ミュージシャンはAI制作ツールに本当の価値を見いだしています。では、なぜ彼らはそれを信頼しないのでしょうか？

現役ミュージシャンでいっぱいの部屋で、制作プロセスにAIを使っているか尋ねれば、ほとんどの手が上がるだろう。だが、そのツールの背後にある企業を心から信頼しているかと尋ねると、部屋は静かになる。

2025年から2026年初頭にかけて実施された複数の調査も、同じ傾向を示している。現在、ミュージシャンの約60%が制作ワークフローでAIツールを使用している。プロのミュージシャンは、趣味で音楽を作る人よりも高い割合でAIを導入している。音楽活動から収入を得ているミュージシャンにとっては、これらのツールを使う経済的な利点が欠点を大きく上回っている。

一方で、PRS for Musicの調査では、ミュージシャンの79%が、AI生成音楽が人間が作った音楽と競合することを懸念していることが分かった。92%は、AIツールが学習素材の出所について透明であるべきだと回答した。8か国の9,000人を対象にしたDeezerとIpsosの調査では、73%が、AI企業がアーティストの許可なく著作権で保護された素材を使用するのは非倫理的だと考えていることが分かった。

この領域では、高い導入率と深い不安が同時に存在している。

不信感の出どころ

この不安は根拠のないものではない。非常に具体的な原因がある。

生成AIプラットフォームは、既存の膨大な録音ライブラリを学習して新しい音楽を生み出す。多くの場合、その作品が使われたアーティストには事前の同意も、補償も、事前通知もなかった。大手レーベルはプラットフォームを相手取り訴訟を起こしている。アーティストたちは声を上げてきた。複数の国で法制化が議論されている。

これは本当に倫理的な問題であり、音楽業界が真剣に受け止めるのは正しい。

しかし、世間の認識で定着している話は、事実が示す範囲よりも広い。"AI音楽ツール"は多くのミュージシャンの頭の中で一つのカテゴリーとなり、スクレイピングしたデータからフルトラックを生成するプラットフォームから、プロデューサーが何週間もかけて書き録音したミックスのバランスを整えるのを助けるツールまで、あらゆるものを含むようになっている。だが、それらは同じものではない。

その違いを明確にするための議論は、ほとんど行われてこなかった。その不在のせいで、ある一種類のツールに向けられたもっともな怒りが、すべてのツールにまで向けられるようになってしまった。

支援型AIがまったく別の議論である理由

プロデューサーがミックス用ツールにステムをアップロードする場合、たとえばRoExのAutomixでは、非常に具体的な処理が行われている。彼らの音楽は、音楽制作の知見とベストプラクティスに基づいて処理される。他人の音楽は関与しない。AIは他のアーティストの録音から学習しているわけではない。人間の創作者と競合するコンテンツを生成しているわけでもない。レベルを整え、周波数を整形し、ダイナミクスを管理し、リリース可能なミックスとマスター、あるいはDAWで開けるプロジェクトファイルを返し、ミックスに必要となる最後の創造的な仕上げの土台として機能するための技術的な作業を行っている。

依然として重要なのはミュージシャンの創作上の判断だ。アレンジ、音、トラックの雰囲気、それを自分の作品にする選択。その一方でAIは技術的な実行を担い、人間が著作性を保つ。

これは、何百万もの著作権で保護された曲を取り込み、そこから新しい音楽を生み出すシステムとは、本質的に異なる。倫理的責任も違う。リスクも違う。ツールとアーティストの作品との関係も違う。

AIを使うミュージシャンの間で主流の用途も、それを反映している。ステム分離、ミックス支援、オーディオ処理は、フルトラック生成を一貫して大きく上回っている。ミュージシャンの主たる関心は、AIに自分の代わりに創作させることではない。より良く創作するのを助けてもらうことだ。

業界が見誤っていること

生成型AIと支援型AIの違いは、ミュージシャンが実際に目にする場所――製品ページ、サービスのオンボーディング、ツールの仕組みを説明する文言――でほとんど説明されていない。

その結果は予想どおりだ。ミュージシャンは、自分の音楽をアップロードしたときに何が起こるのかという基本的な質問に、自信を持って答えられない。その不確実性は積み重なり、購入判断、解約理由、そしてプロデューサー同士の会話を形作っていく。

RoExでは、私たちは常に同じ原則を守ってきた。アップロードされた音声をモデルの学習に使うことはない。ミュージシャンがAutomixで作品を処理しても、所有権は変わらない。私たちのミックスレポートは、トラックに対して何を行ったのか、そしてその理由を、平易な言葉で正確に説明する。何もブラックボックスのまま動くことはない。このアプローチについては詳しく書いている。

これは標準的な前提であるべきだ。だが、現実にはそうなっていない。

何を変える必要があるか

AI制作ツールを長期にわたって継続的に使う可能性が最も高いミュージシャンは、自分の作品を最も大切にしている人たちだ。さらに、これらのツールがどう作られているのか、誰が作っているのかにも最も注意を払っている。

彼らの信頼を築くには、技術的にはそれほど難しくないいくつかの要素が必要だ。

アップロードされた音声に何が起こるのかを明確に説明する、平易な言葉のデータポリシー。コンプライアンス担当者ではなくミュージシャン向けに書かれたものだ。AIの処理判断がどのように行われるのかについての透明な説明。十分な説明を受けた上での同意なしにユーザーコンテンツでモデルを学習させないという、公の明確な約束。そして、支援型AIと生成型AIの違いを、マーケティング、オンボーディング、製品設計の各場面で明確かつ一貫して示す姿勢。

ミュージシャンがより良い音楽を作るのを助けるツールは、すでに存在している。それを支えるべき信頼のインフラは、まだ追いついていない。これを正しく整えることは、単に倫理的に正しいというだけではない。AIツールと音楽を作る人々との長期的な関係を持続可能にするものなのだ。

ミュージシャンには、自分が何を扱っているのかを正確に知る権利がある。その答えを見つけやすくする企業こそ、最後に生き残るだろう。

David Ronanは、ロンドン大学クイーン・メアリー校の研究に基づいたAI搭載のミキシング、マスタリング、分析ツールを開発するRoExのCEO兼創業者である。