Tsukuba DTM blog

筑波大学作曲サークル DTM Lab. のブログ

【BEST版もあります】M3-2026春 TDL.新譜紹介！【一展 E-02b】

イベント・新譜情報

こんにちは！Tsukuba DTM Lab.です！

Tsukuba DTM Lab.は、今週末に行われる音系・メディアミックス同人即売会、M3 2026春の第一展示場E-02bに出展いたします！！！

というわけで、今回頒布する新譜「幻想大陸のレコード」、「TDL. BEST 2026」についてと、個人参加するサークルメンバーの紹介をしたいと思います！

クロスフェードやお品書きなどの最新情報はX(Twitter)にありますので、ぜひそちらも合わせてご覧ください！

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Neural Audio Codecを悪用して変なグリッチを作る(前編)【新歓Advent Day10】

新歓2026 機材・プラグイン紹介

はじめに

自己紹介

2025年度にTsukuba DTM Lab.へと入会させていただきましたミニ機雷といいます。自己紹介というものが苦手なのでそれに代えて、個人的な　2026年　ベストバイ　3選　を発表させていただきます。ここから人となりを読み取ってください。

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    • ↑充電式のちっちゃな掃除機　筆者が筑波大学の某学生宿舎から退去するにあたり、床に山積していたよくわからん微小な塵などを全て吸い取ってくれた　ありがとう
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    • ↑床拭き器具　筆者が筑波大学の某学生宿舎から退去するにあたり、床に山積していたよくわからん微小な塵などを全て吸い取った後に出現した"第二層"を全て拭き取ってくれた　ありがとう
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    • 宿舎への入居を予定されている新入生の皆様方におかれましては、こまめに掃除をする習慣をつけることを強くおすすめしたいところです

では本題に移りましょう。

前提

まず、「グリッチ」と「音声コーデック」という2つの概念についてそれぞれ紹介します。直線的な繋がりがないので混乱を招くかもしれませんが、ご容赦願えれば幸いです。

グリッチについて

音楽において狭義の*1 グリッチといえば、音飛びやノイズ音など、デジタル機器で音声を扱う際に発生するアーティファクト……要するに "バグった感じの音" を指します。

音楽制作現場へのデジタルテクノロジーの導入が加速していった1990年代、「デジタルな手法を単に完璧なツールとして持て囃すのではなく、あえてデジタルメディアならではの"失敗"を探求する」美学のもと広まった概念で*2、実世界ではまず生まれないような攻撃的……あるいは飛び道具的なサウンドに魅力があります。

例えば？

グリッチはもうすっかり広く知れ渡った表現で、別にエレクトロニックなジャンルに限らず、適当な現代日本のポップミュージックを聴けば当たり前にそこから派生した表現が見つかります。

わかりやすい例をいくつか挙げてみましょう。 米津玄師さんの『1991』 は、サビ終わりの音割れシンセ*3はじめ、全体を通してグリッチサウンド盛り盛りの1曲と言えますし……。

youtu.be

ボカロ曲からも引いてみると、いよわさんの楽曲群は、どの曲もビットクラッシャー*4などで音質を意図的に劣化させる演出を大なり小なり取り入れている印象です。

『きゅうくらりん』ではプラックシンセやピアノなど、様々な楽器にローファイな質感が加えられていますし……。

youtu.be

『異星にいこうね』ではより露骨な形で、ノイズが展開の引き出しに利用されています。

youtu.be

また、こちらは趣味です。

youtu.be

趣味です。

音声コーデックについて

古典的な説明

ソフトウェア的な意味合いでの音声コーデックとは、デジタル表現された音声信号を圧縮してファイルサイズを削減したり、逆にその圧縮を解除して再び聞けるようにするためのファイル規格のことを概ね指します。例えば画像コーデックにpngとjpgがあるように、音声コーデックにも「可逆圧縮」と「不可逆圧縮」のものがあり、拡張子でいうとそれぞれ、 * 無圧縮: .wav, .aiffなど * 可逆圧縮: .flac, .alacなど * 不可逆圧縮: .mp3, .opus, aacなど が該当します。

