人工知能･AIに関するニュース(2026年3月分)Podcast配信など
YouTubeじゃないですよ！
Sunoで40万回だから凄い
イーンスパイアの横田です。
https://www.enspire.co.jp
だってユーザー数100倍くらい違うでしょ（笑）
フォロワーも390人を超えました。
ありがとうございます
音楽生成AIのSunoを使ってますか？
https://suno.com/
僕は音楽生成AIのSunoで2025年12月から
1日2曲を作り続けて2026年3月30日時点で
累計1005曲で公開970曲を作りました。
Sunoの僕のアカウント↓
https://suno.com/@enspire
良かったらフォローしてね。
音楽に関する発信はmixi2で行っています。
https://mixi.social/@enspire
良かったらフォローしてね。
さて、本題です。
人工知能AIに関するニュースなどは
以下で随時更新して配信しています。
早速、2026年3月分の人工知能(AI)に
関するニュースを解説したい所ですが
今月の注目ニュースを振り返りました。
https://www.youtube.com/watch?v=ZcYG4qKt-c4
上記の続きの動画はYouTubeメンバーシップの
デイリー会員(190円/月)に限定公開しています。
詳しくは以下をご覧ください。
https://yokotashurin.com/youtube/membership.html
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生成AIによる動画･音声･スライド･カルーセル･図解による解説は無料
動画解説
https://www.youtube.com/watch?v=LvMFGR-HTd0
音声解説
https://www.youtube.com/watch?v=Nd0YF9kt5Cw
スライド解説
https://www.youtube.com/watch?v=MVWFR929Xj4
リアル対話解説
https://www.youtube.com/watch?v=YhTpyQGFVE0
キャラ対話解説
https://www.youtube.com/watch?v=4i3MJyVGCEU
スライド
https://www.docswell.com/s/6534747/ZL3LWL-2026-03-30-235009
カルーセル
https://www.instagram.com/p/DWg0IH0j6Bu/
漫画
インフォグラフィック解説
マインドマップ
人工知能･AIに関するニュース(2026年3月分)Podcast配信など
🎵 AI音楽はアートか？コーディングの未来は？ 3人AI鼎談
📅 2026年3月30日配信
🎵 テーマ① AI音楽は「アーティスト活動」なのか？
💬 横田秀珠
AI音楽について「本当にアーティストなのか」Xで議論が白熱中。ChatGPT・Geminiと3人で語り合います！
🎤 AI音楽の作り方 ＝ 2つの側面
✍️ 作詞
ChatGPT・Gemini・Claudeで生成
「作詞した」とは言えない
→ テーマ・切り口を指示する
プロデューサー視点に価値あり
ChatGPT・Gemini・Claudeで生成
「作詞した」とは言えない
→ テーマ・切り口を指示する
プロデューサー視点に価値あり
＆
🎼 作曲
Sunoなどの音楽生成AIで作曲
「メロディ」と「楽曲」
→ メロディ作成≠自分の作曲
→ 楽曲制作＝広義の「曲を作る」
Sunoなどの音楽生成AIで作曲
「メロディ」と「楽曲」
→ メロディ作成≠自分の作曲
→ 楽曲制作＝広義の「曲を作る」
🔑 横田氏の結論：
AI音楽クリエイターはプロデューサーである。作詞家・作曲家ではないが、テーマ選定・指示・品質管理を行うプロデュース力こそが価値。
⬇️さらに深掘り
🎨 テーマ② AIと「アーティスト性」の境界線
🔥 核心の議論
自分が聴いてみて感動しない曲は世に出していない。AIが作ったものは感動しないかと言うと、感動するレベルまで来ている。
AI音楽 vs 人間アーティスト
✅ AIでも心に響く曲は作れる時代に到達
✅ ただし宇多田ヒカルやAdoが歌えばさらに感動する可能性も
✅ 「所詮コピペ」「二番煎じ」はすでに突破済み
→ プロンプトの書き方次第で誰の真似でもない音楽が生まれている
歴史が証明する流れ
🎹
シンセサイザー
「機械に弾かせて何が本物？」
🤖
ボーカロイド
「AIに歌わせて何がすごい？」
💻
DTM
「バンドじゃないのに音楽？」
✨
AI音楽
「自分が作ってないのでは？」
共通点：すべて劣等感から生まれた革新
人間としてできないからこそ技術で乗り越える。その喜びを否定するのはかわいそう。感性の可能性をツールで広げることこそ、芸術を支える姿勢。
できる人はAIを否定に回るが、それはアートとは言えないのではないか。感性に可能性があるのに技術で抑え込むのではなく、感性を広げてあげることが大事。
🔮 未来展望
AI音楽のライブやファンコミュニティは必ず来る。ボーカロイドがそうだったように。最初はAIで可能性を広げ、やがて自分で歌い、誰かに歌ってもらう方向へ進化する。
⬇️話題チェンジ
💻 テーマ③ AIコーディングツールの現在地
🛠️ Claude Code が注目された月
💬 横田秀珠
コーディングツールにはまだ本格的に手をつけていない。4月以降に取り組む予定。その理由は…
1
コーディングさせるものがない — まだ自分の能力をフルに探っている段階
2
パソコン作業の自動化に興味がない — リアルビジネスの価値創出が基本方針
3
パソコン「できない」ことへの価値 — リアルとデジタルの境界にこそチャンスがある
🔍 コーディングツールで気づくこと
🎯 自動化しようとすると人間の判断の複雑さが見える化される
🎯 臨機応変にやっていることが実はものすごく多い
🎯 当たり前にやっている作業が実は自分にしかできないクリエイティブな仕事だと気づける
