DTMでの作曲に限界を感じていませんか？あるいは、作曲に興味はあるけど難しそうで一歩踏み出せないでいませんか？そんなあなたに朗報です！近年、AI技術の進化によって「生成AI」を使った音楽生成が注目を集めています。この革新的な技術は、従来のDTMとは全く異なる作曲体験を提供し、音楽制作の常識を覆しつつあります。この記事では、生成AIとは何かという基礎知識から、メリット・デメリット、具体的なサービス紹介、使い方、そして未来の展望まで、生成AI音楽生成に関するあらゆる情報を網羅的に解説します。これを読めば、生成AIでどのように音楽が作られ、どんな可能性を秘めているのかが理解できるでしょう。DTMとの比較を通して、自分に合った作曲方法を見つけるヒントも得られます。さらに、著作権問題といった気になる疑問にも分かりやすく答えます。生成AI音楽生成の世界への第一歩を、この記事で踏み出してみませんか？

1. 生成AIとは何か

生成AI（Generative AI）とは、テキスト、画像、音声、音楽、コード、動画など、様々な種類の新しいコンテンツを生成することができる人工知能です。従来のAIのようにデータの分析や分類を行うだけでなく、学習データに基づいて、創造的なアウトプットを生み出すことができます。人間が創作活動を行うのと同じように、AIがテキストを書いたり、作曲したり、絵を描いたりすることが可能なのです。

1.1 AIと生成AIの違い

AI（人工知能）は広義の概念であり、人間のような知的な処理をコンピュータで行わせる技術全般を指します。その中で、生成AIは、新しいデータを作成することに特化したAIです。従来のAIは、例えば画像認識のように、入力されたデータに基づいて既存のデータの中から類似のものを探し出したり、分類したりすることが主な役割でした。一方、生成AIは、学習したデータの特徴を捉え、全く新しいデータを作り出すことができます。

項目	従来のAI	生成AI
主な機能	データの分析、分類、予測など	新しいデータの生成
例	画像認識、スパムフィルター、レコメンドシステム	画像生成、文章生成、音楽生成
出力	既存データに基づいた結果	新規データ

1.2 生成AIの仕組み

生成AIの多くは、ディープラーニング（深層学習）という技術をベースにしています。ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いて、大量のデータから複雑なパターンや特徴を学習する技術です。生成AIは、このディープラーニングによって、学習データに含まれるパターンや特徴を学習し、それらを元に新しいデータを生み出します。代表的な手法として、GAN（敵対的生成ネットワーク）やTransformerなどがあります。

1.2.1 GAN（敵対的生成ネットワーク）

GANは、生成器と識別器という2つのニューラルネットワークが競い合うように学習することで、より精度の高いデータ生成を実現する手法です。生成器は偽物のデータを作成し、識別器はデータが本物か偽物かを判別します。この過程を繰り返すことで、生成器はより本物に近いデータを作成できるようになり、識別器はより正確に偽物を見抜けるようになります。

1.2.2 Transformer

Transformerは、自然言語処理の分野で大きな成果をあげているディープラーニングモデルです。文章中の単語の関係性を理解することに優れており、高精度な文章生成を可能にします。Transformerをベースとしたモデルは、音楽生成の分野でも活用されています。例えば、Googleが開発した「MusicLM」は、テキストから高品質な音楽を生成することができます。

これらの技術により、生成AIは様々な分野で活用され、私たちの生活に大きな変化をもたらしています。音楽生成においても、作曲のハードルを下げ、新しい音楽表現の可能性を広げるなど、大きな影響を与えています。今後、生成AI技術はさらに進化し、より高度なコンテンツ生成が可能になると期待されています。

2. 生成AIで音楽生成するメリット

生成AIを活用した音楽生成は、従来の音楽制作に革命をもたらし、多くのメリットをもたらします。作曲経験の有無に関わらず、誰もが音楽制作の可能性を広げることができる革新的な手法です。主なメリットは以下の通りです。

