Cyanite

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ツール紹介:

AIで音楽を自動タグ付け。自由文検索・類似曲探し、レコメンドやプレイリスト生成、可視化とカタログ洞察で発見を加速。
登録日:

2025-10-29
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ツール情報

Cyanite AIとは？

Cyanite AIは、音楽データの整理と発見を高精度に支援するAI音楽タグ付けと類似検索のプラットフォームです。複雑な文章によるリクエストを音響的特徴へとマッピングし、最も近い楽曲を見つけるフリーテキスト検索を備えるほか、ジャンルやムード、テンポ、楽器などのメタデータを自動生成する自動タグ付け、楽曲の説明文を生成する自動ディスクリプション、さらにカタログ全体を俯瞰できる可視化とインサイト分析を提供します。これにより、音楽ライブラリの整理・検索性の向上、プレイリスト編成やレコメンドの精度強化、マーケティングの意思決定を包括的に支援。既存メタデータの偏りや欠落を補完し、選曲や発掘のプロセスを効率化して、音楽の発見（ディスカバリー）体験を継続的に磨き上げることができます。

Cyanite AIの主な機能

自動タグ付け（オートタグ）：ジャンル、ムード、テンポ、楽器、エネルギーなどの特徴量を一括推定し、メタデータの一貫性を向上。
自動ディスクリプション生成：楽曲の内容を要約した自然言語の説明文を自動作成し、検索性と訴求力を補強。
類似検索（シミラリティサーチ）：参照曲に近い音響特性の楽曲を高速に抽出し、選曲や補完候補の発見を支援。
フリーテキスト検索：文章で表現した気分・シーン・サウンドの要件を、最も近い音楽的表現へ変換して検索。
可視化・カタログインサイト：カタログ全体を可視化し、傾向分析やギャップの把握、マーケティング戦略立案に活用。
音楽レコメンデーション：タグと音響特徴に基づく曲間の関連性から、発見性の高い候補を提示。
メタデータ整理とエクスポート：一貫化したタグや説明を出力し、既存のワークフローに取り込みやすく整備。

Cyanite AIの対象ユーザー

レコードレーベル、音楽出版社、プロダクションミュージックやライブラリ運用者、プレイリスト編成や編成チーム、音楽監修や映像制作の選曲担当、ブランドや広告代理店のマーケティング部門など、大規模カタログの管理や選曲・発見の効率化を求める組織に適しています。社内のメタデータ標準化、バックカタログの再タグ付け、キャンペーンのトーンに合う楽曲探索、プレイリスト拡張、シンク案件の候補抽出など、実務に直結する場面で効果を発揮します。

Cyanite AIの使い方

アカウントにサインインし、プロジェクトまたはカタログ領域を作成します。
楽曲ファイルや既存メタデータをアップロードし、スキャン・解析を開始します。
自動タグ付けと自動ディスクリプションを実行し、結果をレビューして必要に応じて微調整します。
文章で要件を入力してフリーテキスト検索を行い、条件に近い候補曲を抽出します。
参照曲からの類似検索で近傍楽曲を拡張し、プレイリストや候補リストを構築します。
可視化ダッシュボードでカタログの傾向やギャップを把握し、発掘や編成方針に反映します。
整備したメタデータや選曲結果をエクスポートし、社内システムや配信用ワークフローに統合します。

Cyanite AIの業界での活用事例

レーベルがバックカタログを一括で再タグ付けし、社内外検索のヒット率を改善。音楽監修はブリーフの文章から候補曲を即時抽出し、映像のトーンに合う代替案を類似検索で素早く提示。配信サービスや編成チームは、特定ムードのプレイリストを拡充し、発見性の高い新規曲を自動レコメンドで補完。プロダクションミュージックは、案件要件に沿ったキーワード検索と近傍抽出でピッチ効率を向上。マーケティングでは、カタログインサイトから強みと不足領域を可視化し、施策別の音源戦略を最適化します。

Cyanite AIの料金プラン

料金体系や提供プランは、利用規模や必要機能によって変動する場合があります。一般に、カタログ曲数、処理量（タグ付け・検索のボリューム）、利用機能の範囲などが検討要素となります。最新のプラン構成やトライアルの可否、見積もり手順については、公式サイトでの案内をご確認ください。

Cyanite AIのメリットとデメリット

メリット：

大規模カタログの自動タグ付けにより、メタデータ整備の工数を大幅に削減できる。
フリーテキスト検索と類似検索で、要件に近い曲を高速に発見できる。
自動ディスクリプションで検索性と訴求を強化し、選曲の説得力が増す。
カタログの可視化・インサイトにより、編成やマーケ戦略をデータドリブンに最適化。
メタデータの一貫化で社内外の検索・流通での整合性が向上。

デメリット：

AI推定に依存するため、微細なニュアンスやブランド特有の基準は人手での調整が必要になる。
既存の分類体系や命名規則との整合に初期コストがかかる場合がある。
機密音源の扱いなど、権利・セキュリティ要件への配慮と運用設計が不可欠。
利用規模が拡大するとコストや処理時間が増える可能性がある。
言語や表現方法によっては、テキスト入力の意図解釈に差が出る場合がある。

Cyanite AIに関するよくある質問

質問：文章で「落ち着いた夜のムードのピアノ曲」といった条件から検索できますか？

はい。フリーテキスト検索により、記述された要件を音響的特徴へ変換して、最も近い候補曲を提示できます。
質問：どのようなタグが自動で付与されますか？

ジャンル、ムード、テンポ、楽器、エネルギーなど、検索や編成に有用な要素が自動推定され、メタデータの網羅性を高めます。
質問：既存のメタデータと併用できますか？

可能です。既存メタデータを補完する形でAIタグや説明文を付加し、検索性や一貫性の向上に活用できます。
質問：カタログ分析はどのような意思決定に役立ちますか？

傾向やギャップの可視化により、編成ポートフォリオの見直し、新規制作・獲得の優先領域、キャンペーン別の選曲戦略などをデータに基づいて調整できます。
質問：導入時の運用ポイントは？

初期の自動タグ結果をレビューし、組織の基準に合わせて調整・整備することで、以降の検索精度やワークフロー定着がスムーズになります。