📌 核心メッセージ：
AIに任せようとしたことで逆に「自分の能力が求められていた」ことに気づく。コーディングツールは効率化のためだけでなく、人間の価値の再発見ツールでもある。
⬇️まとめ
📊 今回の3つのキーインサイト
- AI音楽家＝プロデューサー — 作詞・作曲の定義を再解釈し、テーマ選定・指示・品質管理にこそ価値がある
- 技術は感性を広げる道具 — シンセ→ボカロ→DTM→AIと歴史は繰り返す。否定ではなく可能性の拡張
- 自動化が人間の価値を炙り出す — AIコーディングを使うほど、人間のクリエイティビティに気づける
📢 次回予告
4月以降、コーディングツールに本格参入！
「自動化 vs 人間のクリエイティビティ」実践レポートをお届け予定 🎉
人工知能･AIに関するニュース(2026年3月分)Podcast配信など
ネットビジネスアナリスト横田秀珠氏が、ChatGPTとGeminiの音声会話モードを交えて2つのテーマを議論。まずAI音楽について、作詞・作曲をAIに任せる行為は「アーティスト」ではなく「プロデューサー」に近いと主張し、シンセサイザーやボカロと同様にAI音楽も表現の可能性を広げるものだと肯定した。次にClaude Code等のコーディングツールについて、自動化の難しさを通じて人間のクリエイティブな能力の価値に気づけると述べ、4月以降に本格活用する意向を示した。
- はじめに
- AI音楽は「アーティスト活動」と呼べるのか？── 作詞・作曲の境界線を考える
- AIとアーティスト性 ── シンセサイザー・ボカロ・DTMの歴史から見る「本物」の議論
- AIコーディングツールの台頭 ── Claude Codeが注目された理由と自動化の壁
- 自動化が教えてくれる「人間にしかできないこと」── AIツールとの向き合い方
- おわりに
- よくある質問（Q&A）
はじめに
「AIが作った曲で感動することなんて、本当にあるのだろうか？」──そんな疑問を持ったことはありませんか？近年、AIの技術革新は音楽制作やプログラミングといったクリエイティブな領域にまで急速に広がりを見せています。AIが作詞し、作曲し、歌声まで生み出す時代。さらにはコードを自動で書いてくれるAIツールまで登場し、「人間がやるべき仕事とは何か」という問いが、これまで以上にリアルなものとなっています。
今回のブログでは、ネットビジネスアナリスト横田秀珠氏がChatGPTとGeminiの音声会話モードを使い、3者で対話した内容をお届けします。AI音楽のアーティスト性、コーディングツールの可能性、そして自動化が私たちに教えてくれる「人間の価値」について、一緒に考えていきましょう。肩の力を抜いて、コーヒー片手に読んでいただければ幸いです。
1. AI音楽は「アーティスト活動」と呼べるのか？── 作詞・作曲の境界線を考える
ポッドキャストの始まり ── 3者対話のスタート
ネットビジネスアナリスト横田秀珠氏は、1ヶ月に1回のポッドキャスト配信で、直近1ヶ月のAIに関するニュースの中から注目の話題を取り上げています。今回もいつものように、ChatGPTの音声会話モードとGoogleのGeminiの音声会話モードを使い、3人で会話しながら考えていくというスタイルで進行しました。
最初に話題に上がったのは「AI音楽」についてです。横田氏は現在『AI音楽ラジオ』というビデオポッドキャストを運営しており、そこでAI音楽について色々な解説を行っています。最近、X（旧Twitter）上で話題になっているのが「AI音楽は本当にアーティストなのか」という議論です。この問いについて、AIの2人にも意見を聞いてみたいということで、議論がスタートしました。
音楽生成AIは「アーティスト」を生成する
https://x.com/lucaspoulshock/status/2037395475125645450
「作詞」と「作曲」── 2つの視点で考える
横田氏の意見として、AI音楽の作り方は大きく分けると2つの側面があるといいます。それは「詩をどうするか」という問題と、「曲をどうするか」という問題です。
まず作詞について。詩を書かせることに関しては、おそらくChatGPTやGemini、Claudeといった生成AIを使って書かせているケースがほとんどです。では、AIに書かせた内容を「自分が作詞した」と言っていいかというと、横田氏はこれについて「言えない」と明言しています。実際に書いているのはAIなので、「作詞した」と言うつもりはないとのこと。ただし、どのようなテーマで、どのような切り口で詩を書かせたかという、プロデューサー目線での価値はあるのではないかと述べています。
「作曲」の意味は2つある
次に作曲についてです。AIが作曲しているということを、「AIじゃなくて自分が作曲しているんだ」と勘違いしている人がいるとのことですが、横田氏もこれは違うと思っているそうです。
ただし、ここで重要な視点が示されました。「作曲」には意味が2つあるということです。
- メロディを作るという意味の「作曲」
- 楽曲全体を作るという意味の「作曲」
メロディを作る作曲に関しては、おそらくSunoなどの音楽生成AIでやっていると思われるので、これを「自分が作曲している」と言うのであれば、横田氏は間違いだと考えています。しかし、「どのような指示を与えてAIに作曲させているか」という点は、作曲と言うよりもプロデューサー目線と捉えるべきではないかと指摘しています。
一方で、AIが作ったものに対して「曲を作っている」というのは、楽曲そのものを作っているという点ではAIが作ろうが何しようが事実として正しいわけです。それを「作曲」と言っているのであれば、日本語としては「曲を作る」のも「メロディを作る」のも同じ「作曲」という言葉になるため、その意味で使っているのであれば間違いではないのではないかという結論です。
AIの意見 ── プロデューサー視点の面白さ
