Resonance
LLM-Powered Music Feedback
Music Recital Feedback Platform

聴衆の声を
可視化する。

LLMが生成する選択式アンケートで、音楽知識がなくても「批評の言語化」を可能にする。演奏者の意図と聴衆の受け取り方のギャップを、データとして可視化するプラットフォーム。

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FeedbackResonanceInsight LLM-PoweredMusicAudience FeedbackResonanceInsight LLM-PoweredMusicAudience
3min
聴衆の回答時間
4-10Q
動的に調整される質問数
0
必要な音楽知識
QR
スキャンで即回答
Problem

なぜ今、フィードバックが
機能していないのか

🎧

聴衆の言語化の壁

「なんとなく良かった」という感覚はあっても、音楽的知識がないと言葉にできない。フィードバックは「良かったです!」で終わり、SNSの投稿も当たり障りのない一言で終わる。

🎸

演奏者の盲点

「自分の表現意図が伝わったか」を知る機会がない。師匠の評価はあっても、一般聴衆にどう届いたかは謎のまま。知るには何年もの経験が必要。

📋

既存アンケートの限界

自由記述は回答率が低く表面的。選択式も「楽しかった/普通/つまらなかった」程度の粗い粒度。日本的な文化背景として、ネガティブなフィードバックはほぼ伝わらない。

Solution

LLMが「問い」を
デザインする

演奏者の意図を元に、聴衆には意図を見せずにニュートラルな選択肢を自動生成。集計して初めて「伝わったか」が分かる構造。

01
奏者

エントリー

LLMが「演奏で何を表現したいか」を選択肢で問いかけ、奏者の意図を言語化。副産物として本番までの練習に軸ができる。

02
LLM

質問の事前生成

奏者の意図をもとに、最初の4問を事前生成。「意図を匂わせない」聴衆向けの問いを設計する。

03
聴衆

QRスキャン → 即回答

演奏後にQRコードを提示。ログイン不要、2問ずつ選択式で回答。3分以内で完了。

04
LLM

適応型パイプライン生成

回答中に裏で次の問いを動的生成。回答テンポに応じて質問数も動的に調整(4〜10問)。待ち時間ゼロの体験を実現。

05
LLM

インサイトレポート

「意図との一致率」と「聴衆の受け取りインサイト」を"批評"ではなく"データ"として提供。奏者の心理的安全性を担保する表現設計。

Core Design

誘導しない
問いの設計

奏者の意図(例:「遊び心を散りばめた」)は問いの設計に使われるが、聴衆には見せない。「伝わった」「伝わらなかった」どちらの選択肢も自然に混在させ、集計して初めて一致率が判明する。

❌ 誘導になる問い
「遊び心を感じましたか?」

Yes/Noの確認になり、バイアスがかかる。奏者の意図が透けて見える。

✅ 正しい設計の問い
「演奏全体の印象として近いのはどれですか?」
  • 一貫した緊張感があった
  • 意外性や変化が楽しかった
  • 穏やかに流れていった
  • 少し掴みどころがなかった
Experience

待ち時間ゼロの
パイプライン設計

聴衆が回答している間に、裏で次の質問を生成。回答 → 次の質問表示のトランジションアニメーションもバッファとして活用し、LLMのレイテンシを完全に隠蔽する。

聴衆
Q1-2 回答中
Q3-4 回答中
Q5-6 回答中
Q7-8 回答中
LLM
Q1-4 事前生成済
Q5-6 生成
Q7-8 生成
Report
Key: Q1-4は奏者の意図だけで事前生成(聴衆の回答不要)。Q5-6はQ1-2の回答受信で即発火。回答テンポが速い場合は最大10問まで深掘り、LLMが追いつかない場合は4問で切り上げ。質問数固定ではなく回答テンポに応じた動的終了判定で、レイテンシ問題を根本的に回避。
Value

3つのステークホルダーに
それぞれの価値を

👥
聴衆

選ぶだけで批評できる

音楽知識がなくても、選択するだけで演奏者に質の高いフィードバックを届けられる。罪悪感ゼロ。さらにSNS投稿文の自動生成で、「音楽わかってる人」に見える投稿が手に入る。

🎵
奏者

「伝わったか」がデータで分かる

感情的な評価ではなく、意図との一致率としてインサイトが得られる。エントリー時に意図を言語化することで練習の軸もできる。次の成長につながるデータ。

🏛
主催者

発表会の差別化要素

「フィードバック+SNS拡散まで提供できる発表会」として圧倒的な差別化。聴衆のリテンション施策が集客チャネルにもなる。

Beyond Feedback

回答が、あなたの
言葉になる。

回答データからSNS投稿文をLLMが自動生成。音楽的に的確な語彙で、「この人は音楽をちゃんと聴いている」と思われる投稿が、コピペひとつで手に入る。

演奏会の感想をSNSに書くのは、実はかなり高度な行為だ。多くの人は当たり障りのない一言で終わる。しっかり言語化された感想投稿があると「この人は音楽わかってる」と思われる。その承認欲求を、回答のついでに満たせる。

これはResonanceのコアバリュー「言語化支援」の延長線上にある。選択肢を選ぶだけで批評を言語化する仕組みの、出口をSNSに変えただけ。聴衆にとっての価値が「奏者への貢献」から「自分の承認欲求」に拡張される。

