序章：正式ライセンス時代へ向かうSuno – 音楽業界の歴史的転換点

1. 音楽業界とAIの対立から共存へ

かつて、ファイル共有サービスNapsterは、著作権侵害を理由に大手レコード会社から提訴され、最終的に倒産へと追い込まれる歴史を辿りました ¹。この出来事は、音楽業界がデジタル技術の進歩を脅威と見なし、法的手段を用いて対抗する姿勢を象徴するものでした。しかし、この強硬な対応は、著作権管理が不可能な「ファイル共有」という無秩序な状況を食い止めることができず、結果として業界は新たな収益モデルを模索せざるを得なくなりました。その教訓を経て、Spotifyのような合法的なストリーミングサービスが登場した際、レコード会社は法的対立ではなく、ライセンス供与と株式取得という形で共存の道を選び、新たな時代の主要な収益源を確保することに成功しました ¹。

現在、音楽生成AIのSunoとUdioが、ユニバーサル、ソニー、ワーナーといった世界三大レコード会社から著作権侵害で提訴されています ²。訴訟の焦点は、両社のAIモデルが、著作権で保護された膨大な楽曲を無断でトレーニングに使用しているという点にあります ⁵。Sunoはこれに対し、AIの学習プロセスは人間の創造性を促進する「フェアユース」（公正利用）の範囲内であると反論していますが ⁵、裁判所への回答文で著作物の利用を「ほぼ認めた」とも報じられており、その法的立場は揺らいでいると見られています ¹。このAIと音楽業界の対立は、単なる技術と旧体制の衝突ではなく、Napster時代から続く、新たな技術的破壊に対する業界の対応戦略の反復と位置づけられます。

2. Suno訴訟の現状と和解交渉の焦点

今回の訴訟の最も重要な側面は、それが単なる損害賠償請求にとどまらず、音楽業界がAIという新たな技術を自らの支配下に置くための戦略的な「交渉ツール」として機能している点にあります。この認識は、複数の報道によって裏付けられています。三大レコード会社は、訴訟を提起しながらも、水面下でSunoやUdioとライセンス契約の交渉を進めていると報じられています ¹。

交渉の条件には、AIモデルがアーティストの楽曲を学習に使用し、新たな音楽を生成する際の対価として、ライセンス料、過去の使用に対する損害賠償、そしてSunoの株式取得が含まれているとされています ¹。これは、かつてSpotifyに対して行われたアプローチと酷似しています。この構図は、音楽業界が過去の失敗から学び、AIという「破壊的イノベーション」をただ排除するのではなく、そのビジネスモデルを早期にコントロールし、未来の主要な収益源にしようとする、極めて戦略的な動きであると分析できます。

AI技術は、音楽業界のビジネスモデルを、従来の「コンテンツ単体」の販売・配信から、「プラットフォームとパーソナライゼーション」へと転換させる可能性を秘めています。SunoのようなAIは、ユーザーが自分で音楽を「生成」することを可能にし ⁸、正式なライセンスがあれば、この生成プロセス自体が、有名アーティストの音源や声の使用料を支払うビジネスとなります。その結果、ビジネスの焦点は、既存の楽曲を売ることだけでなく、「ユーザーが創作する体験」をプラットフォームとして提供し、そこから収益を得ることにシフトしていくでしょう。

3. 本レポートの目的

本レポートは、Sunoが正式なライセンスを取得し、アーティストの許諾を得るという未来を前提に、それが音楽体験、ビジネスモデル、そして業界構造全体にどのような革新と課題をもたらすかを多角的に分析します。ユーザー様が示唆された「好きな声と顔でのMV制作」という未来像を起点に、その実現に必要な技術、法務、そして社会的な影響を深く考察します。

