投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiエコシステムに、新たな音楽生成モデル「Lyria 3」が登場しました。テキストや画像から高品質な楽曲を生成するこの技術は、単なるエンターテインメントの枠を超え、生成AIが「マルチモーダル（多用な情報の組み合わせ）」へと進化していることを象徴しています。本記事では、Lyria 3の概要から読み解く技術トレンドと、日本企業が直面する権利・ガバナンスの課題について解説します。
テキストと画像から「音」を生み出すLyria 3の衝撃
生成AIの進化は、ChatGPTに代表されるテキスト生成から、画像、動画、そして音声・音楽へと急速に領域を広げています。GoogleがGeminiブランドのもとで展開する音楽生成モデル「Lyria」の最新版となる「Lyria 3」は、その象徴的な存在です。公開された情報によれば、Lyria 3はテキストプロンプト（指示文）だけでなく、画像を入力として受け取り、そこからイメージされる30秒間の高品質な楽曲トラックを生成することが可能です。
これは、AIが「言葉の意味」だけでなく「視覚的な雰囲気」を解釈し、それを「聴覚情報」へと変換できることを意味します。技術的には、異なるモダリティ（情報の種類）を横断して理解・生成を行う「マルチモーダル能力」が、実用レベルで高度化していることを示唆しています。
ビジネスにおける音楽生成AIの活用可能性
「うちは音楽業界ではないから関係ない」と考えるのは早計です。日本企業においても、動画コンテンツの内製化やSNSマーケティングの重要性が高まる中、BGM（背景音楽）やサウンドエフェクトの確保は、制作コストと時間のボトルネックになりがちです。
例えば、自社製品のプロモーション動画を制作する際、Lyria 3のような技術を用いれば、製品画像や「爽やか、信頼感、アップテンポ」といったキーワードから、著作権フリー（あるいは権利処理が明確化された）オリジナルのBGMを即座に生成できる可能性があります。これにより、ストック素材を探す手間を削減し、クリエイティブのPDCAサイクルを高速化できます。また、ゲーム開発やメタバース領域においては、ユーザーの行動に合わせてリアルタイムに変化するインタラクティブな音楽生成など、新たな顧客体験の創出にも寄与するでしょう。
日本企業が直面する「著作権」と「ガバナンス」の壁
一方で、音楽生成AIの導入には、テキスト生成以上に慎重なリスク管理が求められます。特に日本国内においては、著作権法第30条の4により、AIの学習（開発）段階では著作物の利用が比較的柔軟に認められていますが、生成・利用段階においては、既存の著作物との「類似性」や「依拠性」が問われます。
もしAIが特定のアーティストの楽曲スタイルを過度に模倣したり、学習データに含まれる既存楽曲と酷似したフレーズを出力したりした場合、著作権侵害のリスクが生じます。また、クリエイターへの対価還元に関する議論もグローバルで進行中であり、企業として「どのAIモデルを利用するか」という選定基準自体が、コンプライアンスやブランドイメージに関わる問題となり得ます。Googleなどのプラットフォーマーは、生成コンテンツに電子透かし（Watermark）を入れる技術（SynthIDなど）の開発を進めていますが、利用者側でも生成物の権利確認プロセスを確立する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のLyria 3の登場は、AI活用のフェーズが「業務効率化（テキスト処理）」から「クリエイティブ支援（マルチメディア生成）」へと広がりつつあることを示しています。日本企業がこの潮流を捉え、成果を上げるためのポイントは以下の3点です。
1. マルチモーダル活用の視野拡大
文書作成だけでなく、マーケティング素材や社内研修動画など、視覚・聴覚に訴えるコンテンツ制作にもAI活用の幅を広げる検討を始めるべき時期に来ています。
2. 生成物に関するガバナンス策定
画像や音楽の生成AIを業務で利用する場合、著作権侵害リスクや商用利用規定（利用規約）の確認フローを明確にする必要があります。特に「特定の作家風」といったプロンプトの使用を禁止するなど、具体的なガイドライン策定が急務です。
3. 「完成品」ではなく「素材」としての活用
AIが生成したものをそのまま最終成果物とするのではなく、あくまでドラフトや素材として扱い、最終的には人間が調整・確認を行うプロセス（Human-in-the-loop）を組み込むことが、品質と安全性を担保する上で現実的な解となります。