AIとわたしの音楽帖

AI音楽とキャラの語りを記録する“音楽のノート”

soundiiz

現在、AI音楽の多くは、Spotifyなどのストリーミングサービスや、YouTubeなどの動画サイトで発表されています。

オンラインイベントやライブイベントもありますが、そこで行われていることは、基本的には同じです。

すでに生成された曲を流し、参加者に聴いてもらう。

つまり、一般的な音楽とほとんど同じ方法で発表されています。

もちろん、楽曲を聴いてもらうだけなら、それでも問題はありません。

しかし、AI音楽をAI音楽として知ってもらう方法としては、少し弱いように感じます。

なぜなら、現在のAI音楽は、音を聴いただけではAIで作られた曲だと、ほとんど分からないからです。

音から違いが消えてしまった

シンセサイザーやボーカロイドには、音を聴いただけで分かる特徴がありました。

シンセには、電子的で人工的な音色がありました。

ボーカロイドには、人間とは異なる発音や歌い方がありました。

最初は不自然だと思われていた部分が、やがて、その音にしかない魅力へ変わっていったのです。

ところが、現在のAI音楽は違います。

楽器も歌声も、人間が作った音楽とほとんど変わりません。

初めて聴く人にとっては、

「知らないアーティストの、知らない新曲」

それ以上のものには、なかなか見えません。

違いがあるとすれば、

「この曲はAIで作られています」

という説明が付いていることくらいです。

しかし、注釈を読まなければ分からない特徴は、音楽そのものの魅力とは少し違います。

AIであることが作品の個性ではなく、制作方法の説明になってしまっているのです。

完成度が上がったからこそ、AIらしさが見えない

これは、AI音楽の完成度が低いために起きている問題ではありません。

むしろ逆です。

人間の音楽と聞き分けられないほど完成度が高くなったことで、AI音楽らしさが見えなくなってしまいました。

だとすれば、AI音楽の魅力を伝える場所は、完成した音の中ではないのかもしれません。

AI音楽ならではの特徴は、曲が完成した後ではなく、曲が生まれるまでの過程にあります。

同じ歌詞。

同じジャンル。

同じプロンプト。

同じ条件を与えても、生成するたびに違う曲が生まれます。

メロディも違います。

歌い方も違います。

間奏や曲の終わり方も変わります。

これを単なるガチャと呼ぶ人もいます。

しかし私は、インプロビゼーション、つまり即興演奏に近いものだと考えています。

決められた条件の中から、その瞬間に一つの音楽が生まれる。

この部分こそ、従来の音楽にはないAI音楽の特徴なのではないでしょうか。

AI音楽が生まれるところを見せる

そう考えると、AI音楽のイベントで完成した曲を流すだけでは、少しもったいないと思います。

例えば、観客から曲の条件を集めます。

場所。

時代。

ジャンル。

登場人物。

感情。

使用する楽器。

そうした言葉を集め、その場でプロンプトを作ります。

そして、どのような曲が生成されるのかを、参加者全員で聴いてみます。

この形式なら、観客は完成した曲を聴くだけのリスナーではありません。

自分たちが出した言葉から、どんな音楽が生まれるのかを見届ける参加者になります。

同じ条件で何度か生成するのも面白いでしょう。

一回目は明るい曲。

二回目は暗い曲。

三回目は、予想もしなかった展開になる。

同じプロンプトなのに、なぜこれほど違うのか。

どの曲を残すのか。

どの曲が最も面白かったのか。

そうしたことを話し合えば、完成した曲を流すだけでは生まれない、新しい音楽体験になります。

言葉で音楽を動かす

AIとのやり取りそのものを見せる方法もあります。

「もう少し寂しく」

「ギターを前に出して」

「最後は明るく終わらせないで」

このような言葉を加えながら、曲を変化させていきます。

従来のライブでは、演奏者が楽器を操作して音楽を変えていきます。

AI音楽では、言葉を使って音楽の方向を変えていきます。

もちろん、思った通りに変化するとは限りません。

AIが指示を誤解することもあるでしょう。

しかし、その誤解から、思いがけない展開が生まれるかもしれません。

それを修正するのか。

そのまま採用するのか。

そこには、人間の判断や個性が現れます。

AIが音楽を作るからといって、人間の役割がなくなるわけではありません。

どの言葉を選び、どの結果を残し、どの偶然を面白いと思うのか。

その選択に、制作者の個性が表れるのです。

AI音楽は作品ではなく、出来事になる

現在のAI音楽イベントは、完成した作品を聴く鑑賞会に近いものが多いと思います。

それ自体が悪いわけではありません。

ただ、その方法だけでは、AI音楽と一般的な音楽の違いは、ほとんど伝わりません。

AI音楽をAI音楽として見せるなら、

曲を生成する。

違いを聴き比べる。

言葉を加えて変化させる。

どの曲を残すか選ぶ。