第1章：音楽生成AIのビジネスモデル変革

1.1 過去の教訓：Napster、Spotifyとの比較から見出す新たなライセンスモデル

Napsterは、著作権を無視した無許諾のファイル共有モデルであったため、最終的に音楽業界の反発を招き、合法的なビジネスモデルを築けずに終焉しました ¹。この教訓から、ストリーミングサービスは合法的なライセンスモデルを構築し、業界全体に新たな収益源をもたらしました。その際、レコード会社はSpotifyの株式を取得することで、その成長の恩恵を享受しました ¹。

Sunoとの交渉は、このストリーミング時代に確立された枠組みをAIに適用しようとするものです。AI企業側は、ライセンス料の支払いや、YouTubeのContent IDに似た追跡・アトリビューションシステムの導入を求められる可能性があります ¹。この新たなライセンス契約は、ユーザーの創作活動を「無秩序な海賊版」から「新たな収益源」へと昇華させる可能性を秘めています。正式なライセンス契約があれば、ユーザーは著作権を気にすることなく、既存のヒット曲を「素材」として利用できるようになり、この創作活動はプラットフォームやアーティストに新たな収益をもたらす合法的なエコシステムへと転換するでしょう。

1.2 Sunoが目指す「合意型AI音楽」：包括ライセンスと収益分配の枠組み

Sunoはこれまで、インターネット上の楽曲を無許諾で学習するアプローチを取っていましたが ⁹、ライセンス時代には著作権者と事前に合意する「合意型AI音楽」へと移行します。これは、訴訟リスクに怯える企業にとっての朗報であり、安心な商用利用環境を整える狙いがあります ⁹。

収益分配モデルは、従来の枠組みとは異なるものになる可能性があります。著作権の使用料は、CDが販売価格の6%、ダウンロード配信が7.7%と定められていますが ¹⁰、ストリーミングのロイヤリティは総収益や再生回数、国によって複雑に変動します ¹¹。AI生成音楽では、YouTubeの「Dream Track」のような、選抜された少数のアーティストに適用される個別契約 ¹²や、再生回数ではなくユーザーが聴いた楽曲に基づいて分配する「アーティスト・セントリック」モデル ¹³が模索される可能性があります。AI時代のロイヤリティ分配は、より複雑で「パーソナライズされた」追跡技術を必要とします。ユーザーのプロンプトや、利用した音声クローンの種類、元ネタのサンプリング率など、より詳細な「利用貢献度」を測定する必要があるためです。

1.3 権利帰属と収益分配：YouTube Content IDに学ぶ、AI時代の追跡・管理システム

ユーザーがAIで生成した楽曲に、既存の楽曲の要素が含まれていた場合、誰が、いつ、どのように利用したかを追跡し、権利者に適切に分配する仕組みが必要となります ⁷。この課題に対する解決策は、既存の技術を応用し、さらに発展させることにあります。

• オーディオフィンガープリント: 楽曲の音響特性を抽出して符号化し、既存のデータベースと照合することで類似性を検知する技術です ¹⁵。YouTubeのContent IDはこの技術を応用しており、これにより著作権者は、無断利用された動画を収益化したり、視聴をブロックしたりすることができます ¹⁴。ライセンス時代には、この技術をさらに発展させ、AI生成物に含まれるすべての既存楽曲の要素を正確に特定するシステムが不可欠となるでしょう。
• ウォーターマーク: AI生成物であることを示す不可視の電子透かしを埋め込む技術です ¹⁵。これにより、AIによる「なりすまし」や偽情報の拡散を防ぎ、生成コンテンツの出所を追跡することが可能になります。

レコード会社は、SunoにYouTube Content IDに類似した指紋認証技術と著作権帰属技術の開発を求めており、これにより楽曲がいつどのように使用されたかを追跡できるようになることを目指しています ⁷。

1.4 ライセンスモデルの多様化

Sunoは現在、無料プランに加え、商用利用が可能な月額10ドル（Pro）、30ドル（Premier）の有料プランを提供しています ¹⁹。しかし、正式ライセンス時代には、より多様な収益モデルが登場するでしょう。

