三部作：基礎理論編 ／ 応用理論編 ／ ユーザーマニュアル編

SUNO MAXIMIZER〜ユーザーマニュアル編

SUNO MAXIMIZER (Ver. 0.9)

SUNOのSTYLEプロンプトを、実験的なTTMプロセスで最適化する。このシステムは汎用である。ほぼすべてのプロダクトを、同じ枠で最適化できる。音楽は、いま手元にある質的案件である。

思想は短い。最適化されていないものは作れない。量的案件の核は誤差因子と機能評価である。質的案件では、誤差因子を置けないことが多い。SUNO MAXIMIZER は誤差因子を使わない。直交表とSN比は、実験が高い時代の道具だ。AIの情報単位は TOKEN である。数値でもカテゴリの点数化でもない。近い意味は近くに座る。許容差設計は、質を維持して価格を安くすること。向きがあるかどうかは、課題にそのニーズがあるかだけである。コンテキストは三つある。データマイニング、自分の実験、コミュニティで共有された実験。評点を他人に渡すときは、評者のプロファイルを対にする。計測系の無い数字は、使い物にならない。

インストール — エージェントに文書を渡す

作業ディレクトリへ、次の四文書を置く。Claude Code、Codex、Grok Build などのエージェントに、「これらの文書に基づいてプログラムを作ってください」と指示する。あとは、ほかのプロダクトへの転換も含めて、カスタマイズは自由である。

インストール — 手元で動かす

システムの出力はダッシュボードまでである。分析のあとタブ5が開く。runs/dashboard.html に、要望、入力、因子、コンテキスト、欠測、予測 Style が一枚で残る。Excel とパックは、その材料である。

すでに suno_opt_machine があるなら、起動は二行である。

cd suno_opt_machine

python run.py

必要なら先に pip install -r requirements.txt。ブラウザが http://127.0.0.1:8765/ を開く。開かなければ手で開く。タブは五つある。実験計画、結果分析、プロファイル、コンテキスト交換、ダッシュボード。

この文書（ユーザーマニュアル編）は、その機械の思想の一部である。基礎が変われば応用も事例も機械も変わる。逆は許さない。

用語 — 「誤差」とだけ書かない

誤差の三文字だけでは、統計の残差か、タグチの誤差因子か、分からない。この文書では、機能を乱す条件を誤差因子と書く。誰のために設計するかを適用対象と書く。男性と女性は、SUNO MAXIMIZER では二つの適用対象である。誤差因子ではない。

男性にも女性にも受ける曲が欲しい、は本物の需要である。それは共通方案である。二つの評点を誤差因子の外側配列と見て平均すると、誰の曲でもない点が残る。単独を先に出し、共通は代金付きで後から出す。

SUNO MAXIMIZER は誤差因子を使わない。車内騒音や夜冬を技術名で置ける、という事前の読みは、機械の列にしない。質的最適化の理論一般では、方案の差と人の差が分離できるときに限り、誤差因子の欄を埋めてよい。分離できないなら空である。ラーメンは空である。

歌詞を落として、実験票を出す

データマイニングのあと、SUNOで精度を上げる。評点はプロファイルと対で出す。

日付 2026-08-19。ver0p9。起動は suno_opt_machine で python run.py。ブラウザが http://127.0.0.1:8765/ を開く。

四つの問い

0. この機械は何か

歌詞と条件 → 中間分析 → 実験票 → 評点を戻して最適化。

SUNO専用の最適化機である。基礎理論編と応用理論編の枠を、案件に埋め込む。事例研究編の10案採点を、人が回せる形にした。

直交表は組まない。SN比は出さない。因子の数は決める。水準は言語のまま残す。方案は全件評価する。

1. コンテキストは三つある

LLMに入る表は、手段が三つある。どれか一つでは足りない。基礎理論編の新しい定義である。

データマイニングだけで止めると、事前の定性読みで終わる。実験だけで始めると、0点も制約も無い。コミュニティを平均に足すと、誰の曲でもない点が残る。順番は、読む → 評者を書く → 提案する → 聴く → 右側だけ書き直す → パックを出す。

2. 見る交互作用が違う

タグチは誤差因子×出力。この機械は誤差因子を使わない。見るのは制御因子同士。

タグチメソッドは、誤差因子と出力の交互作用を使って品質を改善する。扇が閉じればロバストである。量的案件の核はそこである。SUNO MAXIMIZER は誤差因子を使わない。車内騒音の列を出さない。外側の聴取をしていないからである。

AI適用で問題になるのは、制御因子間の交互作用である。様式×声。編成×歌詞。BPM×車内。実験計画法は二元配置でこれが見える。タグチの直交表は、交互作用を列に割り当てても現場では使わない。この機械は、行の差として読む。

