v5.5Pro」・「nagasm3(デスメタル臭)」・「nagasm5(ノイズ系)」・「nagasm6(Chaos Piano)」というものです。v5.5以外の3つは長嶋オリジナルのモデルです。 このオリジナルモデルについては、 SunoのModelsとPromptsの比較実験 に詳しく書いてあるので、そちらを参照して下さい

• モデルv5.5Proで作った2曲は、曲名「Strange Attractor Bloom」(duration: 2min58sec, 2min57sec)で、 これ と これ です。 イントロとかはなかなか面白い感じでしたが、ドラムが入ってくるのはいつものsunoでした suno生成promptは「 Experimental electronic algorithmic composition with stochastic pulses, fractured glitches, and 1/f drift; verse-like passages cycle through live-coded motifs while pre-drop sections thin to dicey clicks and filtered noise, then chorus-like surges bloom with fractal arps and cellular-automata patterns, Evolving MIDI edits, granular bursts, reverse swells, and syncopated micro-percussion, Crisp yet uncanny, wide and precision-etched」で、これは以下の3つのオリジナルモデルでもほぼ同じになりました

• モデル「nagasm3(デスメタル臭)」で作った2曲は、曲名「Strange Attractor」(duration: 2min38sec, 2min24sec)で、 これ と これ です。 確かにv5.5に比べて違っていて、どことなくデスメタル的なサウンドが登場します

• モデル「nagasm5(ノイズ系)」で作った2曲は、同じ曲名「Strange Attractor」(duration: 2min59sec, 2min23sec)で、 これ と これ です。 確かにちょっと違っていて、どことなくモデルの素材に使ったようなノイズ的なサウンドが登場します

• モデル「nagasm6(Chaos Piano)」で作った2曲は、同じ曲名「Strange Attractor」(duration: 2min46sec, 1min21sec)で、 これ と これ です。 確かに、お約束の「カオスフレーズ」が登場して、他のモデルとは明らかに異なっていました

音楽生成AIの可能性と限界

• 「音楽生成AIの可能性と限界」については、皆さんそれぞれで考えて下さい。現状、長嶋は、可能性も限界も「ある」としか言えません

• 第6週で紹介した「sunoの発狂」など、sunoのいろいろな現象について長嶋がChatGPTと対話した記録を、 ChatGPTとの、とある対話 にまとめました。 「ChatGPTが正しいことを言っているとすれば」という仮定の元では、なかなか収穫のある議論でした。 「発狂」の原因やsunoの限界(課題)も明確になりました。 興味のある人はぜひ、チェックしてみて下さい (このやりとりの冒頭で僕が「AIと感情」という、一見するとsunoと無関係な質問をしていますが、実はこれはその後のやりとりの最後に効いてくるものです。未来では「Composer AI」に加えて必要になる「Critic AI」が、果たして人間の「この音楽は良い!」という「感情」を生成できるか問うたのですが、全体の文脈からこれは期待薄と確信できました。LLMのAIが獲得する批評眼は、過去に学習した音楽に対する最大公約数的な大衆嗜好でしかありません。つまり音楽生成AIが「斬新で良い音楽」を確実に生成することは原理的に不可能っぽいです)

• sunoは既存のあらゆる音楽(人間が作ったもの)を学習してきました。そこで「人間が作曲したとは到底思えない音楽」をsunoに生成させてみる、というのはチャレンジングなテーマかもしれません(上の実験もその一例)。ただし、「とんでもなくデタラメな音楽」みたいなのは第6週の「現代音楽」「実験音楽」「前衛音楽」の人々がさんざん作ってきているので、そこからさらに異次元、というのはかなり難しいと思います。promptに「○▽★◎◇×●□・・・・」なんて記号を与えるというのも、やり尽くされています

今週の課題

• 今週の課題は一通りです。[1]テーマ「この7週間の[生成音楽論]全体から」を意識/追求したsuno生成曲[mp3]、[2]suno生成条件と1000文字以内の感想/質問[テキスト]。テーマを意識・追求するために考察・検討して与えた「suno生成条件」も明記して下さい。今回は最終回ということで、新科目「生成音楽論」全7週や長嶋への感想を1000文字まで歓迎します。科目を超えて音楽全般に関する質問も歓迎します (「○○○の音楽どう思いますか」等の、長嶋がよく知らない音楽についてのコメント等は暖かくスルーさせていただきます) (この1000文字感想は成績評価には全く関係しないので無駄に文字を詰め込むことは不要です)
• 課題のsuno生成曲には「ボーカル(歌)と歌詞が入っていない」という条件があります
• mp3については、sunoで生成された楽曲を第1週テキストの「イントロダクション」に書かれているように「30秒以内」(あまりに短いのは不可。25秒以上)に切り取ったmp3ファイルとして下さい。シラバスでは「課題提出mp3のduration」を1分間(60sec)と書いていましたが、受講者数がかなり多いため「30秒」に改訂します。このトリミングをしないでsuno出力そのままの長い楽曲の場合には「形式不備」として大幅減点になります
• 添付提出mp3ファイル名は適当な名前で結構です。SEIKA PORTALが学籍番号などをファイル冒頭に自動付与するシステムと判明したので、なるべく短めでOKです。例 : 「1.mp3」
• 課題提出は「クラスプロファイル」から行い、「ウェブ提出」でなく「ファイル提出」として行います
• 「ファイル提出」の「添付ファイル」としてmp3ファイルを提出すると共に、「コメント」欄に課題回答(「suno生成条件」と100文字以内の感想/質問)をテキスト入力して提出します。「suno生成条件」(3つ)については第1週教材ページをよく確認して下さい
• 長嶋は「ファイル提出」の「フィードバック」欄には個別回答しません。長嶋が「共有するに値する」と思ったごく少数のmp3と、長嶋が「共有するに値する」と思った「コメント」欄の内容/質問に対する共通なフィードバックは、提出期限以降に、この公開ページの最下段に追記します(←mp3作成者および内容/質問の発言者は全て匿名となります)
• 「クラスプロファイル」の「掲示板」機能については、「学生(同士)の意見交換の機会」(←教務課の説明)として開設します。ただし中身については長嶋は基本的に関与しません。「学生の自主性に任せる運用」(←教務課の説明)です。掲示板(全体で1つのチーム)開設のためには、形式的に誰かをチームリーダーとして登録する必要がある(システム設定上チームリーダーは1つのチームに必ず1人設定しなければなりません)とのことなので、まったく形式的に誰かをリーダーとして毎回設定しますので了解して下さい。ディスカッションは「第◯回授業内容についての意見交換」という形になるようなので、基本的にディスカッション期間は1週間ほどと設定します

提出された課題に対するコメント

今週に限り、提出作品関係と質問/感想関係を適宜、分割している場合があります

• ★ 生成音楽論1~6回を通して、Sunoはグルーヴや感情を乗せるといった人間的な音楽の生成が難しい傾向があると理解できました。今回は人間的な要素を排除し、限りなく機械的な音楽の生成に挑戦しました。生成音楽論全体の感想ですが、特定の音色や思い描いた音楽を生成するためのプロンプトを考える事が非常に面白いと感じました → sunoはこれまで人間が作った音楽を膨大に学習してきているので、「人間的な要素を排除」というジャンルは苦手かもしれません。prompt「Algorithmic, quantized electronic, robotic synthesizer, cold digital synth, glitch, industrial minimalist, zero groove, repetitive loop, no human touch, precise tempo, mono-tonal, mathematical rhythm, sterile production」は良く書けていますが、「ロボットの真似をした人間?」とも思えるところが面白いです

• 私は生成音楽論の授業を受講する以前まではAIに音楽を生成させる経験をしたことが無かった為、生成音楽論という科目を受講してsunoを使用した音楽生成を初めて経験しました。AIで音楽を生成できるとは想像もできませんでしたが、７回の講義を通してAIの可能性や様々な音楽や楽器に関する知識を知ることができました。今後、楽曲制作をする際に勿論そのまま自分の楽曲として発表することは絶対にしませんが、アイデアが行き詰まった際のアイデアを産むための参考資料の一部として活用してみたいと考えました → 「そのまま自分の楽曲として発表せず、アイデアの参考資料の一部として活用する」というのは、まさに最も健全な姿勢だと思います。頑張りましょう

• ★ 今回の曲は、7週間の授業で学んだ内容を参考に、環境音楽や楽器の組み合わせを意識して作成しました。穏やかで落ち着いた雰囲気になり、これまで授業でやってきたことを一つの曲にまとめようとしました → 正統的なprompt「Ambient music, soft piano, delicate harp, gentle strings, evolving atmosphere, peaceful soundscape, cinematic, emotional, instrumental only, no vocals, no singing, no choir, no spoken words」でまとまっていますが、全体にモワッとしていて、これは有料versionでも解決しますが、promptの与え方(音楽の響く「場」をもっと具体的に表現してみる)でも変わるので試してみましょう

