@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238211,
 author = {川口, 竜斉 and 片寄, 晴弘},
 issue = {17},
 month = {Aug},
 note = {我々は，大規模言語モデル（LLM）がユーザからの指示を受けて作曲する能力を有することについては確認した．一方，人間が実施する作曲プロセスでは，制作楽曲を聴取・評価・選択（リフレクション）する，すなわち，聴取系を伴ったインタラクションプロセスとして成立している．現時点の楽曲生成 AI では，このような聴取系プロセスを伴っておらず，この意味での作曲能力を有するとは言えないだろう．本研究では，壁打ち相手としての楽曲生成 AI から一歩進め，リフレクションのプロセスを備えた作曲システムを LLM で構築する．その結果として，演奏の強弱・メロディの一部変更などのフィードバックを適切に反映できる一方で，コード進行・リズムに対するリフレクションは難しいとわかった．本稿では LLM による聴取系プロセスを伴った “作曲” システムの可能性と課題について議論する．},
 title = {GPT-MCR: 聴取系フィードバック機構を組み込んだLLMベースの作曲システムの検討},
 year = {2024}
}