2.1 作曲のハードルが下がる

従来の作曲は、音楽理論や楽器演奏のスキル習得に多大な時間と労力を要しました。しかし、生成AIを用いることで、これらの専門知識や技術がなくても直感的な操作で作曲が可能になります。コード進行やメロディー、リズムなどを自動生成してくれるため、初心者でも気軽に音楽制作を始められます。これまで音楽制作に敷居を感じていた人にとって、大きなメリットと言えるでしょう。

例えば、メロディーを思い浮かべても、それを楽譜に書き起こしたり、楽器で演奏したりするのは難しいものです。生成AIなら、頭に浮かんだメロディーを哼ねるだけで、それをAIが認識し、音楽データに変換してくれるサービスもあります。また、AIが自動でコード進行や伴奏を生成してくれるため、作曲の知識がなくても、簡単にオリジナル曲を作ることができます。

2.2 時間短縮で効率的な作曲が可能に

従来の作曲は、作曲家にとって時間のかかる作業でした。インスピレーションを形にするまでに何度も試行錯誤を繰り返す必要があり、完成までに数週間、数ヶ月かかることも珍しくありませんでした。生成AIは、この作曲プロセスを大幅に短縮します。AIが自動で様々なバリエーションのメロディーやコード進行を生成してくれるため、作曲家はより多くの時間を創作活動に集中できます。また、修正や変更も容易に行えるため、効率的な作曲作業を実現できます。

例えば、CM音楽やゲーム音楽など、短納期で楽曲制作が求められる場面でも、生成AIは威力を発揮します。AIを活用することで、限られた時間の中でもクオリティの高い音楽を制作することが可能になります。

2.3 新しい音楽表現の可能性を広げる

生成AIは、既存の音楽の枠にとらわれない、全く新しい音楽表現の可能性を広げます。AIは膨大な量の音楽データを学習しているため、人間では思いつかないような斬新なメロディーやコード進行、リズムパターンなどを生成することが可能です。これにより、今までにない音楽ジャンルが生まれる可能性も秘めています。また、生成AIは様々な楽器の音色を再現できるため、多様な音楽スタイルの楽曲制作にも対応できます。

さらに、生成AIは、画像や動画、テキストなど、他のメディアと連携することで、より高度な音楽表現を実現することも期待されています。例えば、映像の内容に合わせて自動的に音楽を生成したり、ユーザーの感情に合わせて音楽を変化させたりするなど、インタラクティブな音楽体験を提供できる可能性を秘めています。

メリット	詳細	具体例
作曲のハードルが下がる	専門知識や技術がなくても作曲が可能	鼻歌から作曲、AIによる自動伴奏生成
時間短縮で効率的な作曲が可能に	作曲プロセスを大幅に短縮	CM音楽やゲーム音楽の短納期制作
新しい音楽表現の可能性を広げる	既存の音楽の枠にとらわれない新しい表現	斬新なメロディーやコード進行の生成、他メディアとの連携

3. 生成AIで音楽生成するデメリット

革新的な音楽制作ツールとして注目される生成AIですが、その利用にはいくつかのデメリットも存在します。メリットだけでなくデメリットも理解した上で、生成AIを効果的に活用していくことが重要です。

3.1 著作権の問題

生成AIで音楽を生成する際に最も注意が必要なのが著作権の問題です。生成AIは既存の楽曲データを学習しているため、生成された音楽が既存の楽曲と類似してしまう可能性があります。既存楽曲との類似性が高い場合、著作権侵害となる可能性があるため、十分な注意が必要です。また、生成AIによって生成された音楽の著作権の帰属についても、サービス提供者によって異なるため、利用規約をよく確認する必要があります。商用利用を考えている場合は、著作権の帰属が誰になるのかを明確に理解しておくことが重要です。さらに、学習データに含まれる楽曲の著作権処理が適切に行われていない場合、生成された音楽の利用が制限される可能性もあります。生成AIサービス提供元の著作権に関するポリシーや、生成した音楽の商用利用に関する規定を事前に確認し、著作権侵害のリスクを最小限に抑えるよう努めましょう。