• この授業で、音楽生成AIを使ってさまざまな音楽を作ることが楽しくなりました。プロンプトの言葉を少し変えるだけでも曲の雰囲気や印象が大きく変わることが分かり、毎週いろいろ試しながら制作するのが面白かったです。また、授業では音楽生成AIだけでなく、環境音楽やサウンドスケープ、アルゴリズム作曲など、自分が今まで知らなかった音楽の考え方についても学ぶことができ、新しい学びが多くありました。普段は音楽を聴くだけでしたが、この授業を通して、どのような意図で音楽が作られているのかという視点でも考えるようになりました。音楽生成AIの可能性だけでなく限界についても知ることができ、とても興味深い授業でした。ありがとうございました → 「可能性」も「限界」もどんどん変わっていくものです。suno上で音楽を生成している人は、この変貌の一端を担っている(一人一人の「prompt→生成」の繰り返しは全部、さらなるsunoの学習材料となっている)というのも面白いですね

• ★ 今回は「音楽とは何か」という問いをテーマに、人間らしさと機械らしさ、秩序とランダムさの境界を意識してプロンプトを作成しました。実際に生成された曲は、音楽としてまとまりがありながらも、どこか曖昧で余白を感じる仕上がりになったのではないかと思います → 続きが気になる、面白い仕上がりだと思います。prompt「Minimal ambient piano, subtle electronic textures, controlled randomness, delicate glitches, sparse notes, silence as an expressive element, balancing human intention and algorithmic unpredictability, experimental computer music, questioning the boundary between music and noise, emotional but ambiguous, avoid traditional song structure, no beat drop, no chorus, instrumental, no vocals」は参考になったので、僕もちょっと改変してやってみようと思いました

• 私はこの授業を受ける前は、音楽生成AIとは「誰でも簡単に曲を作れる便利なツール」だと思っていました。しかし7週間を通して、単にAIの使い方を学ぶ授業ではなく、「音楽とは何か」を考える授業だったと感じています。特に印象に残ったのは、今回学んだアルゴリズム作曲です。サイコロ音楽や確率統計音楽、カオスなど、一見すると偶然に任せているように見える音楽も、人間がルールや条件を設計しているからこそ作品として成立することを知り、AIによる生成でも人間の意図や設計が重要なのだと改めて感じました。また、毎週Sunoで試行錯誤を重ねる中で、同じテーマでもプロンプトを少し変えるだけで結果が大きく変わることを何度も経験しました。その過程では、完成した曲だけでなく、生成条件を設計すること自体にも価値があると感じ、音楽を作る視点が広がりました → これは「生成音楽論」という、おそらく国内で初めての科目の担当を依頼されて構成を検討した僕にとって嬉しい感想です。決して「音楽生成AI」の「中の人」になる事なく、広く音楽そのものを追求して欲しいです

• 授業を通して一つ疑問が生まれました。AIは既存の膨大な音楽を学習して新しい曲を生成していますが、人間がまだ一度も思いついていないような音楽や価値観まで生み出すことは本当にできるのでしょうか。それとも、「音楽の歴史を変えるような新しい発想」は人間だからこそ生み出せるものなのでしょうか。生成音楽AIの技術がさらに発展した未来だからこそ、この違いについて考え続けてみたいと思いました → LLMの本質からして、sunoの路線での音楽生成AIには「人間がまだ一度も思いついていないような音楽」の生成はちょっと無理だと思います。LLMはたまたまここまで成功していますが、もっと画期的に異なるアーキテクチャのAIというのも色々とずっと研究されていますが、「過去に無かった新しいものの創生」という領域ではまだまだです。ただし、「人間がまだ一度も思いついていないような価値観」というのはsunoでもアリだと僕は思います。第6週のコメントのところに書いた「合いの子」生成というのはsunoの最大の面白みであり、これは既存の音楽を変幻自在に融合変成させることで、新たな価値観を生み出す可能性を感じています

• 今までの試行錯誤からなんとなく感じ取っていた、ジャンルによる生成優先度の違いについて検証してみました。今回は全くジャンルと景色の異なるプロンプト群２つ（季節で例えるなら夏と冬）を用意し、前者は純粋な南国風Promptを、後者は空虚な喜劇Promptを入れています。結果としては長く詳細に詰め込んだ後者のPromptの内容よりも前者のPromptの内容が優先的に取り入れられました（Promptの順番を逆にしても変わらず）。一部のメジャーな音楽ジャンルが強すぎるあまり、その他のマイナージャンルの出る余地を奪ってしまう。私的にはこの部分が生成AIの弱い部分でもあり、限界を感じる一面だと考えました → 面白い実験をありがとうございます。sunoに対して与えるpromptとして、「Tropical island, reggae pop, ukulele, steel drums, marimba, acoustic guitar, warm bass, gentle percussion, ocean breeze, sunset beach, relaxing, cheerful, summer vacation」 と 「Dark comedy, liminal space atmosphere, eerie silence, sparse instrumentation, awkward pauses, distant echoes, empty hallways, nostalgic yet unsettling, surreal humor, slow tempo, minimalistic arrangement, muted accordion, subtle music box, faint reverb, uncanny, abandoned theater, dreamlike, absurd, emotional restraint, haunting stillness, cinematic, circus」とをこの順に列記して、また逆順に列記して、いずれでも単に「南国風」になった、ということですね。ただし、promptに多量の文章を入れ込んでも、sunoはそこからまず内部表現を作り上げる際に、与えられたpromptの全てを採用するわけではなく(並べる前後関係でもなく)、適当に「捨てて」しまうので、この実験の妥当性にまず疑問があります。ジャンルとして「Tropical island」の方が「Dark comedy」よりもメジャーなので勝った、というのも疑問で、むしろsunoは「Dark comedy」の方が得意な気がします。概念として正反対な単語をpromptにたくさん投げ込むとけっこう支離滅裂的な音楽を生成してくれる現象は僕も確認していますが、まだまだ実験を続けてみて下さい

• 7週間の授業を通して音楽生成AIの可能性と限界について学ぶことができました。実際にSunoを使って音楽を作ることで、プロンプトによって曲の雰囲気が変わることを体験できてとても面白かったです。AIは便利ですが、人の考えや工夫も大切だと感じました → そう、「人の考えや工夫」こそが重要です

• ★ この授業を通して、音楽生成AIであるSunoの使い方だけでなく、音楽とは何か、AIとはどのような存在なのかについて考える機会になりました。毎週さまざまなテーマを学び、音楽の歴史や哲学、美学、音響表現など、普段はあまり意識しない視点から音楽を見ることができました。実際にSunoで音楽を生成してみると、プロンプトの書き方によって曲の雰囲気が変化することが分かり、AIとの対話を通して作品を作る面白さを感じました。一方で、自分のイメージどおりの音楽を作ることは難しく、AIにも限界があることを実感しました。しかし、その予想外の結果から新しい発想が生まれることもあり、人間とAIが協力して作品を作る可能性を感じました。この授業を通して、音楽生成AIは人間に代わるものではなく、創作の幅を広げるための新しいツールであると学びました。今後も授業で得た知識を生かし、さまざまな制作活動に活用していきたいと思います → 曲はシンプルで面白いものになりました。ごった煮のprompt「Instrumental only, no vocals. Experimental electronic ambient music inspired by algorithmic composition, stochastic processes, chaos theory, 1/f fluctuation, and interactive computer music. Evolving soundscape with random yet balanced melodic development, subtle rhythmic variations, abstract harmonic textures, immersive atmospheric layers, and gradual dynamic progression. Exploring the relationship between sound, silence, time, perception, and human emotion. Philosophical, mysterious, calm, and thought-provoking」のどこに反応したのかはなかなか微妙ですね

• ★ 音だけでは表現しにくい、人間に生じる感覚や感情だけを入力すると、どのような曲になるのか気になり試しました。Sunoは感覚を理解しませんが、生成結果は人間の不安定さを再現したように感じられ、面白かったです → v5.5でprompt「The hollow tightening of an empty stomach. A dry mouth after waking. A high ringing tone that seems both inside and outside the head. The electric crawling of a numb leg returning to sensation. A sneeze that gathers, stops, and never arrives. Deja vu without a memory. The phantom vibration of a phone that never rang. Pressure behind the eyes after darkness. A pulse heard through a pillow. A yawn trapped halfway. Cold sweat before fear is understood. The lag between deciding to move and feeling the body obey. An itch in a place that cannot be reached. The taste of damp soil with no visible source. The certainty that someone entered the room when no one did. The instant after waking when the room is familiar but identity is not. The awareness of swallowing. The discomfort of hearing one's own breathing clearly. The sensation that time has skipped a fraction of a second. The brief loss of balance after stepping onto still ground. The ache left behind after clenching a hand for too long」というのは凄いですが、意図が伝わってきました

