AI vs 音楽 ー人のハーモニーは機械に負けるのか！ー
どうもブラザーです。先日、かくたあおい（勝手にあおいちゃんと呼んでます）による「5Gって、遠隔で音楽セッションができるの？」と題してYOUTUBEで講座が開かれました。めちゃくちゃ勉強になりました。
普段、仕事柄「テクノロジー分野」について触れることから非常に興味があったんですが、最近ニュースなどでも取り上げられる「AI」について、「AIが与える音楽業界への影響」そして「アカペラ界隈への影響」について様々な資料や動画を元に考察をしたので書きたいと思います。
いや、私は文系だから「AI」なんてわからないよ・・・・
お気持ちはわかります。ただ、一つ今回学んでわかったことがあります。
「AIを知らないと、やばいです。本当にやばいです」ということです。
そもそもAIってなに？
AIは「artificial intelligence」の略です。「artificial」は「人工的な」、「intelligence」は「知性」と訳されます。「人工知能」という言葉を聞いたことはないでしょうか。そもそもAIはいつから考えられてきたのでしょうか。2000年くらいから？いいえ、歴史はもっと古いんです。
1950年ー1960年 第一次AIブーム
推論と探索
1980年ー1990年 第二次AIブーム
2000年ー 第三次AIブーム
え？1950年！って思いましたか。1950年頃の日本は、「三種の神器」「街頭テレビ」などが注目された時代ですよ。社会で習いましたよね！この頃のAIのテーマは、「推論と探索」が課題でした。
いや、もう難しい。
簡単に言えば、ゲームをした時にレベル１の弱小コンピュータープレイヤーを作っているようなものです。1980年頃のテーマ「エキスパートシステム」では、将棋や囲碁といったその道のプロたちの能力を叩き込んだ、めちゃくちゃ強いコンピュータープレイヤーを作ることができるようになりました。
それって人工知能じゃないじゃん
いえ、この頃のAIというのは「人間が教えて学習をする」というレベルだったんです。だからこそ、AIは流行りませんでした。そこからAIブームは少し衰退をして、2000年に再びAIブームがやってきました！そして、2012年にAIの世界大会が開催され、そこでは画像をどれだけ読み込んで覚えさせるかを競っていました。この大会でカナダの大学が圧倒的な力の差を見せたのです。まぁ、例えるならサッカーの試合で「7-8」「6-5」とかの試合をしている中で「800-3」みたいな結果を叩き出した感じですね。当然響めきが起こりますよね。
「えーーwwwなにそれーー！どうやってんねーん！」みたいな。
ここで登場したのがディープラーニングです。
AIの革命、ディープラーニング登場
ディープラーニングとは「機械学習」と呼ばれています。なんか聞いたことありますよね。
ちょっと難しい画像ですが説明します。
まず、人がものを覚える仕組みは、丸い印の「ニューロン（神経細胞）」と、線で表している「シナプス」の繋がりから生まれます。
ここを情報が伝達することによって、情報が蓄積をされるわけです。また、ここを往復する回数が多いほど記憶が蓄積されます。
つまりアカペラでいう「音とり」は、一度サーっと音楽を聞いて、次に細かく聞いて、楽譜をみて覚えて・・・みたいに「繰り返し」を何回かした方が覚えやすいということ。
それらを含め人間の脳みそは、右のような多層構造によって形成されており、ここをグルングルン伝達して情報を処理しています。これが「ディープラーニング」というものです。
ところで、よく前日に徹夜で音とりをしたのに忘れることってないですか。前に書いてある理論を踏まえると、丸暗記は記憶の蓄積において一番効率が悪いです。何故なら、考えなくても答えを覚えればいいから。だから、記憶に残りにくい。
ディープラーニングも同じような現象がありました。そこで「ドロップアウト」という方法で、わざと覚えにくくして自身で学習するタイミングを作ってあげることを行いました。