Without Resonance

今日の演奏会よかった!素敵な時間でした。

AI Generated
🎶
tanaka_yuki
@tanaka_yuki
テンポの緩急が絶妙で、特に中盤の静寂から再び立ち上がる瞬間に引き込まれました。全体を通して「遊び」のような意外性が散りばめられていて、聴いていて飽きない構成。次回も楽しみ。
#Resonance #ギター発表会2025 #田中ギター教室
Audience Engagement

聴衆が戻ってくる
理由をつくる

匿名回答 → 登録 → リテンション → 主催者への集客チャネル。聴衆のエンゲージメントがBtoB価値を加速させる。

📱 Phase 1

SNS投稿生成

回答完了画面でそのまま表示。ユーザー登録不要。バイラル効果でResonance自体の認知も拡大。

📓 Phase 2

音楽日記

聴いた演奏の記録・感想を自動で蓄積。LLMが「あなたの音楽の好み傾向」を分析。

Phase 3

ポイントシステム

回答でポイントが貯まり演奏会チケットを割引。回答のインセンティブ設計。

🔔 Phase 3

レコメンド通知

回答傾向から好みの演奏会を推薦。主催者にとって「Resonance経由で集客できる」BtoB価値に。

Structure

BtoBtoCの
価値提供構造

BtoB

音楽教室・発表会主催者

発表会の付加価値向上・会員継続率改善・Resonance経由の集客チャネル

BtoC

アマチュア奏者

意図の言語化・客観的フィードバック・練習の軸づくり

聴衆(家族・友人)

批評の民主化・SNS投稿支援・音楽日記・レコメンド

Comparison

競合との差別化

機能 紙アンケート デジタルフォーム Resonance
言語化支援なしなしLLMが選択肢を生成
適応型質問なしなし回答に応じて動的生成
意図との照合なしなし自動比較・一致率算出
心理的安全性低い普通匿名選択式・罪悪感ゼロ
インサイトなし集計のみLLMレポート
聴衆への還元なしなしSNS投稿生成・音楽日記
Architecture

作るもの

聴衆向けアプリだけを独立。管理アプリは主催者/奏者をロールで分ける。聴衆アプリは「ログイン不要・3分で離脱・モバイルオンリー」という異質な性質を持つため分離する。

聴衆向けWebアプリ

QRスキャン → 即回答。超軽量・ログイン不要。

  • パイプライン型質問フロー
  • WebSocket/SSEでリアルタイム配信
  • 回答完了 → SNS投稿文表示
  • 途中離脱してもデータ保全

管理アプリ(主催者・奏者共用)

ロールベースで画面を切り替え。

  • イベント作成・QR一括生成
  • 奏者エントリー(意図の言語化)
  • リアルタイム回答モニタリング
  • フィードバックレポート閲覧

LLMオーケストレーション

Resonanceの中核エンジン。

  • 「誘導しない問い」の生成
  • 適応型質問の動的生成
  • フィードバックレポート生成
  • SNS投稿文生成

APIサーバー + DB

全体を繋ぐバックエンド。

  • 認証基盤(主催者・奏者)
  • 匿名セッション管理(聴衆)
  • WebSocket/SSEリアルタイム通信
  • 回答データ永続化・集計
Business Model

収益モデル(仮説)

SaaSモデル

音楽教室・発表会主催者への月額サブスクリプション。安定した収益基盤。

イベント課金

1発表会あたりの従量課金。小規模主催者や個人利用に最適。

フリーミアム

基本機能を無料提供。詳細レポートや高度な分析機能は有料プランで。

初期戦略

まずは奏者個人への無料提供から開始。奏者が「この発表会はフィードバックがもらえる」と認知した時点でBtoB展開が加速。Phase 3でレコメンド通知が回り始めると「Resonance導入 = 集客チャネル獲得」という強い訴求に変わる。

Risks

リスクと対策

LLMの選択肢品質

音楽的に的外れな選択肢が生成される可能性
対策:音楽ドメイン知識をシステムプロンプトに注入。eval環境で品質リグレッションテスト

誘導リスク

奏者の意図が選択肢に透けて見える
対策:プロンプト設計で「意図を匂わせない」制約を厳格化。誘導性チェックを自動化

聴衆の回答率

QRコードを読まない・途中離脱
対策:回答時間3分以内。SNS投稿生成で回答のインセンティブを追加。途中離脱でもデータ保全

奏者の傷つき

フィードバックが否定的な場合の心理的影響
対策:「データ」として提示。「伝わらなかった」ではなく「別の印象として届いた」の表現設計
Roadmap

検証ステップ

Phase 1

1〜2ヶ月 — プロトタイプ検証
  • ギター発表会でプロトタイプ試用
  • 奏者5名・聴衆20名の小規模検証
  • パイプラインUX・回答率の評価
  • SNS投稿生成の反応テスト

Phase 2

3〜4ヶ月 — 価値検証
  • レポートの有用性を奏者にヒアリング
  • 音楽教室1〜2校へパイロット提供
  • 聴衆の登録転換率・音楽日記利用率
  • 課金意欲の確認

Phase 3

5〜6ヶ月 — マーケット検証
  • SaaSとしての正式ローンチ
  • ポイント・レコメンド機能投入
  • 音楽教室ネットワークへの展開
  • ピアノ・バイオリン等へジャンル拡大

「伝わったか」を
データにする。

批評の民主化。聴衆の承認欲求。演奏者の成長実感。
音楽と聴衆の新しい関係をつくる。

Next Step: プロトタイプ検証