3.2 オリジナリティの確保

生成AIは既存のデータに基づいて音楽を生成するため、真にオリジナリティの高い音楽を作るのが難しいという側面があります。既存の音楽の要素を組み合わせたような楽曲になりやすく、真に新しい音楽表現を生み出すには、人間の創造性が必要不可欠です。生成AIで生成した音楽をそのまま使用するのではなく、あくまで素材として捉え、人間の手を加えることでオリジナリティを高める工夫が重要になります。例えば、生成されたメロディーを元に、独自のコード進行やリズムアレンジを加えることで、より個性的な楽曲に仕上げることができます。また、生成AIが得意とするのは、特定のジャンルやスタイルの音楽を生成することです。既存のジャンルにとらわれず、新しい音楽を生み出したい場合は、生成AIの出力に独自のアイデアや感性を加えることが重要になります。

3.3 技術的な限界

生成AIはまだ発展途上の技術であり、いくつかの技術的な限界が存在します。例えば、複雑な音楽理論に基づいた楽曲生成や、高度な音楽表現の実現は難しい場合があります。また、生成AIによって生成される音楽のクオリティは、使用するサービスや設定によって大きく異なります。高品質な音楽を生成するには、高度な設定や調整が必要となる場合があり、専門的な知識が必要となるケースもあります。さらに、生成AIは大量のデータに基づいて学習するため、学習データに偏りがあると、生成される音楽にも偏りが生じる可能性があります。特定のジャンルやスタイルの音楽データが多く含まれる学習データを使用した場合、生成される音楽もそのジャンルやスタイルに偏ってしまう可能性があります。以下に、技術的な限界に関する具体的な例をまとめました。

項目	詳細
感情表現の難しさ	人間の作曲家のように、意図した感情を音楽で表現することは難しい。
高音質の実現の難しさ	生成AIによっては、高音質の音楽を生成するのが難しい場合がある。
細かい調整の難しさ	微妙なニュアンスや細かい調整を反映させるのが難しい場合がある。
学習データへの依存	学習データに偏りがあると、生成される音楽にも偏りが生じる可能性がある。

これらのデメリットを理解した上で、生成AIを適切に活用することで、音楽制作の可能性を大きく広げることが期待できます。

4. 生成AI音楽生成サービス5選

ここでは、作曲の初心者からプロまで、幅広い層に利用されているおすすめの生成AI音楽生成サービスを5つ厳選してご紹介します。それぞれのサービスの特徴や機能、料金プランなどを比較し、自分に最適なサービスを見つけるための参考にしてください。

4.1 Mubert

Mubertは、ロイヤリティフリーの音楽を生成することに特化したAI音楽生成サービスです。様々なジャンル、ムード、楽器構成を選択することで、高品質な楽曲を簡単に作成できます。商用利用も可能なため、動画制作やゲーム開発など、幅広い用途で活用されています。

4.1.1 主な機能

• 多様なジャンルとムードに対応
• ロイヤリティフリーで商用利用可能
• API連携による柔軟な活用

4.1.2 料金プラン

プラン	価格	内容
無料プラン	無料	制限付きで利用可能
有料プラン	月額$14〜	全機能利用可能、商用利用可

4.2 Jukebox（OpenAI）

OpenAIが開発したJukeboxは、歌詞、メロディー、ボーカルを含む楽曲全体を生成できる高度なAI音楽生成モデルです。様々なアーティストやジャンルのスタイルを学習しており、特定のスタイルを模倣した楽曲生成も可能です。研究目的のプロジェクトであり、一般公開はされていませんが、生成AI音楽生成の発展に大きく貢献しています。

4.2.1 主な特徴

• 歌詞、メロディー、ボーカルを含む楽曲全体の生成
• 様々なアーティストやジャンルのスタイルを模倣可能
• 高度なAI技術による高品質な音楽生成

4.3 Amper Music

Amper Musicは、動画、ゲーム、広告など様々な用途に合わせた音楽を生成できるAI音楽生成サービスです。ムード、ジャンル、テンポなどを指定することで、カスタマイズされた楽曲を簡単に作成できます。商用利用も可能なため、プロのクリエイターにも広く利用されています。

