A&Rプロフェッショナルのために開発
すべてのデモを、数秒で見極める。
リファレンスを入れると、AIが
すべての曲を類似度順に並べます。
アカウント登録だけで、登録時に1回付与される無料分析30回をすぐに使えます。
音声は埋め込み抽出のために一時送信される場合がありますが、処理後すぐに破棄されます。
リファレンス
リファレンス3曲 → 1,247曲を分析 → 2.4秒でランキング
References
Palette
Search
Similarity ranking
Final Cut
Decision
Summer_Vibe_Demo.mp3
Release Prep
Ready facts
3ステップ。それだけです。
リファレンスからランキング結果まで数秒で完了。
リファレンスをドロップ
求めているサウンドを定義する楽曲をドラッグ＆ドロップ。MP3、WAV、FLACに対応しています。
AIがマッチング
独自エンジンが音声を多次元的に分析し、カタログ全体を類似度順にランキングします。
比較して決定
A/B比較で聴き比べ、気になる曲をショートリストに追加。フィードバックで現在の検索結果をさらに絞り込めます。
より速く見つけて、きれいに引き継ぐ。
リファレンス検索、精度の高い比較、ファイル内の文脈、権利配分、楽曲使用料・利用条件、リリース準備まで、成果を中心に設計しています。
より速く見つける
1曲のリファレンスでカタログを類似度順に絞り込み、すべてのデモを最初から聴く時間を減らします。
より正確に比較する
フィードバック、A/Bレビュー、ショートリスト選定で検索を整え、方向性に合う候補だけを残します。
文脈をファイルに残す
分析結果とメタデータが音声ファイルと一緒に移動します。別のスプレッドシートに頼らず、受け取った人がすぐ作業を続けられます。
作詞・作曲者とパブリッシャーの権利配分整理
作詞・作曲者が10人を超える楽曲でも、それぞれの権利配分と契約先パブリッシャーの取り分をまとめて整理できます。
使用料・利用条件をメタデータに記録
楽曲使用料と利用条件をメタデータに残し、価格確認や繊細なやり取りを減らします。
リリース準備まで完了する
メタデータ、作詞・作曲者とパブリッシャーの権利配分、楽曲使用料・利用条件、ノート、ショートリストの文脈を一箇所に整理し、最終パッケージをRelease Prepへつなげます。
ファイルがそのまま引き継ぎです。
AIマッチングが注目を集めますが、日々の業務の本当の力はここにあります。すべての編集、すべてのコメント、すべての判断がファイルの中に生きています。
メタデータが一緒に移動
タイトル、作曲家、権利配分、タグをbigcutで直接編集 — 変更はMP3にリアルタイムで書き込まれます。同僚にファイルを渡せば、すべての情報がすでに入っています。スプレッドシートも、「クレジット再送して」も不要です。
MP3、WAV、FLAC対応
タイムラインに固定されたコメント
0:42の位置に「ブリッジ要修正」とメモ — ファイルに埋め込まれます。同僚が同じMP3を開けば、すべてのコメントが残した位置そのままに、順番通りに表示されます。
ワンクリックでメール・チャット用テキストにコピー
セットアップ不要のコラボレーション
共有ドライブも、プロジェクトリンクも、別の共同作業スペースの管理も不要。メール、AirDrop、USB — どんな方法でもファイルを送れば、すべてのコンテキストが一緒に届きます。MP3が唯一の信頼できる情報源です。
ファイルサイズ増加0.5%未満
ファイル1つで完結。添付ファイルも、スプレッドシートも、追加メールも不要です。
それぞれの音楽業務にすぐつながります。
A&Rはより速く選び、パブリッシャーはよりきれいに提出し、レーベルは選定とリリース記録を資産化し、音楽監督はシーンに合う曲をより速く見つけます。
パブリッシャー
メタデータと文脈が整ったデモをよりきれいに提出し、類似度検索でA&Rの依頼に近いデモを見つけます。
A&R
本来のコンセプトに合うデモをより早く選別し、デモ審査に特化したインターフェースで最終判断の質を高めます。
レーベル
選定、リリース準備、証明を成長するカタログ内で接続し、AI OSとAIエージェント時代の信頼できる推薦シグナルとしてbigcutを活用します。
ソングライター
完成したデモを自分で確認し、クレジット、ノート、フィードバックを実ファイルに付けて提出します。
映画音楽監督 & ゲーム音楽監督
映像、シーン、ゲーム状況に合う音楽を類似度検索で素早く見つけます。
音声は分析しても、保存しません。
AIマッチングのために音声は埋め込み抽出の工程で短時間送信される場合がありますが、処理後すぐに破棄されます。bigcutは音声ファイルを保持しません。
音声ファイルは保存しない
サーバーに送られた音声を長期保存することはありません。埋め込み抽出にのみ使い、その後すぐに破棄します。
録音ではなく埋め込み
マッチングに残るのは数値埋め込みだけです。これは再生可能な音声ではなく、抽象的なベクトルです。
主要ワークフローはローカルに残る
ライブラリ、埋め込みメタデータ、コメント、セッションファイルはお客様のデバイスに残ります。接続が必要なのは分析工程だけです。
必要な信号だけを取り出し、録音そのものは捨てるフィンガープリント方式だと考えてください。
ポジショニング
