AIがノミネート曲から予測した2024年レコード大賞と紅白視聴率

2025年1月6日

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AIで作った曲の再生回数が
初めて100回になりました。
イーンスパイアの横田です。
https://www.enspire.co.jp

ありがとうございます！

通常に僕が撮ってYouTubeへ
アップする動画の再生回数より
多いなんて、なんでやねん！

と思ってしまって悔しいけど
その通りなんだろね（笑）

SUNOに50曲以上あります！
https://suno.com/@enspire
良かったら聴いてくださいね。

さて、本題です。

どこよりも詳しい45データ集計の2024年シングル曲ランキング
https://yokotashurin.com/etc/music2024.html
というブログを2024年12月29日に公開して
翌日にあるレコード大賞を予測しました。

しかしブログを更新した後で、気付いたのが
イーンスパイアしたのが、AIに予測させたら
どうなるんだろうか？ということです。

そこで、ただの対話型生成AIではなくて
推論できる賢い複数のAIサービスを利用し
2024年12月29日の20時に予測しました。

ChatGPT-o1
https://chatgpt.com/share/e/67713f7e-4b68-8007-b1f5-ef96704715fe

Perplexity Pro
https://www.perplexity.ai/search/jin-nian-norekotoda-shang-nino-LnkvSXMLSeK7f.sR_gB8Mw

Genspark データ検索
https://www.genspark.ai/agents?id=ee0561c2-67f6-42f8-91bd-edebeb91c0b0

Genspark データ検索 SparkPage
https://www.genspark.ai/spark/2024%E5%B9%B4%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E5%A4%A7%E8%B3%9E%E5%80%99%E8%A3%9C%E6%9B%B2%E3%81%AE%E5%8B%9D%E8%80%85%E3%82%92%E4%BA%88%E6%B8%AC%E3%81%99%E3%82%8B/15c46151-6319-4e13-819e-4b164d491e2b

FeloディープPro
https://felo.ai/search/6E3yHdsABLypvT8XqH4eUX?invite=Xv3y11d7xjDRQ

Google AI Studio Gemini2.0 Flash Thinking Experiment
https://www.evernote.com/shard/s458/u/0/sh/36c2e0c7-a638-4bb8-8f79-f2e67b235f49/yoxyB8o1NRagyWzch8iCHwV3raOujLY35NtEWEGFHUo93oYqgQ8EaW_iVw

Google Advanced 1.5Pro with Deep Research
https://g.co/gemini/share/95307a046f1b

その直後にライブ配信した冒頭です。
https://www.youtube.com/watch?v=OT13VH5q2bc

その直後にはレコード大賞を競った
　Bling-Bang-Bang-Born/Creepy Nuts
　ライラック/Mrs. GREEN APPLE
について面白い考察をXで見つけました。
https://x.com/Mikenekosinger/status/1873717048188252574

翌日の紅白歌合戦にも生出演したので
2者の歌手別視聴率でも比較しました。
https://tval-now.switch-m.com/

さらに、その様子をNHKがYouTubeに
アップしましたので、その再生回数で
2者のパフォーマンスを比較しました。
https://www.youtube.com/@nhk_music/videos

ということで結果が出たので昨日に改めて
答え合わせのライブ配信の冒頭です。
https://www.youtube.com/watch?v=naowY0LCCDE

AIがノミネート曲から予測した2024年レコード大賞と紅白視聴率

2024年のレコード大賞予測において、複数のAIモデルと検索ツールを用いた分析が行われました。各AIやツールによる予測結果は異なりましたが、GoogleのDeep ResearchがMrs. GREEN APPLEの「ライラック」を予測し的中させました。一方、Creepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」も多くの予測で高評価を得ました。NHK紅白歌合戦での視聴率やYouTube再生回数のデータも分析され、音楽業界のトレンドが示されました。

