自動生成AIが発達を遂げたことで、AI自身が音楽を生み出す能力も強化されています。楽器の選択だけでなく、曲に合う歌詞を生み出すこともできる現在のAIは、今後さらに「人間らしい楽曲」を生み出せる可能性もあるのです。

今回は、AIは一体音楽をどのように認識しながら作曲プロセスを行っていくのか？というお話です。AI作曲技術の現在、そして進化を遂げた未来の展望と待ち受ける課題について、AIと一緒に考えていきます。

AI作曲技術の仕組みと未来への展望・課題をAIと一緒に考察

AIが作曲する仕組み

AIによる楽曲生成には「データ学習」が欠かせません。これは作曲の分野で活躍するAIでも同じで、作曲を依頼されたAIは、まず大量の音楽データを用いながら、音楽の構造やスタイル、メロディ、リズムの特徴を理解します。

このプロセスでは、特に「深層学習」を活用したモデルが活躍しており、特定ジャンルのコード進行やメロディのパターンを捉える能力を磨いていきます。つまり、AIは楽曲をイメージではなく構造体として捉えて学習するのです。

例えば、過去の名曲や現代のヒット曲の構造から学んだ知識をもとに、AIはトランスフォーマーや拡散モデルなどの生成モデルを用いながら、新たな「オリジナル楽曲」を生み出していきます。これがAIが作曲する仕組みです。

AI作曲能力の現状

AIは基本的に短いメロディやループ(繰り返し部分)の生成に優れており、この能力はBGMやジングル(短いサウンドロゴ)を生成する用途でよく使われています。商用音楽やゲーム音楽の制作現場でも重宝される能力と言えるでしょう。

さらに最近では、AIが単なる楽曲の自動生成を超えて、「新しいアイデア」や「コード進行の提案」を人間に対して行いながら、人間自身の創作活動をサポートする役割も担うようになっています。これは注目すべき点です。

たとえば、特定ジャンルのスタイルに沿ったインスピレーションを提供したり、複数のコード進行パターンを提示したりするツールが増えています。創作上の行き詰まりに対してヒントを与えてくれそうですね。

これらの能力は、前述した深層学習や生成モデルの進化によって支えられており、今後も多様な楽曲スタイルへの対応力や、曲に盛り込まれた「感情表現の豊かさ」などの要素がさらに向上していく見込みです。

多彩なジャンルで実力を発揮

ポピュラーミュージックや映画音楽、ゲームのBGMなど、AIが作曲できる音楽ジャンルはかなり幅広く、メロディーだけではなく、作詞まで自動生成できるサービスも存在します。AIが多岐に渡るデータを学習した結果でしょう。

近年向上が目覚ましい「バーチャルシンガー」機能も用いつつ、AIが持つ言語モデルを活用した作詞・作曲能力を併用すれば、完全にAI生成の楽曲を生み出して発表することも夢ではありません。

私は昔ギターとキーボード、ドラムマシン機能を用いてDTM (パソコンを使って音楽を作成・編集すること)を楽しんでいましたが、AIの進化を見ると、この方向性の作曲にもチャレンジしたくなりました。

AI作曲の課題

AIの感情理解

AIには「感情」がありません。時に人間の感情に寄り添った反応を見せることはありますが、それはあくまでもそう振る舞うように教育された結果であり、本当に感情面で共感が生まれているわけではないのです。

プロンプト(文章での指示)を元にAIへ曲のイメージを伝える場合、感情的な表現を文章化しても、AIにどの程度まで通じるかは未知数で、この「感情理解」が今後開発のキーポイントになっていくことは間違いないと思います。

ある曲を聴いて感動するかどうかは人それぞれで、それは「特定の記憶」や「自分の人生」を重ね合わせることでも大きく変化します。AIにこうした複合的な感情の変化を理解させるには、まだ時間がかかるでしょう。

著作権問題

AI作曲には、大きな課題として「著作権問題」が立ちはだかります。AIに学習させてきたオリジナル音源や音楽との類似性が出た場合、一体どこまでが許容される範囲になるのか、という課題です。