• 従量課金制: 特定のアーティストの声や楽曲をクローンして利用する場合、その利用回数や時間に紐づいた追加料金が発生するモデルです。
• 独占契約モデル: 特定のブランドやクリエイターが、特定のアーティストのAIモデルを独占的に利用する契約です ²²。
• ロイヤリティ還元モデル: ユーザーが生成した楽曲がYouTubeやSpotifyで収益化された際、その収益の一部がAI企業やアーティストに還元されるモデルです ¹¹。Soundrawのようなサービスは、すでに生成物の収益を100％ユーザーが保持できるモデルを提供しています ²³。

音楽生成AIサービスは、商用利用可否やロイヤリティの帰属によって、そのビジネスモデルが大きく異なります。以下に、主要なサービスのライセンスと料金モデルを比較する表を提示します。

表1. Sunoと主要AI音楽サービスのライセンス・料金モデル比較

注：料金は変動する可能性があります。最新情報は各社公式サイトをご確認ください。

第2章：パーソナライズされた音楽体験の革命

2.1 「自分の声」で歌う：ボイスクローン技術の現状と法務的課題

2.1.1 技術的仕組みと進化

ボイスクローン技術は、AIが音声データを分析し、声の周波数、リズム、イントネーションといった特徴を抽出して音声モデルを構築する仕組みです ²⁷。以前は数時間の音声データが必要でしたが、技術の進歩により、わずか数分、場合によっては数十秒の音声からでも高品質なクローンを生成できるようになりました ²⁷。Sunoの「Personas」機能も、この技術の応用と考えられ、一貫したボーカルスタイルを再利用することで、短期間で楽曲を生み出すことが可能になっています ²⁸。

2.1.2 自分の声のクローン化と利用

ユーザーが自分の声をクローン化することは、自己表現の新たな形です。これにより、自分の声で好きな楽曲のカバーを歌ったり、オリジナルの楽曲を制作したりする体験が実現します。これは、ユーザーのクエリが示唆する「視聴体験のパーソナライズ化」の究極の形であり、単にコンテンツを消費するだけでなく、自らをAIモデルとしてデジタル世界に「分身」させるという、より深い形で創作活動に参入することを意味します。しかし、この技術の進化は、プライバシーや倫理的な問題もはらんでおり、本人の許可なく声を利用することは法律に抵触する可能性があります ³⁰。

2.1.3 有名人やアーティストの声のライセンス利用

ユーザーの関心である「好きな声で歌ってもらう」は、法務的な課題に直結します。

• パブリシティ権: 有名人の肖像や声が持つ顧客吸引力を、本人の許諾なく利用する行為を規制する権利です ³¹。正式ライセンスがあれば、この権利を行使してアーティストが新たな収益を得ることが可能になります。
• 著作隣接権: 声優の音声には、実演家の権利として著作隣接権が発生する可能性があります ³³。これは、AIが声優の演技を模倣する際にも考慮されるべき権利です。
• 事例: YouTubeの「Dream Track」は、有名アーティストの音声クローンにライセンスを供与し、ユーザーがShorts動画用に楽曲を生成できる実験を行っています ¹²。これは、アーティストの「声」が「楽曲」と並ぶ、新たなライセンス資産となり、アーティストが「楽曲を歌う」だけでなく、「声そのものを貸し出す」ことで収益を得る、新しいビジネスモデルの先駆例といえます。

2.2 「自分の顔」でMV化：AIアバターと動画生成の融合

2.2.1 AI動画生成ツールとSunoの連携によるMV制作

ユーザーは、Sunoで生成した楽曲を基に、Runway、Kling、SoraといったAI動画生成ツールと連携し、ミュージックビデオを制作できるようになります ³⁴。これらのツールは、テキストプロンプトや画像から高品質な映像を生成する機能を持ち、楽曲のビートに合わせてシーンを生成するなど、高度な編集が可能です ³⁵。これにより、音楽制作だけでなく、映像制作のハードルも劇的に下がります。