1. AIを活用した予測の背景と手法

1.1 ChatGPT o1モデル

1.1.1 予測内容

2024年のレコード大賞予測において、AIの活用は新たな地平を開きました。特に、自然言語処理能力に長けたChatGPT o1モデルは、膨大な音楽関連データを解析し、その予測に大きな期待が寄せられました。このモデルは、CD販売数、レンタル数、ダウンロード数といった従来のデータに加え、サブスクリプションサービスの再生回数、カラオケランキング、歌詞の閲覧数、SNSでの共有数、そしてラジオでのオンエア回数など、多岐にわたる指標を総合的に分析しました。これらのデータを基に、ChatGPT o1モデルは、音楽市場におけるトレンド、楽曲の人気度、そして大賞受賞に繋がる可能性を多角的に評価しました。

その結果、ChatGPT o1モデルは、2024年のレコード大賞の最有力候補として、NewJeansの「Supernatural」を挙げました。この楽曲は、その独特の音楽性と中毒性のあるメロディーで、国内外で高い評価を得ており、各データ指標においても優れた数値を示していました。一方、大穴としてMrs. GREEN APPLEの「ライラック」も候補に挙げられ、その楽曲の普遍的な魅力と、幅広い世代からの支持が潜在的な可能性として示唆されました。ChatGPT o1モデルの予測は、単なる人気だけでなく、データに基づいた客観的な分析結果として、音楽業界内外から注目を集めることとなりました。AIの進歩が、音楽賞の予測というエンターテイメントの領域にも影響を与え始めたことを示す、興味深い事例と言えるでしょう。

1.2 Perplexityモデル

1.2.1 予測内容

Perplexityモデルは、2024年のレコード大賞予測において、ChatGPT o1モデルとは異なるアプローチで分析を行いました。このモデルは、特にウェブ上の情報を重視し、音楽関連のニュース記事、レビュー、SNSの投稿などを網羅的に収集・分析しました。Perplexityモデルは、楽曲の人気度だけでなく、その楽曲に対する社会的な関心度や話題性も考慮に入れることで、より複合的な視点から受賞の可能性を評価しました。

その結果、Perplexityモデルは、Creepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」を最有力候補として挙げました。この楽曲は、そのキャッチーなメロディーと独特のリズムが話題を呼び、特に若い世代を中心に爆発的な人気を博していました。また、Perplexityモデルは、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」とNewJeansの「Supernatural」を次点として評価しました。「ライラック」は、幅広い層に支持される普遍的な魅力を持つ一方、「Supernatural」は、その斬新な音楽性が評価されました。Perplexityモデルの予測は、単なるデータ分析にとどまらず、社会的なムーブメントを捉えようとする姿勢を示しており、AI予測の新たな可能性を感じさせました。それぞれのモデルが異なるアプローチで分析を行うことで、予測の多様性と奥深さが増すことを示唆しています。

1.3 Gensparkモデル

1.3.1 予測内容

Gensparkモデルは、他のAIモデルとは異なる独自の視点から、2024年のレコード大賞予測に挑みました。このモデルは、特に楽曲の構造や音楽理論に基づいた分析に強みを持っており、楽曲のメロディー、ハーモニー、リズム、構成などを詳細に評価することで、楽曲の芸術的な価値を定量的に捉えようとしました。Gensparkモデルは、単なる人気や話題性だけでなく、楽曲そのもののクオリティを重視することで、より本質的な視点から受賞の可能性を判断しようとしたと言えるでしょう。

その結果、Gensparkモデルは、Da-iCEの「I wonder」を最有力候補として挙げました。この楽曲は、その洗練されたサウンドと、高度なボーカルテクニックが評価され、音楽評論家からの評価も非常に高かったことが、Gensparkモデルの予測を後押ししました。また、Gensparkモデルは、Creepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」を次点として評価し、その楽曲のユニークなスタイルと、斬新なアプローチを高く評価しました。Gensparkモデルの予測は、単なるデータ分析にとどまらず、楽曲の芸術的な側面をAIが評価できる可能性を示唆しており、AIが音楽の新たな価値を見出す可能性を提示しました。