4.3.1 主な機能

• 用途に合わせたカスタマイズが可能
• 商用利用可能なロイヤリティフリー音楽
• 直感的な操作で使いやすいインターフェース

4.3.2 料金プラン

個別のニーズに合わせてカスタマイズされたプランが提供されています。公式サイトで詳細をご確認ください。

4.4 AIVA

AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）は、感情豊かな音楽を生成することに特化したAI作曲家です。クラシック音楽からポップス、ジャズまで、様々なジャンルの楽曲を生成できます。映画、ゲーム、CMなど、感情表現が重要な場面での音楽制作に最適です。

4.4.1 主な特徴

• 感情豊かな音楽生成
• 幅広いジャンルに対応
• 高品質なオーケストラサウンドの生成

4.4.2 料金プラン

無料プランと有料プランがあり、有料プランではより高度な機能や商用利用が可能になります。

4.5 MuseNet（OpenAI）

OpenAIによって開発されたMuseNetは、10種類の楽器と様々なスタイルを組み合わせた音楽を生成できるAI音楽生成モデルです。4分間の楽曲を生成することができ、クラシック音楽からポップス、ジャズなど、多様なジャンルに対応しています。Jukeboxと同様に、研究目的のプロジェクトであり、一般公開はされていません。

4.5.1 主な特徴

• 10種類の楽器と多様なスタイルを組み合わせた音楽生成
• 4分間の楽曲生成が可能
• 多様なジャンルに対応

これらのサービス以外にも、様々なAI音楽生成サービスが登場しています。それぞれのサービスの特徴を比較し、自身のニーズに合った最適なサービスを選択することが重要です。生成AI技術の進化により、音楽制作はますます手軽で創造的なものになってきています。これらのサービスを活用することで、作曲の新たな可能性を探求してみましょう。

5. 生成AIを使った音楽生成の具体的な方法

この章では、実際に生成AIを用いて音楽を生成する具体的な方法について解説します。生成AI音楽生成サービスの使い方から、作曲する際のポイント、生成した音楽の活用例まで、幅広く紹介します。

5.1 生成AI音楽生成サービスの使い方

生成AI音楽生成サービスは、それぞれインターフェースや機能が異なりますが、基本的な流れは共通しています。多くのサービスでは、まずジャンル、ムード、テンポ、楽器編成などのパラメータを設定します。次に、AIが自動的に作曲を行い、生成された音楽をプレビューできます。気に入った音楽があれば、ダウンロードしたり、編集したりすることができます。

例えば、Mubertでは、アクティビティ、ジャンル、ムードを選択することで、AIが自動的に音楽を生成します。また、Jukeboxでは、アーティストやジャンルを指定することで、そのスタイルに似た音楽を生成できます。Amper Musicでは、動画の長さやムードに合わせて音楽を生成することができます。AIVAでは、クラシック音楽の作曲に特化しており、様々なスタイルのクラシック音楽を生成できます。MuseNetでは、複数の楽器を組み合わせた複雑な音楽を生成することができます。

各サービスの具体的な使い方については、それぞれの公式サイトやチュートリアル動画などを参考にしてください。

5.2 生成AIで作曲する際のポイント

生成AIで作曲する際には、いくつかのポイントを押さえることで、よりクオリティの高い音楽を生成することができます。

5.2.1 パラメータ設定の重要性

生成AI音楽生成サービスでは、様々なパラメータを設定することができます。ジャンル、ムード、テンポ、楽器編成など、パラメータを細かく設定することで、自分のイメージに近い音楽を生成することができます。パラメータを調整しながら、試行錯誤を繰り返すことが重要です。

5.2.2 シード（Seed）の活用

一部の生成AI音楽生成サービスでは、シードと呼ばれる短いメロディーやコード進行を入力することで、そのシードを基にした音楽を生成することができます。既存の楽曲のフレーズや自分で作成したメロディーを入力することで、オリジナリティの高い音楽を生成することができます。