3. 画面のパネル

計画、分析、プロファイル、コンテキスト交換。ヘルプに同じ表がある。

4. タブ1 — 実験計画

4.1 起動

フォルダ suno_opt_machine で python run.py を実行する。ブラウザが開かなければ http://127.0.0.1:8765/ を手で開く。既定の歌詞欄には、ワークスペースの 歌詞.txt が入っている。

4.2 条件の書き方

散文でよい。年が4桁で入っていればそれを使う。カナダ、日本、イギリス、韓国、フランスを読む。30代、20代、40代を読む。Highway 401、車内、クラブを読む。男性だけ、女性だけ、も読む。古い言い方の男主導も読む。書けなければ既定は 2027・カナダ・30代・車内・両方 である。

4.3 GO のあと

中間分析は実験の前に出す。0点の行、歌詞の制約、年次の読み、提案本数、各本がどの交互作用を見るか。提案と違う本数にしたければ、実験数を書いてからもう一度 GO を押す。

既定の5本はこうである。E1 が0点。E2 が男製品候補。E3 が女製品候補。E4 が2位。E5 が同じ編成の女声。E5が、制御因子「声」の交互作用を見る行である。

5. Excel と SUNO

SUNOの操作は短い。Custom で曲を作る。Style に英語ブロック。Lyrics に固定歌詞。アーティスト名は入れない。入れた瞬間に、特定の声を模倣しにいく。

評点は5点満点、小数点可。男評点と女評点があれば分析できる。公道・疲れ・30代・歌詞・年次・AUX の6項は任意である。全部入れば加重平均する。棄却は「はい」。理由を書く。平均に入れない。

6. タブ2 — 結果分析

記入済みの Excel を落とす。「分析する」を押す。単独（男性）・単独（女性）・共通方案が出る。F は 0点からの差である。両方に受ける曲は共通方案である。低い方の評点を最大化する。誤差因子最適とは呼ばない。代金は、一方の単独を捨てた側が譲る点である。

交互作用の表は、様式×声、編成×歌詞、BPM×車内を見る。文脈分離なら2本出す。交差なら構想が違う。乗法的なら舞台指示を外すな。

6.1 男性と女性は適用対象である

男評点と女評点は、誤差因子の外側配列ではない。誰のために曲を出すかである。単独を2本出す。両方に受ける需要は、共通方案として代金付きで出す。二つの点を平均するな。男主導・女主導・1曲ロバストという古い画面名は使わない。主導は文脈の言葉である。

最適化結果 Excel の 2_最適Style を、次のSUNOに貼る。歌詞は変えない。枠（三分法、許容差の向き、0点の定義）は変えない。動くのは右側の評点だけである。

7. やらないこと

• チャート1位で歌詞を上書きするな。

• 方案の外に0点を出すな。

• 男性と女性を誤差因子に入れて平均するな。単独を先に出し、共通は代金付き。

• AUXを誤差因子に入れて平均するな。文脈である。

• 棄却を −∞ として平均するな。

• Style にアーティスト名を入れるな。

• _meta シートを消すな。

• ニーズの無い課題を許容差設計と呼ぶな。

実測が事前表と食い違っても、枠を作り直すな。重みと誤差係数と、次の実験行だけを動かす。

8. よくある詰まり

GO を押しても Excel が無い

中間分析の下にダウンロードがある。ポップアップを止めていなければ、/download/experiment がファイルを返す。

分析が「3_実験票が無い」と言う

この機械が吐いたファイルを戻す。自分で新規ブックを作ると _meta もシート名も無い。

評点を書いたのに欠測になる

黄色の男評点・女評点が空である。6項だけ埋めて総合が空でも読めるが、列名を変えると読めない。

実験数を12にした

できる。語彙Excelから行を足す。評者の時間が足りなくなる。本筋は4–10である。

9. 起動の一行

cd suno_opt_machine

python run.py

必要なら pip install -r requirements.txt。ブラウザが http://127.0.0.1:8765/ を開く。

事例研究編の本文を、実測のあとに改訂する。この機械がその実験装置である。

10. タブ3 — プロファイル

評点は計測値である。タブ3は計測系の管理画面である。既定の二人を先に書く。男性、30代、カナダ、ロック。女性、30代、アメリカ南部、K-POP。案件が違えば直す。空のままGOはできる。空のままパックは出せない。

保存するを押すと runs/profiles.json に残る。次のGOと分析が、この計測系をExcelの 5_プロファイル へ写す。既定の二人に戻すボタンは、今回の案件へ戻すためにある。便利な初期化ではない。計測系の宣言である。

11. タブ4 — コンテキスト交換

分析のあと書き出す。他人のJSONを取り込む。プロファイルが無いパックは使えない。

自分の実験結果を他人に渡す手続きである。Excelの評点列だけでは足りない。機械は .sunoctx.json を吐く。中身は、案件条件、方案とStyle、評点、コメント、評者プロファイルである。歌詞全文は必須ではない。

