音楽業界の未来をAIが変える⁉AIの活用事例とそのメリット・デメリットについて解説！

音楽業界は、常に新しい技術の影響を受けてきました。レコードからCDへ、そしてストリーミングサービスへと、音楽の制作、配信、消費の方法は大きく変化してきました。そして今、AIという新たな技術の波が音楽業界に押し寄せています。

AIは、作曲、編曲、ミキシング、リミックスなどの音楽制作のあらゆる側面に活用されつつあり、音楽業界に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。AIによって、これまでにない音楽が生み出され、音楽制作のプロセスが効率化されるかもしれません。一方で、AIが音楽の創造性や多様性を損なうのではないかという懸念の声もあります。

本記事では、音楽業界におけるAIの活用事例を紹介しながら、AIがもたらすメリットとデメリットについて解説していきます。AIが音楽業界の未来をどのように変えていくのか、その可能性と課題について一緒に探っていきましょう。

現状の音楽業界の課題とは？

まず、業界が現状抱えている課題を見ていきましょう。

課題①：収益構造の変化

ストリーミングサービスの普及により、従来のCDやダウンロード販売による収益が減少しています。アーティストや音楽関連企業は、ストリーミング時代に適応した新しい収益モデルを模索する必要に迫られています。ストリーミング収益の分配方法や、アーティストへの適切な報酬の確保が課題となっています。

課題②：音楽の過剰供給

音楽制作ツールの民主性や、インターネットを通じた音楽配信の容易さから、音楽市場には膨大な数の楽曲が存在しています。新人アーティストや独立系レーベルにとって、自分の音楽を見つけてもらうことが難しくなっており、知名度を上げるための効果的なプロモーション戦略が求められています。

課題③：著作権管理の複雑化

音楽の利用形態が多様化する中、著作権管理は複雑になっています。ストリーミングサービス、ソーシャルメディア、動画プラットフォームなど、様々な媒体で音楽が使用されるため、適切な許諾の取得や使用料の分配が難しくなっています。また、国によって異なる著作権法への対応も必要です。

課題④：ライブ・エンターテインメント市場の飽和

音楽収益の中心がライブ・エンターテインメントにシフトしていますが、市場は飽和状態にあります。チケット価格の高騰や、大規模フェスティバルの乱立など、ライブ市場特有の問題が生じています。アーティストは、ライブ以外の収益源を開拓する必要があります。

課題⑤：データ活用の遅れ

音楽業界は、他の産業と比べてデータ活用が遅れていると指摘されています。リスナーの行動データや嗜好データを分析し、マーケティングや音楽制作に活かすことが重要ですが、データ活用のためのインフラ整備や人材育成が不足しています。データドリブンな意思決定を推進することが求められています。

音楽業界でAI・ChatGPTを活用するメリットとは？

音楽業界でAIやChatGPTのような技術を活用することには、多くのメリットがあります。以下にその主な利点を5つ紹介します。

メリット①：音楽制作の効率化と創造性の拡張

AI技術を活用することで、作曲、編曲、ミキシングなどの音楽制作プロセスを自動化・効率化できます。メロディー生成、和声進行の提案、音色の選択などをAIが支援することで、アーティストや制作者は創造的なアイデアに集中できます。また、AIとのコラボレーションにより、新しい音楽的発想が生まれる可能性があります。

メリット②：お客様のニーズに合ったサービスの提供

ChatGPTのような自然言語処理AIを活用することで、リスナーの好みや感情を理解し、パーソナライズされた音楽レコメンデーションを提供できます。リスナーとの対話を通じて、その時々の気分や状況に合わせた楽曲をおすすめしたり、音楽に関する知識を提供したりすることが可能です。これにより、リスナーエンゲージメントの向上が期待できます。

メリット③：音楽マーケティングの最適化

AIを活用することで、リスナーの行動パターンや嗜好を分析し、効果的なマーケティング施策を立案できます。例えば、特定の属性を持つリスナーにターゲティングした広告配信や、ソーシャルメディア上での最適な投稿時間の予測などが可能になります。

