[2A1-GS-10] AI application:

[2A1-GS-10-04] Automatic Generation of Baseball Cheering Songs Using Large Language Models and Players' Playing Styles

〇Tatsuto Katayama¹, Makoto Okada², Naoki Mori² (1. Osaka Prefecture University, 2. Osaka Metropolitan University)

Keywords:LLM, Generative AI, baseball, Cheering Songs

自然言語処理技術の進展により，大規模言語モデル (Large Language Model, LLM) に基づく文書生成 AI を用いた歌詞の自動生成が注目されている．歌詞生成に関する研究はポピュラー音楽やヒップホップなど幅広いジャンルを対象に進展しているが，スポーツに関連する応援歌に焦点を当てた研究は少ない．本研究では，野球の試合で使用される選手別応援歌に着目する．選手別応援歌とは特定の選手を応援するために作られる 8 小節程度の曲であり，歌詞には選手の個性が反映されている．本研究では，選手の個性の 1 つであるプレースタイルに応じた歌詞の自動生成手法を提案する．具体的には，日本のプロ野球選手を対象に実在する選手別応援歌とその選手の打撃成績を収集して，打撃成績より選手のタイプを定めて分類した．さらに，各タイプと歌詞中の語彙の関連性を分析して，得られた語彙情報を用いた文書生成 AI による応援歌生成システムを構築した．さらに，歌詞から選手のタイプの推定器を作成して，生成された歌詞が選手のタイプを適切に反映しているかを検証した．結果として，選手タイプに応じた特徴を含む歌詞が生成できた．