この横田氏の意見に対して、AIは「プロデューサーとしての役割を強調していて面白い」とコメントしました。AI音楽にアーティスト性を感じるかどうか、それぞれの意見から新たな視点が出てくるのではないかという展開になりました。
さらにAIからは「AI音楽が人間の心を揺さぶる芸術になり得ると思うか」という深い問いかけもなされました。技術としての面白さと芸術性の境界は、まさに意見が分かれるところです。
2. AIとアーティスト性 ── シンセサイザー・ボカロ・DTMの歴史から見る「本物」の議論
AI音楽は心を揺さぶるのか？
横田氏は、AI音楽が心を揺さぶるかという問いに対して「感じる」と断言しました。現在たくさんの曲を制作している中で、やはり自分が聴いてみて自分が感動しないような曲は世に出していないとのことです。揺さぶりの度合いは曲によって違うものの、自分の心に響くものがあった時にそれを残しているわけです。
ただし、同じ曲を人間が歌った場合には、人間の方がヒットを打つ確率としてはもしかしたら高いのかもしれないとも述べています。それはやはり人間の強みであり、例えば宇多田ヒカルさんやAdoさんに自分の作った曲を歌わせると、AI以上に感動する可能性はあるのではないかということです。その部分ではまだまだAIは負けると思いつつも、AIが作ったものでも感動するレベルにまでなってきているというのは紛れもない事実です。
「所詮コピペでしょ」という批判への反論
AI音楽に対してよく言われる議論として「所詮コピペでしょ」「誰かが作った歌の二番煎じでしょう」「どうせ平均値のようなよくありふれた定番曲しか作ってないんでしょ」というものがあります。しかし横田氏は、すでにこのレベルは突破していると主張しています。
これはプロンプトの書き方によるものですが、最近の横田氏の曲を聴いている方であればわかるように、誰かの真似とか誰かにそっくりとか、誰かと誰かを組み合わせたものとは全然わからない音楽になっているとのことです。このレベルまで来たということは事実であり、「所詮コピペ」と言っている人は、ぜひ横田氏の曲を聴いてみると、2年前とは変わってきていることがわかるのではないかと語っています。
AI音楽の逆襲 / Milia
https://youtu.be/cAS1aZfsnNc
AI音楽の反逆
https://youtu.be/gXyIatHsaYw
アーティストの定義とは何か
AIからは「AIがアーティストと呼ばれる日は来ると思うか」という未来の話も投げかけられました。これに対して横田氏は、アーティストの定義をどう思っているかの問題だと指摘しています。
アーティストとは芸術家のことであり、芸術だと思えばそれで名乗れるわけで、別に厳密な定義は何もないのです。だからそれに対して「アーティストじゃない」と言い張るのはちょっとおかしくて、それは本人の自由ではないかと述べています。ただし横田氏自身は、自分が作詞家だとかAI作曲家だと言うつもりはなく、「プロデューサー」という表現を使っています。
音楽テクノロジーの歴史が教えてくれること
ここで非常に重要な視点が示されました。歴史を振り返ると、新しい音楽テクノロジーが登場するたびに同じような議論が繰り返されてきたということです。
- シンセサイザーが出てきた時に、自分が弾かないで機械に弾かせた音楽で何が本物なのかという議論があった
- ボーカロイドが出てきた時に、自分が歌わないでAIに歌わせたのに何がすごいんだという議論があった
- **DTM（デスクトップミュージック）**が出てきた時に、バンドメンバーで集まってハーモニーで楽器を組み合わせて作る良さがあるのに、DTMで作って何がすごいんだという議論があった
しかし結局、これらの技術はすべて定着し、音楽シーンを席巻しているのです。AIも同じだろうと横田氏は考えています。
劣等感を否定するのは「かわいそう」
横田氏が指摘する核心的なポイントは、AI音楽もボカロもDTMもシンセサイザーも、それらを使う人には共通する劣等感があるということです。つまり、自分が人間としてできないから楽器や技術を使って乗り越えようとしているのです。人間ができた方がいいに決まっているけれど、できないのにAIやツールでできるようになったという喜びがある。それを否定するのは「かわいそう」だと述べています。
自分の芸術の感性に可能性はあるのに、技術やツールによってその可能性を抑え込むのではなく、感性を広げてあげるということが芸術を支えるものとして大事な姿勢だと横田氏は主張しています。一方で、できる人はAIに作られると嫌だから否定に回りがちですが、それは本当のアートとは言えないのではないかとも問いかけています。
AI音楽がライブをする未来
AIからは「AI音楽が人間のアーティストと同じようにライブをしたりファンを持ったりする未来は来ると思うか」という質問もありました。横田氏はこれについて「来ると思う」と回答しています。
ボーカロイドもそうだし、他の技術も全部同じだということです。例えばAdoさんが自分の顔出しをしないことにコンプレックスがありつつも、有名になるにつれて自分自身を見てもらいたいと思い、若干の顔出しを始めたのはその現れだと指摘しています。
AIもAIで音楽を作るけれど、結局は自分ができるようになった方がよりすごいし、それを誰かに歌ってもらった方がよりすごいと思うので、そういう方向に向かうだろうとのことです。ただし、最初のきっかけとして、できないもので諦めるのではなく、AIなどを使って可能性を広げてあげるという方向に道を開いてあげることが、芸術を広げるという意味では大事だと締めくくっています。
3. AIコーディングツールの台頭 ── Claude Codeが注目された理由と自動化の壁
話題転換 ── コーディングツールの世界へ
AI音楽の議論に続いて、横田氏は話題をAIコーディングツールに移しました。今月は「Claude Code」というClaudeのコーディングツールが非常に注目を浴びた月だったのではないかという話です。このようなAIコーディングツールがたくさん出てきている中で、AIの2人にも意見を聞いてみたいということで、新しい議論がスタートしました。
