音楽とAIが織りなす、
新時代のビジュアル体験
PrhythmAIは、音楽の魂を視覚的な輝きへと昇華させるリアルタイムAI VJプラットフォームです。最先端のAI技術で音楽を解析し、イベントやライブ、個人の音楽体験を、かつてない没入感と感動で満たします。このダッシュボードで、その壮大な計画の全貌を探求してください。
リアルタイム音楽解析
BPM、周波数、エネルギーを瞬時に捉え、音楽の鼓動をデータに変換します。
AIによる映像生成
音楽データに呼応し、抽象的、レトロなど多彩なスタイルの映像をリアルタイムで創出します。
インタラクティブ制御
スタイル、解像度、エフェクトを直感的に操作し、あなただけのビジュアルを創造できます。
インタラクティブ・アーキテクチャ
PrhythmAIは、ブラウザで動作するUIと、強力なAzureクラウド基盤を連携させたモダンなアーキテクチャを採用しています。以下の図は、各コンポーネントがどのように連携し、音楽データが美しい映像へと変わるかを示しています。各要素にカーソルを合わせると、その役割の詳細が表示されます。
💻 Frontend (React)
UI / 音声入力
⚙️ Backend (Node.js)
ロジック / API / 統括
🧠 Azure AI Platform
音楽解析 / 映像生成
🔒 Auth0
認証
テクノロジースタック
PrhythmAIは、最高のパフォーマンスと柔軟性を実現するために、各領域で最適な技術を選定しています。フロントエンドからAI基盤まで、プロジェクトを支える主要なテクノロジーを紹介します。
フロントエンド
- UI: React
- 状態管理: Zustand
- 音声処理: Web Audio API
- 通信: WebSocket
- ホスティング: Azure Static Web Apps
バックエンド
- ランタイム: Node.js
- フレームワーク: Express.js
- 通信: Socket.IO
- Azure連携: Azure SDK for JS
- ホスティング: Azure App Service
AI基盤 (Azure)
- 実行環境: Azure ML Online Endpoint
- ワークフロー: ComfyUI
- コアモデル: SD Turbo, LCMs
- 制御技術: ControlNet, IP-Adapter
- 音声解析: Azure Functions (Python)
その他
- 認証: Auth0
- DB: Azure Cosmos DB
- ストレージ: Azure Blob Storage
- 監視: Azure Monitor
- CI/CD: GitHub Actions
開発ロードマップ
壮大なビジョンを実現するため、プロジェクトを5つのフェーズに分けて段階的に開発を進めます。各フェーズは明確な目標を持ち、着実にプロダクトを完成へと導きます。各項目をクリックして詳細を確認してください。
基盤構築とプロトタイピング
Auth0設定、React/Node.js雛形作成、Web Audio APIでの基本音声解析、WebSocket通信確立、Azure ML上で最小限のAI画像生成APIを疎通させ、基本フローを検証します。
音楽解析とAI連携強化
BPM検出や周波数分析などの詳細な音楽解析を実装。抽出した特徴をAIワークフローのパラメータに動的にマッピングし、音楽に反応するビジュアルの初期版を完成させます。
UI/UX作り込みと表現力向上
ユーザーがスタイルや解像度を操作できるコントロールパネルを実装。AIワークフローを拡張し、プリセット機能を追加。ユーザー設定をDBに保存し、表現の幅を広げます。
パフォーマンス最適化と安定化
エンドツーエンドの遅延を測定・解消し、AIモデルの推論速度や通信を最適化。Azureリソースのスケーリングを調整し、堅牢なエラー処理を実装。実用レベルの品質を目指します。
有料化準備とローンチ
Auth0を利用した有料プラン機能を実装し、利用規約等を整備。クローズドベータテストを経てフィードバックを反映し、PrhythmAIの正式版をリリースします。
課題と対策
革新的なプロジェクトには挑戦が伴います。ここでは、PrhytmAIが直面する可能性のある主要な技術的課題と、それらを乗り越えるための戦略的な対策を整理しました。
リアルタイム性と遅延
課題: AI推論、ネットワーク、音楽解析の遅延が重なり、音楽との同期がズレるリスク。
対策: SD Turbo/LCM等の超高速モデル採用、GPUインスタンス最適化、WebSocket通信の効率化、クライアントサイドでの視覚的緩和策。
AIワークフローの複雑性
課題: ComfyUIでの高度な音声反応型ワークフローの構築と安定したデプロイ・運用。
対策: ComfyUIのAPI制御技術の習熟、実績のあるカスタムノードの活用、CI/CDによるデプロイ自動化、ワークフローのバージョン管理。
コスト管理
課題: AzureのGPUインスタンスやAuth0等の利用料金が、利用頻度に応じて増大する可能性。
対策: エンドポイントの自動スケーリング設定、適切なインスタンス選択、Azure Cost Managementによる監視と予算アラート。
ユーザー体験 (UX)
課題: 多機能性と直感的な操作性を両立させたUI設計の難しさ。
対策: 優れたUI/UXデザインへの投資、ユーザーテストの反復、シンプルモードと上級者モードの提供、魅力的なプリセットの充実。