投稿者 global-ai-media 
Googleは同社のAIアシスタント「Gemini」に、最新の音楽生成モデル「Lyria 3」に基づく機能を統合しました。これにより、テキストの指示（プロンプト）から直接、本格的な楽曲を生成することが可能になります。SunoやUdioなどの音楽生成AIが台頭する中、プラットフォーマーであるGoogleがこの機能を汎用LLMに統合した意味と、日本企業が実務で活用する際の法的・倫理的留意点について解説します。
Geminiのマルチモーダル化が加速：テキストから音楽へ
Googleは、同社の生成AI「Gemini」に、DeepMindが開発する音楽生成モデルの最新版とされる「Lyria 3」ベースの機能を統合しました。これまでGeminiはテキスト、コード、画像の生成に強みを持っていましたが、今回のアップデートにより、ユーザーはチャット形式のインターフェース上で「テキストから音楽（Text-to-Audio）」をシームレスに生成できるようになります。
この動きは、生成AIが単なる「言語モデル」から、五感をカバーする「真のマルチモーダルAI」へと進化していることを象徴しています。競合するOpenAIのGPT-4oなども音声対話機能を強化していますが、Geminiは楽曲制作というクリエイティブ領域においても、チャットツール内での完結性を高めようとしています。
ビジネスにおける音楽生成AIのユースケース
エンターテインメント業界以外でも、企業活動における音楽生成のニーズは潜在的に高いものがあります。今回のGeminiへの統合により、特別なツールを導入せずとも以下のような業務効率化が見込まれます。
- マーケティング・販促動画のBGM：SNS広告や製品紹介動画において、著作権フリーのストック音源を探す手間を省き、動画の雰囲気（ムード、テンポ、ジャンル）に完全に合致したBGMを即座に生成する。
- プロトタイピングとアイデア出し：ゲーム開発やメディア制作において、作曲家へ発注する前のイメージ共有用として、具体的な音源ラフを作成する。
- プレゼンテーションの演出：社内イベントやピッチ資料において、オリジナルのジングルや効果音を使用し、聴衆の関心を惹きつける。
権利侵害リスクと「AIガバナンス」の重要性
音楽生成AIの普及に伴い、最も懸念されるのが著作権の問題です。「Lyria」シリーズは、Googleが開発した電子透かし技術「SynthID」に対応しており、生成された音声がAIによるものであることを識別可能にするなど、権利保護への配慮がなされています。
しかし、日本企業がこれを利用する場合、技術的なガードレールだけでなく、法的なリスク管理が不可欠です。日本の著作権法（第30条の4）はAI学習に対して比較的寛容ですが、生成物の利用（特に商用利用）において、既存の著作物との「類似性」や「依拠性」が認められれば、権利侵害となるリスクは依然として存在します。特定のアーティストのスタイルを模倣するようなプロンプトの使用を禁止するなど、社内ガイドラインの整備が急務です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiによる音楽生成機能の統合を受け、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. ワークフローへの組み込みとコスト削減
これまで外部のストックフォトやストックオーディオサービスに依存していたクリエイティブ素材の調達プロセスを見直す時期に来ています。Geminiのような汎用ツールで一次案を作成し、最終工程のみプロに依頼するといった「人間とAIの協業フロー」を構築することで、制作コストとリードタイムを大幅に圧縮できる可能性があります。
2. 権利クリアランスのルール策定
「作れる」ことと「使って良い」ことは別問題です。特に商用利用においては、生成された楽曲が既存の著作権を侵害していないかを確認するフローや、生成AI利用時の免責事項（Terms of Service）を法務部門と連携して確認することが不可欠です。Googleが提供する補償範囲（Indemnification）がどこまで適用されるかも確認ポイントとなります。
3. マルチモーダルなプロンプトエンジニアリングの習得
テキストだけでなく、画像や音楽を自在に生成・操作できる人材の価値が高まります。音楽理論の知識がなくても、「アップテンポで信頼感のある企業ビデオ向けBGM」といった抽象的なビジネス要件を、適切なプロンプトに変換できるスキルが、今後のプロダクト開発やマーケティング担当者には求められるでしょう。