AIからは、「Claude Codeのようなツールの登場でプログラマーの仕事がどう変わるか」という問いかけがあり、開発効率が大幅に上がると考える人もいれば、単純な作業だけでなくより高度な設計に注力できるようになるとポジティブに捉える人もいるという視点が示されました。
横田氏がコーディングツールにまだ手をつけていない理由
興味深いことに、横田氏はこのコーディングというものに実はあまりまだ手をつけていないと明かしました。今年の4月以降に本格的にやっていこうかなと思っているとのことです。
その理由の1つが「コーディングさせるものがない」ということです。自分が今やっている仕事を効率化させたいからいろんなツールを作っていきたいという気持ちはよく分かるとしつつも、横田氏自身はまだ自分の能力をフルに活用するということに時間を割きたいと考えています。
自分の能力をフルに活用した上で、さらに活用していきたくなればコーディングツールを使っていきたいと思うが、まだまだ自分の可能性を探っている段階なので使っていなかったというのが本音だそうです。ただし、これからはコーディングツールの勉強もしていく必要があるかなとも感じているとのことです。
パソコン作業の自動化に興味がない理由
さらに横田氏が述べた印象的な視点は、結局AIコーディングツールはパソコンでやっている作業を自動化させることしかできないということです。そして横田氏はパソコンでやっている作業の自動化にはあまり興味がないと言います。
その理由は、横田氏のコンサルティングの基本にあります。パソコンをやっていない時間、もしくはパソコンではできないことにどうやって価値を生み出すかということが横田氏のビジネスの軸であり、リアルビジネスの大事さを常に謳っているからです。ここが今後の課題だと認識しつつも、自分の軸を大切にしている姿勢が伝わってきます。
AIからも「自身の能力をフルに活用したいと考えるその姿勢は素晴らしい」「リアルビジネスに重きを置いているのはすごくあなたらしい」というコメントがあり、新しい技術を取り入れるかどうかにこだわらず、まずは自分の力を突き詰めようとすることの大切さが強調されました。
4. 自動化が教えてくれる「人間にしかできないこと」── AIツールとの向き合い方
自動化は意外に大変という現実
横田氏は、コーディングツールを使い始めたら「意外に自動化って大変だ」という話になるだろうと予測しています。その理由は明確で、人間はいろいろなところで臨機応変に判断してやっていることが実は多すぎるという問題があるからです。
それらが1つ1つ見える化していくこと自体は良いことだと思っていますが、いかに人間が複雑な作業をしているのかということが、AIコーディングツールを使っていくと多分わかるだろうと述べています。自動化しようとした時に初めて、「これは簡単にはプログラムに置き換えられない」と気づく場面が次々と出てくるはずだということです。
AIツールが気づかせてくれる「自分の価値」
ここで横田氏が最も伝えたかったメッセージが示されます。自動化の波がどんどん進んでいく中で、横田氏がAIに任せようと思っていたことが、実は自分の能力が非常に求められていたのだということに気づくきっかけになればいいと考えているのです。
横田氏自身は当たり前のようにやっているけれど、実はやっている作業は当たり前ではなくて、実はすごく自分にしかできないようなクリエイティブな仕事をやっているんだということに気づけるきっかけを、コーディングツールを使うことによって得られるのではないかと思っているとのことです。
これは非常に示唆に富んだ視点です。AIツールを使うことの真の価値は、自動化による効率化だけではなく、自動化できない部分、つまり人間にしかできない仕事の価値を再発見することにあるのかもしれません。
来月以降への期待
横田氏は、このような視点を持ちながら来月以降、AIコーディングツールの実践にも取り組んでいく予定だと語りました。2026年3月までのAIに関する注目のニュースと話題を深掘りして紹介した今回のポッドキャストは、AI音楽からコーディングツールまで幅広い話題を網羅し、技術と人間の関係性について深く考えさせられる内容となりました。
また来月も同じスタイルで配信を行う予定とのことで、次回のテーマにも期待が高まります。
おわりに
今回のブログでは、ネットビジネスアナリスト横田秀珠氏がAIとの3者対話を通じて語った「AI音楽のアーティスト性」と「AIコーディングツールの可能性」について詳しくお届けしました。
AI音楽については、作詞・作曲における「プロデューサー目線」の価値、AIが作った音楽でも感動するレベルに達しているという事実、そしてシンセサイザーやボカロ、DTMといった歴史的な技術革新の流れの中にAIも位置づけられるという重要な指摘がありました。芸術の感性を技術で抑え込むのではなく広げていくという姿勢こそが、新しい表現の可能性を切り拓くのではないでしょうか。
一方、AIコーディングツールについては、自動化を進めることで逆に「人間にしかできないクリエイティブな仕事」に気づくきっかけになるという、パラドックスのような深い洞察が語られました。AIと人間は対立関係ではなく、互いの価値を再発見し合う補完的な関係にあるのかもしれません。皆さんもぜひ、自分なりのAIとの向き合い方を考えてみてください。
よくある質問（Q&A）
Q1. AI音楽を「自分が作曲した」と言ってもいいのですか？
A1. 横田氏の見解では、「作曲」という言葉には「メロディを作る」という意味と「楽曲全体を作る」という意味の2つがあります。メロディそのものをAIが生成している場合に「自分が作曲した」と言うのは適切ではありませんが、楽曲全体のディレクションやプロデュースを行っているという意味であれば、「プロデューサー」としての価値はあると考えられます。自分の役割を正確に表現することが大切です。