そうした過程まで含めて、発表する必要があるのではないでしょうか。

完成した曲を作品として見せるだけではなく、

音楽が生まれる瞬間を、出来事として見せる。

AI音楽を聴かせるイベントから、

AI音楽が生まれるイベントへ。

AIであることを説明文で伝えるのではなく、体験として伝える。

それが、AI音楽をAI音楽として認識してもらい、話題にしていくための、新しい発表方法になるのではないかと思います

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AI音楽で稼ぐ夢は、いったん捨てた方がいい

AI音楽について話していると、ときどき気になる言葉を見かけます。

「AIで曲を作れば副収入になる」

「毎日配信すれば、いつか当たる」

「音楽経験がなくても、ストリーミング収益を得られる」

確かに、SunoやUdioによって、音楽を作るまでの時間と費用は大きく下がりました。

以前なら、作曲、編曲、演奏、録音、ミックスまで必要だった工程を、一つの生成サービスで完結できるようになっています。

しかし、音楽を作りやすくなったことと、音楽で稼ぎやすくなったことは、まったく別の話です。

100万回再生は「成功」なのか

日本でも、一曲だけで100万回再生されたAI楽曲や、複数作品の累計で1000万回を超えたと公表する作者が、わずかながら現れています。

こうした事例は、日本におけるAI音楽の成功例として紹介されることがあります。

けれども私は、まだ「成功」と呼ぶ段階ではないと考えています。

ようやくAI音楽が、既存の音楽市場へ少し食い込んだ。

現状は、その程度ではないでしょうか。

一曲が100万回再生されても、次の曲が同じように聴かれるとは限りません。

楽曲名だけが広がり、作者名やアーティスト名は覚えられないこともあります。

短期間で再生数が伸びても、半年後、一年後まで聴かれ続けるとは限りません。

本当の成功を考えるなら、単曲の再生数だけではなく、

  • 次の作品へリスナーが移動したか

  • アーティスト名が認知されたか

  • フォローや保存につながったか

  • ファンが継続して残ったか

  • 音楽活動として次の展開が生まれたか

まで見る必要があります。

100万回再生は大きな実績です。

ただし、それはゴールではなく、ようやく市場の入口に立ったことを示す数字なのだと思います。

世界では、フル生成音楽への制限が始まっている

一方、世界のストリーミング市場では、AI音楽を取り巻く環境が変わり始めています。

AIを補助的に使った楽曲と、歌唱や演奏を含めて完全に生成された楽曲を分け、ラベルを付ける動きが進んでいます。

そして一部では、完全AI生成と判断された楽曲を収益分配の対象から外す方針も現れています。

すべてのストリーミングサービスが同じ対応を取るとは限りません。

しかし、一度ラベルが整備されれば、その情報は単なる表示だけでなく、

  • ロイヤリティを支払うか

  • おすすめへ掲載するか

  • プレイリストへ採用するか

  • チャートの対象にするか

といった判断にも使われる可能性があります。

日本のAI音楽は、ようやく市場へ入り始めたばかりです。

ところが本格的に参加する前に、フル生成音楽の収益化という扉が狭くなり始めています。

少し大げさに言えば、最終列車へ乗ろうと駅まで走ってきたのに、目の前でドアが閉まり始めたような状況です。

日本のAI音楽制作者は三つに分かれる

日本でAI音楽を作っている人たちは、大きく三つに分けられると思います。

1.アーティストやブランドを育てる人

一つ目は、AI音楽を起点に、アーティストやキャラクターを育てていく人です。

この層には、さらに三つの流れがあります。

一つは、楽曲を支持するファンが増えた結果、バーチャルな存在を現実のアーティストとして実物化する流れ。

次に、AIを使って制作費や時間を抑えながら、最初から現実のアーティストとして活動する流れ。

そして、複数の楽曲を作るうちに「誰かに歌わせたい」という欲求が生まれ、実在する歌手をプロデュースする流れです。

この層にとって、ストリーミング収益は必ずしも中心ではありません。

再生数を知名度の指標と考え、ライブ、グッズ、イベント、広告、映像などへ活動を広げることができます。

仮にフル生成楽曲のロイヤリティがなくなっても、活動自体は続けられるでしょう。

2.趣味や同人的な感覚で作る人

二つ目は、趣味としてAI音楽を楽しむ人です。

自作ゲームを作るように曲を作る。

同人誌を発表するようにアルバムを公開する。

コスプレ写真を投稿するように、キャラクターや世界観を見てもらう。

この層も再生数は気にします。

ただし、それは収益というより、他者から認められたことを確認する指標です。

誰かが聴いてくれた。

コメントをくれた。

プレイリストへ加えてくれた。

番組で紹介してくれた。

そうした反応が価値になります。