2.2.2 ユーザーのアバター化

MyEditやYouCam Perfectのようなアプリを使えば、ユーザーは自分の顔写真を基にAIアバターを生成し、それをMVに登場させることができます ³⁶。これにより、ユーザーは「自分の顔」と「自分の声（クローン）」で「好きなアーティストの曲」を歌い、映像化するという、これまでにない体験を実現できるでしょう。

2.2.3 肖像権と「なりすまし」リスク

「自分の顔」をAIモデルにする行為は、法的・倫理的なリスクも伴います。

• 肖像権: AIで生成した顔が、既存の人物に酷似していた場合、肖像権や名誉毀損の問題が生じる可能性があります ³⁷。特に、有名人の顔を無断でクローンし、MVに利用することは、パブリシティ権侵害のリスクを伴います ³¹。
• なりすまし: AIは非常に自然な文章や画像を生成できるため、偽情報や「なりすまし」に悪用されるリスクが高まっています ³⁹。ユーザーが自分の顔をAIモデルにする際、意図せぬ形で他人に悪用される可能性があり、これはディープフェイク技術の倫理的課題と共通します ³⁹。

第3章：正式ライセンスSunoが創出する未来の可能性

3.1 創作と制作の民主化：誰もが「AIプロデューサー」になれる時代

AIの普及により、音楽制作はDTMからAI作曲へとシフトしつつあります ⁴⁰。Sunoは、音楽知識がないユーザーでも、テキストプロンプトで簡単に音楽を生成できるため ⁸、音楽制作のプロセスを劇的に民主化します ⁴¹。ユーザーは、AIが生成したボーカルやバッキングトラックに、自身のアイデアやボーカルを組み合わせて、より個性的で創造的な楽曲を制作できるようになるでしょう ²⁸。これにより、誰もが**「AIプロデューサー」**として、音楽制作の主導権を握る時代が到来すると考えられます ⁴¹。

この流れは、音楽業界の職種であるA&R（Artists and Repertoire）の役割を再定義します。従来のA&Rは、才能あるアーティストを発掘し、育成し、マネジメントする役割を担っていましたが ⁴³、AIが誰でも音楽を生成できるようになった結果、未発掘の才能を見つけることが難しくなります ⁴⁵。このため、A&Rの役割は、AIを使いこなして新しいサウンドを生み出す「AIプロデューサー」を支援したり、アーティストの「デジタルペルソナ」のブランディングや収益化戦略を策定したりする**「AI時代の戦略家」**へとシフトしていくでしょう ⁴³。

3.2 ファンエンゲージメントの深化：推しアーティストのAIモデルとのインタラクション

AIは、ファンとアーティストの関係性をより深くします。ファンは、AIを介して推しアーティストと共同で楽曲を制作したり、カスタマイズされたコンテンツ（例：自分の名前を歌詞に入れたバースデーソング）を生成できるでしょう。これは、従来のファンクラブやSNSでは不可能だった、より深いエンゲージメントを可能にします。また、アーティストの「デジタルツイン」（声のクローンやアバター）は、プロモーションやファンとの交流に活用されることで ⁴⁵、アーティストの活動範囲を物理的な制約から解放し、ファンとの関係性を再構築します。

3.3 新たなエンターテイメント体験の創出

AIは、音楽業界全体に革新的なエンターテイメント体験をもたらします。

• インタラクティブなライブ演出: AIが楽曲のテンポや雰囲気に合わせて、リアルタイムでビジュアル演出や照明を自動生成・変化させるライブが実現します ⁴⁵。
• ゲーム・映画・広告: ゲーム内のBGMがプレイヤーの行動に応じてリアルタイムで変化したり、映画や広告で特定のシーンに合わせたオリジナル楽曲を即座に生成したりすることが可能になります ²⁹。これにより、制作コストと時間を大幅に削減できます ⁴⁷。
• 教育分野: AIが音楽教育の補助ツールとなり、学生の演奏を分析してリアルタイムでフィードバックを提供したり、作曲のアイデアを提案したりする ⁴⁸。

