日本が誇る最高峰のアニメーション映画”AKIRA”
ブラザーです。
本日は、自粛期間中に是非見てほしい映画「AKIRA」について書きたいと思います。個人的な感想としては、１回見ただけでは正直”わからない”というのが感想ですが、2日前に再度見返すと、また”新たな発見があったな”と実感をしました。ちょうど、今年の4/24に4Kバージョンで復活をいたしましたが、何故このタイミングで復活をしたのかという点も含めご紹介をしていきたいと思います。
”AKIRA”とは
世界に驚愕を与えた漫画と映画の世界
1982年〜1990年までの7年間、ヤングマガジン（講談社）で連載をされていた漫画でした。映画は1988年に公開をされ、これまでのアニメの常識を覆すような仕上がりから、世界に対し”ジャパニメーション”の先走りとも言える作品となりました。
”あのスティーヴン・スピルバーグ監督も、こんな映画を撮りたかったと話たらしい”
原作者である大友克洋さんは、映画の脚本と監督も手掛けられており、全120話を２時間の映画で制作したために漫画と映画は若干内容が異なりますが、それぞれで世界観の良さが表現をされている作品です。
AKIRAの功績
映画”AKIRA”が制作された1988年は、日本はバブル期に突入しており、映画の製作費
は10億円だったとのことです。参考までに、ジブリ映画天空の城ラピュタは8億円だったとのことです。漫画は1984年に講談社漫画賞を受賞し、漫画のアカデミー賞と言われる「ウィル・アイナーズ漫画賞」を受賞。新世紀エヴァンゲリオンでおなじみ、庵野先生もAKIRAに影響されエヴァンゲリオンを製作したと言われています。
AKIRAのストーリー(映画版のストーリー）
1988年7月、関東地区に新型爆弾が使用され、第三次世界大戦が勃発。31年後の2019年が物語の舞台。東京湾には都市”メガポリス＝ネオ東京”が構築され、かつての繁栄を取り戻しつつある状況だった。2019年のある夜、閉鎖された高速道路を駆け走る暴走族集団と、別にバイクの一団があった。その一団のリーダーを仕切るのが職業訓練高校の生徒である金田と、その学校に通う生徒仲間だった。暴走族と喧嘩をしては、夜の街をバイクで駆け回っていた。
誰もいない筈の路上で、26号と記載された小男と遭遇。先頭を走っていた鉄男は、バイクで衝突する。この26号（タカシ）は、アーミー（政府軍）の研究機関から反政府軍によって連れ出された実験体だった。事故が起こったその場に、タカシを追いかけてきた軍のヘリが到着。中から26号と同じような容姿の27号（マサル）と大佐が降りてくる。鉄男とタカシは軍によって連れて行かれた。
軍によって拉致をされた鉄男は、機密の医療施設で脳波の実験を行われる。大佐の目的は「鉄雄を捕獲し、アキラの脅威を未然に防ぐこと」だった。その後、鉄雄は薬によって覚醒をし、自身の中に秘めた超能力を身に着けることとなる。一方、鉄雄を探す金田は、バイク事故の一件から警察に連れ込まれ、そこで反政府軍のケイと出会う。ラボ（医療機関）を脱走した鉄雄は再び金田たちと出会うが、そこで自身の中に今ままでなかった感情が生まれる。自身のコンプレックスだった、金田よりも弱い自分の存在だ。鉄雄にとって金田は邪魔な存在となっていた。覚醒した状況に再び軍が現れ、再度鉄雄を誘拐する。
ネオ東京ではゲリラとアーミーの銃撃戦が始まり、各所で暴動行為が行われていた。大混乱の中で、ゲリラの主導者根津、新興宗教団体の教祖ミヤコ様は、ネオ東京の崩壊と「アキラ」の覚醒を予言。金田は銃撃戦の中からケイを救い、反政府軍のアジトに侵入。彼らと共に、政府軍のアジトに向かう。
一方、鉄雄が連れ出されたラボでは、鉄雄の超能力が暴走をはじめ次々と人を殺す。ラボの奥で隔離をされていたベビールームで、タカシとマサルの仲間25号（キヨコ）が恐ろしい予言をする。「アキラくんが・・・・怖い夢を見たの。人がいっぱい死んで、まちが壊れて」、この実験体たちはそれぞれ超能力者であり、キヨコは予知能力を持っていた。
鉄雄は自身の中に意識的に存在するアキラという存在に苛立ち、無理やり情報を聞き出しアキラの隔離場所を知る。タカシ、マサル、キヨコは鉄雄の存在に危機感を覚え、行動を開始。キヨコはケイをコントロールし、アキラの眠る施設に向かわせるが鉄雄の力に及ばず、アキラが収容されるカプセルが見つかる。大佐はネオ東京を守る為にSOLを使用。そこに現れる金田。政府が恐怖に怯える”アキラの存在”、反政府軍と政府の争い、そして鉄雄と金田の対決が繰り広げられるSF映画です。
