music as data

各曲のデータから読み解いたまとめ

1) Natsu,Koihajimemasu

BPM 169.9（速い）

valence 0.794（かなり明るい）

energy 0.884（勢い十分）

danceability 0.517（跳ねる系の踊れ感）

→ “眩しい夏” をそのまま走り抜ける → 明るさが先に立つ恋 →夏恋の疾走

2) Fuyuiro Sentimental

BPM 170.0（夏恋とほぼ同速）

valence 0.335（一気に暗い/切ない）

energy 0.886（勢いは同等）

acousticness 0.105（夏恋より生感が減って硬質）

→ 速いのに明るくない → 走ってるのに、景色が夜、のイメージ → 夏恋との差は テンポではなく valence → 速度は同じで、心の温度だけが下がっている → 切ない冬

3) Va!Vamos!

BPM 175.0（4曲で最速）

energy 0.962（最も強い）

mode 1（major）（この4曲で唯一の明確なメジャー寄り）

speechiness 0.128（言葉の押し出し強め＝煽り/掛け声感が出やすい）

→ これはほぼ 「祭りのエンジン」 → 会場を動かすための曲 → 外向きの祝祭・煽り

4) Metchachitcha Love

BPM 130.0（ミドルテンポ）

valence 0.905（最も明るい）

danceability 0.749（最も踊れる）

energy 0.918（勢いも高い）

loudness -4.166（他3曲より音圧控えめ＝余白/グルーヴが出やすい）

→ “跳ねる疾走”ではなく、腰で乗れる多幸感。 → 恋愛感情の「熱」じゃなくて、「甘さ・幸福・高揚」を濃縮したタイプ → “恋の過剰摂取”枠

使い分け

今すぐ気分を引き上げたい → Metchachitcha Love

明るいまま前に進みたい → Natsu,Koihajimemasu

切なさを抱えたまま走りたい → Fuyuiro Sentimental

現場モード/体を動かしたい → Va!Vamos!

何が面白いか？どこがポイントか？

Natsu,Koihajimemasu vs Fuyuiro Sentimental

テンポがほぼ同じなのに、感情が真逆

Natsu,Koihajimemasu：BPM 169.9 / valence 0.794

Fuyuiro Sentimental：BPM 170.0 / valence 0.335

→ 走り出す恋（夏） → 走り続ける切なさ（冬）

この２曲はほぼ 同じ速さ＝同じ身体反応なのに、心の温度だけが異なる →疾走感は共通だが、意味・感情だけを変えている。

→直感では「冬＝遅い・静か」、冬の恋は「テンポ遅い, エネルギー低い=静か」になるイメージだが、Fuyuiroは違う。

energy 0.886（夏と同等）

tempo 170（同速）

→ 走り続ける冬

2. Metchachitcha Love の異質さ

この曲だけ明らかに別の役割。

BPM 130（身体を“預ける”テンポ）

valence 0.905（幸福度MAX）

danceability 0.749（委ねられる）

→ これは恋の途中じゃなくて「恋に包まれている状態」を示す だから

疾走もしない

切なさもない

でもエネルギーは高い

＝ 安心のための曲。包まれて満たされる幸福（過剰恋）

3. Va!Vamos! は感情ではなく「場」を動かす

BPM最速

energy最強

唯一の mode=1（明確なメジャー）

Tracks used:

Natsu, Koihajimemasu

Fuyuiro Sentimental

Va!Vamos!

Metchachitcha Love

Natsu,Koihajimemasu tempo: 169.9 energy: 0.884 valence: 0.794

Fuyuiro Sentimental tempo: 170.0 energy: 0.886 valence: 0.335

Va!Vamos! tempo: 175.0 energy: 0.962 valence: 0.488

Metchachitcha Love tempo: 130.0 energy: 0.918 valence: 0.905

Notes:

Tempo clusters around high BPM, except one outlier.

Valence varies more than energy.

Energy stays consistently high.

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Getting track data (curl)

Search artist > curl -s "https://api.reccobeats.com/v1/artist/search?searchText=Peel%20the%20Apple&page=0&size=10" Get artist tracks > curl -s "https://api.reccobeats.com/v1/artist/{ARTIST_ID}/track" Get audio features for a track > curl -s "https://api.reccobeats.com/v1/track/{TRACK_ID}/audio-features"

{ARTIST_ID} and {TRACK_ID} are obtained from the search results.

