ネット上のコミュニティ（X、5ちゃんねる、Yahoo!知恵袋など）を精査すると、Google鼻歌検索評判は極めて二極化している側面が見受けられます。称賛と困惑の双方が飛び交うリアルなユーザーの声を検証しました。
肯定的な意見として目立つのは、十数年前からずっと喉に引っかかっていた懐メロやCMソングの判明事例です。「小学生のころに夕方の再放送アニメで流れていた曲が、サビの『ふんふんふーん』だけで一発特定されて背筋が凍った」「歌詞が英語か日本語かすら怪しかった洋楽が、一致度94％でYouTube Musicのリンクとともに出てきた」といった、驚きを伴う報告が多数寄せられています。
一方で、失敗事例の現場検証からは、機械学習特有のアルゴリズムのクセが浮き彫りになります。
「イントロの印象的なシンセサイザーのフレーズを真面目に口ずさんだら、全く関係のない民謡や演歌がサジェストされた」
「テンポが速いボカロ曲を歌ったら、AIが追いつけなかったのか認識エラーになった」
「家族が横でテレビをつけている状態で試したら、テレビの音を拾ってニュース番組のBGMがヒットした」
AIは極めて優秀ですが、メロディの「起伏が少ない平坦なフレーズ」や「テンポが極端に速い楽曲」に対しては、特徴量をうまく抽出できず誤認識を起こしやすいという弱点が現場の生データから明らかになっています。