• 授業外でも、好きなジャンルに近い曲を数曲生成しました。WAVで聴くとありきたりに感じる曲もありましたが、MIDIをDAWに並べると、自分では思いつかない音の重なりや、メジャーな曲ではあまり見ない音やコードの動きがところどころありました。そのうち一曲を少し整え、音源プラグインを挿して軽くマスタリングし、WAVで出力しました。曲を聴き終わるまでAI生成であることを伏せて、作曲経験のある人とない人、合わせて数人に聴いてもらうと、元がAIかどうか分からないと言われました。少人数なので参考程度ですが、興味深い結果でした。 → そういう実験は面白いですね。うまく実験条件をコントロールすると、学会で発表できるものに仕上げることもできると思います。ただしDAWで手作業の「加工」をしてしまうと「AI生成かどうかの聞き比べ」とはならなくなります

• ★ 7週間の「生成音楽論」を受講し、音楽に対する考え方が大きく変わりました。授業を受ける前は、AIは「人間の代わりに音楽を作る便利なツール」という印象しかありませんでした。しかし、この授業ではSunoを実際に使いながら、AIの仕組みだけでなく、「音楽とは何か」「作曲とは何か」という根本的な問いについて考える機会を得ました。特に印象に残ったのは、第7週で学んだアルゴリズム作曲です。サイコロ音楽や確率統計音楽、セル・オートマトン、遺伝的アルゴリズムなど、人間が直接すべての音を決めなくても、ルールや仕組みを設計することで音楽が生まれることを知り、とても驚きました。作曲とは単にメロディーを書くことではなく、音楽が生まれる「仕組み」を設計することでもあると理解しました。また、授業ではMaxやInteractive Live Computer Musicについても紹介されました。Sunoのような生成AIは完成した音楽を作ることが得意ですが、ライブ演奏では演奏者の動きやセンサー情報を取り入れ、その場で音楽が変化するという考え方がとても新鮮でした。同じ「コンピューター音楽」でも、固定された音楽とリアルタイムで変化する音楽には大きな違いがあることを学びました。私は普段ゲームや映像制作にも興味があります。そのため、今回学んだ生成音楽やアルゴリズム作曲の考え方は、ゲーム内で状況に応じて変化するBGMやインタラクティブな音響表現にも応用できると感じました。将来、メディア表現やゲーム制作を学び続ける中で、この授業で得た知識を活かしたいと思います。留学生として、日本の授業では専門用語や説明が難しいと感じることもありましたが、実際にSunoを操作し、自分で試しながら学ぶことで理解を深めることができました。AIが生成した音楽をそのまま受け入れるのではなく、「なぜこのような音楽になったのか」「どのようなプロンプトやアルゴリズムが影響したのか」を考える姿勢が大切だと感じました。7週間を通して最も印象に残ったことは、「音楽とは人間が作るもの」という固定観念が変わったことです。AIやアルゴリズムを利用しても、最終的にテーマを決め、ルールを考え、表現したいことを決めるのは人間です。その意味で、生成AIは人間の創造性を奪うものではなく、新しい創作の可能性を広げる存在だと感じました。この授業で学んだことを今後の制作活動にも活かしていきたいと思います → 本気の1017文字の感想、ありがとうございました。僕がゼミで指導した留学生もそれぞれ成長して飛び立っていきました。頑張って下さい

• ★ 6週目の現代音楽っぽいpromptの授業が個人的に一番Sunoへの指示に苦戦したので、もう一度６週目の内容をメインに作ってみました。5/4拍子とか変拍子要素をいろいろ入れてみたら面白いのではと思いましたが、やっぱり無視されてしまいました。何かコツがあるのだと思いますが、どう指示したらいいのでしょう。今後の課題点です。授業全体としては、AIが作る音楽なんて簡単にできるだろうと初めは思っていましたが、promptの入れ方によって全然曲調が変わったり、思ったとおりに作れなかったり、案外奥が深いものだったのかと考えを改めさせられました → prompt「5/4 time signature, complex odd meter, odd time signature, polyrhythm, asymmetric rhythm, progressive acoustic, acoustic guitar, piano, cello, atmospheric, ethereal, intricate rhythms, mysterious mood, cinematic, iconic intro, delicate guitar intro, atmospheric opening, ambient intro」ですが、既に述べたようにsunoは「5/4 time signature」という概念には従いません。変拍子というのはかなり苦手なようで、どうやっても2/4/8/16になります。この曲とこの曲のpromptは「無調, ポリリズム, 変拍子, 現代音楽, プリピアードピアノ, 偶然性」(v5.0)でしたので参考にしてみて下さい

• ★ 今回のテーマは７週間全体からを意識するものだったので、この７週間で作ってきた中でいい感じになりそうな組み合わせにしてみました。この生成音楽論を経て生成AIに対する気持ちも少し変わりました。最初は、偏見ですが悪いもののように感じていました。ですが、実際に使ってみて面白いツールだなと思うことができました → prompt「neo-psychedelia, complex rhythm, 180 bpm, lively, disturbing, experimental electronic, slower tempo, haunting piano, uplifting strings, taiko and shakuhachi, subtle synths, trumpets, dissonant guitars, off beat, fast piano, fast tempo」のどこが効いたのか、いい感じに出来ました。sunoの得意技として、「とにかくハイテンポ」で「人間に弾けないような超絶技巧」で、と求めると、どんどん凄いのを作ってくれます

• ★ 7回の授業を通して最も印象に残ったのは、音楽生成AIを学ぶ授業でありながら、実際には音楽とは何かという根本的な問いについて考え続ける授業だったという点です。受講前は、Sunoはプロンプトを入力すれば簡単に曲を作ってくれる便利なツールという印象しかありませんでした。しかし、毎週さまざまなテーマに触れながら実際に生成を繰り返す中で、音楽生成AIは単に曲を作る道具ではなく、自分がどのような音楽を求めているのかを考えるための道具でもあると感じるようになりました。特に印象に残ったのは、アルゴリズム作曲の考え方です。サイコロ音楽や確率統計音楽、カオス理論などでは、人間が一音一音を書かなくても、ルールや条件を設計することで作品が成立します。この考え方は、Sunoでプロンプトを設計する作業とも共通していると感じました。AIは生成を担当しますが、どのような方向へ導くのかを決めるのは人間であり、創作の主体は依然として人間にあるという考えに共感しました。また、環境音楽や実験音楽の回では、「音楽はメロディやリズムだけではない」という視点を得ることができました。静寂や環境音、偶然性も表現の一部として成立することを知り、自分がこれまで持っていた音楽のイメージが広がったと感じます。今回の作品では、空間性や静けさ、ランダム性を意識し、人間の意図と機械的な生成が共存する曖昧な音響を目指しました。この授業を受ける前は、AIは人間の代わりに音楽を作る存在だと考えていました。しかし今では、人間の創造性を奪うものではなく、新しい発想や表現を引き出すための創作支援ツールとして活用できる存在だと考えています。今後もAIに任せきりにするのではなく、自分の意図や考えを反映させながら、より主体的に音楽制作へ取り入れていきたいと思います → 「創作の主体は依然として人間にある」←素晴らしいです。prompt「Experimental ambient, algorithmic composition, stochastic textures, controlled randomness, subtle glitches, evolving soundscape, sparse piano, electronic noise, cinematic atmosphere, silence as musical element, human intention versus machine unpredictability, instrumental only, no vocals, no singing, no choir」は成功していたのですが最後にやっぱりドラムが出てきましたね(^_^;)

• ★ 生成音楽論1~6回を通して、Sunoはかなりポップな曲のリズムと安定した曲構成をうまく作り出していますが、逆に予想外の展開や突然のテンポ変化、意図的な不協和音のような実験的な要素を表現するにはやや弱いと感じました。 そこで今回は、意図的にSunoが弱い部分だけを中心にPromptを書いてみました。 繰り返しの構造をできるだけ避け、予測しにくい展開や緊張感を与える沈黙、急激な雰囲気の転換を求めてみると、従来の音楽よりもはるかに独創的で興味深い結果を得ることができました → prompt「Experimental cinematic electronic music with unpredictable structure. Never repeat sections exactly the same way. Introduce sudden tempo changes, unexpected key modulations, intentional dissonance, asymmetric rhythms, and abrupt moments of complete silence. Allow instruments to enter and disappear without warning. Replace traditional verse-chorus repetition with continuously evolving musical chapters. Build tension through unstable harmony, then release it in surprising ways. Prioritize originality, emotional contrast, and artistic risk over commercial songwriting. Every 8-16 bars, make the listener feel that the entire piece has transformed into something completely new. The music should feel alive, cinematic, imperfect, and impossible to predict」はかなり頑張りましたが、結局テンポは一定で流れているという意味ではPOPになっていると思います