例えるならば、「ゾウを見分けなさい」という問題で「鼻が長いからゾウ！」と答えらえれるようにしました。ただ、絵が下手くそでやたら鼻が短いけど耳はゾウっぽいなぁっていう時に、僕らなら「ゾウ」って答えられますが、融通が聞かないAIは「ゾウではありません」と言います。ここで、「鼻が長い」＝「ゾウ」という認識をシャットアウトしてあげることで、他の要素で調べるようになります。これが「ドロップアウト」という方法です。奥が深いねぇ〜
こうしてディープラーニングが形成されていったわけです。
IoT、ビッグデータ・AI、ロボティクスについて
いやいや、またよくわからない単語が出てきたよー・・・
それぞれ、ニュースでなんとなく聞く言葉。これらはAIを知る上で非常に重要です。
これらはバラバラなようで繋がっています。例えば、Siriがそうですよね。「美味しいラーメン屋教えてー」と聞くと音声を認識したSiriが、ラーメン屋のデータを解析して地図で教えてくれます。
この「識別」「予測・解析」「制御」の一連の動作こそ人工知能によって生み出される技術なのです。他にもマッチングアプリや、Google翻訳などもそうですね。
AIは、ディープラーニングという革命が起こったことでより技術が進歩し、人が求めるものをたくさんのデータから抽出して解析し、そして伝達を行うという技術なのです。
AIが音楽に参入。本当に作曲はできるのか・・・
上記で、だいたいAIのことがわかったと思います。つまりAIは、たくさんのデータを元に学習を行い、データとして出力をする技術（機械）なのです。ここが、すごく大事なポイントです。
さて、AIが初めて音楽と関わりを持ったのはいつでしょうか。上記の話を聞くと、なんか2000年以降な感じと思いますが、、、
はっはっは
実は、1959年「弦楽四重奏のためのイタアック組曲」というのが最初です。いやいや、ディープラーニングがなかった時代じゃないですか・・・と私も思いました。
最初でも紹介した「推論・探索」がテーマだった頃のため、もちろん楽曲データなんてなく、作られたのは楽譜だけでした。そして、人が「こういう風に作るんだよー」とコンピューターに教えていました。第1、2章に関しては”対立法”と”音価・音高”について、第３章では”音量（抑揚の表現）”第4章では”ランダムメロディーの導入”をアルゴリズムによって組み込まれ、一つの楽譜にたくさんの技術が盛り込まれました。
それでもビックニュースだったんですけどね。
ディープラーニングが得意とする「ポップス」
ポップ・ミュージックの発展と共に、クラシックとは違う独自の発展を遂げた実用的な和声理論（コード理論）は、経験則の蓄積が重要となってきます。単純なアルゴリズムでは解決できませんが、ここでビッグデータを用いたディープラーニングによってAIでも作曲ができるようになりました。
先にも書きましたが、たくさんのデータを分析することでデータとして出力できるAIは、このようなデータ解析がめっちゃ好き且つ得意です。SONYのFlow Machinesは、クラシックだけでなくジャズスタンダードやポップ・ミュージックのデータを活用して、学習能力を向上させました。
お笑い芸人のマキタスポーツさんが、「全てのJ-POPはパクリである〜現代ポップス論考」で披露している解説があります。カノン進行をはじめ、POPSで使われるような曲の展開や作詞については、まさにAIにとって容易いデータ解析なわけです。
こうしてAIを活用した、AI作曲家・作詞家が登場をしてきました。
Break Free - Song Composed with AI | Taryn Southern (Official Music Video)
ボカロ界の革命「NEUTRINO」（AIシンガー）の登場
最近Twitterで目にするAIシンガー（きりたん）。元はNEUTRINOを開発したSHACHIさんの歌声合成ソフトによるものです。これまで、日本マイクロソフトの「りんな」やヤマハが技術協力した「AIひばり」などに比べ、より簡単に人の声で演奏ができることが特徴です。
【AIきりたん】Bad Apple!!【NEUTRINOカバー】
また、NEUTRINOの凄さは、「しゃくりあげ」や「ビブラート」といった表現もできる点です。そして面白いのは、これまでのボーカロイドは人間離れした点「肺活量が無限」という特徴だったが、人間に近づけたことで「肺活量」というものが生まれた。機械なのに呼吸がもたないんですって笑