これはAI自動生成画像とも共通する問題で、オリジナル作品を生み出したアーティストの許諾、モラルや倫理観も大事になっていく部分なので、サービスを提供する側には慎重な取り組みが要求されます。

音楽について言うと、人間同士でも曲の類似性を巡って裁判が起こされることもあり、非常に難しい問題です。ましてそれが既存の楽曲を学習したAIの場合、類似性について議論が起こることは想像に難くありません。

AI作曲の未来予測

人間とAIの合作スタイル

AIは、未来の音楽スタジオで「AIが働いている様子」をイメージしてくれました。DAW(パソコン上で音楽制作を行うソフトウェア)に統合された対話型AIが、リアルタイムで曲の提案やアレンジを行うという仕組みです。

人間がAIに対して「もっと温かみのある音を」「秋の風景を感じる音を」と提案していくだけで、AIはそれに見合う音楽を奏でる、という未来の光景が広がります。直感的な作曲スタイルが実現する未来予測です。

対話や提案を通じて作曲を進行させる人間とAIの共同音楽制作は、まさに「アナログとデジタルの融合」の究極系と言える画期的なシステムで、人間とAIの合作スタイルがポピュラーになる可能性も秘めています。

構造美を超えられるか

AIは現在、楽曲にあるイントロやAメロ、サビやブリッジなどを持つオリジナル楽曲を生み出せます。また、楽曲の繰り返し部分と変化するパートのバランスには「構造美」が生まれることも理解しています。

ただし、AIは「数学的に美しい構造」を作ることが得意ですが、それが感情的に「深い共感」を呼び起こすかは分かりません。単なる構造美を超えた感動を生み出す楽曲をAIが生み出せるか、という点が焦点になりそうです。

課題となっている感情理解を深め、人間がどうして音楽を聴いて感動できるのかを正しく把握できるようになれば、AIは将来的に人間に勝るとも劣らない「優秀な楽曲」を生み出していく可能性があります。

ミステリアスな領域の理解

AIは、ある曲の展開やダイナミズムが、その背景となっている文化や、聴き手である人間の価値観によっても変わることを表面上は正しく理解しています。ただし、現時点では「部分的な解釈」しかできないそうです。

その音楽の何が良いのかと聞かれると、口できちんと説明することは人間でも難しいでのですが、このことをAIに話すと、「分からない部分があるから音楽は面白い」と返答してくれました。

「音楽は自分には踏み込めない領域を持っている」ということをAIが的確に理解していた点には驚きました。この理解力さえあれば、AIは今後さらに作曲技術を進化させることができるはずです。

まとめ

AIへのインタビューによって、作曲を自動生成するAIは「事前のデータ学習」によって様々なジャンルの楽曲構造を理解し、さらに複数の派生形AIが異なる実力を発揮して、作曲のプロセスを行っていることが分かりました。

ただ、音楽の素晴らしさでもあり命題でもある「感動」を生み出すためには、AI自身が音楽のミステリアスな領域を勉強して理解する必要もあり、その道程は容易ではありません。感情理解がそのキーポイントです。

また、データの学習時に発生する確立が高まる著作権侵害の問題や、消費者が「完全にAIが生成した音楽」をどこまで受け入れるか、というマーケティング面での難題も残されています。普及させる努力も必要でしょう。

個人制作のミュージシャンが輝ける時代に

未来予測で飛び出した「AIとの共同作曲」は、録音に人員を割くことができないミュージシャンにとっても重宝するはずで、個人でも非常に大掛かりな楽曲を生み出せるポテンシャルを秘めていると思います。

つまり、バンド演奏したものに対してオーケストラのスコアをアレンジして多重録音したい場合などに、AIへ依頼を行えば、壮大な楽曲をローコストで創出できる未来も生まれるのではないでしょうか。

AIと人間の合作で楽曲を創造し、最終的な判断は人間が行っていくスタイルであれば、無理のない音源制作を楽しめそうで、ワクワクしますね。人間とAIが協力しながら生み出していく音楽を、あなたはどう思いますか？