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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2026
  4. 2026-MUS-146

大規模言語モデルを用いた会話内容に基づく音楽推薦および自動再生システムとプロンプト設計考察

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2009795
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2009795
81b0f5e4-4640-46f1-bb54-8108fc8fd294
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS26146022.pdf IPSJ-MUS26146022.pdf (1.5 MB)
 2028年5月29日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MUS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2026-05-29
タイトル
言語 ja
タイトル 大規模言語モデルを用いた会話内容に基づく音楽推薦および自動再生システムとプロンプト設計考察
タイトル
言語 en
タイトル Music Recommendation and Automatic Playback System Based on Conversation Content Using Large Language Models and Analysis of Prompt Design
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 MUS
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京都立大学
著者所属
東京都立大学
著者所属(英)
en
Tokyo Metropolitan University
著者所属(英)
en
Tokyo Metropolitan University
著者名 山本,晴菜

× 山本,晴菜

山本,晴菜

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馬場,哲晃

× 馬場,哲晃

馬場,哲晃

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著者名(英) Haruna Yamamoto

× Haruna Yamamoto

en Haruna Yamamoto

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Tetsuaki Baba

× Tetsuaki Baba

en Tetsuaki Baba

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,複数人の会話内容に基づき,その場の雰囲気に適した楽曲を推薦・自動再生するシステムを提案する.マイクを通じて取得したリアルタイムの音声データをテキスト化し,大規模言語モデル(LLM)を用いて会話から文脈・感情・トーンといった情報を抽出する.これらに基づきSpotify APIを利用して,状況に即した楽曲推薦を行うシステムを構築した.プロンプト設計が推薦結果に与える影響を検討するため,3種類の会話シナリオを用いた予備的な比較実験を実施した.実験の結果,会話のトーンに着目したプロンプトは,全シナリオにおいて評価のバラつきが少なく,一貫して高い適合度が得られる傾向が見られた.一方で,雑談では話題の文脈重視,議論では進行を妨げず「場の状態」に適応する選曲が重視されるなど,状況により有効な入力軸が異なる可能性が示唆された.また,全要素を統合したプロンプトは推薦が平均化され,適合度の評価は高まらない傾向も確認された.本研究知見を用いることで,友人との雑談や話し合いにおいて,会話を妨げることなく状況に調和したバックグラウンド音楽を自動提示するサービスの実現が期待される.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2026-MUS-146, 号 22, p. 1-5, 発行日 2026-05-29
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2026-05-21 06:17:36.308296
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