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DeepLearning-Musicは、ディープラーニング（AIによる深層機械学習）の技術を利用して、インターネットに広く公開されている音楽データを元に、ポピュラーからクラシック系まであらゆる音楽ジャンルで、アーティストと作品の相互の関連と系譜をデータベース化しようという試みのプロジェクトです。

現代のポップミュージックの発展は明らかに、20世紀以降のテクノロジーの進化をそのままに反映したものです。20世紀初頭の蓄音機とラジオから、現在のインターネットまで、テクノロジーをぬきに現代の音楽を語ることはできません。

例えば、音楽を発信することの敷居は驚くほど低くなり、少しの才能と熱意があれば、ネットから世界へ向けて自分の音楽を気楽に発信できる時代です。例えばYouTubeにアップした彼（彼女）の作品は、半年後には100万人がアクセスしているかもしれません。

一方で、例えば、ストリーミングサービスによって、古今東西、数千万の曲に簡単にアクセスできるようになった私たち音楽ファンは、自分にぴったりフィットした自分の音楽を見つけ出すことにかえって息苦しい困難を感じていないでしょうか。コンテンツはあまりに巨大で、落穂ひろいをしていたら一生を費やしても足りません。一度見失ったコンテンツを探し出すのは、飛行機から砂漠に落としたピンを探し求めるほど困難です。

DeepLearning-Musicは、テクノロジーで級数的に肥大化したコンテンツの宇宙を、テクノロジーで個人の感性へ収束しようという試みです。巨大になり過ぎて、人手で一つ一つ収集することが不可能になってしまった音楽情報をAIの力で収集します。

DeepLearningを応用してLearningMusicを深める試み、です。

現在、その成果の一つとして、アーティストの繋がりをヴィジュアルに表示する、ミュージックシーン・グラフを公開準備しています。これは、アーティスト同士の繋がり、「誰と一緒に活動して」、「誰から影響を受け」、「誰に影響を与えた」などの情報をネット全体から収集し、AI（ディープラーニング）がそれを解析・分類・整理します。今後は、アーティストの関連・系譜データ【モデル】をさらに精密化していくと同時に、それを様々なヴィジュアル表現【ビュー】に拡張していく予定です。