レコードにAI音楽を入れるな、という不思議

AI音楽をレコードにするのは、おかしい？

先週、SunoがAI音楽をレコードにするサービスを検討しているというニュースを取り上げました。

すると、AIで作った音楽をレコードにするなんておかしい。

レコードには、人間が作った本物の音楽を入れるべきだ。

そんな反発も出ていました。

でも私は、この反応を見るほど、少しおかしな気持ちになるんです。

レコードも、かつては「魂のない機械音楽」だった

なぜなら、そのレコードや蓄音機も、登場したころには、魂のない機械の音楽だと批判されていたからです。

1906年、作曲家で指揮者でもあったジョン・フィリップ・スーザは、「The Menace of Mechanical Music」という文章を発表しました。

日本語にすれば、「機械音楽の脅威」といった意味です。

スーザは、蓄音機などの機械が、人間の技能や知性、魂の代わりに歌い、演奏するようになると批判しました。

人々が自分で歌わなくなる。

楽器を練習しなくなる。

家庭で演奏する文化が衰え、音楽教師や演奏家の仕事も失われる。

さらに、作曲家の作品が機械で複製されても、作曲家へ十分な対価が支払われない。

100年以上前にも繰り返された不安

今、AI音楽へ向けられている言葉と、かなり似ていると思いませんか？

機械の音楽には魂がない。

人間が音楽を作らなくなる。

音楽家の仕事を奪う。

既存の作品を使うなら、権利者へ許可と対価が必要だ。

言葉だけを並べると、100年以上の時間が消えてしまったようです。

不安は、単なる思い込みではなかった

しかも、これは一人の作曲家の心配だけでは終わりませんでした。

録音とラジオが広がると、実際に生演奏の仕事は変化しました。

アメリカ音楽家連盟は1942年、技術による失業へ対抗して、レコード会社へのストライキを始めています。

ですから、当時の不安を、新技術を理解できなかった人の思い込みだけで片付けることもできません。

仕事は実際に失われました。

権利や対価の仕組みも、後から作り直す必要がありました。

機械音楽が「本物」の象徴になるまで

それでも録音技術は消えませんでした。

むしろ、録音を前提にした音楽が生まれ、レコードそのものが新しい音楽文化を作りました。

そして現在、そのレコードは、温かい音、人間味のある音、手に取れる本物の音楽を象徴するものとして扱われています。

ここが、いちばん面白いところです。

かつて、魂のない機械音楽だと批判されたレコードが、今では人間らしい音楽の象徴になっている。

そのレコードへAI音楽を入れようとすると、今度は、魂のない機械音楽をレコードにするなと言われる。

歴史が一周しているんです。

レコードは人間性を判定する道具ではない

私は、AI音楽をレコードにすること自体へ反発するのは、かなり滑稽だと思います。

レコードは、音楽の作り方を審査する道具ではありません。

溝に刻める音であれば、生演奏を録音した音楽も、シンセサイザーで作った音楽も、コンピューターで編集した音楽も入ります。

そこへAI音楽だけは入れてはいけないというのは、レコードに、いつの間にか人間性を判定する役割を与えているように見えます。

生成AIには、生成AIの問題がある

もちろん、レコードと生成AIは、技術的に同じものではありません。

レコードは、基本的に存在する演奏を記録し、再生する技術です。

生成AIは、大量のデータから学んだ仕組みを使って、新しい音声や音楽を生成します。

だから、学習データの扱い、著作権、声や作風の模倣、雇用、対価、大量生成と大量投稿の問題は、別に考えなければなりません。

昔も新技術が批判されたのだから、今のAI批判も全部間違いだ。

そう言いたいわけではありません。

感情的な拒否と現実的な問題を分ける

むしろ、レコードの歴史が教えているのは、新しい技術への不安には、感情的な拒否と現実的な問題が混ざるということです。

魂がないから嫌いだ、という話と、無断で作品を学習したのではないか、利益を誰へ分配するのか、という話は違います。

前者は好みや価値観です。

後者は、仕組みとして解決しなければならない問題です。

この二つを混ぜると、議論はいつまでも進みません。

音楽の「魂」は、技術とともに場所を変える

そして、音楽の魂という言葉も、技術が変わるたびに置き場所を変えてきたのだと思います。

録音以前は、その場で人間が演奏することに魂があった。

