投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiに、テキストや動画から音楽を生成する機能が追加されました。これは単なるエンターテインメント機能の拡充にとどまらず、生成AIがテキスト以外のモダリティ（データ種別）を扱う「マルチモーダル化」の加速を象徴しています。企業におけるコンテンツ制作の効率化が期待される一方で、著作権や品質管理（クオリティ・コントロール）の観点では新たなリスク管理が求められます。
Geminiと音楽生成モデル「Lyria 3」の統合
Googleは、同社のAIアシスタント「Gemini」において、テキストプロンプトや画像、動画ファイルから直接30秒程度の楽曲を生成できる機能を実装しました。これにはGoogle DeepMindが開発した音楽生成モデルの最新版「Lyria 3」が活用されています。
これまでも音楽生成AIは存在しましたが、一般的なチャットボットのインターフェース内で、ユーザーがアップロードした動画に合わせてBGMを即座に生成するといったシームレスな体験は、生成AIの実用性を一段階引き上げるものです。これは、AIがテキスト処理だけでなく、画像、音声、動画を統合的に理解・生成する「マルチモーダルAI」としての進化を明確に示しています。
ビジネスにおける活用可能性：コンテンツ制作の民主化
日本国内の企業活動において、この技術は主にマーケティングや社内コミュニケーションの領域で活用が期待されます。例えば、SNS向けのショート動画広告、製品紹介ビデオ、社内プレゼンテーション資料などに挿入するオリジナルBGMを、専門的なスキルなしに短時間で制作可能になります。
外部の素材サイトでフリー音源を探す工数や、権利関係が不明瞭な楽曲を使用してしまうリスクを低減できる可能性があります。特に、人手不足が深刻な中小規模の組織や、迅速な発信が求められるソーシャルメディア運用担当者にとっては、強力な支援ツールとなり得るでしょう。
「Musical Slop（粗製乱造）」のリスクとブランド毀損
一方で、元の記事が示唆するように、生成されるコンテンツが「Musical Slop（質の低い音楽の大量生産）」になる懸念も無視できません。AIが生成する楽曲は、現時点ではプロの作曲家が制作したものと比較して、構成や音質において劣るケースが多々あります。
日本企業、特にブランドイメージを重視する大手企業においては、低品質なAI生成楽曲を安易に顧客接点で利用することは、ブランドの信頼性を損なうリスクがあります。「AIで作った」という事実だけで批判の対象となるケースも散見されるため、公開コンテンツへの利用には慎重な品質チェック（Human-in-the-loop）が不可欠です。
日本独自の権利環境とガバナンス
最も注意すべきは著作権の問題です。日本の著作権法（第30条の4）はAIの学習利用に対して比較的柔軟ですが、生成物の利用（入力と出力）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。
特定のアーティストのスタイルを模倣した楽曲が生成された場合や、学習データに含まれる既存楽曲と酷似していた場合、権利侵害のリスクが生じます。特に日本音楽著作権協会（JASRAC）などの管理団体が存在し、権利意識が高い日本市場においては、商用利用時の規約確認と法務的なクリアランスが極めて重要です。また、生成された楽曲の権利がユーザーに帰属するのか、プラットフォーム側にあるのかといった利用規約の細部も、ツール選定時の重要な判断基準となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能追加は、生成AIが「文章を作る道具」から「マルチメディア素材を作る道具」へと進化していることを示しています。日本の実務家は以下の点を考慮すべきです。
1. 利用ガイドラインの策定と更新
テキスト生成AI向けのガイドラインは整備されつつありますが、画像・音楽・動画生成に関する規定は未整備な企業が少なくありません。特に音楽は権利関係が複雑なため、商用利用の可否について明確なルールを設ける必要があります。
2. 「試作」と「本番」の使い分け
現段階では、絵コンテやVコンテ（動画の設計図）の段階でのイメージ共有用BGMとして活用するのが最も安全かつ効果的です。最終的な顧客向けアウトプットに採用するかどうかは、品質と権利の両面から厳格なレビューを行うプロセスを構築すべきです。
3. マルチモーダル対応への準備
今後、AIは「会議の録画から議事録を作り、要約動画を生成し、BGMをつける」といった複合的なタスクをこなすようになります。単一のタスク自動化ではなく、ワークフロー全体をAIでどう変革できるかという視点で業務設計を見直す時期に来ています。