1.4 Feloのディープサーチ

1.4.1 予測内容

Feloのディープサーチは、他のAIモデルとは異なり、より深い層でのデータ分析に特化したアプローチを取りました。このモデルは、単にウェブサイトやSNS上のデータだけでなく、音楽配信サービスのプレイリスト、音楽専門家のブログ、音楽関連のフォーラムなど、より専門性の高い情報源を詳細に分析しました。また、Feloのディープサーチは、楽曲のリリース時期、プロモーション戦略、過去の音楽賞の受賞歴など、様々な要素を組み合わせることで、より多角的な視点から受賞の可能性を予測しました。

その結果、Feloのディープサーチは、Creepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」を最有力候補として挙げました。この楽曲は、配信開始からSNSを中心に爆発的な拡散を見せ、その人気は音楽ファンだけでなく幅広い層に浸透しました。また、Feloのディープサーチは、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」を次点として評価し、その楽曲の普遍的な魅力と、幅広い世代からの支持が受賞に繋がる可能性を示唆しました。Feloのディープサーチの予測は、単なるデータ分析ではなく、音楽業界の動向やリスナーの心理を深く理解しようとする姿勢を示しており、より高度なAI予測の可能性を感じさせました。

1.5 Google Deep Research

1.5.1 予測内容

Google Deep Researchは、膨大なインターネット上の情報を分析し、2024年レコード大賞の予測に挑みました。このモデルは、なんと539件ものウェブサイトを徹底的に分析し、楽曲に関する言及頻度、ポジティブな評価、関連するニュース記事、ブログ記事、SNSの投稿などを総合的に評価しました。Google Deep Researchは、他のAIモデルとは異なり、特定の音楽配信サービスやSNSに偏ることなく、インターネット全体での楽曲の「認知度」や「評価」を把握することに重点を置きました。

その結果、Google Deep Researchは、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」を最有力候補として予測しました。「ライラック」は、幅広い世代に支持される普遍的な魅力に加え、歌詞の内容やメロディーが多くの人に共感を呼び、口コミを中心に評価を高めていました。Google Deep Researchは、インターネット上での楽曲の評判を客観的に把握することで、大賞受賞に繋がる要因を捉えようとしました。Google Deep Researchの予測は、インターネット上の情報を網羅的に分析することで、より正確な予測が可能であることを示唆しており、AI予測の可能性を大きく広げました。

2. 実際の結果とその背景

2.1 「ライラック」（Mrs. GREEN APPLE）が受賞

2.1.1 背景

2024年のレコード大賞は、AIによる予測が大きく注目を集める中で、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」が見事受賞を果たしました。この結果は、AI予測の中でもGoogle Deep Researchが最も近い予測をしており、インターネット上での楽曲への評価が受賞に大きく影響したことを示唆しています。しかし、単にデータ上の数値だけでは、受賞の背景を全て説明することはできません。SNSやメディアでの世論の形成、音楽ファンの熱狂的な支持、そしてアーティスト自身の人間性やステージパフォーマンスなど、様々な要素が複雑に絡み合い、最終的な結果に影響を与えたと考えられます。

「ライラック」が受賞に至った背景には、まずその楽曲の普遍的な魅力が挙げられます。幅広い世代に響く美しいメロディー、心に深く染み入る歌詞、そしてMrs. GREEN APPLEのメンバーによる情感豊かな演奏は、多くの人々の心を掴みました。また、SNS上では、楽曲に対する共感や感動を綴った投稿が数多く見られ、口コミを通して人気が拡大しました。メディアでも、楽曲の芸術性やメッセージ性が高く評価され、その影響力はさらに増しました。さらに、レコード大賞の会場にMrs. GREEN APPLEのメンバーが全員出席していたことも、受賞に有利に働いた可能性があります。観客や審査員の前でパフォーマンスを披露することで、その楽曲の魅力を最大限にアピールすることができたと考えられます。このように、AI予測が示すデータ上の評価だけでなく、SNSでの世論形成、メディアでの影響力、そしてアーティスト自身の存在感など、様々な要因が複雑に絡み合い、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」の受賞に繋がったと考えられます。

