MUSIC TECH ACADEMY CANPLAY 2021年最優秀楽曲賞 – I様インタビュー
CANPLAY：受賞楽曲は AI作曲本のオーム社様向けに提出していただいたピアノ曲です。ご自身ではどう感じますでしょうか？
I様：正直びっくりしました。最終的には自分で一番いいと思った曲を提出したのですが私自身で何か作曲したわけではなかったのでそれで受賞させていただいていいのかな、という気持ちでした。
受賞曲 MagentaのPianoroll RNNを使用した生成曲
CANPLAY：CANPLAYに入学した理由・目的はなんですか？
I様：元々データ分析やＡＩに関して興味を持っており、独学で勉強しておりました。
ただ、プログラムは上達していったのですがそれをどう活用するかということを考えていた時にCANPLAYのHPを見つけました。
音楽家としては全くの初心者でしたが音楽を創るという具体的な活用方法を見ることが出来たので入学させていただきました。
CANPLAY：入学時の事前の知識・経験レベルを音楽、プログラミング双方について教えてください。
I様：音楽の方は一人でカラオケ行くくらい好きではありましたが音楽理論などは全く勉強したことはありませんでした。
プログラムに関してはPyQなどで勉強しておりました。
CANPLAY：受講当初のCANPLAYの講義レベルはどう感じましたか？
I様：事前の経験値通りで音楽系の講義は相当苦労しました。
逆にプログラミングに関してはそこまでではなかったです。
CANPLAY：受講を終えた段階ではご自身の目的の達成や、レベルの向上は感じられているでしょうか？
I様：初めて自分でプログラミングを動かして音楽が出来たときは感動しました。
音楽は感覚的なものが多いと思っていたのですが、これだけ理論的になっているとは知りませんでした。
プログラミングの方もまだ頭の中にある段階ですが思っていた以上に出来ることが多いと感じました。
CANPLAY：学習を進める上で特に助けになったサポートなどはなんだったでしょうか？
I様：参考資料が豊富にありましたので動画講義を受けた後にも復習がしやすかったです。
CANPLAY：今後の音楽活動または音楽ビジネスの計画など、あればお教えください。
I様：今回Pythonで音楽を創作することが出来ましたがより精度の高いAIを開発したいと考えております。
例えば音色選びの重要性を学びましたが、あるMIDIファイルを与えたときに最適な音色を当てはめるAIを作るなどです。
CANPLAY：その活動にCANPLAYでの学びをどう活かしていきたいですか？
I様：機械学習で大量の音楽を分析できることを学びましたのでそれを教師あり学習で分析して適切な音色を選び出すなど出来るのではないかと考えています。
CANPLAY：CANPLAYへのメッセージがあればお願いします。
I様：まだDTM PROの方が終わっておりませんのでまずはそこを頑張りたいと思います。
I様はDTMの方もPROコースをダブルメジャーで受講されています。
大変だったと思うのですが、課題提出などきちんとしていただけて素晴らしかったです。
受賞楽曲に関しては、他にも工夫された作品や、よりオリジナリティのある長い尺の曲もあったのですが、音楽的にするのが難しいPianoroll RNNの生成でここまでできたのか！（CANPLAYでも何百曲も生成しましたが１番よかったかもです）という講師陣一同からの評価があり決定させていただきました。
生成曲のみでの受賞は初で例外的な選抜だったかもしれません。
AI音楽アプリ、特に音色選択の様なものを計画されている様ですが、これは大いにニーズがあると思います。
是非実現していただきたく、CANPLAYも応援し続けます！
