This experiment aims to understand the process by which new composition styles emerge. There are many automatic composition models (AI composers) with various composition styles in the system, and many listeners listen to and evaluate their songs. Based on these evaluation results, the population of AI composers is updated iteratively. We examine whether this process leads to the emergence of AI composers with new and preferred composition styles.

この実験は、新しい作曲スタイルが生まれる過程を理解することを目的としています。システム内に存在する自動作曲モデル（AI作曲家）から生成された曲を多くの人が聴き比べにより評価して、その評価結果に基づき、AI作曲家の集団が世代交代を繰り返すことで、新しくて人々に好まれる作曲スタイルを持つAI作曲家が生まれるかを検証します。

When updating the population of AI composers, those with higher evaluations can produce more offspring (descendant) AI composers. These offspring AI composers inherit the composition style of their parent (master) AI composers, but the style is slightly modified in the process. By repeating this process, we observe changes in the clan structure and composition styles of the AI composers in this experiment.

AI作曲家の世代交代では、より高評価のAI作曲家ほど多くの子（弟子）のAI作曲家を残すことができます。弟子のAI作曲家は、親（師匠）のAI作曲家の作曲スタイルを継承しますが、その際には作曲スタイルが少しだけ変形されます。このプロセスが繰り返されることにより、AI作曲家の系統構造や作曲スタイルの変化をこの実験では観測します。

In the first season of the experiment, we carried out generational updates up to the tenth generation. In each generation, 50 AI composers each compose 20 songs. The 'sale rate', which is the rate at which each AI composer was chosen in listening comparison, was used as the evaluation score for the AI composers for population update. In the transmission of composition styles, a mechanism was used to produce changes in the offspring's composition styles by incorporating part of the composition styles of two secondary parent AI composers (blending inheritance), in addition to the primary parent.

第1シーズンでは、第10世代までの世代更新を行いました。各世代では、50のAI作曲家が各々20曲ずつ作曲します。世代交代に用いるAI作曲家の評価値として、各AI作曲家が聴き比べで選ばれた頻度である「売上率」を使いました。また、作曲スタイルの継承時には、主要な親に加えて、二次的な親のAI作曲家2人の作曲スタイルを一部取り入れる（混合継承）ことで、弟子の作曲スタイルの変形が起こる仕組みを用いました。