5.2.3 後編集の活用

生成AIで生成した音楽は、そのまま使用することもできますが、DAW（Digital Audio Workstation）などの音楽制作ソフトで後編集することで、さらにクオリティを高めることができます。イマージョン感を高めるために効果音を追加したり、ミキシングやマスタリングを行うことで、よりプロフェッショナルな仕上がりになります。

5.3 生成AIで生成した音楽の活用例

生成AIで生成した音楽は、様々な場面で活用することができます。

活用例	詳細
動画BGM	YouTube動画や企業VPなどのBGMとして活用できます。
ゲーム音楽	インディーゲームやモバイルゲームのBGM、効果音として活用できます。
ライブパフォーマンス	DJやVJがライブパフォーマンスで使用する音楽素材として活用できます。
商業音楽	CMソングやジングルなど、商業音楽の制作に活用できます。
個人利用	趣味の作曲や、個人の動画制作などに活用できます。

生成AI技術の進化により、音楽制作の敷居は大きく下がりました。生成AI音楽生成サービスを活用することで、誰でも簡単に高品質な音楽を生成することができるようになりました。著作権やオリジナリティの問題に注意しながら、創造性を活かして、生成AI音楽生成の可能性を最大限に活かしましょう。

6. DTMと生成AI音楽生成の比較

DTM（デスクトップミュージック）と生成AIによる音楽生成はどちらも作曲ツールとして利用できますが、そのプロセス、必要なスキル、費用など、様々な面で違いがあります。それぞれの特徴を理解することで、自分に合った作曲方法を選択できるでしょう。

6.1 作曲プロセス

DTMでは、作曲者が楽器演奏の知識や音楽理論に基づき、MIDIデータを入力したり、オーディオデータを編集したりすることで音楽を制作します。一方、生成AI音楽生成では、AIに作曲の指示やパラメータを与えることで音楽を生成します。作曲プロセスにおける人間とAIの役割分担が大きく異なる点が特徴です。

項目	DTM	生成AI音楽生成
作曲方法	MIDIデータ入力、オーディオ編集、エフェクト適用など	AIへの指示、パラメータ設定、生成結果の選択など
コントロール	細部まで細かく調整可能	AIのアルゴリズムに依存、パラメータ調整による制御
時間	作曲スキルや曲の複雑さによって大きく変動	比較的短時間で生成可能

6.2 必要なスキル

DTMでは、音楽理論、楽器演奏、DAWソフトの操作スキルなど、専門的な知識や技術が求められます。一方、生成AI音楽生成では、音楽的な知識がなくても、AIへの指示やパラメータ設定によって音楽を生成できます。ただし、生成AIを使いこなすためには、AIの特性やパラメータの役割を理解する必要があります。

項目	DTM	生成AI音楽生成
音楽理論	必須（高度な作曲には深い理解が必要）	必須ではない（理解があるとより高度な活用が可能）
楽器演奏	必須ではないが、演奏スキルがあると表現の幅が広がる	不要
ソフトウェア操作	DAWソフトの操作スキルが必要	生成AIサービスの操作方法を理解する必要あり

6.3 費用

DTMでは、DAWソフト、MIDIキーボード、オーディオインターフェースなど、機材やソフトウェアの購入費用がかかります。高価な機材を揃えれば高品質な音楽制作が可能になりますが、初期投資は大きくなります。一方、生成AI音楽生成サービスには、無料プランや有料プランがあり、無料でも利用できるサービスもあります。有料プランでは、より高度な機能や高音質の音楽生成が可能になります。

項目	DTM	生成AI音楽生成
初期費用	DAWソフト、MIDIキーボード、オーディオインターフェース等の購入費用が必要	サービスによっては無料プランあり
ランニングコスト	ソフトウェアのアップデート費用、プラグイン購入費用など	有料プランの利用料金

このようにDTMと生成AI音楽生成にはそれぞれメリット・デメリットがあり、どちらが良いか一概に言うことはできません。自身の音楽経験や制作スタイル、予算などを考慮し、最適な方法を選択することが重要です。