• ★ 全体を振り返ってみて、文字だけでしかプロンプトを打ったことがなかったので、今回はハートの形になる数式を使って生成してみました。予想はラブソングだったのですが、タイトルが「The Lemniscate｣、画像が「∞｣マークとなり、数式だけだとグラフとして解釈してもらえなかったのかなと思いました → 本当に「(x² + y² - 1)³ = x² y³」というpromptでこの音楽が生成されたとすると、さらに色々と試したくなりますね

• 授業を通して、sunoという作曲AIがある事を初めて知りました。これまで曲を作った経験がなかったため、実際に触って曲を生成させるのはとても新鮮で楽しかったです。sunoとは関係ないのですが、特に第2回のFLASHのMatrixが印象に残っていて、音が心地いいので暇があれば触ってしまいます → あのFLASHを発掘して紹介した甲斐がありました

• ★ この7週間の授業を通して、音楽生成AIは単に曲を自動で作る技術ではなく、Promptの工夫によって表現の方向性を大きく変えられることを学びました。特に、同じAIでも与える条件によって音色や雰囲気、構成が変化する点が印象的でした。また、テルミンなどの新しい電子楽器やコンピュータ音楽の歴史、音律、不協和音、音楽と情動の関係など、普段あまり意識していなかった視点から音楽を考えることができました。実際にSunoを使って試行錯誤する中で、AIには得意・不得意があることも実感し、人が意図を持ってPromptを設計することの重要性を理解しました。今後もAIを創作の道具として活用しながら、自分なりの表現を追求していきたいです → prompt「Create a 30-second instrumental piece with no vocals. Blend experimental electronic music and ambient sound design. Use theremin as the lead instrument with expressive gliding melodies, accompanied by glockenspiel, warm synthesizer pads, soft digital textures, and subtle granular effects. Create an emotional journey that begins with mystery and tension, then gradually resolves into a calm and peaceful atmosphere. Keep the rhythm minimal and avoid a typical pop song structure. Focus on atmosphere, timbre, and emotional expression rather than catchy melodies. The music should feel like a dialogue between human creativity and AI-generated sound, inspired by computer music, new electronic instruments, and active listening」の中には見当たらなかったのですが、生成された音楽の中に [「打撃音→減衰」(ピアノ等)というタイプの音響を「逆回し(リバース)」した音] が何度も登場していたのが面白かったです

• ★ 今回で最終回ということで、今まで授業で学んだアルゴリズム作曲やカオス、確率的な発想を意識しながら、静と動のコントラストが大きいインストゥルメンタル楽曲を目指して生成した。プロンプトには急激な展開や転調、ランダム性、カオス的な構造を取り入れ、予測できない変化がありながらも音楽として成立することを意識した。生成された楽曲は、静かな場面から一気に激しい展開へ移るメリハリが印象的で、自分がイメージしていた「静」と「動」の対比を表現できたと思う。一方で、プロンプトに夏を連想させる要素も含めたが、完成した曲からはあまり夏らしさは感じられず、言葉だけで季節感を伝える難しさも実感した。今回の授業を通して、生成AIは細かな指示によって方向性を大きく変えられる一方、人間が思い描くイメージを完全に再現するには試行錯誤が必要だと感じた → prompt「Instrumental only. Immediate explosive opening with maximum energy, no intro, hook from the first second. A breathtaking fusion of math rock, post-rock, experimental rock, cinematic electronic, and glitch. Constant unexpected key changes, rapid modulations, shifting tonal centers, polymodal harmony, chromatic movement, dissonance resolving into powerful melodies, asymmetric rhythms, odd time signatures, evolving motifs, algorithmic composition, stochastic structures, controlled randomness, chaos theory, fractal development, recursive melodic patterns, sudden dynamic contrasts, glitch transitions, reverse effects, huge guitars, thunderous drums, driving bass, shimmering synths, emotional piano accents. Feels like racing through a blazing summer city under a dramatic sunset with a storm approaching. Beautiful, emotional, unpredictable, intense, technically complex, modern」と相当に詰め込みました。ただし32分音符の単位でずっと一定の正確なテンポが流れているのも事実です。sunoに「不整脈テンポ」を作らせるのはなかなかの難題です

• ★ 授業全体を通して、sunoは音楽を理論立って理解してるわけではなく雰囲気や傾向として任していることがわかり、自分の生成したい音楽はどう言ったプロンプトを書けばいいのかある程度把握できるようになった。今回はフィールドレコーディングについてsunoがどれだけ理解しているのか気になったため、sunoが環境音と楽器の境界をどう扱えるかを試してみた。楽器を細かく指定せず情景描写だけで誘導するよう意識した。だがどうしても環境音が裏で鳴っているだけの、楽器演奏になってしまいがちで、言葉だけで音のバランスをコントロールする難しさと面白さを実感した。 → 冒頭の無音?の6秒間に驚きましたが、そこにもsunoは何かを生成していたのでしょうか。prompt「A quiet forest after rainfall, sunlight barely breaking through wet leaves, rain sounds as the central element, dripping from branches onto damp earth. Rustling trees swaying in a slow wind, distant birdsong fading in and out. Acoustic strings (violin, cello) drifting in occasionally like a memory surfacing, sparse and understated, never taking center stage. Irregular, non-repeating rhythm, no steady beat, no loops. Emotional but ambiguous, raw and unpolished, like standing alone in the wet stillness of the woods. Long stretches of rain and wind with silence as an expressive element, moments where nothing happens on purpose. Unpredictable structure, no verse/chorus form, no beat drop. No electronic instruments, no synths, no vocals」の雰囲気は生きているように思います

• AIで曲を制作してみてどこまで表現ができるようになっているのか知れる良い機会だった。また、自分が知らなかった音楽のジャンルを知り、生成条件を考えるアイデアのヒントになった → 残念ながら提出されたmp3はサイズが4357bytesと異常に小さく、mp3でもありませんでした

• 第1回のときと同じテーマで制作し、第1回のときに生成された曲と聴き比べてみました。音楽生成AIを使うのが初めてでプロンプトの書き方やSunoの特徴をほとんど理解していなかった初回と比べると、今回はよりイメージしていたものに近く、私の考えが反映されている感じに仕上がりました。上手く説明できないのですが、初回はSunoがほとんど作ってくれたような感覚だったのですが、回を重ねるにつれて私らしさや考えを入れ込めるようになったなと感じています。とはいえ、プロンプトに書いたものの上手く反映されなかった要素もあるので、そこはまだ研究しがいがあるなと思いました。また、この授業を通じて、AIは自分の代わりに曲を作ってもらうだけではなく、自分で曲を作るときの参考材料を作ってもらうこともできるということに気づきました。私は第1回の感想で「AIでこれほど簡単に音楽が作れると、DTMや作曲について学ぶ必要性はあるのだろうかと考えてしまいました。」と書いたのですが、このときはAIを自分の制作に利用するという考えがありませんでした。ですが、音楽生成AIの仕組みや特徴を学んだことで、音楽生成AIは世界中の音楽を元にした参考資料を作ってくれるツールだという関わり方を見つけることができました。音楽生成AIで生成した曲を自分の制作のアイデアや参考資料の一部として活用し、制作をしてみようと思いました。 → 「音楽生成AIは世界中の音楽を元にした参考資料を作ってくれるツール」←これは素晴らしい視点ですね。確かにこれまで知らなかった地域の民族音楽などを調べる際に「とりあえずsunoに作らせてみる」という手段がありそうです

• ★ 7週間の授業を通して、音楽生成AIは便利な一方で、思い通りにならない偶然性もあることを学びました。今回の制作では、人間らしさとアルゴリズム作曲の両方を意識して曲を生成しました。AIを使うだけでなく、自分の考えや工夫を加えることの大切さも実感でき、とても興味深い授業でした。ありがとうございました。 → かっこいい音楽のようですが、生成条件「アルゴリズム作曲を意識し、ランダムなピアノフレーズや不規則なリズムを使用する。機械的な電子音と、人間的な揺らぎを感じるアコースティック楽器を組み合わせる。静かな始まりから徐々に音数と複雑さが増加する、約30秒で変化が伝わる構成にする」に対して悉く反して、ランダムなピアノフレーズも不規則なリズムも無く、ちょっと矛盾しているように思えますが・・・