2.2 Creepy Nutsの不在

2.2.1 理由

2024年のレコード大賞において、AI予測で有力候補として挙がっていたCreepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」は、結果として受賞を逃しました。この背景には、Creepy Nutsが当日会場に不在であったという事実が大きく影響していると考えられます。音楽賞において、アーティストが会場でパフォーマンスを披露することは、受賞を左右する重要な要素の一つです。その場の雰囲気、観客の反応、そして審査員の印象など、リアルタイムでのパフォーマンスは、楽曲の評価を大きく左右します。

「Bling-Bang-Bang-Born」は、その中毒性のあるメロディーと、斬新なラップスタイルで多くのファンを魅了しましたが、当日は事前に収録された映像が放送されるに留まりました。Creepy Nutsが不在であった理由は公表されていませんが、スケジュールの都合や、その他の事情が考えられます。このことは、リアルタイムでのパフォーマンスの重要性を示すとともに、アーティストの活動状況やスケジュールの調整が、音楽賞の結果に影響を及ぼすことを示唆しています。また、会場の雰囲気やリアルタイムでの反応を共有できなかったことは、Creepy Nutsの楽曲の魅力を十分に伝えきれなかった可能性もあり、今後の音楽賞のあり方について新たな課題を提起したと言えるでしょう。

2.3 視聴率と再生回数の比較

2.3.1 結果

2024年のレコード大賞の結果を多角的に分析するために、NHK紅白歌合戦での視聴率と、YouTubeでの再生回数を比較することは、非常に興味深い視点を提供してくれます。まず、NHK紅白歌合戦での視聴率を比較すると、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」が28.7%を記録し、Creepy Nutsの28%を僅差で上回りました。この結果は、「ライラック」が幅広い世代に受け入れられていることを示唆しており、その普遍的な魅力が視聴率にも反映されたと言えるでしょう。一方、「Bling-Bang-Bang-Born」も28%と高い視聴率を記録しており、その楽曲の人気の高さが窺えます。

次に、YouTubeでの再生回数を比較すると、Creepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」が95万回再生に対し、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」は75万回再生と、明確な差が見られました。この結果は、「Bling-Bang-Bang-Born」がインターネット上でより多くの支持を集めていることを示唆しています。YouTubeは、特に若い世代にとって重要なプラットフォームであり、「Bling-Bang-Bang-Born」はその世代を中心に大きな人気を集めていると考えられます。しかし、レコード大賞の審査は、必ずしも再生回数だけではなく、他の要素も加味されるため、YouTubeの再生回数がそのまま受賞に直結するわけではありません。このように、視聴率と再生回数を比較することで、それぞれの楽曲の魅力や、支持層の違いが見えてきます。音楽賞の結果を理解する上で、様々なデータ指標を多角的に分析することが重要であることを示しています。

3. AI予測の精度と今後の展望

3.1 AIの限界と可能性

3.1.1 結果

2024年のレコード大賞予測において、AIは目覚ましい成果を上げましたが、同時にその限界も露呈しました。今回の結果を振り返ると、Googleの「Deep Research」が最も正確な予測を示し、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」の受賞を的中させました。これは、インターネット上の情報を網羅的に分析することが、AI予測の精度向上に繋がることを示唆しています。しかし、他のAIモデルも、それぞれ一定の精度を示す予測結果を提示しており、AIが音楽賞の予測において有効なツールとなり得る可能性を示唆しました。

一方で、AIが予測しきれなかった要素も存在しました。特に、会場でのパフォーマンスや審査員の感情など、数値化できない人間的な要素が、受賞結果に大きく影響したと考えられます。例えば、Mrs. GREEN APPLEの会場でのパフォーマンスは、その楽曲の魅力を最大限に引き出し、審査員や観客に深い感動を与えました。また、審査員は、楽曲の芸術性、社会的な影響力、そしてアーティストの人間性など、様々な要素を総合的に判断します。このような人間的な要素は、AIがデータ分析だけでは捉えることが難しい領域であり、AI予測の限界を示唆しています。しかし、AIはデータ分析において強力なツールであることは間違いなく、今後の技術発展により、これらの人間的な要素をより正確に分析できる可能性も残されています。

