ChatGPTにこんなことを聞いてみました。BTSのMoonみたいな曲を紹介してください。テンポは良いのにどこか寂しい感じが好きです。

Shogo Soma | 人を繋ぐ・ビジネスを繋ぐ・日本と世界を繋ぐをミッションに活動しています

2024年6月30日 20:51

みなさんは、ChatGPTを使いますか？私はほぼ毎日、利用します。一番は英訳と和訳を頼むことが多いと思います。私はそれなりに英語は勉強してきましたがそれでも私の脳（OS）は日本語で出来上がっているので、日本語で考える方が圧倒的に効率的であり、早いです。どうしても日本語⇔英語の変換処理は、私レベルの英語力ではどうしても残っています。英語だけで考え、発話するというレベルには至れていません。そんな私レベルの英語力がある人でもChatGPTを使うと、自分でもびっくりのレベルの英語の文章が出来上がってきます。

さて、今日試してみた新しいChatGPTの利用方法についてです。今朝音楽を聴いていて、BTSのMoonがかかりました。これは私の好きな曲ですが、BTSの数多くある名曲に比べるとそこまで有名ではない気がします。私は、アルバム一枚をじっくりと聞くタイプではないので、自分のプレイリストからランダム再生で音楽を聴くというのが私のスタイルです。多くの方と同じように、appleのサブスクを利用していて、好きな曲に出会うとその曲を追加する、ということをやっています。

しかしながら、だんだんプレイリストに飽きがきます。好きな曲だけれども、何度も聞いていると飽きてしまいます。最後まで聞かずに早送りすることもしばしばです。はじめてappleのサブスクサービスを利用開始したころ、この曲がおすすめ、という機能は大変すばらしくて、知らない曲との出会いが非常に楽しく、プレイリストがどんどん変化していきました。自分の知らないたくさんの曲に出会えるというのは素晴らしいことであると思います。知らなかった知識との出会いと似ていると思います。

おすすめ曲の選定にはおそらくは、統計処理をしていて、ある楽曲が好きな人はこの楽曲が好きというというものから私たちに楽曲を紹介してくるものと思います。しかしながら、このappleのサブスクリプションサービスにもだんだん限界というのか飽きがきます。そうなると、自分のプレイリストすら聞きたい曲ではなくて、かつてたくさん聞いた曲リスト、そして今となってはそんなにワクワクしない曲リストになってきてしまうという問題が起きます。慣れとは恐ろしいものですね。聴きたい曲リストというのは、ある程度の新鮮さが必要なのかもしれません。

そんな時に、ふとChatGPTに、BTSのMoonみたいな曲を紹介してください。テンポは良いのにどこか寂しい感じが好きです、と聞いてみました。今日はそこからのやり取りを紹介します。

私：BTSのmoonみたいな曲を紹介してください、テンポは良いのにどこか寂しい感じが好きです

ChatGPT:BTSの「Moon」のような、テンポが良くてどこか寂しい感じの曲として、以下の曲をおすすめします：

EXO - "Don't Go"テンポがありながらも、切ないメロディと歌詞が印象的です。

Taeyeon - "11:11"ミディアムテンポで、寂しさと哀愁が漂う楽曲です。

NCT DREAM - "My First and Last"明るいテンポの中にも、青春の儚さが感じられます。

SEVENTEEN - "Home"メロディアスで感傷的な要素が含まれた楽曲です。

BTS - "Spring Day"テンポが良く、寂しさを感じさせる雰囲気が「Moon」に似ています。

これらの曲は、明るさと哀愁が絶妙にブレンドされており、「Moon」に共通する感覚を味わえると思います。

そうしてこれらの曲を聴いたらとても良い感じです。これらの曲を選定したアルゴリズムを知りたくなりました。私：とても良いです。どうしてこの曲を推薦したのですか？ChatGPT:これらの曲は、全てテンポが良い中にも寂しさや切なさを感じさせる要素があり、「Moon」と同じような感情を引き出してくれると考えて推薦しました。なるほど。さらにもっと詳しく理解したくなります。