• 生成音楽論の授業を通して、新しい曲とジャンルに触れることができて、とても新鮮でsunoで生成される曲を聴くときはどんな曲ができあがるのかニヤニヤしてしまいます。いろんな音楽に触れて思ったのは、自分の好きな音だけで構成された曲なら世界一好きな曲だと言えるのではないかということです。今回、自分の好きな言葉やジャンル、ものを入れてみました。聞いてみて、世界一好きとは言えないが、好みの曲調になりました → あなたの与えた「house, garage, dinner, french fries, body, Y2K, book, eat, religion」というpromptは結構、珍しいかと思います。よくある音楽だったので共有しませんでした

• 美学と哲学を追求した音楽であるなら聴いた人が考えたくなる音楽にするのが一番だと思い、時間の流れとかを感じるものにしてみた → prompt「A deeply philosophical ambient composition exploring the passage of time, memory, and existence. Slow evolving soundscape with minimalist piano, delicate strings, warm analog synthesizers, soft atmospheric pads, and subtle field recordings of distant wind, rain, and natural ambience. Spacious reverb, rich harmonic ambiguity, gentle dynamic movement, and long moments of silence that allow reflection. Emotional but restrained, cinematic yet intimate, timeless and contemplative. Organic textures, smooth transitions, high-fidelity production, profound emotional depth, elegant simplicity, inspired by contemporary classical, ambient, and minimalist music. No vocals, no percussion, no drums, no beat, no melody-driven hooks, no EDM elements, no pop structure. The music should feel like standing alone in an endless landscape where time has almost stopped, inviting deep thought and quiet introspection」はよく詰め込みましたが、その成果が得られたかどうかは微妙でした。よくある音楽だったので共有しませんでした

• ★ AI音楽は簡単に曲を作ることができますが、プロンプトで細かく指示をしなければ、似たような曲が生成されやすいと感じました。一方で、人間では思いつかないようなジャンルや音楽の組み合わせを生み出せることは、AIの大きな強みだと思います。しかし、そのような新しい音楽も、人間がプロンプトでどのような指示を与えるかによって大きく変わります。そのため、私はAI生成音楽はAIだけで作られるものではなく、人間の発想や指示に大きく左右されるものだと考えました → 似たような、それでいて音楽的に優れている曲を、疲れを知らずに無尽蔵に生成できるという音楽生成AIには、大きな商業的advantageがあると思います。　今回のprompt「I created this music, which blends ska-punk with folk music, with uplifting rhythms, drawing inspiration from dice music」という与え方は面白いと思いました

• ★ これまでの授業では、AIが音楽を生成する仕組みや限界について多く学んできたため、それらを意識した楽曲を制作しました。また、プロンプトに絵文字を入力した場合、AIがその意図をどの程度解釈できるのかに興味を持ち、という絵文字を使用しました。これらの絵文字には、ランダム性、AIらしさ、音楽、カオスや不安定性といったイメージを込めており、AIがそれらをどのように解釈するのかを試してみました → 遂にpromptに絵文字が来ましたか。でもpromptで生成された音楽はごくフツーのもので、残念ながら「ランダム性、AIらしさ、カオス、不安定性」は微塵も感じられないものでしたね。これを「sunoの逆襲」(人間様のpromptを暖かく無視する)と言うのかもしれません

• 7週間の授業を通して、生成AIを使った音楽制作についてさまざまな視点から学ぶことができました。最初はSunoを使って簡単に曲を作れるというイメージを持っていましたが、実際に課題に取り組む中で、生成条件の違いによって曲の雰囲気や完成度が大きく変わることを実感しました。ただ曲を生成するだけではなく、どのような音楽にしたいのかを考え、それに合った条件を設定することの大切さを学ぶことができました。授業では音楽理論や楽器、音楽と文化人類学、美学・哲学など、さまざまなテーマについて学びました。それぞれの課題では、一つのテーマを意識して曲を制作する必要があったため、普段はあまり考えないような音楽の背景や意味について考える機会になりました。特に、音楽はただ聴くだけのものではなく、文化や歴史、人々の価値観とも深く関わっていることが印象に残っています。また、同じSunoを使っていても、条件を少し変えるだけでまったく違う曲が生成されることにも驚きました。テンポや楽器、曲の展開などを工夫することで、自分がイメージしていた雰囲気に近づけることができ、生成AIを使った音楽制作の面白さを感じました。一方で、思い通りの曲を作るためには試行錯誤が必要であり、AIに任せるだけではなく、人が意図を持って条件を考えることが重要だと感じました。今回の最後の課題では「音楽の進化」をテーマに選びました。これまでの授業を振り返ると、音楽は時代や技術の変化に合わせて発展し続けてきたことが分かります。生成AIもその進化の一つであり、今後はさらに音楽制作の方法や楽しみ方が広がっていくのではないかと思いました。今回の授業を通して、生成AIを使った音楽制作だけでなく、音楽そのものをさまざまな視点から考えることができ、とても貴重な経験になりました。今後も新しい技術を活用しながら、自分なりの表現について考えていきたいです。 → prompt「シンプルな始まり、徐々に音を重ねる展開、希望を感じる終わり方」はあまりに漠然としていて、ごくフツーの音楽だったのでmp3は共有しませんでした

• ★ 最終回ということでいつもはテーマにそって曲を作ってもらいましたが、ハチャメチャなワードを入れるとどうなるのかが気になったので挑戦してみました。ピアノや効果音も入っておらなければ、マイナーコードもそんなに入っていない。全ての生成条件を入れるなら曲を長くして、展開を多くしてそれぞれ使用する策であったり、主役となる音を変化していくことも考えられます。しかし生成AIは「曲を作る」ことに対して執着しており、今までの課題でも6分以上の曲はありませんでした。今回の私が提示した生成条件を入れるとなるとなかなかのボリュームのある曲として出来上がるはずが、生成AIの都合のいいものだけ選別したような曲が出来上がってしまいました。もちろん、こんなにハチャメチャなワードなので多少の不十分なところは人間が制作する上でもあるかもしれませんが、あまり生成条件を意識していない部分も感じられました。そのようなところに私は生成AIの限界を感じました → 今回は「sunoの生成する凡庸な音楽」の典型としてmp3を共有します。prompt「夏らしいらギター、効果音、ピアノ、ロック、マイナーコード」を与えておいて「ハチャメチャなワード」と言うところから改めないとsunoは活用できないと思います

• ★ 今回の楽曲ではこの7週間の授業全体を振り返り、「生成AIは単に音楽を自動で作る道具ではなく、人が意図や条件を設計することで表現が変化する存在である」という点をテーマに制作した。授業では生成したい音楽を明確にするために音楽の特徴や目的を分析し、それをプロンプトとして言語化することを繰り返した。同じSunoを使用しても与える条件が少し変わるだけで楽曲の構成や音色、展開が大きく変化することを体験した。そのため今回は一定のコード進行やポップスらしい反復を避け、生成AIが持つ偶発性や予測できない展開を活かすことを意識した。また音色や構成だけでなく「人がどのような意図で生成条件を設計するか」が作品の個性につながることも、この授業を通して学んだ。生成AIは完成作品をそのまま与える存在ではなく、制作者が条件を設計し、試行錯誤を繰り返しながら理想の表現へ近づけていく共同制作者のような存在だと感じた。そこで今回は「human and AI collaboration」「algorithmic generation」など、人とAIの協働を示す条件を加えた。また授業で繰り返し扱った「生成条件を工夫することで音楽表現が変化する」という学びを反映するため、即興性や音色の変化、時間とともに展開する構成を重視したプロンプトを作成した。この7週間を通して、生成AIは作品制作を代替するものではなく、人間の発想を広げ、新しい制作方法を提案する創作支援ツールであることを実感した。今後も単にAIへ指示を出すのではなく、自分自身の表現したいテーマをより具体的な言葉へ落とし込みながら活用していきたい → 盛大な能書きですが、prompt「Instrumental only, generative composition, algorithmic music inspired, controlled randomness, evolving ambient textures, minimal piano, modular synthesizer, occasional silence, irregular rhythmic patterns, gradual variation, chance operation, stochastic feeling, subtle noise, experimental electronic, no fixed verse-chorus structure, organic development, unpredictable but coherent, cinematic, dynamic timbre changes」に対して、生成された音楽を聞いた人が感じる印象はそうなっているのか、聞き直し問い直すことも大切です

