ストリーミング配信用に音楽をマスタリングする方法

Spotify、Apple Music、Deezer、YouTube向けに音楽をマスタリングする方法

ミックスが完成したあと、それとリスナーの耳との間には、あとひとつだけ立ちはだかるものがあります。それが、ストリーミングプラットフォームのラウドネス正規化アルゴリズムです。

Spotify、Apple Music、Deezer、YouTubeといった主要プラットフォームはすべて、一定の聴取体験を実現するために、トラックの再生音量を自動で調整します。マスターが目標値より大きければ下げ、静かであれば、多くの場合は上げます。

問題は、各プラットフォームが微妙に異なる目標値を使っていることです。そして、それらの目標値があなたのマスターにとって何を意味するのかを理解していないと、あるプラットフォームでは問題なく聴こえるのに別のプラットフォームでは明らかに違って聴こえるトラックになってしまったり、最悪の場合、時間をかけて大音量に仕上げたトラックが結局下げられてしまい、そこに至るまでに犠牲にしたダイナミックな個性をすべて失ってしまうこともあります。

ここでは、各プラットフォームが何をするのか、なぜそれが重要なのか、そしてAutomixのマスタリングツールがどう正しく仕上げるのを助けるのかを紹介します。

LUFSとは何か、なぜ重要なのか？

LUFSは Loudness Units Full Scale の略です。これはストリーミングプラットフォームがトラックの知覚ラウドネスを評価するために使う標準的な測定値です。単にピークがどこまで上がるかではなく、時間の経過とともにリスナーにどれだけ大きく感じられるかを測ります。ラウドネス測定の仕組みを詳しく知りたい方は、ラウドネスとメーターのシンプルなガイドをご覧ください。

マスタリングでこれが重要な理由は単純です。プレイリスト上の他の曲より大きく聴かせようとしてマスターを -8 LUFS まで押し上げても、Spotifyは再生時にそれを単純に -14 LUFS まで下げます。ダイナミックレンジとトランジェントのエネルギーを無駄に犠牲にしただけです。そのトラックは、プラットフォームが手を加える必要のない、よくバランスの取れたマスターよりも、より圧縮され、力強さのない音に聴こえるでしょう。これが現代のラウドネス戦争の現実です。ストリーミングの正規化によって、その戦いはほぼ終わりました。

目標は、プラットフォームのアルゴリズムができるだけ手を加えなくて済むマスターにすることです。そのためには、各プラットフォームの目標値を理解する必要があります。

Spotify: -14 LUFS

Spotifyはデフォルトで統合ラウドネス -14 LUFS に正規化し、トゥルーピーク上限は -1 dBTP です。-14 LUFS より大きいトラックは下げられ、静かなトラックは上げられます。

多くのジャンルでは、-14 LUFS にマスタリングすると、再生時にほぼ何も手を加えられないトラックになります。意図したとおりの音で、ダイナミクスも保たれたまま再生されます。密度と音量感が美学の一部であるジャンル — エレクトロニック、ヒップホップ、商業ポップ — では、-11 LUFS 前後まで少しホットにマスタリングするのが一般的です。Spotifyはそれを下げますが、追加のコンプレッションはミスではなく創作上の選択です。

Spotifyには、好む人向けに -11 LUFS の「Loud」正規化モードもあり、その場合は -11 LUFS のマスターがそのまま再生されます。このオプションがあることを知っておく価値があります。

Automixでマスタリング時に -14 LUFS のターゲットを選ぶと、Spotify向けに最適化された出力が得られます。マスタリングエンジンは、ラウドネスターゲティング、トゥルーピークリミッティング、ステレオ最適化を1回で処理します。

Apple Music: -16 LUFS

Apple Musicは Sound Check を使って再生を -16 LUFS に正規化します。これは Spotify の目標値より 2 dB 静かで、意図的により保守的です。トラックにより多くのヘッドルームを与え、ダイナミックレンジを保ちます。

AppleとSpotifyの重要な違いがひとつあります。Apple Music の Sound Check はトラックを下げるだけで、上げることはありません。-14 LUFS でマスタリングされたトラックは、Apple Music では 2 dB 下げられます。-20 LUFS でマスタリングされたトラックは、他のすべてより 4 dB 静かに再生されます。

つまり、Apple Music にとっての実用的な最適点は -16 LUFS ですが、ほとんどのプロデューサーは複数のプラットフォーム向けにリリースするため、-14 LUFS でマスタリングしてもまったく問題ありません。Apple は最小限の 2 dB 調整を行いますが、ほとんどの場合それは聴き取れません。

RoEx のマスタリング出力は、Apple Music の要件と完全に互換性があります。Automix の -14 LUFS ターゲットオプションは、インターサンプルピークやトゥルーピーク違反なしで、Apple の品質基準を問題なく満たすマスターを生成します。Apple はトゥルーピークを -1 dBTP 未満に保つことを推奨しており、Automix はそれを自動で処理します。

