AI音楽研究の焦点は「生成」から「帰属と人間性」へ：NeurIPS 2025とCMU研究が示す2026年の転換点

技術から倫理へ：AI音楽研究の新たなフロンティア

2026年9月現在、AI音楽生成技術の研究動向は、単なる「音の生成」から、その生成過程の透明性や人間との関係性へと焦点を移しつつあります。特に、2025年末から2026年初頭にかけて発表された主要な研究結果が、この分野の議論を大きく変えつつあります。

著作権の解明に向けた「学習データ帰属」の進展

Sony AIがNeurIPS 2025で発表した論文「Large-Scale Training Data Attribution for Music Generative Models via Unlearning」は、AI音楽研究における重要なマイルストーンです。この研究は、大規模なテキストから音楽への変換（Text-to-Music）拡散モデルにおいて、特定の出力がどの学習データに由来しているかを特定する「学習データ帰属（TDA）」手法を提案しました。

従来のブラックボックス的な生成プロセスに対し、この手法は「アンラーニング（忘却）」の概念を用いて、モデルが特定の楽曲を「忘れた」場合の挙動を分析することで、影響を与えた元データを推定します。これは、AI生成楽曲における原作者への適切なクレジット付与や、著作権侵害の防止に向けた技術的基盤となる可能性を秘めています。

「人間らしさ」の再定義：CMUの創造性研究

一方、カーネギーメロン大学（CMU）の2026年1月発表の研究は、AIの創造性に対する冷静な評価を提供しています。140人の音楽訓練を受けた参加者を対象に、AIツール（Udio）使用組と非使用組のメロディ作成を比較した結果、AI支援組は「より速く」作成できたものの、使用された音符の数は少なく、リスナーからは「創造性が低い」と評価されました。

この研究は、AIが「効率」を高める一方で、人間が持つ個人的な経験や意図に基づく「創造的な新奇性」を代替しきれていないことを示唆しています。CMUの研究者らは、AIは人間の創造性を補完するツールとして位置づけ、最終的な音楽体験の核心は依然として「人間の意図性」にあると指摘しています。

市場と研究の乖離

こうした学術的な議論の一方で、市場ではAI生成楽曲の流通が急増しています。Deezerの2026年4月時点のデータでは、日次アップロードの44%がAI生成楽曲である一方、実際のストリーミングシェアは1〜3%にとどまり、その大半が不正アクセスと判定されています。

研究コミュニティが「倫理と帰属」に注力する背景には、こうした市場の歪みに対する技術的・制度的な解決策を模索する動きがあります。AI音楽はもはや「おもちゃ」ではなく、産業の根幹に関わる存在となり、研究の方向性も実務的な課題解決へとシフトしています。

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の皆さんにわかりやすくお届けします。AIが音楽の未来をどう変えるのか、その答えは技術だけでなく、私たち人間の「音楽との関わり方」の中にあります。