”AKIRA”の魅力について
「AKIRA」は予言書。時代は繰り返されるメッセージ性
Twitterで話題となったのが、AKIRAが予言書ということ。
オリンピック延期か、中止になったらAKIRAが予言書に… pic.twitter.com/n2GwcIrQoM
— カフェおれ (@U0S7i) 2020年3月11日
これは非常に話題となりました。当然2020年にオリンピックが開催されることは、誰も予想ができないので、”大友監督がすごい！”というわけではありません。
では、なぜ2020年にオリンピックがくる設定にしたのでしょうか
ここに考えられるのは、”時代は繰り返される”というメッセージ性のように思えます。
「AKIRA」から見える日本の歴史
原作をベースに考えます。原作は1982年に製作されましたが、爆弾による都市崩壊から物語は始まっています。これは1945年の原子爆弾の使用により長崎と広島の都市が崩壊し、ポツダム宣言により終戦となった時代を示しており、そこから37年が1982年に当たります。そして大友監督はそこから37年後の世界、つまり2019年の未来を描いたのだと考えられます。
1964年に、日本では東京オリンピックが開催されました。当時、終戦から産業の発展による高度経済成長期を迎え、日本の復興は加速しオリンピックの招致に成功しました。一方で、1950年〜1960年、1970年の2度に渡り日本では日米安保保障条約に反対する大規模デモ運動「安保闘争（あんぽとうそう）」が行われました。
このシーンとAKIRAの暴動シーンを重ねると、何か共通したものを感じますよね。
もちろん、2020年の現在においてこのような暴動は起こっておりませんが、この映画の中では税制による国民の不安というシーンもあります。1988年公開当時は、ちょうど税制改革関連法案が可決され、同年12月に消費税が導入された年でした。2019年10月、増税により8%の消費税から10%へと増税となりました。ここを考えてる、時代はなんとなく繰り返されているかのように感じます。
"AKIRA"から、日本における「時代背景」というものを読み取ることもできると感じました。深い映画ですよね。
映像の美しさと、卓越された音楽
1988年の映画とは思えないほど、細かな部分まで描かれているアニメーション。そして、アクションシーンのど迫力さには圧巻です。
また、どこか昭和感が漂うのも”美しさ”だと感じます。音楽に関しても独特な雰囲気を表現しており、サントラは月曜から夜更かしでも使用をされています。あの「ダー・ダッダー」っていうやつでね
AKIRA soundtrack - Geinoh Yamashirogumi - "Tetsuo"
４Kで復活をするAKIRA
公開から30年以上の時を経た2019年。AKIRAの4Kバージョンが復活をし、2020.4.24に発売が開始されました。当時の35mmマスターポジフィルムから4Kスキャン＆4Kリマスターを施し、音楽監督の山城氏指揮の元、半年もの時間をかけて細部までこだわり抜いた5.1ch音源のリミックス。新しいAKIRAの世界観を表現している作品とのことです。
時代がようやくアキラに追いついた
「AKIRA 4Kリマスターセット」(4K ULTRA HD Blu-ray & Blu-ray Disc)」4月24日発売告知CM（第二弾）
最後に
本編を見るとわかりますが、「主人公アキラじゃないやん！」と最初から驚く方もいるかもしれません。ただ、この物語において”AKIRA”の存在とは何かという点を考えることも、この映画を見る魅力かもしれません。この映画を見たときに感じるメッセージ性は、「時代は繰り返される」「人間は復興できる」という２つのように感じます。ただ、またAKIRAを見たときに感じることは、全く新しいことなのかもしれません。
コロナの自粛で戦う現在、大友監督が30年前の過去から未来に向けたメッセージ。ただのSF映画ではなく、その奥にある深い深い表現を感じながらぜひ見ていただきたい作品だと感じています。