bigcutは汎用の音楽アプリではありません。
個人カタログを受動的な収集データにせず、楽曲を見つけ、選び、証明し、リリース準備までつなぐデスクトップ中心のA&Rワークフローです。
bigcut がすること
- 自分のカタログ内でリファレンスベースに楽曲を探す
- 実際の選定判断のためのショートリストとFinal Cutワークフロー
- 最終メタデータ、埋め込み、キュレーションを整理するRelease Prep
- 明示的に提出された判断だけを扱うプライバシー重視の証明レイヤー
bigcut ではないもの
- Shazamのような楽曲識別サービスではありません
- ストリーミング視聴履歴ベースの推薦サービスではありません
- 音声ライブラリのクラウド保管庫ではありません
- 再生履歴や個人メモを自動収集する製品ではありません
検索からリリース準備まで、実際の選定フローを確認。
リファレンス検索、ショートリスト、証明、Release Prepがひとつの判断の流れとしてつながります。
References
Palette
Search
Similarity ranking
Final Cut
Decision
Summer_Vibe_Demo.mp3
Release Prep
Ready facts
Search
リファレンスマッチ
リファレンスパレット / 類似度ランキング / A/B比較
Final Cut
提出証明
ショートリスト選定 / 提出時刻 / Merkle証明ステータス
Release Prep
エージェント向け文脈
埋め込み要約 / キュレーションノート / 推薦利用文脈
何が違うのか。
多くのツールはひとつの作業だけを解決します。bigcutは検索、選定、ファイル中心の協業、検証可能な推薦データを接続します。
| 基準 | bigcut | 一般的な代替手段 |
|---|---|---|
| 自分のカタログ内で類似曲を探す | リファレンスベースのAIマッチング | 手動試聴または一般検索 |
| 作業文脈がファイルとともに移動 | メタデータ、コメント、分析データを埋め込み | 別のスプレッドシートやメッセージ |
| なぜ選ばれたかを説明 | キュレーションノートとFinal Cut文脈 | 欠落または分散しがち |
| 後から改ざんしていないことを証明 | 原データを公開しないブロックチェーンベースの証明 | 文書タイムスタンプ程度 |
| AIエージェントに信頼シグナルを提供 | 明示提出された事実とRelease Prepデータ | 未検証の公開メタデータ |
つながるワークフロー
リファレンス検索から検証可能な推薦データへ。
重要なのは単独の機能ではなく、発見からAIエージェントが評価できる信頼シグナルまで続く全体の流れです。
リファレンス検索
リファレンス楽曲を入れ、自分のカタログを音響類似度で並べます。
ショートリスト作成
候補を比較し、さらに聴く価値のある曲だけを残します。
Final Cut提出
ユーザーが明示的に提出した選定曲だけが検証可能な提出記録になります。
リリース準備
Release Prepで最終埋め込み、メタデータ、キュレーション文脈を接続します。
信頼シグナル提供
AIエージェントは証明に裏付けられた高品質な推薦文脈を受け取れます。
公開せずに証明
ブロックチェーンのアンカーは提出時点と完全性の証明に使われます。元のユーザーID、楽曲ID、音声、ノート、埋め込みはオンチェーンで公開されません。
Final Cut
explicit step
Commitment
explicit step
Merkle batch
explicit step
Anchor
explicit step
Verified
private data hidden
AIエージェント時代
AIエージェントが音楽を推薦する時代にbigcutが必要な理由。
AI OSとAIエージェントの時代には、スマートフォンやコンピューターのOSレイヤーで動くエージェントの音楽推薦に、従来のWebデータだけでなく信頼できる文脈データが必要です。多数の一般的な反応よりも一人の専門家の判断が大きな意味を持つことがあるように、世界中のレーベルA&Rの選定記録が改ざんされにくいブロックチェーンproofとして蓄積されるほど、bigcutはAIエージェントにとって信頼性の高いデータハブになり得ます。
一般的な推薦データが弱い理由
- 人が実際に選んだ出来事がない
- なぜ選ばれたのかの理由がない
- 検証可能な提出時点がない
- 最終リリース文脈とつながっていない
- プライバシーを守りながら証明する境界が曖昧
bigcutが信号を強くする方法
- 人間のキュレーション
- Final Cutの選定
- Release Prepの埋め込みとノート
- 改ざんされにくい証明
- AIエージェントが読める公開用要約
よくある質問
セキュリティとプライバシー
bigcutの独自性
仕組み
AIと信頼性
提出とオンチェーン証明
互換性と技術
ワークフロー
料金とサブスクリプション
長期的な信頼性とその他
実際のワークフローで判断してください。
アカウント登録だけで、デスクトップデモをすぐに始められます。
すべての新規アカウントに登録時1回の無料分析30回分が含まれます。
音声ファイルは保存しません。埋め込み抽出に使われた音声は即座に破棄されます。