投稿者 global-ai-media 
Googleは、同社の生成AIチャットボット「Gemini」において、音楽生成モデル「Lyria 3」を活用した楽曲作成機能の提供を発表しました。テキスト、画像、動画に続き「音声・音楽」領域でも生成AIの実装が進む中、日本企業はこの技術をどのように業務に取り入れ、またどのような法的・倫理的リスクに備えるべきかを解説します。
Geminiへの音楽生成機能の実装とその背景
Googleは今週、同社のAIアシスタントであるGeminiアプリを通じて、ユーザーがAIによる音楽生成を行えるようになることを発表しました。この機能の裏側には、Google DeepMindが開発を主導する音楽生成モデルの最新版「Lyria 3」が採用されているとされています。
これまで生成AIといえば、ChatGPTに代表されるテキスト生成や、Midjourneyなどの画像生成が先行してビジネス活用されてきました。しかし、Geminiが音楽生成を統合したことは、AIがテキスト、コード、画像、動画、そして音声・音楽を包括的に扱う「マルチモーダル化」の完成形に近づいていることを示唆しています。これは単なるエンターテインメント機能の追加ではなく、クリエイティブワークフローの根本的な変化を意味します。
ビジネスにおける「AI音楽」の活用ポテンシャル
日本企業において、音楽生成AIはどのような場面で活用できるでしょうか。音楽業界以外でも、以下のようなニーズが想定されます。
まず、マーケティングや広報部門における「動画コンテンツ制作」の効率化です。SNS向けの短尺動画や社内研修ビデオ、製品デモ動画を作成する際、適切なBGMや効果音の選定・ライセンス処理は大きな手間でした。Gemini上でプロンプト（指示文）から即座にオリジナルの楽曲を生成できれば、著作権フリー素材を探す時間を大幅に短縮し、コンテンツの雰囲気に合致した音源を調達できます。
また、新規事業開発やプロダクトデザインの現場では「プロトタイピング」の質的向上が期待できます。ゲーム、アプリ、家電のUI音など、開発の初期段階で具体的な音のイメージを共有することで、チーム間の認識齟齬を減らし、意思決定のスピードを上げることが可能です。
日本企業が直面する「著作権」と「ブランド毀損」のリスク
一方で、実務導入にあたっては慎重な姿勢も求められます。最大の懸念点は「著作権」と「倫理的リスク」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比較的柔軟な規定を持っていますが、生成されたコンテンツ（出力物）の利用に関しては、既存の著作物との類似性や依拠性が問われます。もし生成された音楽が、特定の著名なアーティストの楽曲や歌声に酷似していた場合、商用利用すれば著作権侵害のリスクが生じます。
特に日本市場は、クリエイターの権利意識やコンプライアンスに対する社会的な目が厳しい傾向にあります。「AIで作ったから大丈夫」という認識で安易に商用利用を行い、後に権利侵害が発覚した場合、企業のブランドイメージは大きく損なわれます。Google側も電子透かし技術（SynthIDなど）によるAI生成物の識別に取り組んでいますが、最終的な利用責任はユーザー企業にあることを忘れてはなりません。
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、日本の組織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を取るべきです。
1. 生成AI利用ガイドラインの「マルチモーダル対応」
多くの企業で策定済みのAIガイドラインは、テキストやコードを前提としているケースが散見されます。画像、動画、そして今回の音楽（音声）を含め、生成されたメディア素材を社外に公開する際のチェックプロセスや禁止事項（特定アーティストの模倣禁止など）を明文化する必要があります。
2. 「素材調達」コストとリスクの再計算
従来、ストックフォトや有料BGMサービスに支払っていたコストと、AI生成に伴う法的リスク確認のコストを比較検討する時期に来ています。小規模な内部資料やプロトタイプではAIを積極活用し、マス向けの広告などリスク許容度が低い場面では人間による制作や確実なライセンス素材を使用するなど、用途に応じた使い分けが重要です。
3. クリエイターとの協業モデルの模索
AIは「完パケ（完成品）」を作るツールとしてではなく、クリエイターへの発注イメージを具体化するための「共通言語」として使うアプローチが、日本の商習慣には馴染みやすいでしょう。AIでラフ案を作成し、最終的な仕上げをプロに依頼することで、品質と権利の安全性を両立させるワークフローが、当面の現実解となります。