AI音楽研究の焦点は「生成」から「透明性・権利保護」へ：ソニーAIの最新論文とCMUの創造性研究

「透明性」が最前線：ソニーAIのICASSP 2026発表

2026年5月、スペイン・バルセロナで開催された音声・信号処理の国際会議「ICASSP 2026」において、ソニーAIは11本の論文を発表しました。その中核テーマは、AIシステムの「透明性と信頼性」の確保です。

特に注目されるのが、Whisperの埋め込みを活用した歌詞一致技術「WEALY」と、マルチトラック対照学習によるサンプル識別技術です。これらは、AIが生成した音楽がどの学習データ（どの曲）から影響を受けたかを推定し、著作権侵害リスクを低減するための基盤技術として位置づけられています。また、arXivに公開された「Large-Scale Training Data Attribution for Music Generative Models via Unlearning」論文では、大規模データセットで訓練された音楽生成モデルに対し、Unlearning（機械の忘却）手法を用いて特定の学習データが出力に与えた影響を定量的に評価する手法が提案されました。これにより、AI生成曲の「出自」を明確にし、原作者への適切なクレジット付与が可能になると期待されています。

人間とAIの創造性：CMUが示す「ギャップ」

一方、カーネギーメロン大学（CMU）の研究者チームは、AI支援による作曲が人間の創造性に及ぼす影響を調査しました。140名の音楽訓練を受けた参加者を対象にした実験では、AIツール（Udio）を活用したグループは、AIなしのグループと比較して、メロディの作成速度が遅く、使用した音符の数が少なく、リスナーから「創造性が低い」と評価される傾向が見られました。

この研究は、AIが「生産性」を高める一方で、「新奇性」や「独創性」においてはまだ人間の経験に及ばないことを示唆しています。CMUのRichard Randall教授は、「音楽は動詞であり、人間が経験から生み出す関係性が重要だ」と述べ、AIはあくまで「退屈な技術作業」の自動化に留まるべきだと指摘しています。

業界への示唆

JASRACが2026年6月に発表したガイドラインや、米国著作権局の動きも、「人間の創作的寄与」を著作権保護の基準として明確にしています。研究コミュニティ全体が、単なるプロキシ指標ではなく「人間の知覚」に即した評価基準の確立を求めている今、AI音楽は「技術的な驚き」から、「誰が、なぜ、どのように作ったか」という文脈と倫理が問われる時代に入りました。

AISA Radio ALPSでは、こうした最先端の研究動向を、音楽ファンやクリエイターが理解しやすい形で解説し続けます。AIと人間が共存する音楽の未来を、ぜひ一緒に考えましょう。