投稿者 global-ai-media 
GoogleがGeminiに音楽生成機能を追加した直後、ワーナーやユニバーサルといった大手レコード会社の株価が下落しました。この市場の反応は、生成AIによるクリエイティブ産業への破壊的影響に対する投資家の懸念を反映しています。本稿では、このニュースを起点に、生成AIと知的財産権（IP）を巡るグローバルな対立構造と、日本企業がコンテンツ生成AIをビジネス活用する際に留意すべき「権利リスク」と「実務的アプローチ」について解説します。
「機能的な音楽」のコモディティ化と市場の懸念
Googleが同社のAIアシスタント「Gemini」に音楽生成機能を統合するという発表を受け、ワーナー・ミュージック・グループやユニバーサル・ミュージック・グループなどの主要レコード会社の株価が下落しました。これは、SunoやUdioといった音楽生成AIスタートアップの台頭に加え、ビッグテックであるGoogleが本腰を入れてこの分野に参入したことで、「高品質な音楽が安価かつ大量に生成され、既存の音楽ライセンスビジネスが脅かされる」という懸念が市場で現実味を帯びたためと考えられます。
これまでも画像生成AIやテキスト生成AIがイラストレーターやライターの業務に影響を与えてきましたが、音楽分野においても同様の波が押し寄せています。特に、動画のBGMや広告音楽、ゲーム内の環境音といった「機能としての音楽」は、AIによる代替が進みやすく、急速にコモディティ化（一般化し価値が下がること）する可能性があります。
生成AIと著作権：グローバルな係争と日本の立ち位置
今回の株価下落の背景には、学習データに関する法的な不透明さがあります。米国では、大手レコード会社がAI企業に対して著作権侵害訴訟を起こしており、「許諾なく著作物を学習データとして使用することはフェアユース（公正利用）に当たらない」という主張を展開しています。Googleもまた、YouTube上のコンテンツを含む膨大なデータを保有していますが、権利者との合意形成は依然としてセンシティブな課題です。
一方、日本国内に目を向けると、状況は少し異なります。日本の著作権法第30条の4は、AIの学習目的であれば、原則として著作権者の許諾なく著作物を利用できるとしています（ただし、著作権者の利益を不当に害する場合は除く）。このため、日本は「機械学習パラダイス」とも呼ばれ、AI開発側には有利な環境があります。
しかし、ここで注意が必要なのは「学習」と「生成・利用」は別問題であるという点です。学習が適法であっても、生成された楽曲が既存の特定の楽曲に酷似していた場合（依拠性と類似性が認められる場合）、それをビジネスで利用すれば著作権侵害となります。日本企業がAIを活用する際、この「生成物のリスク」に対するガバナンスが不十分なケースが散見されます。
日本企業における音楽・音声AIの実務的活用
リスクは存在しますが、音楽・音声生成AIのビジネス活用には大きなメリットがあります。国内企業においても、以下のような領域での活用検討が進んでいます。
- マーケティング・広報：社内プレゼン動画やSNS向け広告動画における、著作権フリーBGMの低コスト生成。
- ゲーム・エンタメ開発：開発初期段階（プロトタイピング）における仮音源としての利用や、効果音の自動生成による工数削減。
- ローカライゼーション：多言語展開する際の、AI音声合成による吹き替えコストの圧縮。
重要なのは、これらの生成物を「最終成果物」としてそのまま市場に出すか、あくまで「素材・下書き」として利用するかの線引きです。特に大手企業においては、商用利用時の権利クリアランス（権利処理）が明確なツールを選定するか、あるいは人間による最終チェックを必須とするワークフローの構築が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiとレコード会社の事例から、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「権利の透明性」をツール選定基準にする
単に「すごい音楽が作れる」だけでなく、そのAIがどのようなデータで学習されたか、学習元に報酬が還元される仕組みがあるか（Adobe Fireflyのようなアプローチか）を確認することが、将来的な炎上リスクや訴訟リスクを回避する鍵となります。
2. 「代替」ではなく「補完」から始める
プロのミュージシャンやクリエイターを完全に置き換えることを目指すのではなく、ノンコア業務（短いジングルの作成やアイデア出し）の効率化にAIを導入することで、現場の抵抗感を減らしつつ生産性を向上させることができます。
3. ガバナンス・ガイドラインの策定
「社内で生成AIを使ってよい範囲」を明確に定義してください。特に、生成されたコンテンツを外部（顧客や一般公開）に出す場合、既存の著作権を侵害していないかを確認するプロセス（類似性チェックなど）を業務フローに組み込むことが、コンプライアンス遵守の観点で不可欠です。