何よりも、かっこいい！！！！
それではまた。
参考
販売情報
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忘れもしない東京駅での出来事
今週のお題「激レア体験」
どうも、ブラザーです。
先日、下記の内容について記載いたしましたが、非常に多くの方々より読んでいただき非常に嬉しかったです。アカペラに限らず、音楽全体としてAIは日々進化を続けているので、「良い音楽をきく」「良い音楽を発信すること」が非常に重要なのかなと感じています。
さて、ブラザーコラムということで、今回は週刊はてなブログの”今週のお題”より「激レア体験」ということで記載をしたいと思います。
何か珍しい植物を発見した、何か珍しい乗り物に乗ったとかではありませんが、ある意味激レアな体験で且つ忘れもしない出来事を書きたいと思います。諸事情で、当時の写真を載せることはできませんが、事実ということは言えます。
私が、まだ大学院１年生の頃だったお話です。
今から約７年前くらいになります。
当時、物理化学の研究をしていた私は、横浜で開催される学会に山形からきていました。1日目に学会が開催され、2日目は観光して帰るという予定をしており、研究室も人数が少なかったため、今回の学会に参加をしたのは私1人でした。
学会は年間で数回開催されますが、学会にも様々な種類がありそれぞれ開催地も違います。田舎である山形から、横浜という近代的な街に遠征するという時点で心はワクワクしていました。
ちょうど東京スカイツリーが完成した頃で、2日目の観光として横浜のホテルから向かい、眺望から東京の街並みを見ることができたという思い出もあります。
さて、その日はあとそのまま山形に帰るだけでした。
東京駅に到着後すぐに改札に入り、新幹線のホームに向かいました。新幹線のホームにはすでに東京駅発山形行きの新幹線が止まっており、出発時刻に余裕があったため自動販売機で飲み物を買いました。
確か20:00くらいだったため、その時刻から山形に向かう人も少なく、ホームはちらほら人が見受けられるくらいだったのを覚えています。
ちょうど自由席の車両に歩いて向かっている時のことでした。
前方から、少しフラフラと酔った感じで歩いている男性がおり、私とその方の間には誰もいなかったため、対面式の形となりました。
「だいぶお酒飲んでるのかなー」
心の中でそのように思っていました。
季節は秋頃だったにも関わらず履いているズボンは短パン、短髪ヘアーで頬を若干赤くされており、出張か旅行の帰りなのか疲れた様子も伺えました。
ただ、どこかで見たことあると思い
だんだんと近づくに連れてようやく気づきました。
”あ、勝俣州和さんだ” と。
山形生まれの僕にとっては、東京で有名人に会うことは憧れでした。東京に行けば、たくさんの有名人に会うことができる・・・そう感じていました。
そんな中で、出会った唯一の有名人でした。
ただ、サインとかそういうのはもらわなくてもいい。相手も疲れていそうだし、せめて挨拶だけできれば、、と思い、緊張の中で声をかけさせていただきました。
「あのー勝俣さんですか」
僕と目があった勝俣さんは、「そうだよ！」と話してくださいました。「応援してます」と続けて声をかけようと思った次の瞬間。たまたまデジカメを手に持っていた私に、
「あ、カメラ持ってるじゃん。写真撮りたいの？」
と、まさかの一言。こんなチャンス滅多にないと、近くにいた方にご協力をいただき一緒に写真を撮らせていただきました。
その光景を見ていた５名くらいのグループが、自社で製造している漬物を見せながら、勝俣さんにもぜひ召し上がっていただきたいと話しており、
「おお！美味しそうですね！！」と明るく話されていました。
もともと人が少なかったこともあり、それ以上の人は増えませんでしたが、その後私たちに明るく挨拶をしてホームから姿を消しました。
どんな時も、明るく姿を振る舞う様子は、まさにスターだなぁと感じました。
東京駅での忘れもしない思い出です。
ちなみに、この５名くらいのグループからはマネージャーと間違えられました。
それでは。
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
