投稿者 global-ai-media 
生成AIによる楽曲制作が民主化される一方で、ストリーミングサービスにおけるAI楽曲の大量投稿や再生数詐欺が深刻な問題となっています。本記事では、海外で顕在化している「AI音楽詐欺」の実態を解説しつつ、日本の法規制やビジネス慣習に照らし合わせ、企業がAI生成コンテンツを扱う際のリスク管理と活用戦略について考察します。
AIによる「楽曲大量生産」とストリーミング詐欺の実態
近年、SunoやUdioといった高性能な音楽生成AIの登場により、専門的な知識がなくとも、わずか数秒でプロ品質の楽曲を作成できるようになりました。しかし、この技術革新の裏側で、「AI Music Con（AI音楽詐欺）」とも呼ぶべき問題が浮上しています。
具体的には、AIを用いて大量の楽曲を自動生成し、SpotifyやApple Musicなどのストリーミングプラットフォームにアップロードする手法です。これらは単に「AIで作った曲」というだけでなく、ボット（自動プログラム）を使って自身の楽曲を不正に再生させ、プラットフォームからロイヤリティ（著作権使用料）を搾取する構造が指摘されています。一部の報告によれば、人間が聴くことを想定していないような質の低い楽曲やノイズに近い音声までもが、収益化の手段として大量に投下されているのです。
コンテンツの「インフレーション」が招くプラットフォームの変質
この現象は、生成AIの限界費用（1曲作るのにかかるコスト）がほぼゼロに近づいたことで起きた「コンテンツのインフレーション」です。プラットフォーム側は、本物のアーティストによる楽曲と、機械的に量産されたスパム的な楽曲の選別に追われています。
これは音楽業界に限った話ではありません。テキスト生成における「SEOスパム記事」や、画像生成における「大量の類似画像」と同様、AIによる大量生産がプラットフォームの品質と信頼性を揺るがすリスクがあることを示唆しています。日本企業が自社サービスでUGC（ユーザー生成コンテンツ）を扱う場合、こうした「AIスパム」への対策やフィルタリング技術の実装が、今後は必須の要件となってくるでしょう。
日本の著作権法と企業利用におけるリスク評価
日本国内においてAI音楽を活用する場合、法的な側面とビジネス倫理の側面を切り分けて考える必要があります。日本の著作権法（特に第30条の4）は、情報解析（AI学習）のための著作物利用に対して世界的に見ても寛容ですが、生成された「出力物」の利用に関しては、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」が問われます。
特に注意すべきは、企業がマーケティング動画のBGMや、自社プロダクト内のサウンドとして生成AI楽曲を利用する場合です。もし利用したAIツールが特定の既存楽曲を過学習しており、出力結果が既存のヒット曲に酷似していた場合、意図せず著作権侵害のリスクを負う可能性があります。また、「AI生成であることを隠して販売・公開する」ことが、消費者の信頼を損なう「優良誤認」やコンプライアンス違反と見なされるリスクも考慮すべきです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「AI音楽詐欺」の事例は、生成AIの活用において「作る技術」以上に「管理する技術」が重要であることを示しています。日本企業の実務担当者は以下の点に留意すべきです。
- 利用規約（ToS）と商用利用権の確認：使用するAIツールが生成物の商用利用を認めているか、またその生成物の権利帰属がどうなっているかを厳密に確認する。無料版と有料版で権利関係が異なるケースが多いため、法務部門との連携が不可欠です。
- 「人間によるキュレーション」の価値再定義：AIで大量生成が可能だからこそ、最終的なアウトプットの品質を保証する「人間の耳や目」による確認プロセスの価値が高まります。完全自動化を目指すのではなく、Human-in-the-loop（人が介在するループ）を設計に組み込むことが、品質事故を防ぐ鍵となります。
- レピュテーションリスクへの配慮：「AIで作った」という事実だけで炎上するリスクは減りつつありますが、権利関係が不透明なものを使用することへの世間の目は依然として厳しいものがあります。クリエイターへの敬意を払い、適切なライセンス処理が行われたクリーンなデータセットを持つAIモデル（Adobe Fireflyや一部の特化型AIなど）を選定することが、企業の社会的責任（CSR）としても重要です。
AIは強力な創造ツールですが、同時に「真正性」を脅かす武器にもなり得ます。日本企業には、技術の利便性を享受しつつも、法規制と倫理観に基づいた堅実なガバナンス体制の構築が求められています。