Q2. AI音楽は「所詮コピペ」で、オリジナリティがないのではないですか？
A2. 横田氏はこの批判についてすでに突破していると主張しています。プロンプトの書き方を工夫することで、誰かの真似やよくある定番曲とはまったくわからない独自性のある音楽を作れるレベルにまで来ているとのことです。2年前と比較するとAI音楽の進化は著しく、実際に聴いてみることで印象が変わる可能性があります。
Q3. AIがアーティストと呼ばれる日は本当に来ると思いますか？
A3. 横田氏は「来る」と考えています。歴史的に見ても、シンセサイザー、ボーカロイド、DTMといった新技術が登場するたびに「本物ではない」という批判がありましたが、結局すべて音楽シーンに定着しました。AIも同じ流れの中にあり、ボーカロイドがライブを行いファンを持つようになったのと同様に、AI音楽もそうした未来を迎えるだろうとのことです。
Q4. なぜ横田氏はAIコーディングツールにまだ手をつけていないのですか？
A4. 横田氏の理由は主に2つあります。1つ目は、まだ自分自身の能力をフルに活用する段階にあり、自分の可能性を探っている最中だということ。2つ目は、パソコンでの作業を自動化するよりも、パソコンではできないリアルビジネスに価値を生み出すことを重視しているからです。ただし、2026年4月以降は本格的に取り組んでいく予定とのことです。
Q5. AIコーディングツールを使うことで得られる最大のメリットは何ですか？
A5. 効率化だけではありません。横田氏が指摘する最大のメリットは、自動化を試みることで「いかに人間が複雑な作業をしているか」を実感でき、自分にしかできないクリエイティブな仕事の価値を再発見できるということです。AIに任せようとして初めて、自分が当たり前にやっていた仕事が実は非常に高度で価値のあるものだったと気づけるきっかけになるのです。
詳しくは15分の動画で解説しました。
https://www.youtube.com/watch?v=k0ZRYp2kc_U
0:00 🎙️ 導入・ポッドキャスト同時配信の挨拶
1:01 🎵 AI音楽はアーティスト活動と言えるのか
2:08 ✍️ 作詞・作曲における”プロデューサー視点”の価値
4:25 💓 AI音楽は人の心を動かせるか
6:42 🎨 アーティストの定義と技術進化の歴史
9:06 🎤 AI音楽のライブやファンを持つ未来
10:11 💻 クロードコードなどAIコーディングツールへの注目
11:24 🤔 コーディングツールにまだ手をつけていない理由
13:37 🧠 自動化で気づく”人間にしかできない仕事”の価値
14:43 👋 エンディング・次回予告
上記の15分の動画はYouTubeメンバーシップの
デイリー会員(190円/月)に限定公開しています。
詳しくは以下をご覧ください。
https://yokotashurin.com/youtube/membership.html
YouTubeメンバーシップ申込こちら↓
https://www.youtube.com/channel/UCXHCC1WbbF3jPnL1JdRWWNA/join
人工知能･AIに関するニュース(2026年3月分)Podcast配信など
🎵 AI音楽 SunoなどのAIツールを使って作詞・作曲・歌唱まで行う音楽制作手法のこと。従来は楽器演奏や歌唱の技術が必要だった音楽制作が、テキスト指示だけで可能になりつつある。横田氏は自身のAI音楽が「誰かの真似」を超えた独自性を持つレベルに達していると主張している。
🎤 プロデューサー視点 AIに作詞・作曲させる際、自分は「作詞家」や「作曲家」ではなく「プロデューサー」であるという横田氏の立場。どんなテーマや切り口で指示を出すかに価値があるという考え方で、AIを活用する人間の役割を的確に言語化した重要な概念である。
🎹 シンセサイザー・ボカロとの類似性 AI音楽への批判は、かつてシンセサイザーやボーカロイド、DTMが登場した際にも起きた議論と同じだという指摘。これらの技術は当初批判されたが、結局は音楽業界に定着し席巻した。AI音楽も同じ道をたどるだろうという歴史的視点を示している。
💡 芸術と感性の可能性 楽器が弾けない・歌えないという劣等感を、AIやツールで乗り越えて感性を広げるという考え方。横田氏は、技術によって芸術の門戸を広げることこそ重要であり、できる人が否定に回ることこそアートの本質に反すると主張している。
😢 劣等感と創造性 AI音楽を作る人の多くは、人間として演奏や歌唱ができないという劣等感を抱えているという横田氏の洞察。その劣等感をバネに技術を活用して表現を実現する行為自体に価値があり、それを否定するのは酷だという人間味あふれる視点である。
💻 Claude Code Anthropic社が提供するAIコーディングツールで、2026年3月に大きな注目を集めた。プログラミングの知識がなくてもAIに指示を出してコードを生成・実行できるため、開発の効率化やノーコード的な活用が期待されている。
⚙️ 自動化の難しさ 日常業務をAIで自動化しようとすると、人間が無意識に行っている臨機応変な判断が想像以上に多いことに気づくという問題。コーディングツールを使うことで、自分の仕事の複雑さや独自性を再認識できるきっかけになると横田氏は述べている。
🏢 リアルビジネスの重視 横田氏のコンサルティングの基本姿勢で、パソコン上の作業自動化よりも、パソコンではできないリアルな場での価値創出を重視する考え方。デジタル全盛の時代においても、対面や現場での体験に本質的な価値があるという信念である。
🗣️ AI音声会話モード ChatGPTやGeminiが搭載する音声対話機能のこと。横田氏はこの機能を活用して、2つのAIと自分の3者で会話しながらポッドキャストを収録するという独自のスタイルを実践しており、AIの新しい活用法として注目される。