録音が普通になると、録音された演奏者の表現に魂を感じるようになった。

シンセサイザーや打ち込みが普通になると、人間が音を選び、組み立てることにも魂を認めるようになりました。

AI音楽では、その境界が、もう一度動こうとしているのかもしれません。

AI音楽に魂があるかどうかを、今すぐ決める必要はないと思います。

でも、レコードという媒体へ入れた瞬間に、本物か偽物かが決まるわけでもありません。

AI音楽をレコードにするな、という反発は、かつてレコードそのものが機械音楽と呼ばれた歴史を考えると、やはり滑稽です。

その矛盾を笑いながら、権利、対価、雇用という本当に必要な議論は、きちんと続ければいいのだと思います。

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Radio441 音声版

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AI音楽を、何のために規制するのか

AI音楽に広がる「表示」と「規制」

最近、AI音楽に対する、規制や表示の動きが強まっています。

AIが主要な部分を作った「AI Generated」と、人間の制作をAIが補助した「AI Assisted」。

その違いをラベルで表示したり、音声にウォーターマークを埋め込んだりする仕組みです。

何も知らせずに配信するより、どのように作られた音楽なのか分かる方がいい。

透明性を高めるという意味では、大切な取り組みだと思います。

ラベルがあっても、リスナーは見るのか

でも、音楽の場合、リスナーはそのラベルを、実際にどこで見るのでしょう。

スマートフォンをポケットに入れて聴く。

車の中や、仕事をしながら、プレイリストを流し続ける。

音楽は、画面を見続けながら、楽しむコンテンツではありません。

ラベルが存在することと、リスナーがその情報を認識することは別です。

ウォーターマークには、音声の中に、人間には聞こえない情報を埋め込む方式もあり、

表示や識別の仕組みを作ることと、その情報がリスナーへ届くこと。

ここにも、少し違う問題があるわけです。

だからといって、ラベルに意味がないということではありません。

必要なのは、ラベルを付けるかどうかだけではなく、いつ、どこで、誰が確認できるのか。

そこまで考えることなのだと思います。

「AI音楽の問題」をひとまとめにしない

そして、AI音楽をめぐる問題には、もう一つ、大きな混乱があります。

AI生成であること。

大量に作り、大量に投稿すること。

ボットで再生数を水増しすること。

他人の作品や声を、無断で利用すること。

実際のリスナーから支持されること。

これらが、すべて一つの、「AI音楽の問題」として語られてしまうことです。

もちろん、生成AIを使えば、短い時間で大量の楽曲を作ることができます。

作品を作ることよりも、大量生成、大量投稿、収益化だけを目的にすれば、

配信サービスが、誰にも求められていない楽曲で埋まるかもしれません。

いわゆる、AIスロップや音楽スパムです。

実際、Deezerでは、2026年6月のピーク時に、新しく投稿された楽曲の半分以上が、

完全なAI生成と判定されました。

ところが、実際の再生に占める割合は、1パーセントから3パーセントでした。

大量に存在することと、大量に聴かれていることは、同じではありません。

さらに、AI生成曲で発生した再生のうち、最大85パーセントが不正と判定された時期もあります。

ただし、曲の85パーセントが、不正だったという意味ではありません。

AI生成と不正再生は同じではない

曲を大量に作ることと、ボットで大量に再生することは、別の行為です。

不正再生は、生成AIが登場する前からありました。

人間が作った曲でも、ボットやストリーミングファームを使えば不正です。

反対に、AIで作った曲でも、実際の人間が正規に聴いたのであれば、

その再生自体は不正ではありません。

AIは、不正を行うための曲を、安く大量に用意しやすくしたのかもしれません。

でも、不正を防ぐのであれば、規制するべきなのは、AIという制作方法ではなく、

再生数を人工的に操作する行為ではないでしょうか。

AI曲をチャートから外す正当性

ここで気になるのが、ヒットチャートです。

スウェーデンでは、Jacubの「Jag vet, du är inte min」が、Spotifyで多く聴かれた一方、