中でも特に有名なのは、やはり.wavと.mp3ではないでしょうか。.wavはそもそもほとんど生データそのものなので置いておくとして、.mp3形式と互換性を持つソフトウェアは数多く、逆に言えば互換性に富むぶん、その圧縮の仕組みは広く、また明確に知られているものです。そのため一口にmp3コーデックといっても、それを圧縮/圧縮解除するためのエンコーダー/デコーダーの実装は1つでなく、また実装毎に細部の挙動が異なるような場合があります。

この記事にはBladeという古くて一部の機能に対応していないエンコーダー*5と、LAMEという比較的新しい、現状のデファクトスタンダードに近いエンコーダーの二つが登場します。

Neural Audio Codecについて

さて、音声コーデックのうち特に不可逆圧縮の部分について、近年活発に研究されているのがNeural Audio Codecという分野です。これはニューラルネットワークの技術を音声コーデックに利用することで従来よりさらに高効率な圧縮を実現しようというコンセプトのもので、ある程度知られたものとしては、Googleが2021年に発表した先駆け的なモデルであるSoundStream*6、FaceBook(Meta)が2022年に発表したEnCodec*7、これらの改良版とされるDAC*8など。発展途上の分野なので一概には言えませんが、初期に確立されたアーキテクチャはこれらで説明可能だと思われます(詳細は後述)。

以上、ひとまず一通りの前提の前提について説明し終えたので、次に前提に移ります。

Maimについて

紹介

さて、ここまでに紹介した2つの軸……「グリッチ」と「音声コーデック」について語る上で、特に紹介したいエフェクトプラグインがあります。Maimという、GitHub*9上でホストされているオープンソースのディストーションプラグインです。 Maimのスクリーンショット。公式サイトより引用 wildergardenaudio.com ↑これが公式の解説ページ github.com ↑これがソースコード

開発者はアメリカ・オレゴン大学のコンピュータ専攻出身というArden Butterfield氏で、学部生としての卒業論文で取り組んだVSTプラグイン開発のプロジェクトを卒業後も引き継いで調整を続け、最終的にMaimを完成させたとのことです*10。早くこれになりてえ……。

……話を戻しましょう。

グリッチエフェクトとしてのMaimの特徴的な点は、その効果がデジタル音響技術の中でも、特にmp3エンコーダの改造によって成り立っていることです。

先ほど添付したスクリーンショットに目を向けてみてください。左上にある『MAIM』というエフェクト名の表示の横に、『Blade Encoder』『Lame Encoder』というラベルが並んでいるのが見えるでしょうか？そう……Maimには、先ほど挙げたふたつのエンコーダーが内蔵されているのです！*11

Maimが行っている処理は、In Gain*12や簡単なパスフィルター機能などを除けば、ほぼ

  1. 入力された音声を、
  2. 改造MP3エンコーダーでエンコードし、
  3. エンコードしたものをデコードし、
  4. 出力する

というものに限られます。こう書き出せばシンプルにも見えますが、2行目の内部で行われている処理の特殊さこそが、Maimのユニークさのキモと言えます。詳しく見てみましょう。

具体的に何をしているのか？

簡単に話します(詳しい記述は以下、Maimの公式マニュアルを当たっていただければ幸いです)。

github.com

MP3エンコーダーは音声圧縮をいくつかのステップに分けて行います。すなわち、

  1. ある区間の入力PCM*13に対しPQMF*14を適用し、音声を32バンドに分割する (Blade, LAME共通)
  2. 1で算出した32バンドの音声にさらにMDCT*15を適用し、32×18=576バンドに分割する*16。後処理としてアンチエイリアシングを行う(Blade, LAME共通)
  3. 信号に対するFFT*17も行い、その結果と"聴覚心理モデル"をベースにマスキング閾値*18を決定する (LAMEのみ)
    • Bladeで聴覚心理モデルが実装されていないのは、参考にしたMP3の仕様が違うとかの問題ではなく*19、単に「エンコーダーの作者が実装をサボり、簡易的な処理で止めた」ということのようです
  4. 2と3の結果を元に各バンドに対して「どれだけその信号が歪んでもいいか」の判断を下し、反復的な量子化・ハフマン符号化*20により圧縮する(Blade, LAME共通)
  5. 以上の操作によって出力されたメインデータをMP3フレームとして書き出し、ストリームする(Blade, LAME共通)