• ★ 最終回ということで授業内容をバランスよく組み込んで季節感のある曲を指示してみました。これをなくすだったり絶対に入れないといった指示は通りづらくて、メロディーだったりそこまで具体的ではない指示の方が得意なのかもしれないなと考えました。AIの出力するものに対してそれっぽい音が入ってるな、これはなしって言ったのになんで入ってるのといったような一喜一憂をするのを辞めたいなと思いました → prompt「High-pitched piano notes, the sound of steel pans, a summery melody, and the gentle lapping of ocean waves」も含めてよくある(steel pansを指定するとたいていこうなる典型)のですが、聞いてみるとメロディーのリズム感がなかなかトリッキーに浮遊感ある面白いものだったので共有しました。シンコペーション、アンチスペーションの多用はビート感を浮遊させる(油断すると落ちる)ために有効なのですが、sunoにこれを意図的に生成させるのは大変で、たまたま偶然なのが面白いです

• ★ 今回作った曲は私が普段あまり聞かないジャンルのヒップホップを作ってもらおうとしました。実際聞いたみるとバイオリンのような綺麗な音が後ろから聞こえてきて若干自分が思っていたものと違ったけど、これもいいなと思いました。この生成音楽論の授業を通して、初めてAIに音楽を作ってもらうということをしたので、どう指示したら自分が思っているような音楽に近づくのかとても試行錯誤しました。この生成音楽論を通じて様々な音楽の知識が身についたと思います → prompt「明るいヒップホップのような曲」だけで、この生成された音楽をヒップホップなのだと判断するあなたの耳に驚きました。なお、あなたは第1週第4週第5週第6週と計4回、課題未提出(欠席)ということで、第1週に提示していた条件により「K」判定で「不可」になります

• この授業を通して、音楽のあり方と同時に、音楽を生成するAIがどのようなものか深く理解できました。音楽面では、その起源がコミュニケーションだったというお話が特に興味深いと感じました。また、昔の楽器から現代の楽器へと至る中で、楽器本体の響きから直接電気信号を作るような進化の過程を知ることができてよかったです。一方、AIについては「人間の作ったものを学習するため、全く新しいものは作れない」「人間は絶対にしないミスをAIは平気でする」といったことに気付かされました。これまでは「一瞬で曲を生成する非の打ち所がない機械」だと思っていましたが、授業を通してAIの長所だけでなく、弱点や限界も知ることができてよかったです。これからの音楽制作活動では、楽器の長所や起源、またAI生成する時の注意点などにも気を配りながら取り組みたいと思います → prompt「ピアノとギター、自然を感じるもの、宗教音楽」で生成された音楽には、宗教音楽の片鱗もない、ごく普通のPOPSだったので共有しませんでした

• 私の最終課題は私の好みになるような曲に生成しました。生成をする中で生成条件をsunoが提示している中から選びました。特に重要だと思ったのは、ポップという単語でした、他にも、生成音楽、などです。私は、ポップとついている生成条件を6個ほど追加し、生成しました。これまでの授業では、狙った生成音楽にするのが難しかったですが。最近はかなり生成するのが得意になってきました → あなたは第1週と第2週を欠席(課題未提出)し、その後5週連続で「prompt不記載」、さらに第3週と第4週ではボーカル付き、と形式不備を繰り返しました。ごく普通のPOPSだったので共有しませんでした

• ★ 音楽生成AIというものがあること自体全く知らなかったが、この七回の授業を通してプロンプトの変化だけで、様々な曲が生成できることを知った。私が毎日行っているYouTubeのダイエットダンスの曲をずっと、どこから見つけてきたんだろうと思っていたが、この授業を通してAIを使っていることに気がつくことができた。それほど、素人の耳からしたら違和感のない曲が作れてることにとても驚く → prompt「Instrumental, cinematic ambient, experimental electronic, algorithmic composition, evolving soundscape, emotional piano, warm synth pads, subtle glitch textures, random patterns, atmospheric, futuristic, reflective, dynamic, no vocals」でこういう感じの音楽は無尽蔵に生成できるのが強みですね。ダイエットダンス頑張って下さい

• この7週の生成音楽論を終えて学んだことは、生成aiは音楽を自動で作るものではなく、作曲する人のアイデアを広げるためのパートナーになり得ることを学びました。特にSunoを使った制作では、生成する条件の与え方によって完成する楽曲が大きく変わることを体験し、AIに任せるだけではなく、人が目的やイメージを明確に伝えることの大切さを実感しました。私は普段からロジックプロで楽曲を制作をしているため、この授業で学んだ内容は実際の制作にも活かせると感じました。aiでアイデアを出してもらい、その後に自分で編集やアレンジを加えることで、より自分らしい作品を作れると思います。この授業を受けて、生成aiは人の代わりに音楽を作るものではなく、新しいアイデアを考える手助けをしてくれるものだと思いました。これからもAIをうまく使いながら、自分でも工夫して、もっと良い音楽を作れるようになりたいです。また、この授業を通して、生成音楽だけでなく、音楽制作についても改めて考える良いきっかけになりました → あなたは第5週を欠席(課題未提出)し、その他の5週で「prompt不記載」、と形式不備を繰り返しました。promptと共に参照することで教育的意義があるので共有しませんでした

• 7週間にわたりAIと音楽の可能性、生成音楽の美学や歴史的背景について深く学ぶことができました。単なる自動生成にとどまらない、人間とAIの協働による新しい音楽のあり方を模索する素晴らしい経験になりました。この授業を受けて音楽がまた一段度好きになりました。全7回の講義ありがとうございました → どういたしまして。ただしあなたは第1週を欠席(課題未提出)し、その後6週連続で「prompt不記載」、と形式不備を繰り返したので共有しませんでした

• ★ 今回のテーマである「アルゴリズム作曲」を意識し、サイコロ音楽やカオス理論などにあえて対極にあるハードロック要素を組み合わせて制作しました。生成された曲を聞いてみると、Sunoが得意とする激しい質感がうまく活かされ、機械とロックが混ざり合ったユニークな曲になったと思いました。また、第1回から第7回を通して、この生成音楽論の授業を受ける前は、AIは勝手に曲を作ってくれる便利な道具だと思っていました。ですが、この授業を受け、AIに任せきりにするのではなく「人間がどんなルールやテーマを組み合わせるか」こそが大切なのだと学びました。プロンプトの工夫次第で全く異なる世界観が生まれる体験をして、音楽そのものや作曲の仕組みについて深く考える良いきっかけになりました。とても刺激的で楽しかったです。7週間ありがとうございました → prompt「Algorithmic composition, chaotic piano, stochastic pulses, cellular automata patterns, 1/f fluctuation drift, complex polyrhythm, sudden dynamics, unpredictable, high speed arpeggio, cold digital synth, glitch micro-percussion, experimental computer music, dissonance, no beat drop, no traditional structure, distorted Hammond organ, aggressive electric guitar, classic hard rock texture, fast riff, heavy groove, instrumental only, no vocals, no singing, no choir, no spoken words」はほとんど関係なく良質のハードロックが生まれた・・・というところでしょうか。これを生成した際にsunoから出てきたprompt(これが内部表現と対応しています)を研究してみましょう

• 7週間の授業を通して、音楽にはさまざまな表現や役割があることを学びました。普段はメロディーや歌詞に注目していましたが、音楽の起源や文化との関わり、楽器の特徴、美学や哲学など、これまで意識していなかった視点から音楽を考えられるようになりました。Sunoを使った課題では、テンポや楽器、曲の構成などの条件を少し変えるだけで、曲の雰囲気が大きく変わることが印象に残りました。思い通りにならないこともありましたが、条件を見直しながら試行錯誤することで理想に近づける面白さも感じました。今回のテーマを「音楽の多様性」にしたのは、授業を通して音楽には一つの正解ではなく、文化や時代、楽器、表現方法によってさまざまな形があることを学んだからです。この授業を通して、音楽を聴くだけでなく、その背景や表現にも目を向けるようになり、とても有意義な学びになりました → prompt「多様な音色、緩急のある展開、調和のある構成」はあまりに漠然としていて、ごくフツーのPOPSだったのでmp3は共有しませんでした