主にAIで生成された曲と判断され、IFPI Swedenが編纂する公式チャートの対象外になりました。

一方、2025年には、Breaking Rustという架空のアーティストによるAI生成曲、

「Walk My Walk」が、BillboardのCountry Digital Song Salesで1位になりました。

これは、Billboard Hot 100の総合1位ではありません。

カントリー楽曲の、デジタル販売部門での1位です。

それでも、AI生成曲が実際のチャートで、1位になった事例であることは確かです。

もちろん、チャートに入ったというだけで、すべての再生や購入が正当だったとは断定できません。

どのような集計基準なのか。

不正な操作が除かれているのか。

それを確認する必要があります。

でも、不正な水増しがなく、正式な集計基準に従ってチャートへ入ったのであれば、

少なくとも、そのチャートが測っている範囲では、人気のある楽曲です。

そこで、疑問が生まれます。

AI生成であるという理由だけで、チャートから除外する正当性は、どこにあるのでしょう。

ヒットチャートは何を測るのか

そもそも、ヒットチャートとは、何を測るものなのでしょうか。

一曲を作るために費やした時間。

人間が演奏した割合。

制作方法の正統性。

そうしたものを順位づけするのでしょうか。

それとも、その時点で、どの曲が実際に聴かれ、購入され、支持されているのか。

それを示すものなのでしょうか。

もし後者であるなら、正規に人気を得たAI生成曲を除外するには、

スパム対策や不正再生対策とは、別の理由が必要になります。

もちろん、公式チャートを、人間の芸術性をたたえる場所と考えることもできます。

そうであれば、単なる人気の集計ではなく、人間の創作を表彰する制度だと、

はっきり示す必要があるのかもしれません。

音楽業界の一部では、完全なAI生成曲をチャート対象外とする、

考え方も示されています。

不正や権利侵害を防ぐのであれば、それぞれの問題行為を規制すればいい。

スロップには、大量投稿や収益目的の濫用へ対策を行えばいい。

それでもなお、正規に支持されたAI生成曲まで、チャートから排除しようとするのであれば、

いったい、何を守ろうとしているのでしょう。

もしかすると、そこには、既存の市場構造や、大手レーベルの立場、

これまで築かれてきた権益が、新しい制作手段によって揺らぐことへの、

恐れや防衛意識もあるのかもしれません。

もちろん、音楽業界が実際に、AI曲のヒットを恐れていると確認されたわけではありません。

これは、あくまで私の考察です。

でも、もしAIで作られた曲が、ボットも使わず、不正な水増しも行わず、

そのチャートの正式な集計基準の中で、実際のリスナーから支持され、

何週間も1位になったら、どうするのでしょう。

AIだからという理由だけで、その曲をランキングから除外する正当性は、

どこにあるのでしょうか。

本当に問題なのは、誰にも聴かれない大量のAIスロップなのでしょうか。

それとも、AIで作られた音楽が、人間が作った音楽と同じ市場で競争し、

本当に支持されることなのでしょうか。

問題行為と制作方式を分けて考える

私は、AI音楽を、無条件に認めればいいとは思いません。

スパム、大量投稿、不正再生、権利侵害には、明確な問題があり、対策も必要です。

しかし、問題となる行為を規制することと、AIという制作方法そのものを、

市場から排除することは別です。

AI音楽の問題は、もう、AIで音楽を作っていいかという段階ではありません。

何が不正で、何が権利侵害なのか。

何が単なる大量投稿で、何が本当にリスナーから支持された音楽なのか。

それぞれを分けて考える段階に、入ったのだと思います。

youtu.be

AIエージェントは、クラウドの頭脳とローカルの手足へ

最近、AIの話をしていると、よく耳にするようになった言葉があります。

AIエージェント。

でも、そもそもAIエージェントって、普通のチャットAIと何が違うのでしょう。

簡単に言えば、質問に答えるだけではなく、目的に合わせて作業を進めるAIです。

たとえば、資料を集める。必要な部分を整理する。文章を作る。

指定された形式に変換する。完成したファイルを、決められた場所へ保存する。

ここまでを一つの流れとして進めるのが、AIエージェントです。

これまでの生成AIが、文章や画像を作る道具だったとすれば、

AIエージェントは、作ったものを実際の仕事へつなぐ、作業担当者に近い存在なのかもしれません。