また、ChatGPTを活用して、アーティストとリスナーのコミュニケーションを自動化・最適化することもできます。

メリット④：音楽教育や音楽制作の民主化

AIを活用した音楽教育プラットフォームにより、より多くの人々が音楽を学ぶ機会を得られます。ChatGPTを活用して、音楽理論や楽器の演奏方法などを対話形式で学習できるようになります。

また、AIによる作曲支援ツールを活用することで、音楽制作のハードルが下がり、より多様な音楽表現が生まれる可能性があります。

メリット⑤：音楽関連業務の自動化

著作権管理、ロイヤリティ計算、契約書の作成など、音楽業界特有の煩雑な業務をAIで自動化できる可能性があります。ChatGPTを活用して、FAQ対応や問い合わせ対応を自動化することもできます。業務の効率化により、音楽関連企業は本来の創造的な活動により注力できるようになります。

音楽業界でAIを導入するデメリットや注意点

音楽業界でAIを導入する際には、多くのメリットが期待される一方で、いくつかのデメリットや注意点も存在します。以下にその主なものを3つ挙げて詳しく解説します。

デメリット・注意点①：創造性と独自性がなくなる懸念

AIによる音楽制作が普及することで、音楽の画一化や没個性化が進むのではないかという懸念があります。AIは大量の音楽データを学習して作曲するため、既存の音楽スタイルの模倣に陥りやすく、独創性に欠ける音楽が量産される可能性があります。

また、アーティストがAIに頼りすぎることで、人間ならではの感性や表現力が失われるリスクもあります。AIを活用しつつも、人間の創造性を最大限に発揮できるバランスを保つことが重要です。

デメリット・注意点②：著作権と所有権の問題

AIが生成した音楽の著作権や所有権の扱いには、まだ明確なルールがありません。AIが学習した既存の音楽データに基づいて新しい音楽を生成する場合、オリジナリティの判断が難しくなります。

また、AIと人間のコラボレーションで制作された音楽の権利関係も複雑になる可能性があります。AIを活用した音楽制作が増えるにつれて、著作権法の整備や、権利関係者間の合意形成が必要になるでしょう。

デメリット・注意点③：AIへの過度な依存とスキルが失われる可能性

AIを導入することで、音楽制作のプロセスが効率化される一方で、人間の音楽スキルが失われていく可能性があります。作曲、編曲、ミキシングなどの作業をAIに任せきりにすることで、音楽制作者自身のスキルが向上しなくなるかもしれません。

また、AIに頼りすぎることで、機械的な音楽制作に陥り、人間らしい温かみやグルーヴ感が失われる恐れもあります。AIはあくまでも音楽制作を支援するツールであり、人間の感性とスキルを磨くことを忘れてはいけません。

音楽業界での具体的なAI・ChatGPTの活用方法

音楽業界では、AIやChatGPTのような技術を多様な方法で活用することができます。ここでは、その具体的な活用方法を5つ挙げて詳しく解説します。

活用例①：メロディー・和声の生成

AIは大量の楽曲データを学習することで、特定のジャンルやムードに合ったメロディーやコード進行を自動生成できます。作曲家は、AIが提示したアイデアをもとに、自らのクリエイティビティを発揮しながら楽曲を完成させることができます。

また、AIを活用することで、作曲家が思いもよらなかった斬新なメロディーやハーモニーに出会える可能性もあります。AIはあくまでもアイデアの提供者であり、最終的な楽曲の完成には人間の感性が不可欠です。

活用例②：編曲とオーケストレーション

AIは様々な楽器の音色や奏法を学習することで、作曲家が入力したメロディーに合わせて自動的に編曲を行うことができます。管弦楽のオーケストレーションや、バンドサウンドのアレンジメントなど、AIが幅広い編曲を提案してくれます。作曲家は、AIが提示した編曲案をもとに、より洗練された音楽表現を追求することができます。

