未発表曲の聴き手を予測するRocketship、初回解析を無料に

再生される前の曲に、届け先を描く

曲を公開する前に、その曲が届きそうな聴き手を探る。Hypebotが紹介したRocketshipは、未発表音源を解析し、潜在的な聴き手と宣伝の方針を示すAIプラットフォームである。新規利用者は、未発表曲を1曲、無料で解析できる。無料なのは初回解析であり、全機能を継続して無償で使えるという話ではない。

兆しは、解析のタイミングにある。公開後の再生実績を読むのではなく、シングルの選定や広告費の配分より前に、判断材料を置こうとしている。同社が掲げるのは、データを使って楽曲やアーティストの可能性を見極める「データ駆動型A&Rデータ駆動型A&RデータくどうがたエーアンドアールData-driven A&Rアーティストの発掘・育成や楽曲選定を担うA&Rに、再生実績や楽曲分析などのデータを取り入れる考え方。担当者の経験や感覚に、別の判断材料を加える。用語集で詳しく」を、自ら制作・発表を担う音楽家にも開くことだ。

ただし、ここで得られるのは実際に聴いた人の記録ではない。楽曲の特徴と過去のデータから導く、聴き手の候補である。本稿ではこれを「予測オーディエンス分析予測オーディエンス分析よそくオーディエンスぶんせきPredictive audience modeling楽曲の特徴や過去のデータから、関心を持ちそうな聴き手を推定する手法。実際の再生者を集計する分析とは異なり、得られるのは将来の反応についての仮説である。用語集で詳しく」と呼ぶ。まだ存在しない再生実績を、確かな需要として扱わないことが、このサービスを読む出発点になる。

1日10万曲の供給と、発売前の支出

Hypebotは、配信サービスに毎日追加される新曲を推定10万曲としている。そのなかで独立系の音楽家は、どの曲を先に出すか、誰に広告を届けるかを、反応が分からない段階で決める。Rocketshipが狙うのは、この支出と情報の時間差だ。成功を約束するのではなく、費用を使う前の仮説づくりを商品にしている。

同社の説明では、解析するのは音響、歌詞、文脈にまたがる80の項目。数十年の音楽史と数百万のカタログカタログMusic catalogアーティストなどが持つ楽曲群や、それに関わる権利のまとまり。投資の文脈では、作品の知名度だけでなく、将来どれだけ収入を生むかという観点から取引される。用語集で詳しくデータを照合し、聴き手の属性や心理的な傾向を推定する。年齢などの属性とは別に、関心や価値観で人を捉える「サイコグラフィックサイコグラフィックPsychographics年齢や居住地といった属性ではなく、関心、価値観、生活様式などの心理的な傾向から人々を捉える見方。音楽では、聴き手の好みや共感のあり方を考える際に使われる。用語集で詳しく」も分析対象に含むという。ただし、具体的な項目や推定精度の検証結果は、記事には示されていない。

開発では、レーベル、音楽出版音楽出版おんがくしゅっぱんMusic publishing歌詞やメロディーなど楽曲の著作権を管理し、利用の許諾や収益につなげる事業。特定の録音物を扱う権利とは区別され、契約によって管理や保有の範囲が異なる。用語集で詳しく、マネジメント、流通に携わる100人以上の幹部から、4か月のベータ期間に意見を集めたという。学習には25万曲超を使用し、法律事務所Loeb & Loebとともに知的財産法への適合を図ったとも説明する。これらは開発過程についての説明であり、予測の正確さや権利処理の詳細を、読者が独立して確認できる資料ではない。

予測から宣伝素材までが、ひと続きになる

Rocketshipは分析結果だけを返す設計ではない。公開時期と予算に合わせた宣伝計画、配信サービスへの売り込み、ファンの発見などを支援する機能を備える。さらに音源のテンポや雰囲気、想定する聴き手に合わせ、縦型動画の素材を作る機能もある。予測した相手に向けて、何を作り、どう届けるかまでを一つの作業の流れに収めようとしている。

この先1〜5年を考えるうえで注目されるのは、こうした機能の接続がどこまで使われるかだ。初回無料は、少なくとも1曲について試す際の費用をなくす。予測が小規模な活動でも役立つと確かめられれば、限られた宣伝予算を配分する補助線になる可能性がある。ただし記事には、利用者の収益改善や広告費の削減を示す実績はない。

用途は個人の制作活動だけに限らない。記事は、マネージャーのシングル選定、出版社による楽曲の売り込み、既存カタログカタログMusic catalogアーティストなどが持つ楽曲群や、それに関わる権利のまとまり。投資の文脈では、作品の知名度だけでなく、将来どれだけ収入を生むかという観点から取引される。用語集で詳しくで十分に収益化されていない聴き手層の発見も挙げる。広がり得るのは、ヒット予測そのものより、発売前や再活用前の意思決定に分析を差し込む仕組みである。一方、同じ推定に従うことで届け先が似通う可能性はあるが、そうした影響の検証もまだ示されていない。

日本から見ると、無料と検証の間にあるもの

日本から読む際には、世界の過去データに基づく予測と、日本語の曲や国内の聴取環境への適合を分けて考える余地がある。記事には、学習曲の言語・地域別の内訳も、日本市場での検証もない。日本の状況との差を測るための情報自体が、まだ不足している。海外で掲げられた機能が、そのまま国内でも同じ意味を持つとは限らない。

独立系の音楽家が活動を続けられるかという観点でも、初回無料と収益の持続性は別の話だ。継続利用の料金、投入した未発表音源の扱い、予測の偏りを確かめる方法は、記事からは分からない。それでも、再生数が付いてから評価されるだけでなく、その前の選択を支えるデータを小さな制作単位へ届けようとする動きは見える。予測の入口は開かれた。その有用性を測る段階は、なお残っている。