音楽サブスクの疑問を、ChatGPTで調べてみた
なぜ、日本の音楽サブスクは、ヒット曲が固定化されるのか？
少し前に、yahooニュース(個人)の以下の記事で、Spotifyのデータを元にした下のグラフを見ました。
それを見て驚いたのは…
音楽ストリーミングサービスで聴かれているランキング上位のartistの数が、海外に比べ日本は極端に少ないことです。
これは、定額聞き放題サービスなのに、
年間のランキング上位に入ってくる曲は、ほぼ同じartistの曲ばかり並んでいて、つまり同じ曲ばかり聴かれているということです。
ヒット曲の固定化は、昔から続いている現象
必ずしも、上の現象がSpotifyだけの現象で、日本の全てのストリーミングサービスの縮図とは言えないのですが…
でも、あくまで私の感覚として言うと、
私がよく利用しているAWAでも、サービスを利用し始めた5年くらい前から、同じような印象を長い間ずっと感じていました。
私自身、サブスク契約後は1年くらいアレコレ聞いていましたが、その後聞き疲れか、2年くらい聴いてる曲が固定される期間が続き、昨年1月くらいからplaylist作成熱が膨らんで今に至ります。🙄
上の表を見て、
ここまで極端なデータになっているとは思っていませんでしたが、この極端さがSpotify特有のものなのかは、とりあえず置いておくとして、下の2020年当時のLINE MUSICの最高執行責任者のインタビュー記事を読んでも、ヒット曲の固定化については、何年も前からデータとして起きていたのだと思います。
少し極論になるかもしれませんが…
ヒット曲の固定化自体は、
かなりの高確率で日本のストリーミングサービス全体の現象で、それもサービス開始から続くものだと思われます。
高橋：日本人の音楽視聴の傾向として、「好きなアーティストの曲を繰り返し聴く」というものがあります。
これはサービスからの統計で分かっているのですが、一番使われるのは「マイページ」。要は自分のお気に入りソングを保存したライブラリです。プレイリストの中でも、自分に親和性のあるもの、気に入ったものを記録して聴いているのが明白です。次に多いのが、過去の再生履歴。そして「ランキング」です。
一方、レコメンドに代表する「ディスカバリー」系の機能は利用率が低い。海外とは明らかに傾向が違います。海外の場合、圧倒的に見られているのは「ディスカバリー」です。
でもこれは、レコメンデーションの精度が低いから、ではないです。
日本人は「曲じゃなく“人”につく」。自分が好きなアーティストの曲しか聴かない傾向にあり、ディスカバリーへの興味が低い。本当はキラーな機能なのに、日本人はそんなに新しい楽曲の発見に重きを置いていないようです。ディスカバリー系機能については、コアなミュージックファンしか価値を感じられていないのが実情。
別な言い方をすれば、「食べ放題の店に入りたいわけではない」んです。
アメリカなどではウケた「ラジオ型」のストリーミング・サービスが日本でウケないのも、同じ理由です。新しい曲をどんどん聴きたいわけではない。
西田 宗千佳2020年2月18日
ChatGPTに聞いてみた
で、ヒット曲の固定化について、
その理由を少し前から考えていたのですが、
自分なりの答えは、なんとなくですが出ました。
ただそれについては、かなり長くなりそうですので、次の記事に回す事にします。
今回の投稿では、その前振りとして、
試しに、流行りのChatGPTに、ヒット曲の固定化について、以下の質問を丸投げしてみました。😆
まずは、1回目の回答
なかなか、綺麗な答えが出ました。
これが、20秒くらいで、作成されることに驚きます。
内容的に少し？な部分もありますが、論旨も上手に短くまとめられていて、
非常に分かりやすいです。
日本の音楽ストリーミングサービスにおいて、ヒット曲を出すartistが固定化している理由には、以下のような要因が挙げられます。
1. playlistがあまり有効活用されていない理由
一つ目の理由として、ユーザーが自分でプレイリストを作成することが少ないことが挙げられます。多くのユーザーは、ストリーミングサービスが提供する既存のプレイリストを使って音楽を聴いており、自分で曲を選曲することが少ないため、同じartistの曲が繰り返し再生される傾向があります。
2. 同じartistの曲ばかり聴いている理由
二つ目の理由として、ユーザーが同じartistの曲ばかり聴いていることが挙げられます。これは、ユーザーが自分の好みに合ったartistを見つけた場合、そのartistの曲を繰り返し聴く傾向があるためです。また、同じartistの曲を聴くことで、ユーザーは安心感を得られることもあるため、特定のartistに偏ってしまうことがあります。
3. ランキングの上位の曲ばかり、繰り返し聴く理由
三つ目の理由として、ランキングの上位の曲ばかりが繰り返し聴かれることが挙げられます。これは、ランキングの上位にある曲が、人気があることを示しており、それを信頼して聴くことで、ユーザーが音楽を選ぶ手間を省くことができるためです。また、ヒット曲はメディアでも取り上げられることが多く、周囲の人々との共通の話題となることもあります。