Maimはこれらに対し、大まかに以下のような形で干渉します。

  • 聴覚心理モデルによるマスキング閾値に対し補正をかける(周波数に比例)
  • PQMFの結果に対し、
    • 32個のビンの間で、GUIから設定されたマトリックスに基づき「入れ替え」を行う
    • MDCT出力のWindow sizeやインクリメント位置をずらす
  • MDCTの結果に対し、
    • 反転する
    • 縦横にシフトする
    • アンチエイリアシング処理の対象接続を組み替える
  • 符号化の際にビットクラッシュをかける

非常に多様な手札でもって、mp3エンコーダを改造して音を変にしようという意思を実装に導いているのがご理解いただけるかと思います。

Maimの何がいいのか？

Maimの良さは、単純に飛び道具用のディストーション・エフェクトとして非常に有用であることと同時に、その設計コンセプトの美しさにあります。

そもそも前段で触れたように、1990年代に広がった時点での「グリッチ」の精神は、コンテンツを載せるメディア、あるいは制作するためのツールとしてのデジタル技術に着目し、その「失敗」に"あえて"の良さを見出す……そんな美学を根幹としていたはずです。であればグリッチエフェクトとしてのMaimは、その美学を極めてストレートに受け継いだ存在であると言えるのではないでしょうか。

2000年頃に開発された荒削りなmp3エンコーダをあえて持ち出し、パラメータを変更可能にすることでノイズサウンドの生成に転用する……。そんな試みはまさに、様式と、その限界を逆手に取った創造として模範的であるとすら言えると思います。

このように筆者は、Maimの設計思想にいたく感動しました。いたく感動したからこそ……Neural Audio Codecでも同じようなことができないか、そんな発想に至ったわけです。

(後編に続く)

（文責：ミニ機雷）

*1:音楽ジャンルの名前としてのグリッチは置いておいて、という意味

*2:背景について説明した当時の文献にCascone, Kim. (2000). The Aesthetics of Failure: Post-Digital Tendencies in Contemporary Computer Music. Computer Music Journal - COMPUT MUSIC J. 24. 12-18. 10.1162/014892600559489. など

*3:デジタルオーディオでは"表現可能な音量の最大値"が定められている場合があり、この基準を超えると音声波形が削り取られたかの如く平らになる"音割れ"が生じ、ヘタを打つと耳にダメージが行く。みんなは聴覚を保護してDTM

*4:音声波形をデジタル信号に変換する際のサンプリングレートやビット深度などを意図的に通常より大きく削減することで、音質を低下させたり極端な形状の波形を生み出すエフェクト

*5:公式サイトをWayback Machineから貼らざるを得なかったことからもわかるように

*6:Neil Zeghidour, Alejandro Luebs, Ahmed Omran, Jan Skoglund, Marco Tagliasacchi.(2021). "SoundStream: An End-to-End Neural Audio Codec"

*7:Alexandre Défossez, Jade Copet, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi.(2022). "High Fidelity Neural Audio Compression"

*8:Rithesh Kumar, Prem Seetharaman, Alejandro Luebs, Ishaan Kumar, Kundan Kumar.(2023). "High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN "

*9:ソフトウェア開発プラットフォーム

*10:https://juce.com/made-with-juce/arden-butterfield-from-wildergarden-audio/

*11:最新バージョンではさらにopusが追加されているが、ここではmp3に絞って話を進める

*12:入力音声の音量をプラグイン内で調整する機能

*13:ざっくり言えば、デジタル化された音声波形

*14:Polyphase Quadrature Mirror Filter;音声を複数の周波数帯域に分割するためのポリフェーズフィルタバンクの一種

*15:Modified Discrete Cosine Transform/変形離散コサイン変換

*16:技術的にはPQMFを経なくてもMDCTだけで元の音声から576バンドへ分割できるはずで、マニュアル内でも「1つでいい処理を2つに分けている」というツッコミを入れていて面白ポイントです。技術的というより政治的理由によるとのこと

*17:高速フーリエ変換。波形から周波数成分に対応するエネルギーを得る

*18:「それぞれの帯域にどれくらいの量子化誤差があっても大丈夫か」という閾値。人間の聴覚は様々な原因によりある音が聞こえづらくなるようにできており、聞こえづらくなった音はその分解像度を下げられる