3.2 今後の活用方法

3.2.1 展望

2024年のレコード大賞でのAI予測の結果を踏まえ、横田氏は来年以降もAIを活用した予測を続ける意向を表明しました。今回の経験を通して、AI予測の可能性と限界を実感した横田氏は、より精度を高めるための新しい手法を模索していくことを強調しました。具体的には、従来の音楽関連データだけでなく、ソーシャルメディアの感情分析、音楽評論家のレビュー分析、そして音楽イベントの観客の反応など、より幅広いデータをAIに取り込むことを検討しています。

さらに、横田氏はAIに人間的な要素を理解させるための新しい技術の開発にも意欲を示しました。例えば、AIが会場でのパフォーマンスを動画解析し、その熱量や観客の反応を数値化する技術や、審査員の過去の評価傾向を学習する技術などが考えられます。また、AI予測の結果を、音楽業界の関係者やファンと共有し、より多角的な視点から予測結果を検証することも重要です。これらの取り組みを通して、AI予測の精度を高めるだけでなく、音楽業界の意思決定をサポートし、より公正で透明性の高い音楽賞の運営に繋げていくことが期待されます。AIは、音楽賞の予測だけでなく、音楽制作、プロモーション、そしてリスナーとのコミュニケーションなど、様々な分野でその活用が広がっていくでしょう。

4. まとめ

4.1 2024年のレコード大賞の教訓

4.1.1 結果

2024年のレコード大賞は、AI予測が大きな注目を集めましたが、その結果は、AIと人間の視点が交錯する興味深い事例となりました。AIは、膨大なデータを分析し、客観的な視点から受賞候補を予測することができます。しかし、今回の結果から、AI予測が必ずしも絶対ではないこと、そして、音楽賞の受賞には、データだけでは捉えきれない人間的な要素が大きく影響することが明らかになりました。

AIは、データ分析において強力なツールであり、音楽業界の様々な意思決定をサポートする可能性を秘めています。しかし、今回の経験を通して、AIは万能ではなく、あくまでツールの一つであるという認識を深める必要があります。今後は、AIの得意なデータ分析と、人間の持つ創造性や感性を組み合わせることで、より高度で正確な予測が可能になると考えられます。また、音楽賞の結果だけでなく、音楽制作、プロモーション、そしてリスナーとのコミュニケーションなど、様々な分野でAIが活用されていくでしょう。AIは、音楽業界の未来を形作る上で、重要な役割を担うことになります。

2024年レコード大賞をAIが予測！その結果と実際の受賞曲を徹底分析

はじめに
さまざまなAIモデルによるレコード大賞予測
AIの予測結果と実際の受賞作品
予測の評価と視聴率データの分析
紅白歌合戦での両者の対決
おわりに
よくある質問（Q&A）

はじめに

音楽業界の一大イベントであるレコード大賞。2024年は例年以上に接戦となり、Creepy NutsとMrs. GREEN APPLEを中心に激しい優勝争いが繰り広げられました。このブログでは、最新のAI技術を駆使して、レコード大賞の受賞曲を予測する試みを行いました。ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、複数のAIモデルがそれぞれの分析と予測を提示。果たしてAIは人間の選考委員の判断を言い当てることができたのでしょうか？また、その予測プロセスから見えてきた興味深い発見もお伝えしていきます。

さまざまなAIモデルによるレコード大賞予測

各AIモデルは、CD販売数、レンタル数、ダウンロード数、サブスク再生回数、カラオケランキング、歌詞の閲覧数、有線リクエスト数、SNS共有数、ラジオオンエア数など、多角的なデータを分析して予測を行いました。

ChatGPT-4 o1は、NewJeansの「Supernatural」を予測。大穴候補としてMrs. GREEN APPLEの「ライラック」を挙げました。

Perplexityは、Creepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」を第一候補に、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」を次点として予測しました。