7. 生成AI音楽生成の未来

生成AI技術は急速に進化しており、音楽生成の分野も例外ではありません。今後、生成AIは音楽制作、音楽業界、そして私たちが音楽を体験する方法に大きな影響を与えると予想されます。ここでは、生成AI音楽生成の未来について、技術の進化、音楽業界への影響、そして今後の展望という3つの観点から詳しく解説します。

7.1 生成AI技術の進化

生成AI技術は日々進化を遂げています。特に、深層学習モデルの改良や、学習データ量の増大は目覚ましく、これにより、生成される音楽のクオリティもますます向上していくでしょう。より人間らしい感情表現や、複雑な楽曲構成が可能になると期待されています。また、特定のアーティストのスタイルを模倣する技術も進化しており、将来的には、故人のアーティストの新曲を生成することも可能になるかもしれません。さらに、リアルタイムでの音楽生成技術も発展しており、ライブパフォーマンスやインタラクティブな音楽体験も大きく変化していくでしょう。例えば、演奏者の演奏に合わせて、リアルタイムで伴奏を生成したり、観客の反応に合わせて音楽を変化させるといったことが可能になります。

7.1.1 今後の技術的課題

技術の進化が期待される一方で、いくつかの課題も残されています。例えば、生成AIが生成した音楽の著作権問題は、今後より一層議論が深まることが予想されます。また、AIによる音楽生成の倫理的な側面についても、社会的なコンセンサスを得ながら慎重に進めていく必要があります。さらに、生成AIモデルの学習に必要な計算資源の確保も、今後の課題と言えるでしょう。

7.2 音楽業界への影響

生成AIは、音楽業界の様々な側面に影響を与えると考えられます。以下に、主な影響をまとめました。

影響	内容
作曲プロセスの変化	作曲家がAIをツールとして活用することで、より効率的に作曲できるようになります。AIは、作曲のアイデア出しや、編曲、ミキシングなどをサポートする役割を担うようになり、作曲家はよりクリエイティブな活動に集中できるようになるでしょう。
新しい音楽ジャンルの誕生	AIによって、これまでにない新しい音楽ジャンルが生まれる可能性があります。人間には思いつかないようなメロディーやリズム、ハーモニーを生み出すことで、音楽表現の可能性は大きく広がるでしょう。
音楽ビジネスモデルの変化	AIによる音楽生成は、音楽の制作コストを削減する可能性があります。これにより、より多くのアーティストが音楽制作に参入しやすくなり、音楽市場全体の活性化につながる可能性があります。一方で、既存の音楽ビジネスモデルの見直しも必要となるでしょう。

7.3 今後の展望

生成AI音楽生成は、まだ発展途上の技術ですが、今後ますます進化し、私たちの生活に深く浸透していくと考えられます。音楽制作だけでなく、映画やゲーム、CMなどの音楽制作にも活用されるようになるでしょう。また、個人の趣味レベルでの音楽制作もより身近になると予想されます。誰もが気軽に作曲を楽しめるようになり、音楽文化の裾野が広がる可能性を秘めています。さらに、AIが人間の感性を理解し、個人の好みに合わせた音楽を生成するようになるかもしれません。パーソナライズされた音楽体験は、私たちの音楽の楽しみ方を大きく変える可能性を秘めています。今後の生成AI音楽生成の発展に、大きな期待が寄せられています。

8. 生成AI音楽生成に関するよくある質問

生成AIを使った音楽生成は、手軽に作曲を楽しめる一方、著作権や利用方法など、様々な疑問を持つ方もいるかと思います。ここでは、よくある質問とその回答をまとめました。

8.1 生成AIで作った音楽の著作権はどうなる？

生成AIで作った音楽の著作権は、現状では複雑な問題を含んでいます。サービスによって規約が異なるため、利用規約をよく確認することが重要です。一般的には、AIが生成した音楽の著作権は、利用者にあるとされるサービスが多いです。ただし、AIの学習データに著作物を使用している場合、生成された音楽が既存の楽曲と類似してしまう可能性があり、著作権侵害となるリスクも存在します。商用利用する場合には、特に注意が必要です。各サービスの利用規約をよく確認し、不明な点は法律の専門家へ相談することをおすすめします。