Deezer: -15 LUFS

Deezerは -15 LUFS に正規化します。Spotify の -14 と Apple の -16 の中間です。ほとんどの他のプラットフォームと異なり、Deezer ではユーザーが正規化をオフにできません。Deezer のすべてのリスナーは、正規化されたあなたのトラックを聴きます。

実際の意味は他と同じです。-14 LUFS でマスタリングすれば、Deezer は 1 dB 下げますが、聴取体験に意味のある影響はありません。トラックのダイナミックな特性は保たれ、リスナーは意図したマスターに非常に近いものを聴くことになります。

Deezer はフランスや他のいくつかのヨーロッパ市場で大きく成長しており、そうしたオーディエンスを狙って音楽をリリースするのであれば、あなたのマスターがプラットフォームによって一貫して公平に扱われることを知っておく価値があります。

YouTube: -14 LUFS

YouTube は統合ラウドネス -14 LUFS に正規化し、Spotify の目標値と一致します。トゥルーピーク上限は -1 dBTP です。

ひとつ注目すべき違いがあります。YouTube の正規化は、主に動画がメインフィードやおすすめで再生されるときに適用されます。埋め込みプレーヤーや一部デバイスなど、再生環境によっては挙動が異なる場合があります。実際には、-14 LUFS にマスタリングすることで、YouTube のさまざまな再生環境で最も一貫した結果が得られます。

音源リリースとあわせてミュージックビデオ、リリックビデオ、ビジュアライザーを公開するプロデューサーにとっては、YouTube のラウドネスターゲットも Spotify と並んでマスタリング判断に含める価値があります。両方とも -14 LUFS を使うため、1つのマスターで両プラットフォームに妥協なく対応できます。

1つのマスターで4つすべてに対応

ここでの実用的な結論は、プラットフォームごとに別々のマスターは必要ないということです。トゥルーピーク上限を -1 dBTP にした、統合ラウドネス -14 LUFS を狙うマスターであれば、Spotify、Apple Music、Deezer、YouTube のすべてで良好に機能します。Apple は 2 dB の微調整を行い、Deezer は 1 dB 下げます。Spotify と YouTube では、ほぼそのまま維持されます。

これが、適切に設定されたAIマスタリングツールが代わりにやってくれることです。Automix のマスタリングエンジンは、目標ラウドネス（-9、-11、-14 LUFS）を選択でき、コンテキストに応じたEQ、マルチバンドダイナミクス、ステレオ補正、トゥルーピークリミッティングを1回で適用し、ダウンロード料金を支払う前にプレビューできる配信用マスターを提供します。

プラットフォームごとの目標値一覧

リファレンスマッチングはどうか？

特定のリリース済みトラックのラウドネス、トーン、ダイナミクスにマスターを合わせたいなら、Automix Pro には Reference Match が含まれています。参照したいトラックの WAV または MP3 をアップロードすると、Automix は選択したラウドネスターゲットを適用する前に、あなたのマスターのラウドネス、音色プロファイル、ステレオイメージ、ダイナミクスをそのトラックに合わせます。特定のプレイリストや、特定のサウンド領域にあるトラックと並んで直接競わせたい場合に便利です。

AIミキシングが必要なのか、AIマスタリングが必要なのか、あるいは両方なのか分からないですか？ AIミキシング vs AIマスタリング：違いは何か？で違いをわかりやすく解説しています。

リリース前にマスターをチェックする

配信する前に、完成したミックスを Mix Check Studio にアップロードしてください。トラックのラウドネス、ダイナミックレンジ、トーンバランス、ステレオ幅を分析し、プラットフォーム間での伝わり方に影響する可能性のある問題を検出します。分析は無料で1分もかからず、クリッピング、位相の問題、周波数の不均衡など、リリース後よりもリリース前のほうがはるかに簡単に修正できる問題を見つけられます。

マスタリング前にボーカルが全体のミックスにどう馴染んでいるかを理解したいなら、AIを使ってボーカルをミックスする方法をご覧ください。

Automix が他のAIマスタリングサービスとどう比較されるかをより広く知りたい場合は、最高のAIミキシングとマスタリングサービス比較（2026年）をご覧ください。

プラットフォームと開発者向け

音楽配信プラットフォーム、DAW、または大規模にオーディオを扱うあらゆるツールを構築しているなら、Tonn API によって RoEx のマスタリングエンジンへプログラムからアクセスできます。目標LUFSを指定すると、ストリーミング準拠のマスターと、ラウドネス、トゥルーピーク、LRA をカバーする完全な準拠レポートを受け取れます。セルフサービスで利用でき、高スループットのワークフロー向けにボリューム課金も用意されています。