私自身も、この層に近いと思っています。

この人たちは、収益がなくなっても、かなりの割合で制作を続けるでしょう。

3.大量配信による収益を狙う人

三つ目は、迅速に大量の楽曲を作り、どれか一つが当たればよいと考える人です。

いわゆる「AI音楽で副業」「AIで自動収益」といった商材やセミナーが主に狙っているのも、この層でしょう。

しかし現実には、AIで曲を生成し、ストリーミングへ登録するだけでは、ほとんど収益にはつながりません。

必要なのは楽曲生成だけではないからです。

どんな題材で曲を作るのか。

どんなキャラクターや名義を設計するのか。

TikTok、YouTube、ニコニコ動画、Xのどこを起点にするのか。

どんな映像やジャケットを付けるのか。

どの部分を短尺動画として使うのか。

一曲が話題になった後、次の作品へどう誘導するのか。

そのすべてを考える必要があります。

そして、それだけの作業をしても成功する保証はありません。

大量配信は、スロップ問題を悪化させる

大量生成と大量配信には、もう一つ大きな問題があります。

AIスロップです。

楽曲を大量に作り、似たような作品を次々に配信すれば、市場全体に低品質な作品が増えます。

その結果、リスナーはAI音楽そのものに疲れ、避けるようになります。

配信サービスも、不正再生や大量配信を警戒し、審査や収益化の基準を厳しくするでしょう。

つまり、大量配信型の制作者が自分の利益を求めるほど、AI音楽全体の市場を狭くしてしまう可能性があります。

「いつかどれかが当たる」という考えで無数の楽曲を流し込む行為は、本人だけの問題ではありません。

フル生成音楽全体への不信感を強める行為でもあるのです。

収益化を維持する人は、DAWへ戻る

フル生成楽曲の収益化が難しくなれば、収益を維持したい人の多くは、AIを素材やアイデアとして使う方向へ移るでしょう。

AIにコード進行やメロディ、ドラム、ボーカルの原型を作らせ、それをDAWで編集する。

必要に応じて演奏や歌唱を追加し、ミックスやマスタリングを行う。

こうして「AIアシステッド」として作品を完成させるわけです。

これは現実的な対応です。

ただし、この制作方法は決して新しくありません。

AIや自動生成ツールで素材を作り、DAWで編集して完成させる方法は、十年以上前から行われてきました。

AIという技術は新しくても、制作思想は従来型の延長です。

未来的な手法が、保守的な音楽を作る

ここには面白い逆説があります。

フル生成は、制作方法としては新しいものです。

一曲を手作業で少しずつ作り上げるのではなく、完成した候補を何度も生成し、その中から自分の好みに合うものを選びます。

これは「作る」よりも「選ぶ」ことを中心にした、新しい制作思想です。

ところが、フル生成AIが生み出しやすいのは、既存ジャンルの平均へ寄った、耳なじみのよい音楽です。

安定したコード進行。

分かりやすい構成。

親しみやすいメロディ。

つまり、制作方法は未来的でも、完成する音楽は保守的になりやすい。

一方、AIアシステッドは、素材を編集して一曲へ仕上げるという従来型の方法です。

制作思想としては保守的ですが、人間が細部まで介入できるため、より実験的で尖った作品を作ることもできます。

制作方法は未来的なのに、作品は保守的。

制作方法は保守的なのに、作品は革新的になれる。

このねじれは、AI音楽を考えるうえで、とても興味深い部分だと思います。

AI音楽を作る夢まで捨てる必要はない

ここまで厳しい話を書いてきましたが、AI音楽そのものを否定したいわけではありません。

捨てた方がいいのは、

「AIで曲を作れば、簡単に稼げる」

という夢です。

富や名声を強く求めていないのであれば、現在の収益化やラベリングの流れを、必要以上に恐れる必要はありません。

作りたいから作る。

自分が聴きたい曲がないから作る。

頭の中にある架空のバンドや歌手を形にしたいから作る。

その理由があるなら、収益化されなくても制作を続ける価値はあります。

今はニッチで、AI疲れの対象にもなりやすいフル生成音楽が、五年後、十年後には、ごく普通の制作方法になっている可能性もあります。

多くの人は収益や権利のために、いったんDAWへ戻るでしょう。

それは仕方のないことです。

しかし、AIを素材として使い、人間が編集する方法は、未来ではなく過去から続く方法でもあります。

フル生成という新しい制作思想を誰かが続けなければ、それが音楽文化として成熟することもありません。

AIは音楽活動を簡単にはしてくれない

AIは、音楽を作る作業を簡単にしました。

けれども、音楽活動を成功させることまでは簡単にしてくれません。

曲を知ってもらうこと。

最後まで聴いてもらうこと。

もう一度聴いてもらうこと。

次の曲を待ってもらうこと。

アーティスト名を覚えてもらうこと。

その難しさは、人間が作った音楽も、AIが作った音楽も同じです。