🔮 AI音楽の未来 AIが人間のアーティストのようにライブを行いファンを持つ時代が来るかという問い。横田氏は「来る」と予測しつつも、最終的には人間自身が成長して歌う方がより感動を生むとし、AIはあくまで可能性を広げる入口であるという見解を示している。
超要約1分ショート動画コチラ↓
https://www.youtube.com/shorts/VAF_OCaclCU
人工知能･AIに関するニュース(2026年3月分)Podcast配信など
AI音楽（音楽生成AI）の基本的な仕組みと種類
AI音楽とは、人工知能の技術を活用して作詞・作曲・編曲・歌唱までを自動的に行うテクノロジーの総称です。従来の音楽制作では、作曲理論の深い理解や楽器の演奏技術、DTM（デスクトップミュージック）ソフトウェアの操作スキルなど、多くの専門知識が必要とされてきました。しかしAI音楽の登場によって、テキストで「明るいポップス」「落ち着いたジャズピアノ」といったイメージを入力するだけで、数秒から数分でオリジナルの楽曲が完成する時代が到来しています。
AI音楽の仕組みを簡潔に説明すると、まず膨大な量の楽曲データをAIに学習させ、メロディ・リズム・ハーモニー・コード進行などの音楽要素のパターンを解析します。ユーザーがジャンル・ムード・テンポなどをプロンプトとして指示すると、AIが学習済みのパターンと照合し、最適な組み合わせを選んで新たな楽曲を生成するのです。たとえば「リラックスできるカフェBGM」と入力すれば、柔らかなピアノの旋律とジャズ特有のコード進行を組み合わせた楽曲が自動生成されます。
AI音楽は大きく2つの種類に分類できます。1つ目は「自動音楽生成AI」で、学習データをもとにゼロから楽曲を生み出すタイプです。SunoやUdioがこのカテゴリの代表格で、歌詞・メロディ・伴奏・ボーカルまで一貫して自動生成します。2つ目は「音楽生成補助AI」で、音楽の断片やアイデアを提供し、人間のクリエイターの創作活動をサポートするタイプです。Soundrawのように、テンプレートから選択してカスタマイズしていく形式がこれにあたります。実際には両方の機能を兼ね備えたツールも多く、2026年現在ではその境界はますます曖昧になっています。さらに最近では、歌詞を入力してAIがボーカルを生成する「テキスト・ツー・ヴォーカル」機能を持つものも登場しており、歌曲の自動生成も現実のものとなっています。
2026年のAI音楽の進化と現状
2026年のAI音楽は、もはや「人間が作った楽曲との区別がつかないレベル」に到達しています。数年前まではロボットが作った音楽という印象が強く、実用性に乏しいものでしたが、現在のAI音楽生成ツールは画像生成AIやチャットAIよりも劇的な進化を遂げたと評価されています。かつてはノイズが多く不自然だった歌声も、今では人間のシンガーと聴き分けられないほどの自然さを実現しています。特にSunoの最新バージョン（v5）では、日本語の発音が格段に自然になり、「Aメロからサビへ」といったドラマチックな楽曲構成をAIが自動的に構築できるようになりました。
この進化の背景には、ディープラーニング技術の飛躍的な向上があります。AI音楽は単なる「既存曲のコピペ」や「平均値のありふれた楽曲」という批判を受けてきましたが、現在ではプロンプトの書き方次第で、誰の真似とも分からない独創的な音楽を生み出すことが可能になっています。ネットビジネスアナリストの横田秀珠氏も自身のポッドキャストで「もう誰かの真似とか、誰かと誰かを組み合わせたものとは全然分からない音楽になっている」と語っており、AI音楽の品質が2年前とは根本的に変わったことを実感として述べています。
2026年の市場動向としては、Suno一強とも言える状況が形成されつつあります。多くの比較記事では20以上のツールが紹介されていますが、実務に耐えるレベルのツールは限られており、SunoとUdio、そしてBGM特化のSoundrawに二極化しているのが実態です。また、AIアーティストとして活動する個人が急増しており、SpotifyやYouTubeでのAI生成楽曲の配信が本格化している点も2026年の大きな特徴です。AI音楽はもはや一過性のブームではなく、音楽制作の新たなスタンダードとして定着しつつあると言えるでしょう。
AI音楽の作り方とおすすめツール5選
AI音楽の具体的な作り方とプロンプトのコツ
AI音楽を作る際に理解すべき重要なポイントは、「作詞」と「作曲」という2つのプロセスが存在することです。作詞については、ChatGPTやGemini、Claudeなどの大規模言語モデルを使って歌詞を生成し、それをSunoなどの音楽生成AIに入力するという手法が一般的です。ここで重要なのは、ただ漠然と「恋愛の歌詞を書いて」と指示するのではなく、テーマ・感情・場面・使いたい比喩表現などを具体的に指定することです。歌詞の方向性を明確にプロデュースする視点が、楽曲のクオリティを大きく左右します。
作曲の工程では、音楽生成AIへのプロンプトが楽曲の出来を決定づけます。たとえばSunoでは、ジャンル・テンポ・使用楽器・ムードだけでなく、「どんな要素が含まれているか」を分析して材料としてプロンプトに盛り込むことが効果的です。具体的には「アコースティックギター主体のインディーフォーク、テンポ100BPM、秋の夕暮れを思わせるノスタルジックなムード、コーラスでストリングスが加わる構成」といった詳細な指定が有効です。また、歌詞ボックスに楽曲構成のガイダンス（イントロ・Aメロ・サビなどの指示）を入力することで、より意図通りの楽曲に仕上がります。
プロとアマチュアの差が出るのは、生成された楽曲の選別と磨き込みです。AI音楽制作では何度も生成を繰り返し、自分が聴いて心に響くものだけを残すという作業が不可欠です。横田秀珠氏も「自分が聴いて感動しない曲は世に出していない」と述べており、AIが生成した複数の候補から最良のものを選び抜く審美眼がプロデューサーとしての腕の見せどころです。つまりAI音楽の制作は、楽器を弾く技術ではなく、音楽的な感性と方向性を示す力が求められる新しい創作スタイルなのです。初心者でもこのプロセスを意識するだけで、格段にクオリティの高いAI音楽を生み出せるようになるでしょう。