コミュニティの行を、自分の0点からの差に足すな。似たプロファイルなら「同じ方向を指している」と読める。違うプロファイルなら、平均するな。機械はその判定を、類似度と一文で返す。

12. 欠測の画面

タブ2の「欠測 — どこが不明か」は、信頼性を「下がった」で済ませないための表である。重さは high / mid / low。場所、欠けているもの、不明になった仮説、最適化への効き、の四列である。

結果Excelの 3_欠測 に同じ表が残る。穴を埋めない。次の実験数を足すか、検証不能のまま出すかを、人が決める。

13. Excel の新しいシート

6項の列は残してある。任意である。空でよい。「不要」と書く必要もない。モニターに6項を強いるな。

14. 予測と確認実験

タブ2の上段が予測。下段が実施行の記録。次にSUNOへ出すのは上段である。

分析のあと、画面の上に予測Styleが出る。これは実施行のコピーではない。因子の水準平均と、マイニングの年次と、コメントと、歌詞の制約を組み直した未実施文である。Excelの 2b_予測Style に同じ文がある。2_最適Style は参照条件である。名前が古い。中身は記録である。

確認は短い。予測文をSUNOに出す。参照条件（男S2、女S1またはS5F、欠測だったS7）を同時に聴く。同じプロファイルの評者が総合点を書く。予測が参照を超えなければ、交互作用が残っている。次の実験行を足す。枠は触らない。

15. タブ5 — ダッシュボードが出力である

要望、入力、質的/量的、TRIZ、因子、コンテキスト、マイニング、実験、欠測、フロー、予測。一枚で終わる。

SUNO MAXIMIZER の出力は、ダッシュボードまでである。Excel の評点表も、予測 Style の断片も、パックも、途中の材料である。分析が終わるとタブ5が開く。runs/dashboard.html が残る。HTML を保存すれば、機械の外でも同じ一枚が読める。

15.1 画面の読み方 — 暫定終了の一枚

暫定終了の画面は、上から論文の順番で並ぶ。先に結論、要望、入力、質的判定、TOKEN、TRIZ、因子、マトリックス、学び、欠測、フロー、予測。スクロールして終わらせるな。各節の役割を、下に書く。

見出しに段（暫定終了）と、次は確認評点、と書いてある。これがいまの位置である。

オレンジの印が段である。中間、暫定終了、確定終了。副題に、この段が何を報告するかが書いてある。先に結論の緑枠は、予測の一文である。実施行の優勝ではない。

第2節は置いたもの。第3節は測度の種類。第4節はTRIZの借用範囲。

入力の表は、機械が見た材料である。入れない行を読め。アーティスト名、チャート1位での上書き、直交表、SN比のdBは、意図して除外している。質的判定は、風力や砂時計と対比して書く。TOKEN の節は、許容差設計の定義と、この案件の向きを書く。SUNO は方案ごとに生成コストが変わらないので向かない。

調整は組合せ最適化しない。制御は言語のまま。誤差因子の欄は空である。

年・国・年齢・場面は調整因子である。カナダを誤差に置くな。様式・BPM・編成・声は制御である。メリハリは実験コメントから後付けした列である。枠は触らず、列を足した。

実施最高は参照条件。製品は未実施の予測である。水準平均を読む。

単独（男性）と単独（女性）は、二つの適用対象の記録である。共通方案の記録は、両方の低い方である。誤差因子最適とは呼ばない。因子効果の表は、様式・声・編成・BPM帯の水準平均である。6本は直交していない。加法モデルは目安である。

左が語彙Excelから学んだこと。右が評点とコメントから学んだこと。

二つを足して2で割るな。同じ因子の列を読み、未実施の Style を組む。コメントが新しい列を増やす。メリハリがそれである。

次に SUNO へ出す文。実施行のコピーではない。語数と事前の読みが付く。

黒枠の英文が、次の実験である。V̂ は加法モデルの目安である。5を超える分は交絡である。確認実験では、この文と参照条件を同じ評者が聴く。

16. ユーザーの要望のまとめ

ダッシュボードの第1節である。今回の既定案件は、2027年カナダ30代、Highway 401 の車内である。歌詞は固定。男が選ぶ曲と女が選ぶ曲が要る。1曲に揃える案も出す。測度は評点。換金しない。アーティスト名は入れない。評者のプロファイルを対にする。

