投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に、新たな音楽生成機能が追加されました。DeepMindの「Lyria 3」モデルを基盤とし、テキストだけでなく画像や動画からも楽曲を生成できるこの機能は、コンテンツ制作のプロセスを大きく変える可能性があります。本記事では、この技術的進歩の背景と、日本企業が直面する法的・実務的課題について解説します。
Geminiが「聴覚」を持つ意味：Lyria 3の実装
Googleは同社のAIアシスタント「Gemini」に対し、DeepMindが開発した最新の音楽生成モデル「Lyria 3」を統合した音楽生成機能を追加しました。この機能の特徴は、単に「楽しい曲を作って」というテキスト指示に応答するだけでなく、画像や動画といった視覚情報を入力として受け取り、その文脈に合った30秒程度の楽曲（歌詞付きを含む）を生成できる点にあります。
これまでSunoやUdioといった音楽特化型の生成AIが先行していましたが、Geminiのような汎用LLM（大規模言語モデル）プラットフォームに高度な音楽生成機能がネイティブに組み込まれることは、ユーザー体験の統合という観点で大きな意味を持ちます。これは、AIが「テキストを処理する道具」から、「五感（マルチモーダル）を扱うパートナー」へと進化していることを象徴しています。
日本企業における活用シナリオと可能性
日本のビジネスシーンにおいて、手軽な音楽生成は意外なほど多くの需要が見込まれます。特に「著作権フリーのBGM素材探し」に多くの時間を費やしている現場にとっては、強力なツールとなり得ます。
例えば、広報・マーケティング部門におけるSNS向けショート動画（YouTube ShortsやTikTokなど）の制作です。動画の内容（映像）をGeminiに読み込ませ、その雰囲気にマッチしたBGMを即座に生成できれば、制作リードタイムは劇的に短縮されます。また、ゲームやアニメーション制作の現場においては、企画段階の絵コンテ（Vコンテ）に仮の音を当てるプロトタイピング用途での活用が期待できます。
さらに、社内研修動画やプレゼンテーション資料など、外部のクリエイターに発注する予算はないが、無音では味気ないという「ノンコア業務」における質の向上にも寄与するでしょう。
実務上の課題：著作権と商用利用の壁
しかし、技術的に可能であることと、ビジネスで安全に利用できることは別問題です。日本企業がこの機能を導入する際には、以下の点に注意する必要があります。
第一に、商用利用の可否と権利関係です。多くの生成AIサービスにおいて、新機能やベータ版機能は「商用利用不可」あるいは「権利はプラットフォーム側に帰属」とされるケースが少なくありません。Googleの利用規約およびGeminiの生成物に関するポリシーが、自社のユースケース（広告配信や製品への組み込み）を許容しているか、法務部門と連携して確認する必要があります。
第二に、著作権侵害のリスクです。日本の著作権法（第30条の4）はAIの学習に対して世界的に見ても柔軟ですが、生成物の利用（依拠性と類似性）については既存の著作権法が適用されます。特定のアーティストの画風や曲調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、法的リスクだけでなく、企業のレピュテーションリスク（炎上リスク）に直結します。
第三に、AI透かし（Watermarking）技術への対応です。GoogleはDeepMindの「SynthID」などの技術を用い、生成されたコンテンツにAI製であることを示す不可視の透かしを入れる方向で進んでいます。これを削除して「人間が作った」と偽ることは、コンプライアンス違反のみならず、将来的な法的規制の対象となる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiのアップデートは、マルチモーダルAIが実務レベルに浸透し始めたことを示しています。日本企業の意思決定者や実務担当者は、以下の3点を意識してAI戦略を進めるべきです。
- 「シャドーAI」の管理：現場の従業員が個人のアカウントで生成した音楽や画像を、権利確認なしに公式コンテンツに使用してしまうリスクが高まっています。禁止するのではなく、安全な利用ガイドラインを策定することが急務です。
- プロトタイピング文化の醸成：最終成果物（本番環境）での利用に慎重になるあまり、アイデア出しや内部資料での利用まで制限するのは機会損失です。「ドラフト版はAIで高速に、本番は人間または権利クリア済みの素材で」という使い分けが、現時点での現実的な解となります。
- プラットフォーム依存度の見極め：特定のAIモデル（今回はGemini）に深く依存したワークフローを構築すると、サービスの仕様変更や価格改定の影響を強く受けます。API連携などを検討するエンジニアは、モデルの差し替え可能性（ポータビリティ）を考慮した設計にしておくことが推奨されます。