私：これらの曲を推薦したロジック、アルゴリズムを簡単に教えてください。ChatGPT:BTSの「Moon」に似た曲を推薦する際のロジックは以下の通りです：

テーマの共通性: 寂しさ、切なさ、希望などの感情を持つ曲を選びました。

テンポ: アップテンポでリズミカル、かつ哀愁が漂う曲を考慮しました。

メロディラインとアレンジ: 明るいメロディの中に寂しさを感じさせるアレンジの曲を選びました。

歌詞の内容: 寂しさや希望、再会をテーマにした歌詞を持つ曲を選びました。

感情の交錯: 明るさと寂しさが共存する感情を持つ曲を選びました。

なるほど、さらに質問します。

私：何曲くらいのデータベースの中から選んだのでしょうか？

ChatGPT:今回の推薦では、K-POPを中心にした数百曲のデータベースを基に選定しました。具体的には、以下のようなステップを踏んでいます：

初期データベースの選定:

K-POPの人気アーティストやグループの楽曲を中心に、200～300曲を初期データベースとして選びました。

このデータベースには、BTS、EXO、SEVENTEEN、NCTなどの代表的なアーティストの楽曲が含まれています。

フィルタリング:

初期データベースから、テンポが良く、かつ寂しさや切なさを感じさせる楽曲をフィルタリングしました。

具体的には、メロディ、アレンジ、歌詞の内容を考慮して約50曲に絞り込みました。

テーマと感情の一致:

残った50曲の中から、「Moon」とのテーマや感情の一致度をさらに詳しく分析し、最終的に5曲を選定しました。

なるほど、BTSというアーティストを選定したのですね。それではどうやって楽曲を探すためのデータベースにアクセスしたのでしょうか？以下の質問をします。私：ChatGPTは楽曲のデータベースを持っているのですか？外部のデータベースにアクセスしたのですか？

Chat GPT:私は特定の楽曲データベースを持っているわけではなく、また外部のデータベースにリアルタイムでアクセスすることもできません。推薦の際には、私が学習してきた知識と情報を基にして、ユーザーの求める特徴に合った楽曲を提案しています。

具体的には、以下のプロセスで楽曲を推薦しています：

知識ベース: 学習データに基づいて、K-POPや他の音楽ジャンルに関する情報を保持しています。この情報には、楽曲の特徴やアーティストのスタイル、代表的な曲などが含まれます。

ユーザーのニーズ: ユーザーが求める曲の特徴（例えば、テンポが良くて寂しい感じがする曲）を理解し、それに合致する曲をリストアップします。

類似性の評価: ユーザーのニーズに最も近い楽曲を提案するために、知識ベースから該当する曲を選びます。

このようにして、過去の学習データとユーザーのリクエストに基づいて最適な楽曲を推薦しています。

私：私が学習してきた知識と情報はどのように蓄えられているのですか？

ChatGPT：私が持っている知識と情報は、次のような方法で蓄えられています：

大規模データセットからの学習:

私はインターネット上の膨大な量のテキストデータを用いてト

レーニングされています。このデータには、書籍、記事、ウェブサイト、会話のログなど、様々な種類の情報が含まれています。

このトレーニングデータには、音楽に関する情報も含まれており、楽曲の特徴、アーティストのスタイル、代表的な楽曲などについての知識を蓄えています。

自然言語処理（NLP）の技術:

トレーニングデータから学んだ知識は、自然言語処理技術を用いて整理・抽出されています。この技術により、テキストデータから有用な情報を抽出し、それを関連するトピックごとに分類しています。

モデルの構造:

私は、トランスフォーマーモデルという機械学習アルゴリズムを基に構築されています。このモデルは、テキストデータを理解し、質問に対する適切な応答を生成するための複雑なネットワーク構造を持っています。

トレーニング時に得た知識は、モデルのパラメータとして内部に蓄積されており、これを使って質問に対する回答や推薦を行います。

継続的な更新と改善:

トレーニングデータとモデルは定期的に更新され、新しい情報や改善されたアルゴリズムが取り入れられることがあります。これにより、より精度の高い回答や推薦が可能になります。

私が持っている知識は、これらの方法で組織化され、ユーザーの質問やリクエストに対して迅速かつ適切に応答できるようになっています。

私：歌詞から寂しい感じというのは特定できるということは分かりますが、テンポ感はどうやって検索しているのでしょうか？

ChatGPT:テンポ感を特定するためには、以下の方法を使用しています：

学習データからのパターン認識:

私は大量の楽曲レビュー、解説、音楽評論などのテキストデータから学習しています。これらのデータには、楽曲のテンポやリズムに関する記述が含まれていることが多いです。

例えば、「この曲はアップテンポでエネルギッシュ」といったレビューや、「ゆったりとしたバラード」といった記述を基に、楽曲のテンポ感を把握しています。