フル生成楽曲が一円の収益も生まなくなったとしても、あなたは曲を作り続けますか。

答えが「はい」なら、その人はAI音楽で簡単に儲けたいのではありません。

まだ形の定まっていない、新しい音楽文化を作ろうとしているのだと思います。


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AI音楽は市場になったのか

再生数の向こう側に見えてきた、日本のAI音楽の現在地

AI音楽について話すとき、「曲はたくさん増えたけれど、本当に市場として成立しているのだろうか」と考えることがあります。

SunoやUdioの登場によって、誰でも短時間で完成した楽曲を作り、SpotifyやApple Musicへ配信できるようになりました。

この数年で、日本でもAI音楽は急速に広がっています。

しかし、「配信できること」と「聴かれること」は、まったく別の話です。

今回は、日本のAI音楽市場について公開情報を調べながら、その現状を整理してみました。


AI音楽は、すでに大量生産の時代へ

現在、日本では年間数十万曲規模のAI楽曲が配信されていると推定されています。

これは決して少ない数字ではありません。

以前は演奏技術やDTMの知識が必要だった音楽制作も、生成AIによって大きくハードルが下がりました。

音楽を「作る」ことだけを見れば、AIは確実に新しい時代を作っています。

一方で、世界全体を見ると少し違う景色も見えてきます。

AI楽曲は膨大な数が登録されているにもかかわらず、その多くはほとんど再生されていません。

つまり、供給だけが急激に増え、リスナーの需要はそこまで増えていないのです。

これは、日本だけの問題ではなく、世界共通の課題と言えるでしょう。


AI音楽にも「成功の形」が見えてきた

今回調査して面白かったのは、AI音楽にもいくつかの成功パターンが見え始めていることです。

まず目立つのは、インターネットミームやSNSと結び付いて爆発的に広がるタイプです。

TikTokやニコニコ動画、YouTube Shortsなどをきっかけに、一気に再生数を伸ばすケースがあります。

一方で、世界観やキャラクター、映像作品まで含めてアーティストを育てていくタイプもあります。

さらに最近では、数百曲、数千曲という大量の楽曲を継続的に配信し、小さな再生を積み重ねながら収益化する運営スタイルも珍しくなくなりました。

つまり、「AI音楽で成功する方法」は、一つではなくなってきているのです。


それでも「ヒット曲」はまだ少ない

一方で、Spotifyなどで100万回以上再生される日本発AI楽曲は、現時点ではまだごく少数です。

年間100万円以上を継続的に収益として得られる作者も、多くはありません。

この結果だけを見ると、「AI音楽はまだ稼げない」と考える人もいるでしょう。

でも、私は少し違う見方をしています。

今は市場の黎明期だからです。

YouTubeも、Podcastも、SNSも、最初から多くのクリエイターが生活できる市場だったわけではありません。

AI音楽も、今は同じ段階にあるように感じます。


今、お金を払っているのは誰なのか

今回の調査で、もう一つ興味深かったことがあります。

現在のAI音楽市場は、「リスナーがお金を払う市場」というより、「制作者がお金を払う市場」になっているという点です。

生成AIの利用料。

ディストリビューターへの登録費用。

画像生成や動画制作。

プロンプトの研究。

AI音楽を作るためのサービスや周辺市場は、急速に拡大しています。

つまり、制作する側の市場はすでに成立しているのです。

しかし、AI音楽そのものを積極的に聴きたいというリスナー市場は、まだ十分に育っているとは言えません。


AI音楽に本当に必要なのは「次の一曲」

これからのAI音楽に必要なのは、「AIで曲を作れること」ではないと思います。

一番大切なのは、一曲のヒットを、次の作品へつなげられるかどうかです。

「この曲、いいな。」

そう思った人が、

「次の曲も聴いてみよう。」

「このアーティストをフォローしよう。」

そう感じて初めて、音楽としての価値が生まれます。

AI音楽だから特別なのではありません。

これは、人間が作る音楽と全く同じです。


AI音楽は「技術」から「文化」へ

生成AIによって、音楽を作ることは確かに身近になりました。

しかし、これから問われるのは「どれだけ多く作れるか」ではありません。

どれだけ長く聴かれるか。

どれだけファンが生まれるか。

どれだけ次の作品につながるか。

そこが、AI音楽が一時的なブームで終わるのか、それとも一つの文化として根付くのかを分けるポイントになるのでしょう。

私自身もAI音楽を作り続けていますが、これからは再生回数だけではなく、「作品が誰かの記憶に残ったか」を大切にしながら活動していきたいと思っています。


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