また、AIを活用することで、作曲家は様々な編曲スタイルを試行錯誤できるため、自身の音楽の幅を広げることにもつながります。

活用例③：ミックスとマスタリング

AIは大量のプロ品質の音源データを学習することで、楽曲のミックスやマスタリングを自動で行うことができます。各楽器のバランス調整、EQやエフェクトの設定、音圧の最適化などを、AIが自動的に行ってくれます。

これにより、作曲家やアーティストは、技術的な作業に時間を割くことなく、音楽制作に集中できるようになります。

ただし、AIによるミックスやマスタリングはあくまでも出発点であり、最終的には人間の耳で判断し、微調整を加えることが重要です。

活用例④：サンプリングとリミックス

AIを活用することで、既存の楽曲からサンプリングやリミックスを自動で行うことができます。AIが楽曲の特徴を分析し、新しいビートやフレーズを生成したり、楽器の音色を変更したりすることで、オリジナルとは異なる雰囲気の音楽を作り出せます。

また、AIを活用したマッシュアップ（複数の楽曲を組み合わせること）も可能です。サンプリングやリミックスの際には、著作権への配慮が必要ですが、AIを活用することで、新しい音楽表現の可能性が広がります。

活用例⑤：歌詞の生成とボーカルの加工

AIは大量の歌詞データを学習することで、特定のテーマや感情に沿った歌詞を自動生成できます。作詞家は、AIが提示したアイデアをもとに、より洗練された歌詞を完成させることができます。

また、AIを活用してボーカルの加工を行うこともできます。ピッチ補正や、ハーモニーの追加、声質の変更など、AIが自動的にボーカルをエディットしてくれます。

これにより、アーティストは自身の声の可能性を広げ、より表現力豊かな歌声を生み出すことができるでしょう。

音楽業界でのAI活用の導入事例

以下で音楽業界で、実際に活用されているAIを紹介していきます。

導入事例①：AIインキュベーター(YouTube/クリプトン・フューチャー・メディア)

導入企業名	YouTube(ユーチューブ)
事業内容	動画共有プラットフォーム
従業員数	17万4014名
AI導入前の課題	・音楽制作におけるAI活用の可能性が十分に探られていなかった。 ・アーティストやクリエイターのさらなる創造性の発揮を支援する方法が求められていた。
AI導入成果	・Lyriaを活用することで、質の高い音楽の生成やアレンジが可能になる。 ・アーティストやクリエイターの想像力を広げ、創造性を高めることができる。

YouTubeは、音楽業界におけるAIの可能性を探るため、「YouTube Music AIインキュベーター」を日本でも開始しました。このプログラムでは、GoogleのAI研究部門であるDeepMindが開発した音楽生成モデル「Lyria」を参加者に提供します。Lyriaを使うことで、質の高い音楽の生成やアレンジが可能になります。

今回の取り組みは、一般ユーザーがLyriaを直接使えるようにするものではありませんが、音楽業界の人々がAIを活用する可能性を研究していくものです。成果をいつYouTubeに実装するかは現時点では未定ですが、音楽制作におけるAIの可能性を探る重要な一歩となるでしょう。

導入事例②：AIによる「最後のThe Beatles楽曲」を制作(Paul McCartney:ポール・マッカートニー)

Paul McCartney(ポール・マッカートニー)は、AIを利用して過去のデモ音源からJohn Lennon(ジョン・レノン)の声を分離することに成功し、The Beatlesの “最後の曲” を制作したと明らかにしました。

近年、AIによる音源分離機能を搭載したDJソフトや音楽制作アプリ、プラグインが増えており、マッシュアップやリミックスなどで活用されることが多くなっています。AIが音楽制作にもたらす可能性と影響について、注目が集まっています。

導入事例③：車室音響の最適化技術「Music:AI」の開発(ヤマハ株式会社)