AIシンガーには「肺活量」という概念がある。#AIシンガーきりたん も、息継ぎができないボカロ曲を歌わせると、だんだん息が足りなくなってかわいそうなことになります。 pic.twitter.com/Og1uBzS1Rd
— くろ州＝N種の歌声合成で○○ (@kM4osM_96s) 2020年2月22日
1950年代、初めてAIで作られた曲は楽譜だけでした。そこから音声認識や、自然言語処理、文章学習能力などを蓄積したビッグデータを活用したディープラーニングによって曲を作るということが可能になり、そして歌い方のデータにより音声合成技術が可能となりました。
では、アカペラ界はどうなっていくんでしょう。そして、AIは人間を超えていくのでしょうか・・・・
AIにも弱点がある。人間だからできること。
以前、このような曲がTwitterで流れていました。
【アカペラ多重録音】
— 齋藤 龍（Ryu Saito） (@drash5296) 2019年11月25日
A CAPPELLA ARRANGE（仮）
作詞：みやけん（@aichil1164）
作曲・編曲：Tassyさん（@Compose_Arrange）
ここまでアカペラアレンジのあるあるを的確に歌詞にしたみやけんと、それがよく伝わる素晴らしい作編曲をされたTassyさんに、最大限の敬意を込めて歌ってみました。 pic.twitter.com/veeSZl4uYH
「アカペラアレンジあるある」を作詞・作曲した曲ということで、「あーめっちゃわかるわー」と共感をしました。AIとは違いますが、これも様々なアカペラアレンジあるあるをまとめ、それらを反映させて作られた曲ですよね。
上記でも述べたように、AIは様々なビッグデータを解析してデータを出力していきます。ただ、そんなAIにも弱点はあります。
論理・確率・統計、AIは計算しかできない機械である
2019年ビジネス書大賞の「AI vs 教科書が読めない子どもたち」。この著者である新井先生は、東京工業大学の博士卒であり、数理論理学の専門家で且つAIの第一人者です。
そんな著者がいっています
みなさんが思っているAIは違う。AIは計算しかできない機械である
「AIは自分で調べ、自分では学習できない」と述べています。
えーーー！！ディープラーニングとか散々言ってたやん！！
ここまで読んだ意味はなんだったのー！！
実は、この先生は東大受験合格を目指すロボット「東ロボくんプロジェクト」に携わっていました。試験結果はどうだったかというと・・・・落ちました。そう、AIを活用しても東大には合格できなかったんです。
ただ「社会」「数学」「物理」は合格ライン。ダメだったのは「英語」「国語」だったんです。東京大学の試験は記述式の問題も多く 、社会は過去の”データ・統計”、数学はデータ解析によって解けますが、英語や国語は解けませんでした。ただ、選択式は解けます。
なぜか
振り返ってみましょう
「AIは、情報を読み込み、たくさんのデータ（ビッグデータ）を元に解析し、データを出力」します。
ここには、数学の根本である下記の3つがベースとなってます。
論理：
例えば、A=BでB=CならばA=Cである
確率：
サイコロを降って次に出るのは1/6である
統計：
ラーメン屋さんの来店者数によって１位はここだ
わかりにくいですかね。率直にいうと
「AIは”意味”を知らないんです。ただ、情報をもとに検索してるだけなんです。」
例えば、「山田くんは、佐藤さんのことが好きです。」という文章について、私達ならこの文章の意味はわかりますよね。ただ、AIからすれば「わからないんです」
だって、”山田くんが佐藤さんを好きという意味がわからないから”
好きという単語はわかっても、山田さんが佐藤さんを好きということはわからない。
Google翻訳もAIの技術ですが、あれ信頼してますか？まぁ最近はだいぶマシになりましたが、よくわけのわからない文章が出ますよね。AIは、単語を訳して並べてるだけなんです。だから、単語の意味はわかっても、会話の意味はわからないんです！
