対談

人間の生身の感情でつなぐ、音楽とAIの世界 阿部海太郎(作曲家) ×
有山俊朗(エンジニア・富士通株式会社ソーシャルデザイン事業本部長)

「作曲においては、自分に染み付いた感覚をいかにして更新して行くかが常に問われている」と話す阿部海太郎さんにとって、テクノロジーの可能性は、音楽の未来の姿にも繋がっている。「AI(人工知能)の現在地に触れてみたい」。そんな阿部さんの想いに触れたtempo編集部は、長くAIやスパコンなどの先端科学技術の社会実装に従事してきたエンジニアである、有山俊朗との対談を敢行。人間の感情を中心に据えながら、音楽とAIが持つ世界を垣間見た。

富士通川崎工場内にある富士通テクノロジーホールを見学する阿部さん。学生の社会科見学でも利用可能なこのショールームは、1935年、通信機器メーカーとして誕生した以来、継承してきた富士通の技術革新を実際の製品展示と合わせて垣間見ることができる。

人間の仕事とは、理論や知識では
体系化しづらい例外が存在している

阿部:富士通テクノロジーホール内のヒストリーゾーン、とても充実していて本当に楽しく鑑賞させていただきました。

有山:じっくり見ていただけてよかったです。

阿部:池田敏雄さん(※)の直筆の研究ノートに書かれていた複雑な数式を見ながら、音楽と数学は似ている。ときどきそう言われることを思い出しました。

コンピュータの国産化を強力に推し進め、富士通のコンピュータ事業と日本のコンピュータ業界の発展に大きく貢献したのが、故・池田敏雄(※)だ。ショールームでは、リレー式計算機の設計書や池田直筆のノートまで、コンピュータの進歩とともに歩んだ天才の軌跡が展示されている。

有山:海太郎さんは実際に似ていると思いますか?

阿部:僕自身はまったく数学が得意ではありませんが、そういう一面があると思います。音楽は、数学のように理論で組み立てることができるし、理論で読み解ける部分が多分にあるからです。例えばバッハが残した楽譜を見ると、なぜバッハがこう書いたのか、かなりの部分で説明ができるんです。基本となる音列を作って、それを反行させたり逆行させたりすることで複数の派生形を導き、それらを組み合わせて作曲する「音列技法」というものがありますが、バッハの楽譜は、音列の組み合わせによって成立した曲が多い。こうして説明していくと理論で組み立てていった方がよい音楽が生まれるんじゃないか?という思いがでてくるものですが、そうとは限らないんですよね。そこがまた、音楽の難しさであり、面白さでもある。作曲家として、僕自身いつもその難しさに立ち向かっているような気がしていますし、それは言い換えると、作曲するときにどこまで理論的に作るか、作らないか。その基準や判断とは、自分でも明確に説明できるものではない。ということでもあるんです。

有山:その“説明できない”ということが、海太郎さんにとっては音楽を作る上での原動力のひとつになっているのでしょうか。

阿部:まさにそうだと思います。

有山:“理論”という文脈でAI(人工知能)の話をすると、「エキスパートシステム」というものが、1980年代に起きた第二次AIブームの中心にあったんですね。これは、人間の理論や知識を取り込むことで、コンピュータがまるで専門家のように振る舞うプログラムのことです。当時、エキスパートシステムは医療や金融、生産など、さまざまな分野で機能していきましたが、弱点がありました。なぜなら人間の仕事とは、理論や知識では体系化しづらい例外が存在しているからです。

富士通が1960年に開発したリレー式計算機「FACOM138A」の設計図と池田敏雄。「FACOM138A」は、世界最古級のコンピュータとして、今もショールームにて現役で稼動中。

阿部:人間には“身体性”のようなものがあって、理論や知識を超えたところで判断をしていることがありますから。

有山:はい、専門家や職人などの持つ暗黙知は“身体が覚えている”といった知識の形態にもなっているため、言語化が困難です。海太郎さんが作曲を行う上で“説明できない”という感覚もそうですよね。このように人間が普段行なっていることのすべてのバリエーションをコンピュータに取り込むことは難しく、こうして第二次AIブームは下火になっていきました。その後、2012年頃から第三次AIブームが訪れて、今も注目されているひとつが「ディープラーニング」(深層学習)です。ディープラーニングとは、まさに言葉で理論的に説明するのが難しいものを定義するときに威力を発揮します。これによって、例えばAIの画像認識は急速に進化したんです。

「FACOM138A」(写真)は、1956年に完成した富士通初のリレー式商用計算機「FACOM128A」をより小型化したもの。カメラ,自動車,電機,製鉄等の製造業をはじめ実用性の高い商用コンピュータとして広く利用された。

阿部:ディープラーニングという技術ができた理由とはなんでしょう?