3.4 音楽ビジネスの再定義

AIの活用は、音楽業界のビジネスモデルを根本的に変革します。

• ライセンス販売: 企業はAIが生成したロイヤリティフリーの音楽を、広告やゲーム向けにライセンス販売するビジネスを展開できます ²³。
• オンデマンド・カスタマイズサービス: 結婚式や誕生日など、特定のイベント向けに、AIがパーソナライズされた楽曲を制作するサービスが登場します ⁴⁹。
• 市場の二極化: 音楽市場は「量産」と「希少性」の二極化が進むと予想されます。AIは、安価かつ迅速に、高品質な音楽を大量に生産する能力を持つため、BGMや広告音楽といった分野で主流となるでしょう ⁴⁶。一方で、人間のアーティストが持つ「個性」「感情」「物語性」といった要素は、依然として高い価値を持つため、独創的で芸術的な音楽は、高い付加価値とロイヤリティを追求する市場として確立されます ⁵⁰。

第4章：革新の裏に潜む課題と展望

4.1 創作性・芸術性の行方：画一化と独創性のバランス

AIは学習データに依拠するため、生成される音楽が「どこかで聞いたことのある」画一的なものになる可能性があります ⁵¹。これにより、クリエイターの創作意欲が減退し、芸術や文化の発展が鈍化するリスクが指摘されています ⁴⁵。一方で、多くのクリエイターは、AIを敵ではなく「最強の相棒」として捉え、単純作業をAIに任せて、人間はより高度な創造性に集中すべきだと考えています ⁵²。人間がAIの生成物を精査し、創作的な編集や改変を加えることで、独創性を保つことが可能になります ¹⁸。

4.2 著作権侵害リスクの継続：類似性問題と依拠性の判断

正式なライセンスを取得しても、著作権侵害のリスクが完全に消えるわけではありません。AIが既存の楽曲に酷似したコンテンツを生成した場合、著作権侵害となる可能性は残ります ⁵³。この「類似性」の判断基準は、法律や判例で明確に定まっておらず、依然としてグレーゾーンです ³⁸。このため、AIベンダーは、プロンプトに特定のアーティスト名や作品名を直接指定することを禁止するなどの「ガードレール」を設けるべきであると提言されています ¹⁸。

4.3 信頼を築くための技術：オーディオフィンガープリントとウォーターマーク

著作権者やユーザーの信頼を確保するためには、技術的な透明性が不可欠です。法律の整備は技術の進化に追いつけないため、業界が主導する技術的解決策が先行して社会規範を形成する可能性があります。

• オーディオフィンガープリント: 既存の楽曲との類似性を検知し、著作権侵害のリスクを警告する機能は、生成物の安全性を確保するために重要です ⁵⁵。
• ウォーターマーク: AI生成物であることを示す電子透かしを埋め込む技術は、不正利用やなりすましを防ぐ上で効果的です ¹⁵。

4.4 法律・倫理の整備：国際的な動向と今後の課題

EUの「欧州AI法」のように、AIの学習データに関する透明性要件を規定する動きが各国で進んでいます ¹⁸。日本でも、声優業界をはじめとするクリエイターコミュニティがAIによる無断利用に警鐘を鳴らしており、法整備の必要性が叫ばれています ⁵⁰。

AI生成コンテンツにおける法的・倫理的課題と、その対応策を以下に整理します。

表2. AI生成コンテンツにおける法的・倫理的課題と対応策一覧

結論：人間とAIが協働する「音楽の未来」

Sunoと大手レコード会社の和解交渉は、AIが音楽業界の収益モデルを破壊する存在ではなく、むしろ新たな収益源を創造する「パートナー」となることを示唆しています。この動きにより、音楽はライセンス化された安全な「素材」となり、より多くのユーザーの創作活動を促進するインフラへと変貌していくでしょう。

