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●4,000万曲以上が聴き放題
Googleは、11月14日にアップデートされた「Google Play Music」の新機能について、プレス向けの説明会を行った。新機能ではインタフェースが改善されユーザーの利便性が高まったほか、ユーザーに楽曲を提案するリコメンド機能が大幅に強化されている。

説明会には、米GoogleでGoogle Play Musicのリードプロダクトマネージャを担当するElias Roman氏がビデオ会議にて出席した。同氏はGoogle Play Musicの前身となった音楽ストリーミングサービス「Songza」の創業者であり、SongzaとともにGoogle入りした。Google Play Musicに最も詳しい一人といっていいだろう。

Google Play Musicは、Googleが運営する月額制の聴き放題サービス、あるいは専用アプリを指している。音楽サービスとしてのGoogle Play Musicは全世界で約4,000万曲、邦楽だけでも正確な数字は非公表ながら、約300万曲が登録されているといわれる。月額利用料は980円(ファミリープランは最大5ユーザーが利用可能で1,480円)であり、Apple MusicやAmazon Primeミュージック、Spotify、AWA、LINE MUSICなどと競合する。アプリはAndroid、iOSに加え、PCブラウザ経由でも利用できる。

音楽配信サービスは当初、対応楽曲数で比較される流れがあったが、その後はサービスが曲をお勧め(リコメンド)するコンシェルジュ機能の比較へとトレンドが変化してきている。BGM的に音楽を流しているときに「いかに自分好みの曲を連続して選んでくれるか」が重要なポイントになるわけだ。

こうしたコンシェルジュ的サービスには、サービス側が用意したスタッフが経験から選んだ人力のプレイリストを公開する方法と、機械的に選ばれたプレイリストを紹介する方法、ユーザーが作ったプレイリストを共有しあうなど、サービスによって様々な差がある。

しかし単にユーザーの好みを知るだけでは不十分だとRoman氏は指摘する。「眠るときに聴きたい音楽と、エクササイズの際に聴きたい音楽は違います。一番いいサービスは、ただ好みを理解するだけでなく、どういう瞬間・状況なのかを把握して、サウンドトラックを提供できるものです」

こうした目標を達成するべく、新しいGoogle Play Musicでは機械学習を使ってユーザーの音楽の好みを学習するとともに、他のGoogleのサービスと同様に、ユーザーの場所、アクティビティ、天気などの情報を使ってパーソナライズされたプレイリストを提供できるようになった。「Google Play Musicのゴールは、ボタンひとつでいつでも聴けるラジオのような存在です。ラジオとの違いは、起動したその瞬間に合わせてパーソナライズされる点です。音楽の未来は、自分で探すのではなく、音楽側が視聴者にたどり着くことなのです」とRoman氏は語った。

●ユーザーが居る場所によって勧める音楽が変わる
Google Play Musicの選曲アルゴリズムをもう少し細かく説明していこう。初回起動時はユーザーに関する情報が一切ないため、現在の日時や場所、作業中か、エクササイズか、リラクゼーションかというように、目的別に作成されたプレイリストが提示される。

人間のエキスパートが作成したプレイリストの場合はいいが、機械学習で選ばれたものの場合(どちらかは外見からは判別できない)、初回を含むユーザーの情報が足りない状態で起動すると、周囲のユーザーの利用状況を見て、その地域や日時で人気の高い曲が表示されるという。Roman氏によると、年齢や性別といったデータは使っていないという説明だったが、一方で端末の機種情報なども見ているとのことなので、マイナーな機種ほど面白い結果が出るのかもしれない。

なお、位置情報などから「今は家にいる」「会社で仕事をしている」といったユーザー行動の文脈を分析する「コンテキストツール」技術を使ったリコメンドについてはオプトイン式の機能となっており、ユーザーが利用を希望しなければ選ばれないようになっている。

●AppleやSpotifyとの違い。徹底したパーソナライズに期待
インタフェースも改善されており、現在のAndroidで標準となっている「カード」式のUIが採用されている。ほかの情報を探したい場合は、とにかく下へ下へとスクロールしていけばいいので、操作自体は片手でも簡単に行えるくらいシンプルだ。

その他の機能としては、電波が届かない場所でも音楽を再生できる「オフラインプレイリスト」機能や、最大5万曲のライブラリをクラウドにアップロードできる「ロッカー」機能も提供される。特にオフライン機能については、ユーザーが明示的にこの曲、と指定するだけでなく、ユーザーの行動から推測されるお勧めの曲をあらかじめダウンロードしておく機能を強化していくという。

音楽ストリーミングサービスでは各社リコメンドの手法が異なり、その違いがサービスの特性につながっているのが面白い。元祖機械学習派といえるSpotifyやAmazon Music Unlimited(日本では未提供)に対し、Appleはラジオ放送「Beats 1」を始めたり、リコメンデーション機能「For You」のプレイリスト作成を100%人力で行なっていることを強調するなど、人による感性に重点を置いている。

Googleの場合は、その折衷案とでもいうべき人力+機械学習の組み合わせだが、機械学習に利用するデータの範囲が非常に広い。人間の行動をすべて記録監視し、あらゆるデータをそこに紐づけていこうとするGoogleならではの発想といえるだろう。

軽く試してみた範囲だが、リコメンドされる曲のアタリ具合はなかなか精度が高く、操作性の向上もあって以前よりずいぶん快適に使えるようになったと感じさせられた。この調子ならば、各駅停車と通勤快速、新幹線でそれぞれ違う曲がかかったり、教会の前では賛美歌が、寺社の前では雅楽や読経が聴けるようになるかもしれない。むしろそこまで徹底して強化されるように期待したい。

(海老原昭)