でも、Siriに遊び半分で「結婚しよう」とかいうと「友達のままでいましょう」とか、なんか洒落た答え帰ってくるやーん。と思いますが、あれは裏で文章を打ち込んで読み込ませているからです。つまり、データがあるからです。
だから、AIは自身で情報を収集して学習なんてできないんです。「コミュニケーション能力」と「読解力」がありません。そこが、AIにできない且つ弱点と著者は話しています。
音楽・アカペラにとってAIはどのような存在になってくるのか
上記にあるAIによって作曲された作品も、人の手によって一部は導かれています。また、NHKで紹介をされた「AI・美空ひばり」でも、最初にデータ解析を元に作られた美空ひばりさんの歌声は、長年応援をしてきたファンの耳には響きませんでした。その後、ファンの意見を参考に音声解析をし、「高次倍音」という技術が美空ひばりさんにはあると気づき、そのデータを読み込ませたことで感動する作品になったわけです。
NHKスペシャル「AIでよみがえる美空ひばり」 新曲「あれから」
ちなみに、この「あれから」という曲は、作詞家である秋本康さんによって作られ、作曲は佐藤嘉風、編曲 野中”まさ”雄一さんによって作られました。AIの技術は映像と音声合成に組み込まれています。
人を感動させることは難しいです。限られたデータ量と、AI技術者の力では断片的な音楽を生み出すことしかできないとのことです。音楽には「聴き手」がおり、その聴き手がなぜ感動するのかは、単純なデータではなかなか測れないということですね。売れるか売れないかについては、過去の統計データで解析できるかもしれませんが。アカペラにおいては、ハモリというのはAIでも可能ですし、アカペラ曲だってデータさえあれば作ることができます。もう楽譜さえあれば、上記のきりたんのように歌ってくれますしね。
ただ、私たちは練習の時にコミュニケーションを図ることで、より人を感動させるにはどうすればいいかを考えています。AIにとっては、どうすればいいかを技術者に頼るしかなく、コミュニケーションというものが欠乏しています。またデータ入力に時間もかかります。演奏時にも、聴き手のその時々の環境での表情や情景を理解し、物語感を作れるのが人間ができることだと思います。
また、アカペラのいいところは、楽器とは違いより感情を乗せたハーモニーを届けられる点です。100%毎回同じピッチで演奏したことある人はプロでもいないんじゃないですかね。そうなってきたときに、AIでは理解ができないライブ感がまた生まれるわけです。
最後に
今回、AIに特化した題材で記載をしました。改めて、AIの技術力には日々の進化に驚かされます。ただ、AIにも弱点があるということは理解するべきだと思います。その弱点が、私たちにとっては武器であり、また改めて大切にしなくてはならないことだと思います。皆さんは、練習の時に”表現”を確認できてるでしょうか。また、バンドメンバーと”コミュニケーション”をとっているでしょうか。AIがこの領域にくるのは、私たちが生きている間はあり得ないと新井先生はお話していますが、演奏を行う身として大切にしていきたいことですね。
ところで、「読解力」ってありますか
「水を持っていないのは全て男性だった。カバンを持っていない女の子はいなかった」
「男性は全員水を持っていない。これは正しいですか？」
AIは、読解力がなくても、読解力を必要としない仕事はいつでも奪えますよ。
逆に読解力しか取り柄のない人間が、読解力なかったらどうでしょう。
それでは。
参考：
「AI vs 教科書が読めない子どもたち」
「ITmedia AI＋ AIだけで曲を作ったら”人っぽい部分”が見えてきた」
音楽ナタリー「AI作曲家からみたポップミュージックの世界」
【AI vs.教科書が読めない子どもたち①】〜人間はAIに仕事を奪われる？〜
今、建設業界が危ない。大手ゼネコンの現場ストップについて解説。
ここ最近のニュースは全てコロナウイルスの内容ですが、渋谷駅の利用者も98%減にこの土日はなったそうですね。外出自粛による”コロナ疲れ”という言葉が生まれるほど、自宅に篭る生活が続いて大変かもしれませんが、早く収束することを願うばかりですね。