*19:https://www.mpeg.org/standards/MPEG-1/3/

*20:頻出する表現ほど短い符号を割り当てるようにすることで情報量を削減するエントロピー符号化の一種

音楽の多様な聴き方と好みの言語化【新歓Advent2026 Day9】

新歓2026 初心者向けDTMの始め方

この記事はTsukuba DTM Lab.アドベントカレンダー9日目の記事です！他の記事も良ければ是非ご覧ください！

tsukubadtm.hatenablog.jp

Tsukuba DTM Lab.のDaiyakiです。
J-POP、吹奏楽、クラシック、劇伴音楽と偏りはありますが様々なジャンルを楽しみつつ、インスト曲を作曲しています。

DTMサークルに入会すると必ず聞かれるであろう質問に
「どんなジャンルが好き？」「その曲のどういうところが好き？」
というものがあります。

作曲のモチベや技術には、既存の曲に対する感性が多かれ少なかれ混ざっており、メンバー同士のディープな音楽話はDiscordチャットでも対面イベントでも盛んに行われます。
また、月1-2回行われる、完成した曲のお披露目会では、みんなで曲の感想を伝えあうことで、次の作曲のモチベを生んでいます。

一方で、曲の好みに関する質問への回答は千差万別で、難解な返答に戸惑うケースも少なくありません。
また、なんとなく作曲を初めてみた人の中には、音楽を言語化することの難しさを感じる人もいると思われます。

そこで本記事では、Daiyakiがこれまで様々な作曲家・奏者、その他音楽経験者との会話を通じて体験したことを基に、音楽を聴き、感想を伝えるうえでの言語カテゴリーを幅広く雑多に紹介します。

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【おすすめ】鼻歌を数字でメモって、自動でMIDIにしよう【相対音感は要る】【新歓Advent2026 Day8】

新歓2026 初心者向けDTMの始め方 機材・プラグイン紹介

この記事はTsukuba DTM Lab.アドベントカレンダー8日目の記事です！他の記事も良ければ是非ご覧ください！
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こんにちは！Tsukuba DTM Lab.サークル員の新目鳥です。しんめとりと読みます
普段は作曲をメインに3DCG / 絵など色々勉強中です。

新入生の皆さん、ご入学おめでとうございま
す❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕❕
この文章を読んでいるということは少しでも作曲ならびに弊サークルTsukuba DTM Lab.に興味を持っていただけたということでしょうか。そうだったら嬉しいです泣

さて、今回はDTMを始めたばかりの人も、既にバリバリ曲を作っている人にも役立つライフハックをご紹介しようと思います。



突然ですが、皆さんは普段どういう時に「いいメロディー」を閃きますか？

作曲の経験がない方も、急に鼻歌を歌いたくなる瞬間があると思います。それに似てます。

それってパソコンの前で唸っている時......よりも意外と全く関係ないことをしている時だったりしませんか？例えば通学中とか、電車の中とか。

移動中って結構な確率でいいメロディー（とかコード進行）が思いつきやすいんですよね。



......

移動中って結構な確率でいいメロディー（とかコード進行）が思いつきやすいんですよね。２

作曲の経験がある方なら誰しも「出先でいいメロディを思いついたのに、帰宅後DAW（作曲ソフト）を開くと忘れている」という絶望を味わったことがあると思います。私はあります。

その対策として第一に挙げられがちなのが「ボイスメモで鼻歌を録音する」という手法です。自分もよくやります。 ただ、これって電車内とかだと当然できないですよね......