以上のように、ユーザー自身が音楽を探すことが少ないため、既存のプレイリストやランキングが支配的な役割を持っているため、特定のartistがヒット曲を出し続けることになっています。
質問は変えずに更新して、2回目の回答
回答文章の下にある「Regenerate response」をクリックしてみます。
再度20秒くらいで、まったく違う回答がリライトされました。
ほんと、ビックリします。
文章は1回目と大幅に変わり、内容は少し偏った感じです。
でも、これはこれで、論旨は鋭いですね。
凄いな、これ…
日本の音楽ストリーミングサービスにおいて、ヒット曲を出すartistが固定化している理由は複数あります。一つの要因は、日本の音楽業界が長年にわたってアイドルやジャニーズ事務所などのタレントプロダクションが中心であったことです。これらのプロダクションからは、多数のアーティストが発掘され、楽曲制作やプロモーションも積極的に行われるため、それらのアーティストが常に注目を浴び、ヒット曲を出しやすい環境が整っていました。
さらに、日本の音楽ファンは、アイドルやジャニーズ事務所などのプロダクションからデビューしたアーティストに対して、強い支持を示す傾向があります。これは、そのアーティストが多くのメディアに露出し、ファンとの交流も積極的に行っているためです。そのため、同じartistの曲ばかり聴く理由には、ファンがそのアーティストに強い愛着を持っているため、新しいアーティストや曲に興味を持たないという要素があると考えられます。
また、日本の音楽ストリーミングサービスでは、playlistがあまり有効活用されていないという現象も見られます。これは、日本の音楽ファンが自分で新しい曲を発見することにあまり積極的でないためです。そのため、ランキングの上位の曲ばかり、繰り返し聴く理由には、ファンが自分で新しい曲を探すよりも、周囲の評判やメディアの紹介などから、既存のヒット曲に流されてしまうという要素があると考えられます。
以上のように、日本の音楽ストリーミングサービスにおいて、ヒット曲を出すartistが固定化している理由には、長年にわたるタレントプロダクション中心の業界構造や、ファンの強い支持などが挙げられます。また、同じartistの曲ばかり聴く理由には、ファンの愛着や、新しい曲を探すことに対する積極性の低さが影響しています。
続けて更新して、3回目の回答
なんか少しズレた部分はありますが、個別の内容は、より鋭さを増した感じがします。これ色々と切り貼りして自分なりに文章をリライトすれば、かなり良い感じの回答が出来そうです。
ちょっとAIを舐めていましたね。
次に投稿しようとしてる自分の記事と競合しそうで、怖くなってきました。
なんか、Internetに続く新たな技術革新というのは、嘘ではないようです。
ChatGPTによるAIの普及は、かなりリアルな感じのものでした。
日本の音楽ストリーミングサービスで、ヒット曲を出すartistが固定化している理由は、複数の要因が絡み合っています。
1つ目の要因は、主要な音楽レーベルが、自社アーティストのプロモーションに多額の広告費用を投じていることです。これにより、そのアーティストの楽曲が多くの人々にアクセスされるようになり、彼らの人気が維持されます。
2つ目の要因は、リスナーが、自分たちの聴きたい音楽を探すのに、あまり時間をかけずに済ませてしまうことです。リスナーは、プレイリストやランキングから新しい音楽を発見することができますが、多くの人々が、既存のプレイリストやランキングに依存してしまい、新しい音楽を探すことに時間を費やさなくなっています。
3つ目の要因は、プレイリストがあまり有効活用されていないことです。多くのプレイリストは、ある特定のジャンルやテーマに基づいて作成されており、ある程度は多様性が保たれていますが、リスナーが同じartistの曲ばかり聴いてしまう原因となっています。
同じartistの曲ばかり聴いてしまう理由には、コンテンツの過剰供給があります。音楽ストリーミングサービスでは、何百万もの楽曲が利用可能であり、リスナーが興味を持つことができるような新しい音楽が豊富にあります。しかし、その一方で、リスナーは時間やエネルギーが限られているため、同じartistの曲を繰り返し聴くことで、簡単かつ確実に自分の好みに合った音楽を楽しむことができると感じているのかもしれません。
最後に、ランキングの上位の曲ばかり繰り返し聴く理由には、リスナーが他の人と共有できる音楽の共通点を探していることが考えられます。ランキングは、多くの人々が聴いている曲を示しており、リスナーが共通の話題を見つけ、音楽についての議論を深めるための一つの手段となっています。
最近のAIは、ほんと凄かった…
仮に100点満点として、50点前後くらいの上手くまとまった回答が返ってくるかと思っていたら、なんかそれ軽く超えちゃうようなキチンとした回答が、リライトする度に鋭くなって返ってきましたよ。😑
文章中で前後の脈絡が弱かったり、少しズレた内容も出てきますが、20秒で作る初稿として見れば、アリですね。
なによりリライトが凄いです。