2026年おすすめのAI音楽生成ツール比較
2026年現在、実用的なAI音楽生成ツールとして特に注目すべきものを5つ紹介します。まず筆頭はSunoです。テキストやハミングから歌入りの楽曲を一気に作成でき、歌詞の自動作成からボーカル合成、伴奏まですべておまかせで完成度の高い楽曲が数分で仕上がります。最新版v5では日本語対応が大幅に向上し、ポップスからロック、ヒップホップまで幅広いジャンルをカバーしています。有料プラン（Pro以上）で商用利用が可能ですが、著作権訴訟が継続中である点には留意が必要です。
2つ目はUdioで、音質の高さにこだわった音楽生成AIとして知られています。数十秒の音楽をセクションごとに生成し、つなげて1曲に仕上げていく「Extend」機能が特徴的です。クリアなボーカルと空間的な響きに優れ、映画音楽やアンビエントなど幅広いジャンルに対応しています。3つ目はSoundrawで、著作権リスクを最も低く抑えたい方に最適なツールです。自社のプロデューサーが作曲・録音した音楽のみでAIを学習させているため、他のアーティストの楽曲を流用する心配がなく、YouTubeでの収益化も安心して行えます。
4つ目はRiffusionで、リアルタイムの音楽生成機能が魅力です。音楽スタイル・ムード・楽器を指定するプロンプトを入力すると数秒以内に楽曲を受け取れるため、ブレインストーミングやアイデアの実験に最適です。5つ目はMusicGPTで、テキストプロンプトをわずか数分でオリジナル曲に変換でき、楽器・ジャンル・ムード・構成など希望するサウンドを記述するだけでAI制作の楽曲を生成できます。各ツールは得意分野が異なるため、歌入りの本格的な楽曲ならSunoやUdio、BGM用途ならSoundraw、実験的な制作ならRiffusionと、目的に応じた使い分けが重要です。また、各サービスの利用規約や著作権ポリシーは頻繁に更新されるため、利用前に必ず最新の規約を確認するようにしましょう。
AI音楽の著作権と商用利用の注意点
AI音楽の著作権は誰に帰属するのか
AI音楽の著作権問題は、2026年現在もなお世界的に議論が続いている最も複雑なテーマです。日本の著作権法においては、AIのみで作成した音楽には原則として著作権が認められていません。これは著作権法が「人間の創造性」を前提としているためであり、AIが自律的に生成した楽曲は著作物として法的保護を受けられないのが現状です。ただし、ユーザーがAI生成楽曲に対して編集やメロディの調整などの手を加えた場合、その編集作業に対しては著作権が認められる可能性があります。
サービスごとの権利の取り扱いも異なります。SunoやUdioなどの主要サービスでは、有料プラン契約者に「楽曲の所有権（Ownership）」を付与していますが、これはあくまで契約上の権利であり、各国の著作権法で「AI生成物が著作物として認められるか」はまだ結論が出ていません。つまり、サービスの規約上は「あなたの曲」として扱えるものの、法的な著作権保護が確実に受けられるかは別問題なのです。トラブルを避けるためには、「自分が作った」と主張するのではなく「AIを使用して制作した」と明記するのが、2026年時点での最も安全な運用方法と言えます。
JASRACもAI音楽への対応方針を明確にしています。AIが自律的に作詞作曲した作品は登録できないという指針を策定しており、申請件数が不自然に多い場合は創作過程を問い合わせる運用をしています。しかし実際のところ「著作者が自身の作品と保証すれば受け付ける」しかない状況でもあり、AI生成楽曲がJASRACに登録されている可能性も指摘されています。この問題の根本には、人間がAIをどの程度関与させたかという「創作過程における人間の関与度合い」の線引きが極めて曖昧であるという課題があり、今後の法整備が強く求められています。AI音楽を制作する際には、こうした法的なグレーゾーンを十分に理解したうえで活動することが不可欠です。
AI音楽を商用利用する際の具体的な注意点
AI音楽の商用利用を検討する際に最も重要なのは、使用するツールの法的リスクを正確に把握することです。2026年現在、SunoとUdioは大手レコードレーベルとの間で訴訟問題を抱えています。Sunoはワーナーミュージックグループ（WMG）とは2025年11月に和解・提携を実現しましたが、ユニバーサルミュージック（UMG）およびソニーとは依然として係争が継続中です。さらに欧州ではデンマークの著作権管理団体KODAからも提訴されており、独立系アーティストからの集団訴訟（クラスアクション）も発生しています。
こうした状況を踏まえ、商用利用における安全性を段階的に整理すると、最もリスクが低いのはSoundrawです。自社プロデューサーが作曲・録音した楽曲のみでAIを学習させているため、著作権トラブルの心配がほぼありません。YouTube動画のBGMや企業のプロモーション映像など、権利関係をクリアにしたい場面では最も安心して利用できます。一方、SunoやUdioで生成した楽曲を企業案件（テレビCMや大手プロモーション）に使用するのは、クリーンな新モデルが確立されるまで控えるのが賢明です。
また、YouTubeでの収益化を目指す場合は、Content IDによる著作権違反の検出にも注意が必要です。AI音楽ツールで生成した楽曲が既存の有名曲に酷似していた場合、Content IDにより収益化が停止される可能性があります。商用利用時は、生成された楽曲が既存の楽曲に似ていないかを必ず確認し、複数の検証手段を通してチェックすることが推奨されます。今後、SunoやUdioも「無許可学習モデル」から「ライセンス済みモデル」への切り替えが進んでいるため、状況は改善に向かう見通しですが、現時点では慎重な対応が不可欠です。利用するAI音楽ツールの最新の利用規約と訴訟状況を常にチェックし、リスクを正しく把握したうえで商用利用の判断を行うようにしましょう。