今回は、そうした問題を解消するべく、私が4年ほど用いている「テキストでメロディをメモる」独自の記法について書いていこうと思います。

注意

タイトルに書きましたが、この記法を使うにはある程度の相対音感（端的には2つの音の高さがどのくらい離れているかわかる感覚。絶対音感とは異なる）が必要です
音感ほしい！って方向けのおすすめの音感クイズのサイトも貼っとくので挑戦してみてはいかがでしょうか ↓
https://tonedear.com



ここからは具体的な記法について紹介していきます。

① 音の高さを数字で表す

まずはメロディーの各音を1音ずつテキストに起こすことを考えます。
スマホやPCで打ちやすいように、移動ドで歌ったときの各音を数字に置き換えます（音楽理論では広く音度とよばれるものに相当します）。

  • 基本の音： 1(ド), 2(レ), 3(ミ), 4(ファ), 5(ソ), 6(ラ), 7(シ)
  • 黒鍵の音： シャープ♯とフラット♭はナンバー # と英小文字B b で代用し、数字の右につけます。（例：1# / 7b）

これにより1オクターブに存在する12種類の単音が
1, 1#(2b), 2, 2#(3b), 3, 4, 4#(5b), 5, 5#(6b), 6, 6#(7b), 7
と表されることになります。この変換に相対音感が必要です。

ちょっと発展的な注
12平均律でメジャーキーの中心音を1とします。マイナーキー等他の音階を用いる場合も平行調のメジャーキーの中心音を1とします

基本的にはこの数字を123763521のように連ねることでメロディーを表します。各記号がその音の発音タイミングを示す役割を持っていることに注意してください。

② リズムは文字数で等分される

①だけでも最低限メモはできるのですが、この状態ではリズムの情報が欠落しているため、それを記法に組み込みます。
リズムを表すには以下の2つの記号のみを用います：

  • 小節の区切り： | （縦線）
  • 休符： , （カンマ）

次の|までに書かれた文字（音と休符、後述のハイフン）の総数でその小節のリズムが自動的に等分され、各記号1つがその等分された長さ1つ分を担当します。
以下に例を示します。

  • 1234|　→　4分音符4つ（ドレミファ）
  • 55#6,|　→　4分音符3つ＋4分休符1つ（ソソ♯ラ休）
  • 1,3,56,,| 　→　8分音符と8分休符の組合せ（ド休ミ休ソラ休休）

文字を詰め込むほど速いフレーズとして解釈される、ということになります。

③ 音を伸ばす

①で述べたとおり「各記号がその音の発音タイミングを示す役割を持つ」という特性上、このままだと「同じ音の連打」と「その音を伸ばすこと」が区別できないので、音を伸ばすことを明示する記号を導入します。

  • 音を伸ばす： - （ハイフン）

前の音をそのまま伸ばします。小節を跨いでも使用できます。休符にも使用できます。例：

  • 123-|　→　ドレミー
  • 123-|-5,-|　→　ドレミー｜ーソ休休


④ オクターブの移動

51が「ソ↓ド↑」「ソ↑ド↓」のどちらも表しうるので、区別のためにオクターブの移動を表す記号も導入します。

  • オクターブを跨いで高くなるとき：/（スラッシュ）
  • オクターブを跨いで低くなるとき：\（バックスラッシュ）

ここで「オクターブを跨ぐ」とは、シから半音上のドに上がるように「属しているドレミファソラシの階層が変わる」瞬間を指します。
視覚的に音の上下がわかりやすいのでこの記号を採用しています。
これらの記号は後に続くすべての音に影響を及ぼします。例：

  • 6/123　→　ラからすぐ上のドレミに上がる
  • 6123 　→　ラからすぐ下のドレミに下がる
  • 6\123　→　ラから1オクターブ下のドレミに下がる
  • 6/123\6　→　ラからすぐ上のドレミに上がる→最初のラに下がる


以上！

記法のルールは以上です。階名や音度に馴染みがある人はすぐ使えるんじゃないかなと思います。
私はこの方法でよく出先でスマホのメモ帳にメモっています。


この記法のメリット/デメリットとしては以下が挙げられると思います：

メリット
  • 無音でメモれる
    電車内や静かな場所、授業中など、ボイスメモが使えない環境でも思考をそのまま記録できます。
  • プラットフォームを選ばない
    プレーンなテキストで記述できるので、スマホのメモ帳から手書きまでどこでも書き残せます。Xとかdiscordに直で投稿して共有したりもできます
  • 後でデータとして扱いやすい
    録音を聴き返すよりも、視覚的にパッと見てメロディの構造を把握したり、文字列として分析に回しやすいです。


