本研究では，音楽に対するニーズの多様化を受けて，音楽をより幅広く楽しめる環境を提供することを目標に掲げ，個人の感性に即した楽曲の自動生成システムを開発する．
音楽に対するニーズの多様化
近年，「独自性の高いもの」や「自分だけのもの」に価値を見出す人々が増えており，フルオーダーやセミオーダー，カスタマイズ，または自作などで，自分の要求に可能な限り合致しているものを入手しようとする傾向が強まっている．これは「世界にひとつだけ」という希少価値や自己表現欲求に加え，自己の特定の感性に訴えるものに対して感じる強い愛着に起因すると考えられる．音楽に関しても例外ではなく，コンピュータにおける作曲ツールの提供や，インターネットを介した発信手段の拡大などの影響もあって，自らが楽曲を生成して楽しむ人々が増加している．素人クリエイターが音声合成システムを利用して作成した楽曲が人気を集め，CDが発売されたり，ライブが開催されたりしている状況は，一種の社会現象ともいえる．しかし，思い通りの楽曲を生成することは初心者にとって容易ではなく，ある程度の経験と知識が必要となる．また，同じ楽曲を聴いても感じ方は個人によって異なるため，曲調に関する一般的なルールを適用しても，ある個人の特定の感性に強く訴えかけるような楽曲は生成できない．より多くの人が，音楽を聴くだけでなく作ることも楽しめるような枠組みが求められている．
進化計算アルゴリズムに基づく自動作曲
近年ではさまざまな自動作曲システムが開発されており，1991年にHornerらにより遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm; GA）を適用した自動作曲の手法が提案されてからは，GA をはじめとする進化計算アルゴリズムに基づく自動作曲の研究が盛んに行われている．進化計算アルゴリズムとしては，代表格ともいえるGAの他に，GAの派生形の1つである共生進化，音楽家の即興過程を模倣したハーモニーサーチ，蟻の採餌行動にヒントを得た蟻コロニー最適化，鳥や魚の群れの行動をモデル化した粒子群最適化など，多くのアルゴリズムが提案されている．このうち共生進化では，部分解を個体とする集団と，部分解の組合せを個体とする全体解集団を保持し，両集団を並行して進化させることで，局所解への収束を回避しつつ，効率よく最適解を見つけることができる．研究代表者により，帰納論理プログラミング（Inductive Logic Programming; ILP），決定木生成，CO2排出量最小経路探索土地利用マイクロシミュレーションなど，数多くの分野における共生進化の適用手法が提案され，有用であることが実証されている．楽曲はモチーフの組合せとして表現できるため，モチーフを部分解とする共生進化が感性モデルに即した楽曲の生成に適用可能であると考えられる．また，ハーモニーサーチでは音楽家が即興で作曲する場合の行動を解探索のオペレータとして取り入れているため，楽曲生成のための最適解探索アルゴリズムとして有用である可能性が高い．
個人の感性を反映した楽曲の生成
連携研究者の沼尾を中心とする研究グループでは，個人の感性を反映した楽曲の生成を目的とした研究が進められている．ILPを用いて個人の感性モデルを獲得し，進化計算アルゴリズムを用いて感性モデルに沿った楽曲を生成する．感性モデルとは，特定の感性に影響する楽曲の部分構造であり，「感性Aに影響する楽曲には構造Bが含まれる」というようなルール形式で与えられる．感性モデルを満たす楽曲とすることで，楽曲への感性の反映が可能となる．楽曲の生成手順を以下の図に示す．
最初に，楽曲生成の対象とする感性について，聴者の既存楽曲に対する評価を取得する．次に，得られた評価を訓練例，既存楽曲の記述を背景知識として，ILPにより枠組構造，モチーフ，和音進行の感性モデルを獲得する．ここで，枠組構造とは楽曲のジャンル，主音，音階，調，速さ，基本リズム，和音とメロディの音色を表す．モチーフは楽曲を構成する最小単位であり，基本的に2 小節からなる．和音進行は和音の並びである．各感性モデルに即した枠組構造と和音進行を進化計算アルゴリズムにより生成する．和音進行生成では音楽理論も考慮することで，一般的に不協和と感じられる楽曲の生成を回避する．最後に，和音進行をもとにメロディとベースパートを生成し，枠組構造と和音進行を合わせて楽曲とする．
以上の背景を踏まえ，本研究の前段階として，共生進化およびハーモニーサーチに基づく和音進行の生成手法，メロディのリズムに関する感性モデルの獲得方法とそれを用いたメロディの生成手法を考案している．