Sunoプロンプトを巡る会話ログ
Sunoで楽曲を作るうえで最近耳にする「構造化プロンプト」。
Styleタグを書くときに
- voice
- genre
- instrumentation
- mood
のように構造的に書くと結果が安定するらしいという話。
では実際に、
その効果は検証されているのか？
それをAIに聞いてみた。
AIの説明
AIの答えはこうだった。
SunoのStyleには2つの構造があるという。
① 順番構造
voice → genre → instruments → production → mood
② セクション構造
Vocal:
Genre:
Instrumentation:
Mood:
そしてAIはこう言った。この2つは効果が違う。
実験結果ベースで説明できる
実験の説明
AIはさらに具体的な検証方法を説明した。
テスト条件はこう。
- 同じLyrics
- 同じseed
- Styleだけ変更
- 生成回数10〜30
この比較で
順番構造の方が安定する
という結果が出ているらしい。
なるほど。
そこまで言うなら当然気になる。
そのデータはどこにあるのか？
エビデンスを聞いてみた
そこでシンプルに聞いた。
その検証データの出典は？
論文なのか。公式資料なのか。
コミュニティ検証ログなのか。
AIの回答
返ってきた答えはこうだった。
体系化された検証データは存在しない
理由は
- Sunoは内部仕様を公開していない
- 構造化の効果はコミュニティ経験則
つまり
公式検証は存在しない。
ここで問題が発生する
さっきAIはこう言っていた。
実験結果ベースで説明できる
しかし今は
検証データは存在しない
と言っている。
これは当然矛盾する。
その矛盾を指摘した
そこでシンプルに確認した。
「実験結果がある」と言ったのに
「検証データはない」と言うのは矛盾では？
AIの最終回答
AIは最終的にこう認めた。
「実験結果ベース」という言い方は不正確だった
つまり
裏付けデータは存在しない。
さらに起きたこと
その後AIはこう言った。
では「事実だけ」を整理する
そして提示された内容は次の通り。
- Styleはスタイル指定欄
- 自由テキスト入力
- 生成は確率的
- 仕様は公開されていない
つまり
誰でも分かるレベルの一般論だった。
この会話で分かったこと
Suno Styleプロンプトについて
少なくとも公開情報ベースでは
- 構造化プロンプトの公式仕様はない
- 検証データも公開されていない
つまり現状は
コミュニティ経験則の域を出ていない。そしてもう一つ分かったこと。
今回の問題は情報の正誤だけではない。
AIは最初に
「実験結果」
- 「実戦レベル」
- 「重要なポイント」
という言葉で
専門情報があるかのような期待を作った。
しかし実際には
その裏付けは存在しなかった。
結論
AIは便利だ。
でも今回のやり取りでよく分かった。
AIは
知らないことでも“それっぽく説明する”
ことがある。というかほとんどがそれ。
だから重要なのは
容赦なくツッコミまくること。
エビデンスを確認すること。
そして
AIの言葉をそのまま信じないこと。
壁打ちに徹すること。
結論は自分で決めること。
当たり前なことだらけだけど、あらためて、今回一番の教訓だった。バ〇とAIは使いよう。
っていうか、自信満々で「できる。やってみる？」「よかったら〇〇も出せるけど、いる？」
結果・・・同じ話の無限ループ。・・・中身がなさすぎる。
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