• ★ 前回の授業から今回の授業までの間にSunoをたくさん使って可愛い系のBGMを出力していたのですが、プロンプトが少なくてもだんだんと出力するBGMが可愛い寄りになっていって面白かったです。今回はkawaiiとかの単語を少なくしてみたのですが同じように可愛い系が出力されて面白かったです。第二週の授業で紹介されていたMatrixがとても面白くて音色も好みだったので知れて良かったです → prompt「Cute, chill electronic BGM with organized chaos, playful melodic fragments weaving in and out, soft glitch aesthetics, music box,, subtle syncopation, evolving layers, dreamy atmosphere, whimsical, colorful, polished yet unpredictable, emotionally comforting, instrumental only, no speak, no voice」を反映してkawaii系が生成されました。sunoはユーザごとに、生成したpromptの履歴を学習していて、次第に「言わずもがな」でユーザの嗜好をさりげに反映していくという特性(気に入ったとしてその曲を「Publish」した履歴もさらに反映している模様)を僕も自覚していたので、あなたのケースも重要な傍証となりました

• ★ 今回は最終回ということで全7回で得た知見を基にプロンプトを書いてみました。途中で出てくる数式については、波形の形をしており、これがテンポが途中で変わるような概念と結びつかないかなと感じました。そのような結果にはなりませんでしたが、いいものが作れました。創作の主体は人間ではあるものの、aiに全く新しい人間でも思いつかないような曲を作らせようとするには、まずは人間が人間のことを100%理解する必要があるのかなと思いました → 最後は普通になりましたが面白い曲になりました。prompt「computational, algorithmic, procedural, generative, mathematical, f(x)=sin(x²), geometric, geometry, topology, fractal, recursive, recursion, symmetry, asymmetry, golden ratio, golden spiral, Voronoi, Penrose tiling, tessellation, Mobius strip, Klein bottle, polygonal, triangular, circular, hexagonal, multidimensional, spatial, abstract space, vector, rotation, reflection, transformation, evolution, nonlinear, emergent, chaotic, stochastic, deterministic, microscopic, macroscopic, impossible structure, impossible performance, invented technique, extended technique, reverse bowing, rotating bow, multidirectional plucking, harmonic folding, nonlinear resonance, continuous resonance, acoustic illusion, spectral, overtone, microtonal, timbral morphing, evolving texture, dense texture, granular, glitch, noise, silence, dynamic contrast, tempo modulation, tempo shifting, accelerating, decelerating, metric modulation, polymeter, polyrhythm, irrational rhythm, asymmetrical rhythm, unstable pulse, pulse transformation, continuous variation, no repetition, no chorus, no verse, through-composed, under 30 seconds, maximum complexity, maximum originality, futuristic, experimental composition, computational aesthetics, sonic architecture, abstract form, impossible acoustics, ever-changing, unpredictable, coherent chaos」はだいぶ盛り込みましたが、「f(x)=sin(x²)」と単に数式を示してもたぶん無視されていると思います

• ★ AIで音楽を作る際、簡単に作ることはできますが、逆に自動的に作られるぶん指示文がとても重要だと改めて感じました → 音楽は(冒頭部分なので)凡庸なのですが、prompt「Instrumental only. No lyrics, no vocals. Create a piece that represents the evolution of music from humanity's earliest rhythms and rituals to modern AI-generated music. Begin with simple, primitive percussion and organic sounds, gradually introducing diverse musical styles, acoustic instruments, and finally modern electronic textures. The music should feel like a journey through the history of music, blending tradition with innovation, ending in a futuristic yet emotional atmosphere」に対してけっこうその通りに感じられたので共有してみました

• ★ 第四週で生成した民族音楽で、生成されやすいケルト風音楽になっていてあまりうまくいっていなかった記憶があったので、今回はそうならないようにアフリカ系の民族音楽で太鼓がメインになるようにしました。他の授業で太鼓を使った民族音楽のセッションをしたりしていたので、それをAIに生成させたらどうなるのか気なってやってみましたが、本物のようなグルーヴ感や空気感、熱量のようなものは再現できなくて、本物との違いを明確に感じました → まさに「AIではグルーヴ感・空気感・熱量に乏しい」という格好のサンプルとなりましたね。prompt「West African percussion ensemble, polyrhythmic djembe and talking drum, dundun bass drums,shekere and agogo bells, call-and-response vocal chant, communal ritual energy, organicacoustic, nomelodic instruments, driving hypnotic groove, field-recording warmth」は正しく太鼓アンサンブルとなっているものの、何かが足りない、そこが重要だと思います。最後のあたりでは「いつもの路線」に引っ張るsunoが出現してきました

• ★ 軽快なリズムと印象的なメロディを中心に展開し、モチーフを繰り返しながら楽器を重ねて盛り上がるインストゥルメンタル。協和的な和声と明るい雰囲気を重視した。(感想) 今回の授業で初めてSunoを使ったが、短時間でここまで完成度の高い音楽を作れることに驚いた。実際に生成された曲は、バイオリンを中心とした情熱的で軽快な雰囲気があり、どこか『情熱大陸』のテーマ曲のような印象を受けた。プロンプトの内容によって曲調や楽器の使われ方が変わることも興味深く、AIを活用するには、どのような音楽にしたいのかを具体的に言葉で伝えることが大切だと感じた。今回の体験を通して、生成AIは人間の創作を補助し、新しい発想を生み出すための有効なツールだと学んだ。ご教授ありがとうございました → 素晴らしい。prompt「The piece should explore the interaction of melody, harmony, rhythm, timbre, dynamics, texture, and musical form. Use modal scales, pentatonic scales, chromatic passages, consonance and dissonance, tension and resolution, counterpoint, syncopation, polyrhythm, motif development, variation, modulation, and evolving harmonic progression to create an academically rich musical structure. Balance predictable repetition with controlled randomness, allowing musical patterns to gradually transform while maintaining coherence. Contrast stable tonal sections with brief moments of dissonance before resolving into consonant harmonies. The composition should demonstrate the relationship between theory and creativity, combining analytical structure with emotional expression. Modern contemporary classical fused with ambient electronic elements, cinematic atmosphere, sophisticated orchestration, smooth transitions, expressive dynamics, no vocals, no lyrics, high-quality production」と頑張って、意図を実現した好例だと思います。今後も上手く活用して「自分の音楽」を創っていって下さい

• ★ 7週間の授業を通して、生成音楽やAIと音楽の関わりについて学ぶことができました。今回の授業で初めてSunoという生成AIを知り、実際に使って音楽制作を体験したことで、プロンプトの書き方一つで曲の雰囲気や展開が変わることに驚きました。思い通りの曲にならず試行錯誤することもありましたが、その過程も含めてとても面白く、表現したいイメージを言葉にする難しさも感じました。今後もAIをうまく活用しながら、音楽制作に挑戦してみたいと思いました → 思わず「続きを聞きたい」という期待感を持たせてくれました。prompt「Instrumental only, no vocals or lyrics. A cinematic AI-inspired soundtrack. Begins with digital startup beeps and glitch effects, as if an artificial intelligence is booting up. Builds into powerful electronic synthesizers with dramatic rhythms and futuristic textures. Introduce subtle ethnic-inspired drones and tribal percussion to represent the connection between traditional music and modern technology. Strong dynamic contrasts, immersive atmosphere, emotional progression, and a futuristic sci-fi feeling. High-quality production」からこういう感じになるというのは一つの収穫となりました

• 実際に生成された曲は、指定した条件がすべてそのまま反映されたわけではありませんが、音が増減したり、予想していなかった方向に展開したりする部分がありました。その思い通りにならなさも、今回のテーマである偶然性につながっていると感じました。授業を受ける前は、音楽生成AIは簡単に曲を作ってくれる便利な道具という印象でした。しかし、実際にはプロンプトを考え、生成結果を比較し、どの部分を作品として選ぶかという人間側の判断が重要だと分かりました。AIにすべてを任せるのではなく、自分の考えを確認したり、新しい発想を得たりするための制作ツールとして活用することが大切だと思います → prompt「Instrumental experimental electroacoustic computer music exploring the boundary between human intention and algorithmic chance. Begin with sparse prepared-piano notes and quiet field-recording textures, then gradually introduce probabilistic rests, irregular digital pulses, delicate glitches, theremin-like gliding tones, and short chaotic piano fragments. Alternate between warm acoustic resonance and cold machine precision. Continuously evolving structure, no repeated verse-chorus form, no steady pop rhythm, no dramatic EDM drop. Use silence as an active musical element. Ambiguous, thoughtful, slightly unsettling, but gradually becoming calm. Detailed spatial sound and subtle dynamic changes. Instrumental only, absolutely no vocals, no singing, no choir, no spoken words, and no vocal-like samples」は頑張りましたが、提出されたmp3は3分33秒と形式不備でした