有山:インターネットの普及により、今まで紙だったもののデジタルデータや映像がいくらでも手に入るようになり、コンピュータが学習するデータ量が爆発的に増えたことが一番の理由です。例えば猫の画像を判別できるようにしたいとき、猫の画像だけをインプットするだけでは、学習に十分ではありません。猫以外のさまざまな画像についても学習させることで、徐々にこれは猫の画像である、ということが解析できるようになるんです。そして膨大なデータを学習できれば、その精度が高まります。人間の感覚に置き換えると、赤ちゃんの発育に近しいかもしれません。これは猫、あれはりんごと、赤ちゃんは生活しながら世界を認識していきますよね。そんなイメージです。この画像認識のタスクは、今では人間の認識能力を超えるまでに精度が上がっているんですよ。

富士通ソーシャルデザイン事業本部は、2020年7月に発足。有山自身は事業本部の発足直前20年6月まで、世界一のスーパーコンピュータ「富岳」構築責任者を務めた。

阿部:AIは、人間のデザインを超える、言わばもう一つの主体としての役割を担うところまで来ているんですね。

有山:ただしディープラーニングにも弱点があります。それは機械が自ら膨大なデータを学習し、“自律的”に答えを導き出すという特性上、その思考のプロセスが人間には分からないという問題です。これを「AIのブラックボックス問題」と呼びますが、この問題を解決するために今日お越しいただいたショールームの隣にある富士通研究所では、「説明可能なAI」を開発したんです。

阿部:思考のプロセスを説明できるAIということでしょうか。

有山:そうです。例えば医療現場にAIを導入するケースをイメージしてみてください。検査結果のデータから、AIが診断や治療内容を指示したとして、その結論を100%信頼する気にはなれますか?

阿部:結論に至ったのか理由がとても気になります。

有山:おっしゃるように判断のプロセスがブラックボックスの状態でいきなり結論だけが出てくるというのでは、多くの人が抵抗を感じてしまうものです。そこで役立てられるのが「説明可能なAI」です。例えば動物の画像を読み込ませた際に「毛皮とひげ、さらに耳の特徴から“猫”と判断した」といった言葉による説明を行えるようにする機能も検討しているんです。

「FACOM138A」が実際に稼働するところを見つめる阿部さん。

阿部:これまでAIと言えば人の“道具”として活用されてきたように思いますが、技術革新によって、AIは人の道具から人の“パートナー”へとその関係が変わりつつあるんですね。技術革新と言えば、楽器の発明、楽譜印刷や、デジタル機器の発展など、音楽史もまた長らく技術革新の恩恵を受けてきましたが、今後は自分のパートナーとしてのAIが、音楽にとってどのような未来を作ってゆくのか、ふとした瞬間に想像しては楽しんでしまいます。「AIに芸術を理解する力はないだろう」。程度の差こそあれ、芸術に携わる人たちは心のどこかでそう感じています。僕自身もかつてはその一人でした。けれど今はむしろAIによって新しい芸術作品や、芸術の在り方が生まれる未来に、僕は大きな期待を寄せているんです。

AIのなかでも「時系列データ」は、
音楽と親和性があるかもしれない

阿部:音が鳴る、聞こえる。音楽とはそういう物理現象を通じて、様々なイメージが連鎖していく。それはまるで何かと何かがつながっている様を表す“グラフ構造”のようでもあって、決して楽譜だけでは成立する芸術ではないと僕は思うんです。

有山:音楽は時間を育んでくれますよね。自分の過去の記憶や感情とも結ばれていきますし。

阿部:その時間でいうと、僕が影響を受けたひとりにアンリ・ベルクソンというフランスの哲学者がいまして、彼の哲学の中心に“時間論”があるんです。そのなかに“メロディ”の有名な分析があるのですが、例えば「ミソソミレドレミソミレ〜」というメロディがあったとします。私たちが聴いている音というのは、メロディの中のある瞬間、たった一つの音のはずです。“ミ”が聞こえ、その次の瞬間には、独立した別の一つの音、“ソ”が聞こえる、というように。ところがいま現在の瞬間として寸断されたはずの一つの音“ソ”は、実際には過ぎ去ったばかりの音“ミ”と融合することで、メロディという持続が深まっていきます。まさに“時間の在り方とはこういうことだよね”と、いうようなことをベルクソンは指摘しているんです。僕は音楽を考えるときにこの時間論は大事なことだなと思っています。

「FACOM138A」で実際に計算体験。計算機に入力する際は、現代のパソコンのようにキーボードで式を入力するのではなく、パンチカードに穴を開けてそれを専用の機械で読み込ませる必要がある。計算をさせると約3000個のものリレーが一斉にカチャカチャとリレー特有の音を奏でる。