さて、コロナウイルス関連のニュースにはなりますが、大手ゼネコンが次々と事業所を閉鎖する動きが出ているそうです。
「ただ工事が中止になっただけでしょ」と感じる方もいるかと思います。おそらく自身が前職で建築・建設の関係の人間でなかったら、同じことを感じていたかもしれません。しかし、この内容は”とんでもないことである”ということを、自身の前職の経験も踏まえて解説を行いたいと思います。
そもそも「ゼネコン」って何よ
ゼネコンの話をする前に、建築・建設の流れについて書きます。下記のように図にしてまとめました。非常にややこしい流れです笑
建物ができるまでの流れは、簡単なようで実は複雑です。簡単にまとめると２つの流れに分かれます。「設計工程」「建築工程」の２つです。意味は、それぞれの通りですが、「これくらいのお金でできそうですよー」という段階までまとめるのが、設計事務所の役目です。次に、誰が建てますかー！この予算でできますかー！と仕事をしたい会社を募り、条件を与えて選定するのが「入札」です。そして、その建物を建てる事に対し、一任される会社が「ゼネコン」「工務店」と呼ばれる施工会社（元請け）となります。
公共事業の場合は、一社独占はできませんので設計から施工まで入札で会社を決めますが、民間の場合は特に決まりはないため、元請け会社が一任して設計から施工まで請け負う場合もあります。
ゼネコンが動かなくなると何がまずいの？
建物ができるまでの前段階についてはわかりましたか。つまり、この元請けは施主が決めた予算内に仕事ができないと、追加でお金をもらうか、自身の会社が赤字で作業をしなければなりません。（まぁ、実際最終的に赤字になりましたということはよくあることです）
そのために、元請けは「大工」「材料」「設備」などに対し、それぞれの下請け会社と交渉を行い価格を決めて現場納品まで行ってもらいます。
最終的な到着地点は、もちろん「お施主様への建物引き渡し」です。例えば、幼稚園で考えてみましょう。4月に開園するとした時に、そこまでに向けて工事の日程を調整します。これが「工程」です。この工程には、入札後の土地の検査から、基礎工事、材料検査、材料搬入予定、建て方（建物を建てること）、上棟予定（骨組みが完成すること）、内部工事、外周工事、完了検査、竣工、引き渡しまでの流れがビッシリ書いてます。それぞれ大きな工事の範囲わけ（工区分け）に対して、どんな材料をいつまで入れるべきか、作業員の人数は何人入れるべきかなども想定し、日々微調整を行いながら工事を進めていきます。
仮に4月に完成しないと、そこに入園をする予定だった園児たちは途方に暮れる事になりますね。だからこそ、工程というのは非常に重要です。
元請けのゼネコンがストップする＝工事が止まる事になります。そうなると、その下請け業者は、その期間仕事がなくなるだけでなく、材料業者であれば製造をストップしなくてはいけません。いつまでも材料を置いておくこともできないので、次の材料も作れなくなってしまいます。下請け、孫請けが次々と被害を受ける事になります。
元請けは完成までの工程を組み直す事になります。今5月6日まで工事をストップすると記事には記載あるので、約20日間ストップする事になりますね。この20日間は、現場によりますが非常に大きな影響を出すと思います。人手を増やす、作業時間を増やす、完成予定日を動かすなどの選択がありますが、他の現場にも影響を及ぼす事になります。
人手に関しては、仮に木造建築で1000平米の物件として考えると、1日6人の大工さんで120平米建てる場合、約10日間かかります。1人の費用（人工）を25,000円とした場合、1日150,000円ですね。10日で1,500,000円損失が出ます。これがさらに大きな物件で、たくさんの人を雇う場合は、とんでもない金額損失が出ます。そして、オリンピック事業で人手不足が続いた中で、これからさらに工事が遅延をすれば、1人あたりの費用がさらにかかり、苦しさが増していくわけです。
建設業界が動かなくなると危険
