投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に、テキストや画像から30秒の楽曲を生成する機能が追加されました。AIモデル「Lyria 3」を搭載したこのアップデートは、画像・動画に続き「音声・音楽」の領域でも生成AIの実用化が進んでいることを示しています。本記事では、この技術的進歩がビジネスに与える影響と、日本企業が留意すべき著作権・ガバナンス上の課題について解説します。
マルチモーダル化の「ラストピース」としての音楽生成
Googleは、同社のチャットボット「Gemini」において、テキストプロンプトや画像入力をもとに30秒間の楽曲を生成する機能を実装しました。これにはGoogle DeepMindが開発した音楽生成モデル「Lyria 3」が活用されています。これまでテキスト、コード、画像、動画と生成能力を拡張してきたLLM（大規模言語モデル）周辺のエコシステムにおいて、音楽・音声はクリエイティブワークフローにおける重要な構成要素です。
SunoやUdioといった音楽生成に特化したスタートアップが先行して注目を集める中、Googleのようなプラットフォーマーが汎用チャットボットにこの機能を統合した意味は小さくありません。これにより、専門的なツールを使い分けることなく、一つのインターフェース上で「キャッチコピーの作成」から「商品画像の生成」、そして「プロモーション動画用のBGM案出し」までをシームレスに行える可能性が広がりました。
ビジネスにおける活用シナリオと日本市場への適合性
エンターテインメント用途での利用が注目されがちですが、企業実務においても音声生成AIのニーズは潜在的に存在します。特に日本のビジネスシーンでは、以下のような活用が想定されます。
まず、デジタルマーケティングにおける「素材制作の高速化」です。YouTubeショートやTikTok、Instagramリールなどの短尺動画広告において、著作権フリー（ロイヤリティフリー）のBGMを探す手間は制作現場の大きなボトルネックとなっています。ブランドのイメージに合った楽曲を瞬時に生成できれば、クリエイティブのPDCAサイクルを劇的に短縮できます。
次に、プロダクト開発における「プロトタイピング」です。ゲーム開発やアプリのUI/UXデザインにおいて、効果音やBGMのイメージをエンジニアやデザイナー間で共有する際、言葉で説明するよりも実際に生成した音源を提示する方が、認識の齟齬を防ぎ、意思決定をスムーズにします。
最大の障壁となる「著作権」とガバナンス
一方で、音楽生成AIの企業利用には、画像生成以上に慎重なガバナンスが求められます。音楽は「作詞」「作曲」「実演（歌唱・演奏）」「原盤」と権利が多層的であり、権利処理が非常に複雑だからです。
日本の著作権法（第30条の4）は、AIの学習段階においては世界的に見ても柔軟な（権利者の許諾なく学習利用しやすい）規定を持っていますが、生成されたコンテンツの「利用（公開・商用利用）」においては、既存の著作物との類似性が認められれば著作権侵害のリスクが生じます。特に「特定の著名アーティストの画風や歌い方を意図的に模倣させる」ようなプロンプトエンジニアリングは、コンプライアンス上、極めてハイリスクです。
Googleはこの点に対し、生成されたコンテンツに電子透かし（Watermark）である「SynthID」を埋め込むことで、AI生成物であることを識別可能にする対策を進めています。日本企業が導入を検討する際は、こうしたトレーサビリティ（追跡可能性）の確保が、ブランド毀損リスクを避けるための必須条件となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiによる音楽生成機能の追加を受け、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の点に着目してアクションプランを検討すべきです。
1. マルチモーダル・ワークフローの再設計
生成AIを「文章作成の補助」だけで終わらせず、画像・動画・音声を組み合わせたコンテンツ制作フロー全体を見直す時期に来ています。特に広報、マーケティング、デザイン部門においては、外注費の削減と内製化のスピードアップという観点で、PoC（概念実証）を行う価値があります。
2. 「生成AI利用ガイドライン」の音声領域への拡張
多くの企業で策定済みのAI利用ガイドラインは、テキストやコード、あるいは画像を前提としているケースが大半です。音声・音楽生成に関しては、JASRAC等による権利管理の商習慣も踏まえ、法務部門と連携して「商用利用の可否」や「類似性チェックのプロセス」を明確化したルール作りを急ぐ必要があります。
3. ベンダー選定における「権利保護機能」の重視
機能の優劣だけでなく、SynthIDのような電子透かし技術や、学習データのクリーンさをどこまで担保しているか（権利者とのライセンス契約の有無など）を、ツール選定の重要指標とするべきです。コンプライアンス意識の高い日本市場において、ブラックボックスな生成AIの利用は将来的な訴訟リスクになり得ることを認識しておく必要があります。