この新しい時代では、すべてのプレイヤーの役割が再定義されます。ユーザーは単なる音楽の消費者から、自らの声や顔をデジタル化し、創作活動を行う**「AIプロデューサー」へと変化します。クリエイターは、単独の創作者から、自身の「デジタルペルソナのライセンス提供者」や「AIとの共同制作者」へと役割を広げます。そして、プラットフォームは、コンテンツの流通業者から、創造性を支援する「インフラ」**へとその本質を変えるでしょう。

来るべき「合意型AI音楽」時代は、技術的な革新と、法的・倫理的な課題が混在する複雑なものです。企業は、この時代に備えるため、以下の戦略を策定する必要があります。第一に、知的財産権管理の徹底と、ユーザーへの透明性の確保です。第二に、オーディオフィンガープリントやウォーターマークといった技術を積極的に導入し、信頼性の高いエコシステムを構築することです。そして最後に、AIを脅威としてではなく、クリエイティブな価値を創出するツールとして捉え、新しいビジネス機会を探求することです。これにより、人間とAIが協働する、音楽の新たな未来を切り拓くことが可能になるでしょう。

ごぶさたしてます！

冒頭は、まるまる、どこかのビジネスサイト（）という感じですが、今回はざっくりとGeminiにレポートをまとめてもらいました。（所要時間２分！くらいです）

キッカケですが、最近YouTubeでの女の子のカバー弾き語り動画のクオリティが爆上がり（要するにめっちゃカワイイ）しているようで（「おすすめ」で知りました）、これって、Sunoが正式ライセンスしてたら全部AIで作れる（）のにな、と思ったのがきっかけです。いいわけではありませんが、今日、過度に理想化されたものって、なにか努力するとかではなく、どうしてもこの方向での実現可能性に目がいきがちです（）。

レポートを読んでの感想ですが、

個人的には元曲のステムまでは必要とは思わないので、好きな声で有名曲のメロディ・歌詞を謳ってもらうだけでも十分楽しめるんじゃないか？と思います。

重要だと思ったポイントは、

１）レコード会社の思惑で、Sunoが新たな音楽プラットフォームになる可能性がある

２）プラットフォーム化で、過去の音楽の消費のあたらしい形態が生み出される

ということ。

ただ、これらは全体としては方向が過去（レコード会社が持っているのは基本的に過去の音楽資産だから）を向いている話。いちSunoユーザーとしては、楽曲製作に大手を振って使えるようになるというメンタル面での好影響がすべてじゃないかな？と思います。

ちらっとレポートに出てきた、ファンサービスに使うというのはめちゃめちゃいいアイディアですよね。アーティストが自分の声でファンに出力してもらうということに、なにかマイナスがあるとは考えにくいです。ファンのつくったMVきっかけでバズるなんてこともありそうですし。ファンとしても推している実感があるんじゃないでしょうか？

MVのネックは地獄のようにたいへんな編集なんですが（ちなみにたしかCupCutには自動で音声トラックと同じ音声の入った動画トラックをシンクロさせる機能があります、つまりそれだけ編集がたいへんということですね）、これは需要がありそうなので、すぐワンボタンでできるサービスが出てくると思います（Gemini調べではいまのところはまだないようです）。Sunoで有名曲が正式にカバーできたら、めちゃめちゃ使われそうと思いませんか？

最後にとってつけたようですが

音楽における音感は、文書における読み書きみたいなもので、いったん身につけると非常にいろいろなことが簡単になったりわかるようになったりします。これは、読者のみなさんにとっても、大切なことだと思うので、「音感を身につける方法」だけでなく、その情報共有のありかたについても、今後考えていきたいと思っています。音感はAI音楽生成を使いこなすうえでもめちゃめちゃ役に立つ便利なものですね。

それではまた次回のブログでおめにかかりましょう。