有山:すごく興味深いです。

阿部:過ぎ去ったばかりの“ミ”という音の記憶であるとか、その人自身の個人史であるとか、音楽とは一般的な時間の理論を超えたところに踏み込んでいく芸術でもあるなと。

有山:今のお話を伺いながら、AIの技術のなかに振動や脳波といった、“時系列データ”の高精度解析を扱うAIが育ち始めていることを思い出しました。富士通研究所でも取り組んでいますが、「トポロジカルデータアナリシス」、通称TDAです。例えば道路や橋梁などの構造物。これらは日々振動しているものですが、多くの時系列データは、この振動成分の重ね合わせとみなすことができるんです。ですから、道路が劣化していないか?異常はないか?という点検は、構造物としての振動の音のデータを収集し、解析することで、損傷程度の評価が行われます。道路や橋梁はあくまでひとつの例ですが、このようにTDAは分析対象に関連する反復パターンを見つけ出すために使用することができます。そして分析対象が時間の経過と共にどのように変化したか。リアルタイムでどのように振る舞っているかを確認し、将来の予測を構築することができます。

阿部:音楽から生み出される時間軸がこの時系列データとなったとき、何ができるのか。いろんな可能性はありそうですね。

有山:はい、良いか悪いかは別としても、例えば音の時系列に沿った人間の印象変化の分析もできるでしょうし、この時系列データというものは、AIのなかでも音楽という芸術とは親和性があるかもしれないなと、海太郎さんとお話しながら感じました。

人の感情とテクノロジーの対話が、
社会の地平を広げていく

有山:今の世の中、効率を追求した世界というものは、もうすでに行き着くところまできていると私は思っています。情報通信技術(ICT)の面でも、AIを搭載した自動会話プログラムとしてチャットボットが導入され、人間が介在しないコミュニケーションが広がっています。そういったなかでこれからの時代は、効率では図れない人間の感情によりフォーカスしていく必要性を感じています。共感によって物事は進むということがあるように、言語化される前の見えない感情に寄り添い、つまびらかにしていくことが、テクノロジーに身を置く我々にとっても、とても大切なのではないかと。

1989年、パソコン市場が成長し利用範囲が飛躍的に拡大する中、富士通は世界で初めて、パソコン本体にCD-ROMドライブを標準搭載した「FM TOWNS」を発表。CD一枚で従来のフロッピィディスク540枚分の情報が扱えるようになり、音と画像とプログラムを同時に扱える32ビットパソコンとして話題になった。

阿部:それは非効率ですけど、本当の意味でのコミュニケーションとも言えますね。

有山:はい、広義のAIになりますが、「アフェクティブ(感情的)・コンピューティング」という概念がすでにあります。これはテクノロジーと人間がどのように共存、協調できるのか。人間の感情を理解、分析しながら様々な領域に活用しようとする技術です。その上で私自身は、ICTに対する“アフェクティブ・コミュニケーション・テクノロジー”というものがあるのではないか?と。私が勝手に名付けたものですが、そこを探求していきたいと思っているんです。感情がどんなコミュニケーションを育み、新しい関係を作っていくのか? そしてその先に私が思い描くことは、“感謝が循環する社会”なんです。

阿部:それは素晴らしいですね。

有山:ということをここ最近はずっと考え続けているのですが、海太郎さんが『tempo 1』のなかで「音楽の場合は作品の概念自体が曖昧で、楽譜自体が決して作品ではなく、演奏家の肉体によって演奏されて初めてかたちになります」と語っていらした部分に、非常に興味を持ちました。まさに人間対人間の関係性、感情の循環によって、作品の形が初めて彩られてくるのだな、と。テクノロジーを効率や実利を得るための技術としてではなく、作品を通して育まれる感情への理解や共感を深めていくひとつのきっかけとして活用できるとするならば、新たな発見があるのではないかと。そう思いました。

大型コンピュータ用に開発され、その後高集積部品としていろいろな方面で使われているマルチシップモジュールも展示されている。マルチシップモジュールとは、ひとつの基板上に中央演算処理装置(CPU)や周辺ロジックなど複数のベアチップを高密度実装した電子部品のこと。

阿部:有山さんのおっしゃる視点には、とても可能性を感じます。最初の話にも通じますが、僕自身、これまで楽譜作成ソフトなど、様々な技術の恩恵を受けてきた身です。けれど、オーケストラなどのサンプリングされたシンセ音源を使用することだけは避けてきました。今の音源は優秀で、時には人間の演奏よりも上手くいことがありますが、僕はどうしても実際に人の手によって演奏されないと気が済まない。それは音に人格が感じられないからです。ノイズや、音に含まれる感覚の、人間のわだかまりやふがいなさなどは、ベートーヴェンの苦悩を例としても、音楽や芸術にとっては必要不可欠なものだと思うからです。