8.2 無料で使える生成AI音楽生成サービスはある？

はい、あります。無料プランを提供しているサービスや、無料トライアル期間が設けられているサービスが存在します。以下に代表的な例を挙げます。

サービス名	無料プランの内容	備考
Mubert	制限付きで音楽生成、ダウンロード可能	商用利用は有料プラン
Amper Music	無料トライアルあり	トライアル期間終了後は有料プランへ移行
その他のサービス	無料プランの有無、内容はサービスごとに異なる	公式サイトで最新情報を確認

無料プランは機能や利用範囲が制限されている場合が多いため、本格的に利用したい場合は有料プランへの加入を検討する必要があるでしょう。また、無料サービスの中には、生成した音楽の商用利用を制限しているものもあるため、利用規約をよく確認することが重要です。

8.3 生成AI音楽生成で高音質の音楽を作るには？

生成AIで高音質の音楽を作るには、いくつかのポイントがあります。

8.3.1 適切なサービス選び

生成AI音楽生成サービスによって、音質や得意なジャンルが異なります。自分が作りたい音楽のジャンルに適したサービスを選ぶことが重要です。各サービスの音源サンプルなどを確認し、比較検討してみましょう。

8.3.2 詳細なパラメータ設定

多くのサービスでは、テンポ、楽器、ジャンルなど、様々なパラメータを設定できます。これらのパラメータを細かく調整することで、より理想に近い音楽を生成できます。パラメータの意味を理解し、試行錯誤しながら最適な設定を見つけましょう。

8.3.3 外部DAWソフトの活用

生成AIで生成した音楽を、CubaseやStudio Oneなどの外部DAWソフトに取り込み、さらに編集を加えることで、より高音質で洗練された音楽に仕上げることが可能です。ミキシング、マスタリングなどの工程を経て、プロクオリティの音質を目指しましょう。また、生成AIで作成した楽曲を元に、自分で楽器を演奏したり、ボーカルを追加するなど、オリジナリティを高める工夫も有効です。

8.3.4 生成AI単体での限界を理解する

現状では、生成AI単体で完璧な音楽を作ることは難しいです。生成AIはあくまでも作曲の補助ツールとして捉え、人間の創造性と組み合わせることで、よりクオリティの高い音楽制作が可能になります。

8.4 生成AIを使った音楽生成で、歌詞も作れますか？

一部の生成AI音楽生成サービスでは、歌詞生成機能も提供されています。メロディーに合わせて歌詞を自動生成したり、キーワードを指定して歌詞を作成することも可能です。ただし、日本語対応が不十分なサービスもあるため、注意が必要です。また、生成された歌詞は必ずしも自然な表現とは限らないため、修正や編集が必要となる場合が多いでしょう。

8.5 生成AI音楽生成サービスは、どんな用途で使えますか？

生成AI音楽生成サービスは、様々な用途で活用できます。例えば、動画のBGM、ゲームのサウンドトラック、プレゼンテーション用音楽、あるいは個人の趣味としての作曲など、幅広いシーンで利用可能です。著作権フリーの音楽素材を提供しているサービスもあり、商用利用にも適しています。個人の創作活動からビジネスまで、様々な場面で音楽制作の効率化に役立ちます。

9. まとめ

この記事では、生成AIによる音楽生成について、そのメリット・デメリット、具体的なサービスや使用方法、そして未来への展望までを解説しました。従来のDTMと比較すると、生成AIは作曲のハードルを下げ、時間短縮を可能にする一方、著作権やオリジナリティ確保といった課題も存在します。しかし、技術の進化は目覚ましく、今後の音楽制作に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

特に、MubertやAmper Musicといったサービスは、手軽に高品質な音楽を生成できるため、初心者の方にもおすすめです。生成AIを活用することで、作曲経験がない方でも、独自の音楽表現を実現できる時代が到来しています。著作権については、各サービスの利用規約をよく確認し、適切な範囲で利用することが重要です。生成AIはあくまでもツールであり、人間の創造性をサポートする存在として捉えることで、より豊かな音楽表現が可能になるでしょう。