論文の概要: Artificial Intelligence Agents in Music Analysis: An Integrative Perspective Based on Two Use Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13987v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 23:46:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.835805
• Title: Artificial Intelligence Agents in Music Analysis: An Integrative Perspective Based on Two Use Cases
• Title（参考訳）: 音楽分析における人工知能エージェント : 2つのユースケースに基づく統合的視点
• Authors: Antonio Manuel Martínez-Heredia, Dolores Godrid Rodríguez, Andrés Ortiz García,
• Abstract要約: 本稿では,音楽分析と教育に応用されたAIエージェントの総合的レビューと実験的検証について述べる。 ルールベースモデルから、ディープラーニング、マルチエージェントアーキテクチャ、検索拡張生成フレームワークを含む現代的アプローチへの歴史的進化を合成する。 実験の結果,AIエージェントは音楽パターン認識,構成パラメータ化,教育的フィードバックを効果的に強化することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an integrative review and experimental validation of artificial intelligence (AI) agents applied to music analysis and education. We synthesize the historical evolution from rule-based models to contemporary approaches involving deep learning, multi-agent architectures, and retrieval-augmented generation (RAG) frameworks. The pedagogical implications are evaluated through a dual-case methodology: (1) the use of generative AI platforms in secondary education to foster analytical and creative skills; (2) the design of a multiagent system for symbolic music analysis, enabling modular, scalable, and explainable workflows. Experimental results demonstrate that AI agents effectively enhance musical pattern recognition, compositional parameterization, and educational feedback, outperforming traditional automated methods in terms of interpretability and adaptability. The findings highlight key challenges concerning transparency, cultural bias, and the definition of hybrid evaluation metrics, emphasizing the need for responsible deployment of AI in educational environments. This research contributes to a unified framework that bridges technical, pedagogical, and ethical considerations, offering evidence-based guidance for the design and application of intelligent agents in computational musicology and music education.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音楽分析と教育に応用されたAIエージェントの総合的レビューと実験的検証について述べる。 ルールベースモデルから、ディープラーニング、マルチエージェントアーキテクチャ、検索強化世代(RAG)フレームワークを含む現代的アプローチへの歴史的進化を合成する。 1)中等教育における生成型AIプラットフォームの利用による分析的・創造的スキルの育成,(2)モジュール的でスケーラブルで説明可能なワークフローを実現するためのマルチエージェントシステムの設計。 実験の結果、AIエージェントは、音楽パターン認識、構成パラメータ化、教育的フィードバックを効果的に強化し、解釈可能性や適応性の観点から従来の自動手法よりも優れていることが示された。 この発見は、透明性、文化バイアス、ハイブリッド評価指標の定義に関する重要な課題を強調し、教育環境におけるAIの責任ある展開の必要性を強調している。 本研究は,計算音楽学および音楽教育における知的エージェントの設計と応用に関する根拠に基づくガイダンスを提供するとともに,技術的・教育的・倫理的考察を橋渡しする統一的な枠組みに寄与する。

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