建物が完成しなければ、その建物を利用する予定だった人は使えません。上記で例にあげた園児の状況となってしまいます。コロナウイルスの早い収束を願うばかりですが、それぞれの業界に、どれだけの影響が生まれるのかを把握することも大事なことです。その上で、一人一人の取り組みが、コロナウイルスの収束に繋がると思います。コロナ疲れ、自粛疲れと言われている昨今ですが、最前線で闘っている方々を応援すると共に、私たちが今できることを考え行動しましょう。
それではまた。
【コラム】なぜ考え方を変えると人は成長するのか
ブラザーです。
ついに緊急事態宣言がでました。
日本にとって、歴史に残る大きな出来事になることは間違い無いでしょう。
コロナが収まり、普段通りの日常が戻ることを願っています。
さて、今日はこれまであまり触れてこなかった大学時代の話を書きます。
僕は、物理化学を専攻していました。
物理化学とはなんぞや！と思う方も多いでしょう。簡単に言えば、物質の合成における知見を、物理学のアプローチから研究する分野のことです。
よくわからないですよね。
化学は、薬品などを混ぜ混ぜして、試験管みたいなものをフリフリして爆発して黒焦げになってるアニメのイメージが強いですね。
有機化学という言葉を聞いたことがあるでしょうか？まさにそれです。（無機化学もあります）
目に見えない炭素原子をつなぎ合わせて、素材を作り上げる。わかりやすいものではゴムがそうです。
これらのゴムは、炭素通しがつなぎ合ってできる、網目状（格子）で成り立っています。
硬いゴムと、今にもキレそうなゴムには、その格子がどのようにつながり、どれだけの強さを持っているかが鍵となります。
この強さはどうなってるんだろう？とか、千切れる時の熱量はどうなってるんだろう？とかを考えるのは物理学的な考えに当たります。
難しい言葉で、熱力学、量子力学の2つの考え方である統計力学に乗っ取った考え方です。
なんとなーくわかればおっけーです笑
僕は新素材の研究をしてました。
瞬時に形状、硬さが変わる物質を作っていました。プリンみたいに柔らかいものを、1秒足らずで石のような硬さに変わる材料を作ってました。
ま、こんな研究です。
白衣を着て論文を読みながら、徹夜で研究をして、学会に出て論文を発表する
そんな生活に憧れて、化学の道に進みました。
かっこいいですよね
じゃぁ、実際の生活はどうだったのか
10:00 研究室到着、お茶飲み
10:30 先生と打ち合わせし研究開始
11:30 昼食
12:30 コーヒータイム
13:00 午後の研究
15:00 おやつタイム
17:30 報告
18:00 帰宅
憧れてたものと全然違うやん！
むしろめっちゃ楽やん！
って思う方も多いでしょう。
はい、僕も最初はギャップに戸惑いました。
なんなら、英語わからないので論文なんて読んだことないです笑
ここまで聞いて、どう感じますか？
楽な大学生だったんだな。
何もしてなかったんだなって思いますかね。
ちなみに大学生活の最後は、論文10本出してます。1本はアメリカの化学論文に掲載されてます。
僕は、この研究室から多くのことを学びました。それは、今でも非常に感謝してます。
何を学んだか。
「かっこいいことをするな」
「無駄なことをするな」
ということです。
改めて僕が憧れていたことを見ます
「白衣を着て論文を読みながら、徹夜で研究をして、学会に出て論文を発表する」
まず、なんのためにこれをしたかったのか。
簡単な理由ですよ、かっこいいからです。
よくプレゼンの指導もしてますが、かっこつけたがりの人ほど、プレゼンにアニメーション使います。無駄に難しい言葉を羅列します。徹夜で仕事してるアピールします。
その考え方を見直しました。
ちなみに、あまり知られてないことを話すと、
論文1本の扱いってわかりますか？
最後の参考文献に名前がのることも1本なんですよ。
つまり、参考文献になりそうな実験さえしてれば、自分のデータは使われるので、名前なんかのるんですよ。
いや、それどうなの？って思いますか？
これが考え方だと僕は思います。
プレゼンもそう。
一生懸命アニメーション使ったって、中身が薄っぺらだったり、わからないことばかりで、聞いてる側に魅力も何も感じなかったら意味ありません。
わかりやすく、見やすく、ストーリー性のある内容の方が聞いてる側もいいですよね。
だから、プレゼンテーションにおいて、アニメーションはかなり高等なテクニックを使うんです。よく一文一文にアニメ使う人いますが、ナンセンスです。