• ★ これまでSunoで制作した曲の中で、現代音楽的にジャンルをミックスしたものや、異なる地域の民族楽器を掛け合わせた民俗音楽の制作が非常に面白かったため、今回はコンガとディジュリドゥを用い、他ジャンルであるヒップホップと融合させたビートの制作に挑戦しました。実際に生成してみると、ディジュリドゥのようなメジャーではない楽器の音まで見事に再現されており、非常に驚きました。?この講義を通じて、自分のイメージする楽曲を形にすることの難しさを痛感しつつも、プロンプトを試行錯誤しながら言葉の組み合わせを工夫して改善していく作業の楽しさを実感しました。AI音楽について全く知識がない状態からのスタートでしたが、AIにはメロディを付けたがる傾向があることや、自身の生成出力を聴かないがゆえに起こるSunoの発狂というバグのような現象など、生成音楽ならではの固有の特徴や課題を順を追って深く知ることができ、非常に面白く深い学びとなりました → prompt「90s boom bap hip hop beat, rhythm, syncopated congas, deep droning didgeridoo, tribal fusion, experimental avant-garde crossover, lo-fi grit, organic percussion」に対して生成されたディジュリドゥっぽい?音は本当なのか?とちょっと疑問でした。僕が聞いたことのあるディジュリドゥ?(やや曖昧)の音に比べて、なんだか電子的な感じです。まぁ、「新しいfusion」だ、ということではアリかと思います

• 色々なジャンルを混ぜて作ってみました。昔っぽい感じから未来的なおんがくへと変わっていくように指定したら５分の間で変化したので30秒では伝わりませんでした → なので共有しませんでした

• ★ チェロとピアノを中心とし、そこへ民族楽器を加えることでこの7週間の授業で学んだ内容を一つの楽曲に取り入れることを意識した。チェロとピアノの特長である音色や表現力を感じられるようにし、民族楽器は多様性を表現するために取り入れた。また、曲全体は静かで落ち着いた雰囲気にし、美学・哲学の視点や、戦争反対をテーマに制作した際の平和への願いも込めた。それぞれの楽器本来の音色や表現が伝わるような生成条件とした → prompt「Instrumental. Begin with a simple solo cello and piano, then gradually introduce traditional acoustic instruments and a soft choir. Slow, emotional, and cinematic. Inspired by classical music, cultural traditions, philosophy, and the power of music to express peace and human emotion. Focus on acoustic sounds, silence, and emotional expression. No vocals, no pop, no EDM」とのことですが、イントロは「Begin with a simple solo cello and piano」というのにギターで始まって驚き、チェロは最後に数秒程度で残念でした

• ★ この生成音楽論で初めてSunoを使いましたが、生成AIは単に音楽を自動で作るものではなく、与える条件によって作品の方向性が大きく変わることを学びました。実際にSunoを使う中では、思い通りの曲ができないことも多く、生成条件を何度も見直して試行錯誤しました。その経験から、AIに任せるだけではなく、どのような条件を与えるかを考えることが重要だと感じました。また、音楽理論や文化、美学など、これまで別々だと思っていた内容が生成AIとも深く関わっていることを知り、とても興味深かったです。これから生成AIはさらに発展していくと思いますが、人が意図や目的を持って活用することが、より良い作品づくりにつながると感じました → イントロのピアノの和音が良くて、その後にprompt「A stylish caf? atmosphere with a slow tempo. Jazz-inspired, casual rather than overly classical, featuring dissonant harmonies in 3/4 time」と普通のJazzになったのが新鮮だったので共有しました

• ★ 全週を通してAIによる作曲は現代の人類を優に超えていることを自覚した。今後人間がAIに勝る音楽を作るとするならば五感全てに干渉するものだとわたしは考えました。今回作成した音楽については、前週でやった現代音楽と生体センサーを交えた楽曲を作成させてたが現代芸術の音楽ではなくJ-POPに近いものができた。しかし間の取り方などは芸術性のようなものを感じた → この音楽がsunoでなく現代音楽のライヴ録音だ、というのであれば、けっこう90年代とかにあった気がします。prompt「An artistic contemporary music composition blending body sensor sounds and traditional ethnic music. Organic biometric pulses, heartbeat-like rhythms, subtle electronic sensor textures, mixed with tribal percussion, ethnic flutes, throat singing, and ancient folk instruments. Experimental, avant-garde, abstract, cinematic, and immersive. Irregular rhythms, evolving soundscapes, rich textures, minimal melodies, atmospheric tension, modern classical influence, museum installation aesthetic, emotional and mysterious, high-quality sound design」は良く書けていると思います

• ★ 今回は、儚い雰囲気のアコースティックの鳴るベットルームポップを制作しました。全7回の授業で学んだことを意識してプロンプトを考えました。まず、プロンプトの数はできるだけ整理して必要な情報だけを切り取ってsunoに指示できるように意識しました。そして、LFOを使ったテープのヨレ感や、不気味なディレイなどを指示することで儚さを演出しました。しかし、アコースティック指定しましたが、上手くなってませんでした → prompt「fragile lo-fi acoustic, heavy LFO tape warble, granular glitch, algorithmic bitcrush, eerie delay, ambient instrumental only, no vocals, no singing, no choir, no spoken words」の感じは生きていると思います。ただし僕は個人的には、皆んなが好きな「lo-fi」というpromptは好きではなくて、セピア色の写真のようにレトロ感があるのでしょうが、sunoが「lo-fi」で生成するモワッとした残響は好きではありません。昔の「lo-fi」というのは、その時代を生きた身からすれば、ちょっと違うと思います

• 全7回の授業を経験した中で、プロンプト次第でAIでもクオリティの高い音楽を生成することができることに驚きました。特に、授業で使用していたのは無料の4.5verだったため、サブスクリプションに入ったりすればよりクオリティの高いものを製作できると考えると、凄い時代になったと実感させられます。低コストで、クオリティのある音楽が生産できるようになり、CMや簡単な映像作品のBGMなどには最適だと感じました。一方で、sunoが苦手な実験的な音楽や、ドラムなどのない変則的な音楽は作品をつくるひとの嗜好が伴うもののため、価値がこれからも上がるように感じました。音楽生成AIの影響でどのように音楽の販売などが変わるのか気になるため、先生のお考えをお聞かせ願いたいです → 教材のあちこちに書いたと思いますが、sunoで月額10ドルのサブスクにすれば、過去には著作権の心配/手間があった「高品質なBGM」がいくらでも(500曲/月)、「自分に権利のある音楽」として生成できると、いうのは画期的です。AIの活用のたびに世界中のインターネットとデータセンターが大量のエネルギーを消費して地球をさらに温暖化させているのですが、この流れは止まらないと思います。音楽ビジネスはますます本物の「ライブ」(体験)を指向する一方で、コンテンツ(映画/アニメなど)はAI生成がさらに進むでしょう。そんな中で「ヘンな」音楽をする人は、あくまで少数で日陰か地下でやっていくのでしょうか・・・

• ★ 今回の課題では、これまでの授業を踏まえて楽音として扱われていない音をSunoがどのように表現するのか気になり、鳥の声を使った楽曲になるように工夫した。最初の方は、全く鳥の声が入っておらず、徐々に鳥の声を強調させるプロンプトを入力していった。鳥の声らしきものが最初に入った時は低いピッチで想像と違ったので甲高い小鳥の囀りになるように工夫した。それでも完成度は低いと感じた。授業全体を通して、授業を受ける前は生成AIで曲を作ることに魅力を感じなかったが、プロンプトを工夫して曲を作ることも創作の一つと言えると考えるようになった。生成AIが曲を作るのと人が作るときどでは、考える回路が違うのでそれが面白さになっていると感じた。誰でも簡単に曲を作れるようになっているからこそ、自分がどのように音で表現していくのかを深く考えていきたい → prompt「High-pitched birdsong as a prominent musical element, slow and peaceful ambient music, delicate piano, soft strings, lush atmospheric pads, tranquil dawn forest, spacious reverb, organic nature sounds, meditative, no vocals」でようやく、蚊の鳴くような鳥の声が出たようですが、だいぶ違いますね。一方でMIDI音源にはちゃんと1980年代から「124番」(鳥の声)というのがあって、僕はMIDI音源+Maxで「森の中の鳥の声」と「海辺の雰囲気」という2つを作っていました。 ここ にその部分を切り出した解説ページを作ったので、ぜひチェックしてみて下さい。 以下の音楽Playerをスタートさせて、その上の画像をクリックして大画面でご覧ください。全てのサウンドはMaxパッチによってライヴに(random)生成された「アルゴリズム作曲」の出力を一発撮りした、録音サウンドです
  

  

  DTMのMIDI音源でこのランダムを「打ち込み」するのは嫌になりますが、このMaxパッチはずっとrandomに(繰り返すことなく)、このサウンドを無限に生成してくれるというものです。「アルゴリズム作曲」の最大のメリットです