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  1. 江戸川大学紀要
  2. 江戸川大学紀要 第30号(2020)

人工知能を用いた「あいみょん」分析

https://edo.repo.nii.ac.jp/records/954
https://edo.repo.nii.ac.jp/records/954
0c51957d-780c-4c00-9cfe-a6d2f2b5c331
名前 / ファイル ライセンス アクション
DK2020-31.pdf DK2020-31 (570.5 kB)
Item type 紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-03-31
タイトル
タイトル 人工知能を用いた「あいみょん」分析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 歌詞,ストリーミング
キーワード
主題Scheme Other
主題 自然言語解析
キーワード
主題Scheme Other
主題 テキストマイニング
キーワード
主題Scheme Other
主題 頻出度
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ページ属性
内容記述タイプ Other
内容記述 P(論文)
著者名(日) 植田, 康孝

× 植田, 康孝

44

ja 植田, 康孝


ja-Kana ウエダ, ヤスタカ

Search repository
榎本, 優奈

× 榎本, 優奈

1504

榎本, 優奈

ja-Kana エノモト, ユウナ

Search repository
著者所属(日)
江戸川大学
著者所属(日)
江戸川大学
抄録(日)
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,ストリーミングの台頭で音楽の聴き方が大きく変わりつつある。スマートフォンが変えた様々な生活スタイルの中でも,音楽は劇的に変化した消費行動の一つである。利用者の嗜好に合わせて人工知能が推薦曲を自動的に生成し,日々変化させる。ストリーミングを利用することにより,音楽消費が好みのアーティストや楽曲,アルバムを指定して聴くスタイルから,プレイリスト中心のスタイルへと大きく変化した。ストリーミングを使ってヒットするためには,プレイリストの活用が重要になる。そして,プレイリストに採用されるためには,繰り返し聴けるBGM にもなる楽曲となることを必要とする。色々なプレイリストに入る楽曲の方が再生回数を伸ばすには,メタルのような激しいサウンドの楽曲よりも,歌詞をじっくりと聴ける楽曲の方が適する。ストリーミングランキングにおいては,売り上げや動員よりも再生回数が指標となり,繰り返して何度も聴きたくなるシンプルな「楽曲の良さ」がヒットに直結する。レコード会社,アーティスト,芸能事務所,マスメディアの力が弱まり,歌詞や楽曲が重要となっている。この点がCD シングルランキングとの大きな違いである。
 「あいみょん」も「トップ50」や「ネクストブレイク」など,各社の公式プレイリストに入ったことがストリーミングにおける人気に繋がった。「あいみょん」が人気となった最大の理由として,歌詞の良さが挙げられる。歌詞に彼女が得た人気の原因があり,ストリーミングという何度でも繰り返し聴きたくなる楽曲に有利なメディアと相乗効果を生んだことが,デビュー以降の急激な人気上昇を生み出した。本研究は,「あいみょん」の歌詞に着目,テキストマイニングにより歌詞を数量化したデータに考察を加えた。「あいみょん」の歌詞を分析すると,アーティストらしさが意識された語として「君」「僕」「あなた」「2 人」がすべての楽曲において多用されていることが分かった。
雑誌書誌ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12560733
書誌情報 江戸川大学紀要
en : Bulletin of Edogawa University

巻 30, 発行日 2020-03-15
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Ver.1 2023-06-19 08:20:01.505784
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