デメリット
  • 相対音感が必須
    頭の中で鳴っているメロディを数字へ変換するスキルが求められます。
  • 複雑なリズムには不向き
    3連符や細かいシンコペーションを表現しようとすると視認性が終わります。 「部分的にn分割する」みたいな新しい記法を導入すれば解消はできそうです。
  • たまに見づらい
    上にも書きましたがまあまあ視認性が悪いです。記号の置き換えを行うべきかもしれません。



どうせなら自動化したくない？

さて、この記法でメロディーのロスを防げるようになったのは良いものの、一つ面倒な問題が残っています。



Q. 家に帰ってから数字の羅列を見ながらDAWでポチポチ打ち直すの面倒くさくないですか❓

A. はい




折角テキストデータとして記録しているのに、それを人力で音符に戻すのは非効率です。

テキストデータなんやからプログラムに読ませて自動でMIDIデータ（作曲ソフトで読み込める形式）に変換したらええやん（関西）

というわけで、この独自記法をコピペするだけでMIDIファイルを出力してくれるツールを自作してみようと思います。てかなんで4年間自動化してなかったんだ



作った


できました🎵



この記事上でそのままテキストを入力してMIDIファイルを生成できます！ぜひ適当な数字を打ち込んで遊んでみてください

内部はHTMLとJavaScriptで動いています。MIDIはmidi-writer-jsというライブラリを用いて生成しています。

1小節毎に正規表現で記号を抽出したあと、1小節を音符/休符の総数で分割し、それぞれの音に割り当てています。

私はコーディングは専門外なので色々不備があるかと思います。HTML/JSに明るい方は勝手にフォークして和音対応とか独自記法とか魔改造してお役立てください

正直この記事書く用に変換ツールを作ろうと思い立った節はあるんですが結構便利かもしれん。自動化っていいですね　皆さんも自動化してみてはいかがでしょうか（雑な締め）

おわりに

直接的なDTMノウハウの記事ではないですが、この記事が何かのお役に立ちましたら幸いです。

Tsukuba DTM Lab.は大学でDTMをはじめる皆さん、大学でDTMを続ける皆さんを応援しています。
一緒にDTM、やろう！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

あと筆者のTwitterみてください（宣伝）（雑な締め２） https://x.com/Symmez

(文責:新目鳥)

シンセサイザーの違い【新歓Advent2026 Day7】

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はじめに　

TDL. 新歓アドベントカレンダーにようこそ。初めまして、24年度入会生のS to Σと申します。この記事ではシンセサイザーを主軸にしてお話していきます

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サウンドトラックから始める！DTM上達法【新歓Advent2026 Day6】

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  • はじめに
  • サウンドトラックとは？
  • なぜサウンドトラックが上達への近道なのか？
    • 1. 幅広いジャンルに触れるきっかけになる
    • 2. 締め切りによって作業スピードが向上する
    • 3. リスナー目線でのフィードバックを得られやすい
  • どうやって制作のチャンスを掴む？
  • サウンドトラック制作はじめの一歩
  • おわりに

はじめに

新入生の皆様、初めまして！

筑波大学4年のAgeと申します。

「DTMを始めたけれど、何から作ればいいかわからない」「もっと効率よく上手くなりたい」……そんな悩みを持っていませんか？

今回は、Tsukuba DTM Lab.の新歓アドベントカレンダー企画として、私がこれまでの3年間で学んだ知識をもとに、「サウンドトラック制作」を軸にしたDTMの上達法を紹介します。

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オススメ！BreakCore名曲集～まずはここから～【新歓Advent2026 5日目】

新歓2026

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お疲れ様です！

新3年のABAと申します！

アバーでもエバーでも好きなように名前を読んでください！

 

さて、私はブレイクコアが大好きです！

しかし「ブレイクコア」なんて、そんなの聞いたことがないよと言う方もいらっしゃると思います。

ブレイクコアとは、ブレイクビーツ(主にドラムのフレーズを刻んだもの)が入ってる曲のジャンルです。

では、いったんその曲を聴きましょう！

 

と言いたいところなのですが、自分はここ最近作曲をしてなくて、音楽にも触れてなくて、少し自信がないんですよね・・・

 

なので今回は！

 

自分の代わりに、様々な方をお呼びしたので、感想を伺いたいと思います！

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