Hazel Savage、MusiioのCEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ

Musiioは、世界最大の音楽カタログの一部であるSony Music、Hipgnosis、Amanotes、Epidemic Sound、Blanco Y Negroなどの顧客に、AIを使用した分析、タグ付け、検索ツールを提供しています。

ロックミュージックを愛するギタリスト出身のHazel Savageは、音楽業界で15年間働いてきました。彼女は、HMVでのアルバムの棚の整理から、音楽の聴取とレコメンドの最前線で活躍する企業でのチームの運営まで、音楽業界の様々な分野で経験を積んでいます。

あなたは音楽業界で15年以上働いてきました。音楽に情熱を傾けている理由と、音楽業界に関わるきっかけについてお話しください。

私の両親はロックミュージックが大好きでした。私はいつも音楽に囲まれて育ち、13歳の誕生日にギターをもらってから本気で音楽に打ち込むようになりました。音楽に情熱を傾ける理由は、単純に音楽が大好きだからです。音楽に関わる仕事に就くことは、自然な流れでした。

私はバンドで演奏したり、バンドのマネージャーをしたり、クラブのイベントを主催したり、フライヤーを配ったりしてきました。そうしているうちに、音楽業界でのキャリアが築けました。テクノロジーとの出会いもありました。

Musiioの創設ストーリーについてお話しください。

大学を卒業したばかりの頃、HMVでアルバムの棚の整理をしていました。音楽のカテゴリ化の問題に気づいたのは、その頃からです。数年後、ユーザー生成コンテンツの音楽プラットフォームで働いていました。そこでは毎日数千曲の音楽がアップロードされていました。プレイリストを作成する担当者は、毎日数百曲の音楽を聞いて、良質な音楽を選別していました。私は、自動化によって音楽のフィルタリングや検索を効率化できるのではないかと思いました。

Musiioは、2018年にシンガポールのスタートアップインキュベーター、Entrepreneur Firstで出会ったAron Petterssonと共に創設されました。AronはAIの専門家です。私たちが一緒に仕事をする方法について話し合った結果、AronのAIスキルを利用して音楽のフィルタリングや検索を自動化することができるのではないかと思いました。Aronはプロトタイプのアルゴリズムを一日で作成し、無料の音楽アーカイブに適用しました。結果は驚くほどの精度でした。以来、アルゴリズムを大幅に最適化し、タグ付け、オーディオ参照検索、プレイリスト作成、ソングセグメント選択などの製品をリリースしています。

使用している機械学習アルゴリズムについて教えてください。

私たちは独自のアルゴリズムを開発しています。これが私たちの秘密のソースです。Aronは10年以上にわたって機械学習の分野で活躍しており、分子生物学、神経科学、物理学、ゲーム開発などで経験を積んでいます。彼は私たちのAIチームを率いています。さらに、TensorFlow、Kubernetes、Google Cloud Servicesなどの技術を利用して、大規模なスケールで製品を提供しています。私たちのワークフローはJIRAで最適化されています。どのようなツールを使用するかではなく、どのように効率的にチームで働くかが重要です。AIチームと音楽チームの組み合わせが私たちのもう一つの秘密のソースです。

音楽検索エンジンの構築における課題について教えてください。

検索の速度と精度が大きな課題です。検索はリアルタイムで行われるため、高速性が求められます。タグ付けと異なり、ユーザーは複数の検索クエリを実行することがあります。一方で、検索結果の精度も重要です。検索を高速化するために、同じタグを持つトラックを表示する方法もありますが、精度が低下する可能性があります。200万曲以上のカタログに対するオーディオ参照検索は時間がかかるため、速度と精度のバランスを取る必要があります。私たちは、オーディオファイルをスペクトログラムに変換し、1,500のデータポイントを分析することで、タグだけでは不可能な音楽の特徴を抽出しています。また、ユーザーがフィルタを定義できるようにし、検索を高速化しています。

MusiioがB2Bクライアントに解決する問題について教えてください。

私たちは、音楽カタログを持つすべての企業にサービスを提供しています。レコードレーベルは、音楽データを効率的に整理するために私たちのテクノロジーを利用しています。同期会社は、音楽をビデオやテレビ番組に合わせるために、私たちの検索機能を利用しています。ストリーミングサービスは、より良いプレイリストを作成するために私たちのテクノロジーを利用しています。これらの企業はすべて、音楽データを手動で処理することが難しい問題に直面しています。私たちのAIは、1日あたり数千万曲のタグ付けが可能で、90～99%の精度でタグ付けできます。

Musiioが最近リリースしたNFT Song Slicer製品について教えてください。

NFT Song Slicerは、AI駆動のプロセスを使用して、トラック内の最も魅力的な部分を特定し、時間コードを付与することで、トラックをNFTとしてmintできるようにします。レーベルやアーティストは、カタログ内の数百万曲を自動的に処理して、デジタルコレクションアイテムを作成できます。

NFT Song Slicerの潜在的なユースケースについて教えてください。

カタログ所有者やアーティストは、NFT Song Slicerを使用して、トラック内の最も価値の高い部分を特定できます。レーベルは、これらの部分をNFTとして販売できます。ファンは、好きなアーティストをサポートし、デジタルコレクションアイテムを所有できます。各部分は、権利所有者によって異なる価格で販売できます。コーラスは、ヴァースよりも高価になる可能性があります。また、NFT Song Slicerは、NFTや音楽カタログの価値予測にも役立ちます。

Musiioの将来のビジョンについて教えてください。

私たちは、Musiioは10億ドルの企業の3分の1です。10億ドルの企業を築くには、3つの部分が必要です。第一に、大量のデータへのアクセスが必要です。第二に、テクノロジーが必要です。第三に、収益化方法が必要です。Musiioは、長期的な目標に向けて常に努力しています。

AIが音楽を作曲できるようになる可能性について教えてください。

私はAIによる創造性には懐疑的です。AIが音楽を作曲することは、面白い学術的な実験ですが、必要性を感じていません。Musiioは、音楽のタグ付けや検索を自動化することで、音楽業界に貢献しています。音楽作曲は、人間の創造性が必要な分野です。

Musiioについてさらに知りたいことがあれば、こちらにご連絡ください。

私たちは、Fast Companyの2022年最も革新的な音楽企業のリストで4位にランクインしました。私たちのチームとテクノロジーは、国際的な認知を得て、HipgnosisやSoundCloudなどの大手企業と並んでいます。私たちは、音楽とテクノロジーの交差点で最先端の企業であり、まだ発見されていないユースケースに期待しています。将来的に、より多くの革新的な製品やサービスを提供していきます。

ご質問ありがとうございました。Musiioについてさらに知りたい方は、Musiioをご覧ください。