徹夜で研究をすることも、集中さえすれば短時間で終わります（生物学の場合は、観察等もあるので別）
難しい論文の英語だって、翻訳機能使って何時間もかけて読んでも意味ありません。（英語の勉強にはなると思いますが）
この考え方の違いが、社会に出て改めて学んでてよかったと思う点です。
報告書を書面で丁寧にまとめ、会議に向けて一生懸命資料をホチキスどめし、会議に出たら2時間近く話し合いをして、そこからアニメーションをフル活用したプレゼンを作って練習をする。徹夜で仕事して、訳の分からない資料を作ってる
無駄です
なにもかっこよくはないです。
強めに書きましたが、考え方ってすごく大事だと思うんです。僕は研究室で、化学のことよりも社会に行ったら必要になりそうなものを叩き込まれてました。
今でも覚えている恩師の言葉で、「学生はプロじゃない。プロは金をもらってる」というものがあります。
無理矢理かっこよく見せることじゃなく、今の自分は何ができるかを考え、目的に対し最小限の行動で効率よく行く手段を考えることが、いますごく大切なことなのかなと思い、コラムにしました
それでは、また
15000pv達成記念 大好きな寺川ベースについて語る
ブラザーです。改めまして、15,000pvを突破しました。ありがとうございます。2018年8月からブログをスタートさせ、アカペラのことや、転職活動のこと、何気ない出来事の話、そして新しくスタートしたコラム「ブラコラ」を通して、たくさんの方々からブログをご覧にいただいていることに感謝いたします。
15,000pv突破
さて、そんな本日は一度記事にしてみたかった、「寺川正興さん」について語りたいと思います。アカペラアレンジを行なっている中で、友達から教えてもらったベーシストであり、昭和の”ザ・変態ベース”とも呼べる方です。
寺川正興氏とは
東京都小石川生まれ。東京都立芝商業高等学校出身。17歳頃からベーシスト金井英人氏の元でベースを習得。高校時代はハーモニカバンドのベースを担当しており、高校卒業後は一時期サラリーマン生活を過ごしていたが、プロミュージシャンに転向しました。
1969年には、スイングジャーナル人気投票第2位となり、その後様々な活動を経てスタジオミュージシャンとして活動。歌謡曲をはじめ、アニメ、特撮ソングなどジャンル問わず多数のレコーディングに参加。2001年に他界をした。
どんな曲をやっていたの？
Jazzベースの曲が多く、また古い曲も多いためになかなか馴染みがないのでは・・・と思っていましたが、実はそうでもありませんでした。
天才バカボンOP
サザエさんの歌（初代OP）
などなど
ベースの特徴と何がそんなに興奮するのか
はい、お待たせしました。まず寺川氏のベースは「エレベーター奏法」と呼ばれ、16部の刻みで高低差激しく演奏をするのが特徴的です。ここ重要ですよ。ただ、今から40年も前に活動していた方なので、「この曲が寺川ベースだ」という完璧なクレジットって残ってないんですよね。。ですが、昭和を代表する伝説のベーシストとして、今も「寺川ベースをコピーしてみた」という方が多いんですよ。
いやいや、本当にベースですか？全速力で出発の名曲
特徴がわかりやすい曲で行くと、五木ひろしさんの「夜汽車の女」という曲ですかね。
1972年の曲です。カッコ良すぎませんか！？
もう、曲の最初からえぐい・・・・笑。途中の高音部分への遡りについては、もはやこれはベースなのですかwwwって思うほどすごいです。
え！本当に布施明さんですか？伝説のハードロック
Love Live Life+One「Love Will Make A Better You」という曲があります。この曲のメインボーカルは、なんと「君は薔薇より美しい」でおなじみの、布施明さんなんです。
Love Live Life + One 'Love Will Make A Better You'
いや、寺川ベースがかき消されるんじゃないかってくらいの歌唱力。そして、ベースだけでなく、周囲の音もめちゃくちゃカッコよくないですか。そして1:40秒あたりのギターとベースの掛け合いから、だんだんリズムがわからなくなってきますwww
