投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」において、新たな音楽生成モデル「Lyria 3」を活用した機能テストが報じられています。テキストだけでなく画像や動画からも楽曲を生成可能とするこの進化は、企業のマーケティングやコンテンツ制作にどのような変革とリスクをもたらすのでしょうか。
マルチモーダル化する生成AI：「視覚」から「聴覚」への拡張
GoogleのGeminiアプリにおいて、新しい音楽生成モデル「Lyria 3」のテストが行われていると報じられました。この機能の特徴は、テキストプロンプト（指示文）だけでなく、画像や動画を入力として受け取り、そこから最大30秒の音楽トラックを生成できる点にあります。これは、生成AIが単なる「テキスト処理ツール」から、視覚・聴覚情報を統合的に扱う「真のマルチモーダルAI」へと進化していることを象徴する出来事です。
これまでもSunoやUdioといった音楽生成サービスが注目を集めてきましたが、Googleのようなプラットフォーマーが基盤モデル（LLM）の一部として音楽生成機能を統合することには大きな意味があります。ユーザーは複数のツールを行き来することなく、Geminiという一つのインターフェース上で、キャッチコピーの作成、アイキャッチ画像の生成、そしてBGMの制作までを一気通貫で行える可能性が開かれるからです。
日本企業のクリエイティブ実務における活用可能性
日本のビジネス現場、特にマーケティングや広報、プロダクト開発の領域において、この機能は「素材調達の効率化」に寄与すると考えられます。現在、Web広告、SNS向けのショート動画、社内プレゼンテーション資料などでBGMや効果音が必要となるシーンは急増しています。
従来、こうした音源はストック素材サイトで時間をかけて検索するか、コストをかけて外注する必要がありました。Geminiのようなツールで、例えば「新製品の画像を読み込ませて、それに合う爽やかで未来的な30秒のジングルを作って」と指示するだけで候補が生成されれば、プロトタイピングの速度は劇的に向上します。特に、動画プロンプトから音楽を生成できる機能は、映像の雰囲気に合致した音源を瞬時に作り出すため、編集作業の大幅な工数削減につながるでしょう。
著作権リスクとガバナンス：日本企業が直面する課題
一方で、実務導入にあたっては「権利関係」のリスクを慎重に見極める必要があります。生成AIによる音楽は、学習データに含まれる既存楽曲の著作権侵害リスクと常に隣り合わせです。日本の著作権法（第30条の4）は、AI学習のための著作物利用には比較的寛容ですが、生成・利用段階において既存の著作物と類似性が認められ、かつ依拠性（元の作品を知っていたか、アクセス可能だったか）がある場合は、著作権侵害となる可能性があります。
また、生成された楽曲自体の権利が誰に帰属するのか、商用利用が可能かといった点も、プラットフォームの利用規約に依存します。Googleはこれまで「SynthID」のような電子透かし技術を用いてAI生成コンテンツの識別を推進してきましたが、企業として利用する場合は、生成物が他者の権利を侵害していないかを確認するフローや、万が一のトラブル（炎上リスク含む）に備えたガイドラインの策定が不可欠です。特に日本国内では、クリエイターの権利保護に対する意識が高いため、安易なAI生成物の公開はレピュテーションリスク（企業の評判に関わるリスク）になり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AIが「テキスト」から「五感」の領域へ急速に拡大していることを示しています。日本企業が取るべきスタンスは以下の通りです。
- マルチモーダル活用の検証開始： テキストだけでなく、画像や動画を組み合わせた生成AI活用をR&DやPoC（概念実証）の段階で積極的に試し、業務プロセスのどこが効率化できるかを見極めること。
- 利用規約と権利関係の精査： 音楽生成に限らず、生成AIの出力物を商用利用する際は、必ず最新の利用規約を確認し、法務・知財部門と連携してリスク許容範囲を定めること。
- 「素材」としての割り切り： 現時点では、AI生成音楽をそのまま最終成果物とするのではなく、ビデオコンテの仮音源や、社内資料向けBGMなど、権利リスクの低い用途から段階的に導入するのが現実的かつ安全なアプローチである。