無料版のスピード遅いやつで試してますが、サクサクと20秒くらいで何度でも文章をリライトしてくれます。
ネットの文章を切り貼りして文章作った経験のある人なら、このAIの文章作成能力は、目を見はるでしょう。
個人的には、新たな気づきが有るような、驚きのある回答はなかったので、まだまだ先は長いな、とか感じました。ただし、次の記事で投稿しようと考えていた私なりの回答に少し迫る論旨もあったりして、膨らまし方や楽しませ方は弱いけど、単純な文章作成の時短アシスタント的な位置付けなら十分に実用レベルだと、思えてきました。
上の動画を観ると、
使いこなし方に、まだまだスキルは必要そうですが、そのコツさえ掴めば、その人のセンス次第で色んな実務で武器になりそうです。
また、20ドル払って有料プランに切り替えると、GPT3.5がGPT4とかバージョンアップされて、もっと賢く早くなると言うのも、さらなる驚きです。
ほんと、数十年単位の技術革新がこのひと月で現れ、そして既に切り替わったような感じがします。
今後、さらにAIが進化して行くのは、もう誰にも止められません。
あとは、なんとかついて行くか、無視して置いて行かれるか、悩ましいところです。
Office365の未来
少なくとも近日、多くの人が事務作業で使っているOffice365に、新機能として対話型のAIアシスタント機能が追加されるみたいです。
これからさらにどんどんバージョンアップされ、以下のような感じに、色々と変化して行くと思います。
Outlookは、返信文の自動作成は当然で、さらに、文章が長文に感じたら、送信前に、文字数を7割前後で要約して丁寧な感じに書き直して、とか指示すれば良いはずです。逆に文字数が足りなかったら、もう2行くらい何か当たり障りのない文を追加してとか頼めば良いはずです。😓
powerpointは、最低限のソース情報さえ集めれば、即時資料の第一稿が作成され、追加の簡単な指示で、より見栄えの良い資料にブラッシュアップされて行きます。資料のテンプレや色合いは、クリック繰り返せば、次々と変化させられ、気にいるまでカチカチやるだけになります。😙
wordは、〇〇で使う5分間のスピーチ原稿作って、あとこのメモの箇条書きを格好よくスピーチに散りばめてとか補足すれば、完成します。どうかすると、音声認識で、こんな感じの文章を750〜800字で作って、題名は50代くらいの管理職の人が喜ぶような固い感じ、文章全体はセンス感じる若々しさを出してね、とかふんわり言えば良いかもしれません。🙄
excelは、表データさえ有れば、見栄えの良いグラフはフィーリングで位置とか形とか指示すれば作れます。自動計算の関数も、この行の生年月日を年齢に変換する関数教えて、とか確認すれば、わざわざググって調べなくても、親切丁寧に教えてくれます。🤔
teamsは、会議の内容は音声変換されて議事録原稿が自動生成されます。チャットのやり取りを日付で期間指定して、〇〇とのやり取りをwordに移して、とか伝えれば、簡単に他のソフトに、ソースとして連携されるようになるかもしれません。😉
で、今書いたような事を、なにを今さら、とか感じる人と…
は？何言ってんの、とか夢物語に感じて流してしまう人に…
分かれて行くのでしょうね。
BingのAIチャット検索サービス
あと、ChatGPT4を利用したBingのチャット検索サービスも使ってみましたが、これは1日50回まで無料で使えるようです。
使った感じ、けっこう真面目な固い印象で、きちんきちんと正確な回答に拘った返事をしてきます。なんかBingのAIは、我が強く、少しめんどくさい感じしました。
より検索サービスに特化されているのか、
文章中に注釈的な外部サイトへのリンクを紹介していて、その辺りを人により嬉しい機能だと思うかどうかが、ChatGPTとの使い分けになるかと思います。
で、具体的に試してみて…
どこにも答えがない、音楽サブスクの最新の利用者数を上位10サービスで一覧にして、その時にサービス名の横に利用者数も入れて、とか質問してみました。
サクッとそれっぽい一覧と数字が返ってきて、ソースが気になったので、その答えのソースは？とか、根拠元のURLは？とか、何度も質問していたら、その後、正確な回答はできないので、分かる事だけお答えします、とか返してくる塩対応に変わりました。😓
しょうがないので、大雑把でも良いからとか質問にフォロー入れ、頭から始めると、ようやく以前のような回答を再開してくれて、でも、よく見ると、以前怪しかった数字部分を、誰が見ても誤ってる事が分かる100, 200, 300…みたいなザックリした数字に置き換えてあって、この回答はあくまで参考です、みたいな注釈まで付けてきました。😆
なんかChatGPTがC-3POだとしたら、Bingは、R2-D2みたいなノリです。Bingは、バランスモードで利用してたのですが、モード変えるとまた印象が変わってくるのでしょうか？
なんか、まだまだ過渡期感が強く、興味深いですね。
追記(2023/4/5)
ようやく自分なりに考えをまとめました。
興味ある方は、どうぞ。
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