では、AIエージェントには、どんな種類があるのでしょう。

よく使われるのが、クラウド型とローカル型という分け方です。

ただ、実際にはこの二つだけでは、少し説明しきれなくなっています。

ChatGPTやClaude、Geminiなどは、基本的にはクラウド上のAIです。

GmailやGoogle Drive、カレンダーなどと接続し、メールを読んだり、予定を確認したりします。

さらに、必要な情報をまとめ、文書を作ることもできます。

このときAIが、人間のように、画面上のボタンを押しているとは限りません。

多くの場合は、アプリ側に用意された接続機能を使います。

必要なデータを読み込み、AIが内容を処理して、再びアプリへ書き戻します。

いわば、正面の入口から入るのではなく、サービス専用の受け渡し口から、

情報を交換しているようなものです。

この方法は速くて、比較的安定しています。

ただし、接続機能が用意されていないソフトは、操作できません。

ここで必要になるのが、ローカル側の自動化です。

代表的な仕組みとして、最近よく名前を聞くのが、OpenClawです。

OpenClawは、単純にマウスやキーボードを、代わりに動かすだけのものではありません。

AIモデルやファイル、スクリプト、コマンドやブラウザなどを組み合わせます。

そして、パソコン上の作業をつなぐための、運用基盤に近いものです。

文章を考える頭脳には、オンラインのAIを使う。

ファイルの整理や変換は、自分のパソコンで行う。

必要なら、ソフトの画面も操作する。

つまり、頭脳はクラウド。手足はローカル。

そんな組み合わせができるわけです。

私が制作しているRadio441にも、この違いは大きく関係しています。

台本を考えたり、英語版へ再構成したり、投稿原稿を作ったりする。

こうした作業は、ChatGPTのような、クラウド上のAIが得意です。

一方で、実際に音声を作るために使っている、VOICEVOXやCeVIO。

音声編集ソフトや動画編集ソフトは、今のところ、オンラインのAIと簡単にはつながりません。

台本を作るところまでは自動化できても、その台本を読み上げソフトへ入れ、音声を書き出す。

編集用のフォルダへ移し、番組用のファイルとして整理する。

この部分には、まだ手作業がたくさん残っています。

もちろん、将来それぞれのソフトに、AIエージェント機能が組み込まれる可能性はあります。

でも、すべてのソフトが同じ仕組みに対応するのを待つより、ローカル側から今あるソフトをつないだ方が、

早い場合もあります。

ただし、マウスやキーボードを、人間のように操作する方法は、

何でもできる反面、不安定でもあります。

ボタンの位置が変わる。突然、確認画面が出る。ソフトの処理が遅れる。

それだけで、エージェントは迷ってしまいます。

ですから、自動化では順番が大切です。

まずは、アプリ専用の接続機能。次に、ファイルの読み書き。

その次に、コマンドやスクリプト。どうしても必要な部分だけ、画面を直接操作する。

何でもマウス操作に任せるのではなく、一番安定する方法を作業ごとに選ぶ必要があります。

そう考えると、これからのAIエージェントは、クラウド型とローカル型のどちらが優れているか。

そんな競争ではない気がします。

重要なのは、クラウドのAIが考えたことを、ローカルの環境でどれだけ確実に実行できるか。

そして、人間が確認すべき場所で、きちんと止まれるかということです。

私もこれから、Radio441の制作を、少しずつ自動化していく予定です。

最初から、番組制作のすべてを、AIに任せるわけではありません。

まずは台本の改行。次に、読み上げソフト用の整形。

その次に、英語版や投稿原稿の作成。

一つずつ工程を決めて、確実に動く形へ変えていきます。

そして最後に、OpenClawのような仕組みで、それぞれの工程を順番につないでいく。

そんな形を考えています。

AIエージェントの未来は、人間に代わって何でも勝手にやってくれる、

万能ロボットではないのかもしれません。

これまで別々だった道具をつなぎ、人間が判断する場所まで、仕事をきちんと運んでくれる。

そんな制作スタッフのような存在へ、近づいていくのではないでしょうか。

クラウドの頭脳と、ローカルの手足。

その二つがつながったとき、AIエージェントは、ようやく私たちの仕事の中で、

本当に役立つ存在になるのだと思います。