有山:まさに人間は言語化できない感情をたくさん持っていて、それが芸術に昇華されているのだとも思います。

阿部:はい、そのえもいわれぬ気持ち、名付けようもない感情や感覚をたくさん抱えながら、作曲家である僕は日々メロディを生み出しています。言い換えるとそれはメロディを通じてまだ知らない感覚を発見したいし、提供したいということでもあるんです。というときに有山さんがお考えになるアフェクティブ・コミュニケーション・テクノロジーは、まだ知らない感覚に触れるきっかけになりそうですし、芸術に恩恵をもたらしてくれるような気がしています。

有山:半年以上、悶絶した末にたどり着いた概念だったので(笑)、そう言っていただけてうれしいです。ありがとうございます。

阿部:今、“感謝が循環する社会”という話で思い出しました。先ほどベルクソンの時間論の話をしましたが、ベルクソンの生徒でもあったウラジーミル・ジャンケレヴィッチというフランスの哲学者がいて、僕は大学時代に彼の著書をかなり研究したんです。ジャンケレヴィッチはソルボンヌ大学の教授で道徳哲学を教える人だったんですが、音楽にも造詣が深くて、著作の半分は音楽論を執筆していたぐらいの人です。そんなジャンケレヴィッチの道徳論がこれまたすごく魅力的で、一筋縄ではいかないんですが、言うなれば“優しさの哲学”なんですね。

有山:興味深いです。

阿部:死にゆく人を目の前にしたときに、最大限延命にするための手段や環境とは何か。その人にとって何がもっとも幸せなのか。その人に対して自分ができることとは何か。というときに、投薬をどうするとか、論理的に色々考えられることはありますが、でも、まずできることとは、その人の枕の位置を直してあげることではないか。というようなことをジャンケレヴィッチは述べているんです。枕の位置を直す。そういう優しさこそが、他のあらゆる延命手段のすべてを凌駕する瞬間があると。有山さんのおっしゃる“感謝が循環する社会”というのも、突き詰めていくとそういうことなのかなと思ったんです。

有山:その通りだと思います。“感謝が循環する社会”のもともとのは発想というのは、私自身が社会課題を解決できていないという課題が発端となって生まれた発想です。これまでテクノロジーを通じて、宇宙分野のシステム開発から新興国の社会解決のための事業開発など、様々な取り組みを行ってきました。ところがいくら開発・観測して課題を見える化をしても、本質的な解決には至らなかった。ではどうしたら解決できるのか? それを問い続けた結果、 やっぱりひとりひとりの意識が変わることで行動も変わらないと、社会課題の解決には繋がらないと切実に実感したんです。例えば温暖化ひとつとっても、どうにかしなければという感情はみんな持っています。その感情と向かい合い、感情をAIといったテクノロジーでつまびらかにしながら、その先には海太郎さんがおっしゃったように優しさで支え合える社会を目指していきたいです。

音声を始め、インターネットやテレビ中継といった国際通信の大部分は、現在海底通信システムを経由して行われているが、富士通はその海底通信システムの構築に40年以上にわたって深く関わっている。写真は実際に活用されている海底8,000mに設置可能な中継器の内部。

阿部:AIを人間に近づける。そういう方向ではなく、AIらしさを持ちながら人間と対話していく。関係を築く。そうすることによって、人間とは違う視野でAIは社会の地平を広げてくれるのではないか。そこに僕自身は期待してしまいます。

有山:はい、これからもやるべきことはもう、本当にたくさんあります(笑)。AIの宛先を人間の感情や感性にすることで、音楽とともにできることがあると思っているので、ぜひ海太郎さんのお力もお借りしたいです。

阿部:こちらこそぜひ、いつでも呼んでください。何より僕自身、AIを通じて新しい音楽的発見を見つけたいです。そしてその発見をみんなで共有していく。そういう未来が必ずあると楽しみにしています。

[構成・文/水島七恵 写真/高野ユリカ

阿部海太郎 ABE Umitaro

作曲家/クラシック音楽など伝統的な器楽の様式に着目しながら、楽器の今日的な表現を追求する。すぐれた美的感覚と知性から生まれる音楽表現が多方面で評価され、舞台、テレビ番組、映画、様々なクリエイターとの作品制作など幅広い分野で作曲活動を行っている。2020年に6枚目となるアルバム「Le plus beau livre du monde 世界で一番美しい本」を発表し、特設ウェブサイトには楽曲にまつわるコラムや映像作品が掲載されている。

有山俊朗 ARIYAMA Toshiaki

エンジニア・富士通株式会社ソーシャルデザイン事業本部長/1995年に富士通株式会社に入社。宇宙分野でのシステム構築・データ利活用の企画/実践、また研究機関と連携し、AIやスパコン等の先端科学技術の社会実装に従事。現在は、生活者の視点から課題を発見し、「今だからこそ、未来だからこそ」の流れを汲み取り、社会と産業の再構築(リ・デザイン)を実現し続けるソーシャルデザイン事業を推し進めている。

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