導入企業名	ヤマハ株式会社
事業内容	・楽器事業 ピアノ、電子楽器、管・弦・打楽器等の製造販売等 ・音響機器事業 オーディオ、業務用音響機器、情報通信機器等の製造販売 ・その他の事業 電子部品事業、自動車用内装部品事業、FA機器事業、ゴルフ用品事業、リゾート事業等
従業員数	20,027名
AI導入前の課題	・複雑化する音響システムの迅速な調整が困難になっていた。 ・多様なコンテンツに合わせた最適な音響特性の適用が求められていた。
AI導入成果	・AIを活用することで、車室空間の音響特性に適した最適解を短時間で導き出せる。 ・再生中の楽曲をリアルタイムに分析し、その楽曲に最適な音響パラメータを自動で適用できる。

ヤマハ株式会社は、AIを活用して車室音響を最適化し、新しい音楽体験を提供する技術「Music:AI」を開発しました。この技術は、2025年に量産開始予定のハイエンドアンプに搭載され、国内外の自動車メーカーに販売される予定です。

近年、自動車の車内空間は「セカンドリビング」として進化し、多彩な音響エンタテインメントを楽しむ場となっています。これに伴い、複雑化する音響システムの調整、コンテンツに合わせた音響特性の適用、個人の好みに合わせた音質のパーソナライズなど、高度な最適化が求められるようになりました。

「Music:AI」は、熟練したチューニングエンジニアの技術と感性をAIに学習させることで、これまでにない音楽体験を提供します。この技術は以下の3つの要素から構成されています。

ヤマハは「Music:AI」を通じて、AIを活用した革新的な車室音響体験を提供していくそうです。

導入事例④：AIプレイリスト作成機能「Maestro」(Amazon Music)

導入企業名	Amazon Japan
事業内容	数億種類の商品を取り扱う総合オンラインストアの展開、KindleシリーズをはじめとするAmazonデバイスや、プライベートブランド商品など、オリジナル商品の展開など
従業員数	1,525,000名
AI導入前の課題	・ユーザーの嗜好や気分に合わせたプレイリストの作成が手間であった。 ・ユーザーがプレイリストを作成する際、適切な楽曲選択に時間がかかっていた。
AI導入成果	・ユーザーが入力したプロンプトを基に、AIが自動でプレイリストを生成できるようになる。 ・ユーザーの嗜好や気分に合ったプレイリストを、簡単に作成できるようになる。

Amazonは、Amazon MusicにおいてAI技術を活用したプレイリスト作成機能「Maestro」を発表しました。現在、米国の一部ユーザーを対象にベータ版が提供されており、iOSとAndroidに対応しています。

Amazonに先立ち、Spotifyも4月初めにAI搭載のプレイリスト作成ツール「AI Playlist」を発表し、英国とオーストラリアでベータ版の提供を開始しています。

導入事例⑤：バーチャルアーティスト「Midnatt」(株式会社HYBE)

導入企業名	株式会社HYBE
事業内容	大手総合エンターテインメント企業
従業員数	600名
AI導入前の課題	・アーティストが外国語で歌唱する際の発音の自然さに課題があった。 ・音楽的な表現の幅を広げるための新たな手法が求められていた。
AI導入成果	・AIが外国語の発音を補正することで、多様な言語圏でより自然で没入感のある音楽体験を提供できる。 ・ボイスデザイン技術により、アーティストのオリジナルボイスを基にした新たな音声表現が可能になる。

HYBEのプロジェクト「Project L」から、バーチャルアーティスト「Midnatt」がデビュー曲「Masquerade」のMVを公開しました。このMVは、韓国語だけでなく、日本語、英語、中国語、スペイン語、ベトナム語の6言語で視聴可能です。

HYBEは、AIやXRなどの最新テクノロジーを音楽と融合させることで、アーティストの表現力を拡張し、ファンにより高度で没入感のある音楽体験を提供することを目指しています。「Project L」は、音楽とテクノロジーの新たな可能性を切り開くプロジェクトとして注目されています。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

音楽業界におけるAIの活用は、音楽制作の効率化や新たな表現の創出、パーソナライズされた音楽体験の提供など、様々な可能性をもたらします。一方で、創造性や独自性の喪失、著作権問題など、課題も存在します。

AIと人間の協調により、音楽業界はより豊かで多様性のある未来へと進化していくでしょう！