本件発明者は、従来のＡＩ技術を用いた楽曲の推論方法には、次のような問題点があることを見出した。すなわち、一般的に、従来のＡＩ技術を用いた方法では、例えば、音符等の楽曲を示す情報をトークン化し、得られたトークン列を訓練済みのモデルに入力して、訓練済みのモデルの演算処理を実行する（例えば、非特許文献２、３）。この演算処理により、推論の結果を示すトークン列の出力を訓練済みのモデルから取得する。このとき、得られた推論結果において、時間的なエラーが生じる場合がある。一例として、訓練済みのモデルを使用して、楽曲から伴奏を自動生成するケースを想定する。この場合、生成された伴奏の演奏時間が元の楽曲の演奏時間と一致しないというエラーが生じ得る。このような時間的エラーが生じた場合、エラーの生じた箇所及び原因を特定するのは困難であるため、得られた推論結果を修正する（一例として、ケースでは、得られた伴奏データの時間長を修正する）のは難しいという問題点があった。なお、時間的なエラーが生じる場面は、このような伴奏を自動生成するケースに限られず、訓練済みモデルにより楽曲に対する推論処理を遂行するあらゆる場面で同様の問題点が生じ得る。

本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。