Gensparkは、Da-iCEの「I wonder」を予測し、次点にCreepy Nutsの「Bling-Bang-Bang-Born」を挙げました。

Feloは、第一候補としてCreepy Nuts、第二候補にMrs. GREEN APPLEを予測しました。

AIの予測結果と実際の受賞作品

2024年12月30日に発表された結果では、Mrs. GREEN APPLEの「ライラック」が栄えあるレコード大賞を受賞しました。これに対して、SNSでは様々な議論が巻き起こりました。

特に注目すべき点は、1994年のMr.Childrenの例が示すように、会場への出席が受賞の重要な要素となっている可能性です。Creepy Nutsが事前収録での参加となったことが、結果に影響を与えた可能性も指摘されています。

予測の評価と視聴率データの分析

結果として、GoogleのDeep Research（2回目の予測）とFeloが最も的確な予測を行いました。特にGoogleのDeep Researchは、539件ものウェブサイトを詳細に分析し、20分という時間をかけて予測を導き出しました。

紅白歌合戦での両者の対決

紅白歌合戦での両者のパフォーマンスも興味深いデータを提供しています。視聴率では、Mrs. GREEN APPLEが28.7%を記録し、Creepy Nutsの推定28%をわずかに上回りました。

しかし、YouTube再生回数では異なる結果となり、Creepy Nutsが95万回（12位）、Mrs. GREEN APPLEが75万回（16位）と、Creepy Nutsが上回る結果となりました。

おわりに

2024年のレコード大賞は、AIの予測能力を試す興味深いケーススタディとなりました。各AIモデルの予測アプローチや分析手法の違いが、それぞれ異なる結果をもたらしました。特にGoogleのDeep Researchの詳細な分析は、今後のAI予測の可能性を示唆しています。また、紅白歌合戦でのパフォーマンスデータは、音楽の評価が単一の指標だけでは測れない複雑さを持っていることを改めて示しました。

よくある質問（Q&A）

Q1: なぜAIの予測結果にばらつきがあったのですか？
A1: 各AIモデルが参照するデータソースや分析手法が異なり、重視する要素も様々だったためです。

Q2: Creepy Nutsが会場に来られなかったことは、本当に結果に影響したのでしょうか？
A2: 過去の事例から、会場への出席が重要視される傾向にあることは確かですが、直接的な因果関係は明確ではありません。

Q3: 紅白歌合戦の視聴率データはレコード大賞の選考に影響するのでしょうか？
A3: 紅白は実際の受賞後の出来事なので選考には影響しませんが、両アーティストの人気度を測る一つの指標として興味深いデータとなっています。

Q4: YouTubeの再生回数の差は何を意味しているのでしょうか？
A4: グローバルな人気度の違いを示している可能性があります。Creepy Nutsの曲は海外でも再生されているため、純粋な国内人気度の比較には適していない可能性があります。

Q5: 来年のレコード大賞予測ではAIの精度は上がるのでしょうか？
A5: AIモデルの進化と学習データの蓄積により、より精度の高い予測が期待できます。特にGoogleのDeep Researchの詳細な分析手法は、今後の予測精度向上に貢献する可能性があります。

詳しくは15分の動画で解説しました。
https://www.youtube.com/watch?v=kXMh9kDUnWc

AIがノミネート曲から予測した2024年レコード大賞と紅白視聴率の続きはYouTubeメンバーシップで！イーンスパイア株式会社

(00:00) 動画開始
(00:45) AIによるレコード大賞の予測
(01:50) ChatGPTの結果
(02:30) 他のAIツールによる予測
(04:31) Google DeepResearch
(07:54) 実際の結果
(09:02) AI予測の評価
(11:15) 紅白歌合戦の視聴率分析
(13:19) 男女別パフォーマンス比較
(14:28) 総括

上記の動画はYouTubeメンバーシップのみ
公開しています。詳しくは以下をご覧ください。
https://yokotashurin.com/youtube/membership.html
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https://www.youtube.com/channel/UCXHCC1WbbF3jPnL1JdRWWNA/join