歌詞から読む制約は、都市の金、不在の恋人、ピアノとサックスの舞台指示である。チャート1位で歌詞を上書きするな。要望の欄が空だと、あとの因子が案件に飲み込まれる。

17. 入力情報

入れない。アーティスト名。チャート1位での上書き。直交表。SN比のdB。6項は任意であり、必須入力ではない。

18. この最適化は質的か、量的か

質的である。最終評価が言語評点 0–5 だからである。風力のように売電USDへ換算できない。砂時計のように秒で測れない。測度は受容評点 V。F = V − V0。単位は評点差である。許容差設計には向かない。感度地図だけ残す。ニーズが無いので許容差設計には向かない。

質的であることと、手法が粗くなることは別である。因子が言語で揃い、方案が数えられ、基準が書いてあれば、探索は機械的にできる。ダッシュボードの第3節に、この判定を毎回書く。案件が量的に変わったら、基礎理論編の許容差の向きが変わる。

19. 質的であっても、TRIZのどこを使うか

矛盾行列は踏まない。40原理の機械的展開を本文の本体にしない。借りるのは三つである。

質的案件でTRIZを捨てると、因子が口コミの単語のまま残る。借りるのは感覚であり、本体は評点表である。ダッシュボードの第4節に、使った部分と使わない部分を対で書く。

20. 因子の形成

調整因子は年・国・年齢・場面である。組合せ最適化しない。カナダを誤差因子に置くな。制御因子は様式、BPM、編成、声、制作温度、メリハリである。構想と水準を分けない。水準は言語のまま切らない。誤差因子の欄は空である。この機械では使わない。男性と女性は二つの適用対象である。単独方案を先に出し、共通方案は需要があるとき出す。AUXは文脈である。プロファイルは計測系である。誤差因子に混ぜるな。誤差の三文字だけでは書かない。

メリハリは、実験コメントから後付けした制御因子である。S0 と S5 が「曲にメリハリなく感動がない」と返した。枠は触らず、列を足す。これが因子の形成である。最初から完全な因子表を要求しない。実験が列を増やす。

21. コンテキスト — 実験条件と因子、評価のマトリックス

コンテキストは三つある。データマイニング、自分の実験、コミュニティ。ダッシュボードの第6節は、自分の実験のマトリックスである。行が方案、列が因子、右が男V・女V・F・コメントである。欠測は「欠」と書く。平均で埋めない。

同じ節に、水準平均の因子効果がある。様式、声、ピアノ＋サックス、BPM帯。6本は直交していない。加法モデルの予測Vは目安である。5を超える分は交絡である。制御因子間の交互作用も、このマトリックスの行の差として読む。

22. データマイニングで学んだこと、実験で学んだこと

マイニングが教えるのは、0点（2010sトラップ）、年次（2027はアナログ中音域が残る）、語彙（Rhodes、sax、cabin midrange）である。実験が教えるのは、コメントと因子効果である。男の実施最高は indie-folk。女は S1 と S5F の同点。S5 は男側で0点未満。S7 は欠測。メリハリが新しい列になる。

二つを総合するとは、二つの優勝を足して2で割ることではない。同じ因子の列を読み、未実施の Style を推定することである。ダッシュボードの第7節と第8節を、並べて読む。

23. 欠値があった場合のリスク評価

穴を埋めない。信頼性は「下がった」では済まない。高い欠測は、その方案が担っていた事前仮説を検証不能にする。S7 が空なら、女製品はフォークソウルである、は切れない。1曲予測が S7 骨格に寄っても、S7 そのものの確認が残る。6項が空なら、点が動いた理由はコメントで読む。総合Vがあれば予測は止めない。

リスクは、予測を確認済みの製品と取り違えることである。欠測があるほど、予測は仮説である。ダッシュボードは、予測文の下に確認実験の手順を置く。

24. 解析フロー

フローの途中で Excel を保存して終わってはいけない。タブ5が開くまでが、機械の仕事である。

25. 三段のダッシュボード — 中間 / 暫定 / 確定

GO のあと中間。分析のあと暫定終了。確認評点のあと確定終了。

中間は、実験票を渡すときに出す。どこまで終わったか、要望をどう読んだか、TOKEN と許容差の向き、何を固定したか、何を最大4因子で動かすか、欠値を許容するリスク。最適化の予測はまだ出さない。タブ5が GO の直後に開くのは、この報告である。

暫定終了は、記入済み Excel を分析したあとに出す。最適化情報までのすべての検討結果である。教育用の品質工学論文が載せる最小要素（題、因子、測度、実験表、要因効果、予測、次の確認）を残す。

確定終了は、予測 Style を SUNO に出し、同じ評者が総合点を書いたあとに出す。ユーザーが最適化情報で妥当性確認をした結果を含める。タブ5の下の欄に確認Vを入れる。利得、問題点、今後の改善が載る。この時点で品質工学の論文になることが期待できる。匿名化してコミュニティへ残してよい。

事前調査で確度が高い列は固定。不確実な列だけ実験する。