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Python (single track)

import json import subprocess def get_audio_features(track_id): url = f"https://api.reccobeats.com/v1/track/{track_id}/audio-features" out = subprocess.check_output(["curl", "-s", url]) return json.loads(out) features = get_audio_features("338041bf-50a6-4826-8ef5-c63cef52ccc9") print({ "tempo": features["tempo"], "energy": features["energy"], "valence": features["valence"], })

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Compare (pandas)

import pandas as pd rows = [ {"track": "Natsu,Koihajimemasu", "tempo": 169.939, "valence": 0.794}, {"track": "Fuyuiro Sentimental", "tempo": 170.039, "valence": 0.335}, ] df = pd.DataFrame(rows) print(df)

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Notes

Track availability depends on synchronization status

Some songs may not be registered

The process is simple:

Search the artist to obtain an artist ID

Retrieve the list of tracks registered for that artist

Match track titles and obtain track IDs

Fetch audio features (tempo, energy, valence, etc.) using the track ID

Not all tracks are always synchronized across platforms. When a track is unavailable, it is excluded from analysis.

Data handling and limitations:

All audio feature data is fetched once from ReccoBeats and stored locally under ~/Downloads/audio_features/.

Subsequent analysis is performed exclusively on cached JSON files.

Some newer releases may not yet be synchronized with ReccoBeats and are therefore excluded from this dataset.

This blog focuses on observing tendencies, not completeness.

Related: → Method (examples): commands and code (for those who want concrete commands and snippets)

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Audio features schema (Japanese translation)

Below is a Japanese summary of the audio features as described in ReccoBeats documentation.

ReccoBeats – Extract audio features Schema（日本語訳） acousticness（float） アコースティックネスは、楽曲や音楽作品がどれだけ「自然で有機的な音」で構成されているかを示す指標です。 言い換えると、その音楽がどれほど「アコースティックに聞こえるか」を測定します。 値は 0.0 から 1.0 の範囲で、 値が高いほど、その楽曲がアコースティックである可能性が高いことを意味します。 danceability（float） ダンサビリティ（踊りやすさ）は、その楽曲がどれだけダンスに適しているかを示す指標です。 値は 0.0 から 1.0 の範囲で、 0.0：まったく踊りやすくない 1.0：非常に踊りやすい ことを表します。 このスコアは、テンポ、リズム、ビートの一貫性、エネルギー感などを総合的に考慮して算出され、 値が高いほど、よりリズム的で身体を動かしやすい楽曲であることを示します。 energy（float） エナジー（エネルギー感）は、楽曲の強度や活発さを示す指標です。 値は 0.0 から 1.0 の範囲で、 0.0：非常に穏やか、リラックスした、低エネルギーな楽曲 1.0：非常に強く、激しく、エネルギッシュな楽曲 を表します。 テンポ、ラウドネス（音量）、楽曲全体の推進力や高揚感などの要素が影響します。 instrumentalness（float） インストゥルメンタルネスは、その楽曲にボーカルが含まれていない可能性を予測する指標です。 「ooh」「aah」のような声は、この指標では楽器音として扱われます ラップやスポークンワードは明確に「ボーカルあり」と判定されます 値が 1.0 に近いほど、ボーカルが含まれていない可能性が高いことを意味します。 0.5 以上：インストゥルメンタル曲を示す目安 1.0 に近づくほど：より高い確信度 liveness（float） ライブネスは、録音の中に観客の存在が検出されるかどうかを示す指標です。 値が高いほど、 その楽曲が ライブ演奏として録音された可能性が高いことを意味します。 0.8 以上：その楽曲がライブ音源である強い可能性を示します loudness（float） ラウドネスは、楽曲全体の平均的な音量を デシベル（dB） で表したものです。 値は楽曲全体を通して平均化されます 主に楽曲同士の相対的な音量比較に使われます ラウドネスは、 音の物理的な振幅（amplitude）に対応する 心理的な「音の強さ」を表す指標です。 一般的な値の範囲は -60 dB 〜 0 dB です。 speechiness（float） スピーチネスは、楽曲内に話し言葉がどれくらい含まれているかを示す指標です。 値が 1.0 に近いほど、ほぼ話し言葉のみで構成されている （例：トーク番組、オーディオブック、詩の朗読） 目安： 0.66 以上：ほぼ完全に話し言葉で構成されたトラック 0.33〜0.66：音楽とスピーチの両方を含む可能性（例：ラップ） 0.33 未満：主に音楽的なトラック tempo（float） テンポは、楽曲全体の推定テンポを BPM（1分あたりの拍数） で表します。 一般的な範囲は 0〜250 BPM です。 valence（float） ヴァレンス（感情の明るさ）は、楽曲の感情的なトーンやムードを示す指標です。 値は 0.0 から 1.0 の範囲で、 0.0：ネガティブ、悲しい、暗い印象 1.0：ポジティブ、明るい、幸福感のある印象 を表します。 ヴァレンスが高い楽曲は、 喜び・高揚感・ポジティブな感情を喚起しやすく、 低い楽曲は 切なさ・憂鬱さ・陰影を感じさせる傾向があります。