裏切られた！！！サビから突然の疾走感！！
寺川ベースを味わうにはぴったりの曲があります。未来少年コナンのOP「いま、地球が目覚める」
大人気アニメのテーマソングも寺川さんがベースを担当されてますね。いやー最初は、なんと心地良いんでしょう・・・え！！急に疾走してきた！！なんじゃこりゃ〜〜！！
と誰しもが思う急展開です笑
ベースラインを聞いただけで泣けてくる 阿久悠が作り出した名曲
やっぱり寺川ベースの中でも、もっとも有名な曲は「あの鐘を鳴らすのはあなた」ですかね。
おそらく、ベースラインをしっかり聴いた方は少ないのではないでしょうか。上の曲を聴いてくるとわかりますが、この曲に対するベースの考え方は一つ力が入っている気がしますね。
この曲を書いた阿久悠さんも本気でした。和田アキ子さんはデビュー前、Jazzシンガーとして活動をしており、デビューから数々のヒットソングを出してきました。しかし、トップ10には入らず、「どうして私は１位にならへんの・・・」と阿久悠さんに泣きついた事もあったそうです。当時、阿久悠さんはプロデューサー兼作詞家でした。
そんな時、堀社長から直々に「彼女に、日本レコード大賞の歌唱賞を取るのにふさわしい曲、書いてくれないか」と言われたそうです。阿久悠さんも、「はみ出しが許されない時代に、はみ出しの魅力でまかり通る。今までの女性像とは違う魅力がある」と、これまでと違う女性像、都会の孤独の中で強く生きようとする女性の姿を描いたそうです。そして作曲は森田公一。
和田アキ子は、この曲で日本レコード大賞を受賞しました。当時の映像もありました。
この曲のベースラインは、最初は静かな響きですね。まるで遠くで鐘が響いているようです。サビにかけて徐々にスピードをあげて、サビになった瞬間に一気に加速をする。この１番２番サビと、最後の大サビのラインは違います。大サビはより高低差が強くなり、そのノリを最後まで絶やす事なく終わるようになってます。より疾走感が出てますね。
寺川正興氏は、まさに昭和を代表するベーシストでした。もちろん生で拝見はした事ありませんが、曲の中にその時代の良さをベースで伝えようとしている姿が想像できます。私は、この「高低差による疾走感を生み出すという」事を、アカペラのアレンジにおいても活かしています。ベースでもストーリー性を出せるアレンジをするのが、僕の目標ですね。
また、ドリフターズ8時だよ全員集合の初代OPも、寺川ベースですよ。
それでは、また。
【映画】万能鑑定士Q
ブラザーです。
都内で新たに97名の感染者。
2週間前のつけが今きた、という話もありますね。
だいぶコロナの影響が、都内をはじめ各地域で出てきているなと感じますね。
病院や教育現場の方々は、非常に苦しい状況かと思います。
さて、U-NEXTで「万能鑑定士Q モナリザの瞳」を見ました。ネタバレになるといけないので、簡単に内容を書くと
綾瀬はるかさん演じる鑑定士 凛田莉子と、
彼女を取材する 松坂桃李さんが演じる冴えない記者 小笠原 悠斗が共にミステリーを解決するという内容です。
原作は、松岡圭祐さんが描いており、実写映画では「モナリザ」をテーマにした物語となってます。
鑑定士 凛田は、とある才能により鋭い感覚で鑑定を行い、完璧な鑑定能力をもつ、まさに「万能鑑定士」凛田は「万能鑑定士Q」としてお店を構えていた。小笠原は冴えない記者であり、社会人四年目にして会社で多くのミスを犯しており、別部署に異動を宣告されるか否かの瀬戸際だった。
小笠原は、とある取材現場で起きた事件をきっかけに凛田と知り合い、彼女の魅力に惹かれ、一か八かをかけて記事にすることにした。
40年ぶりに日本で開かれる「モナ・リザ」の展覧会に、警備強化のため臨時学芸員として推薦された凛田。モナ・リザの真実を深掘りしていく中で、謎の頭痛が彼女を襲う。そして、日本来日の裏には、大きな闇が隠れていた。モナ・リザの真実とは、、、
サスペンス系の映画が好きなため、この映画も非常に面白い内容でした。最初は、このストーリーからどんな展開になるのだろうか、と思いましたが、どんどん加速していくストーリー展開に時間を忘れましたね。
興味がある方は、是非見てはいかがでしょうか
それでは。