AI音楽はアーティストと言えるのか？創造性の議論
AI音楽制作者はプロデューサーか作曲家か
AI音楽をめぐる最も白熱した議論の1つが「AI音楽の制作者はアーティストと呼べるのか」という問いです。この問題を考えるうえで重要な視点を提供しているのが、ネットビジネスアナリストの横田秀珠氏の見解です。横田氏は「AI音楽ラジオ」というビデオポッドキャストでAI音楽について継続的に発信しており、自身の立場を「作詞家」や「AI作曲家」ではなく「プロデューサー」として定義しています。
横田氏の主張の核心は、「作曲」という言葉の二重性にあります。作曲には「メロディを作る」という狭義の意味と、「楽曲そのものを作る」という広義の意味の2つがあるという指摘です。メロディを作るという意味での作曲はSunoなどのAIが行っているため、制作者が「自分が作曲した」と主張するのは不正確です。しかし「どのようなテーマで、どのような切り口で、どのような指示を与えてAIに楽曲を生成させるか」という判断はまさにプロデューサーの仕事であり、そこには確かな創造的価値があります。広義の「楽曲を形にする」という意味であれば、AI音楽の制作者は立派に「曲を作っている」と言えるのです。
さらに「アーティスト」という概念自体の定義も重要です。アーティストとは芸術家であり、芸術と感じるかどうかは本人の自由です。明確な資格試験や客観的基準が存在するわけではなく、自分が芸術的な営みとして音楽を制作しているのであれば、それをアーティスト活動と呼ぶことを他者が否定するのは適切ではないでしょう。重要なのは、AIが生成した楽曲に対してどのような審美的判断を下し、どのような方向性を与え、最終的にどの楽曲を世に送り出すかという「目利きの力」であり、これこそがAI時代の新たなアーティスト像ではないでしょうか。楽曲を技術的に生み出す力はAIに委ねつつ、その方向性と最終判断を人間が担うという分業体制こそが、2026年のAI音楽における最も現実的かつ健全なクリエイティブのあり方です。
シンセサイザーからボカロ、そしてAIへ─技術と芸術の歴史
AI音楽に対する否定的な反応は、実は音楽の歴史において何度も繰り返されてきた現象です。シンセサイザーが登場した際には「機械に弾かせた音楽のどこに本物の価値があるのか」という批判が巻き起こりました。DTM（デスクトップミュージック）が普及した時には「バンドメンバーが集まって生楽器で奏でるハーモニーの良さを捨てるのか」という声が上がりました。そしてボーカロイドが登場した時には「自分で歌わずにAI（合成音声）に歌わせて何がすごいのか」という批判が噴出しました。
しかし結果として、これらの技術はすべて音楽業界に定着し、新たな表現の形態として広く受け入れられています。初音ミクに代表されるボカロ文化はニコニコ動画から始まり、やがてメジャーシーンにも影響を与え、ボカロPとして活動していたクリエイターがプロの作曲家として活躍する道を切り開きました。横田氏はこの歴史的パターンを踏まえ、「AI音楽もまったく同じ道をたどる」と断言しています。つまり、技術的手段に対する批判は一時的なものであり、最終的にはその技術が生み出す新たな創造性が評価される時代が必ず来るということです。
ここで見落とされがちな重要な視点があります。シンセサイザーもDTMもボカロも、そしてAI音楽も、「自分が人間としてできないから楽器や技術を使って乗り越えようとしている」という共通の動機を持っているのです。横田氏はこれを「劣等感」と表現しますが、同時に「できないのにツールでできるようになった喜び」がそこにはあります。自分の芸術的感性に可能性を感じながらも技術的な壁に阻まれていた人に対して、AIがその壁を取り払う役割を果たしているのです。技術の進化によって感性を広げるという姿勢こそ、音楽という芸術を支え発展させてきた原動力であり、AI音楽はその最新の形態に過ぎません。音楽の本質は常に「表現したい何か」を持つ人間の内面にあり、技術はそれを形にするための手段です。AIは史上最も強力な手段として、これまで音楽を諦めていた人々の感性を解放する鍵となるのです。
AI音楽の未来と可能性
AIアーティストが大量出現する時代の到来
2026年は「AIアーティスト元年」とも呼べる転換点を迎えています。音楽制作の技術的ハードルが事実上消失したことで、これまで音楽を作りたくても作れなかった「潜在的なクリエイター」が世界中で一斉に活動を開始しています。楽器を習う機会がなかった人、歌いたい物語はあったけれど作曲の仕方が分からなかった人、音楽に救われた経験から自分も音楽を作ってみたかった人─そうした何千万、何億人もの潜在層が、月額数千円のサブスクリプションだけでプロレベルの楽曲を生み出せる環境が整ったのです。
実際にAIアーティストとして活動を開始する個人は急増しています。YouTubeやSpotifyでAI生成楽曲を配信し、再生回数を着実に伸ばしているクリエイターが次々と現れています。SNSでは「THE FIRST TAKE」風のAI音楽動画が話題を集め、楽曲だけでなくリップシンク（口パク）映像まで含めたAIコンテンツが高い完成度で制作されるようになりました。海外ではAI生成楽曲がチャートの上位にランクインする事例も出てきており、既存の音楽産業の構造に変革をもたらしつつあります。
このトレンドの加速要因として見逃せないのが、AI音楽と映像生成AIの融合です。楽曲だけでなく、ミュージックビデオやアートワーク、さらにはアーティストのビジュアルイメージまでAIで一貫して制作できるようになったことで、1人で音楽プロジェクト全体を運営することが現実的になりました。従来は作曲家、編曲家、演奏者、ミキシングエンジニア、映像クリエイターなど多くの専門家の協力が必要だったプロセスが、AIによって個人で完結できる時代が到来しているのです。この流れは2026年以降さらに加速し、音楽業界の民主化がかつてない規模で進むことが予想されます。AI音楽は表現したい気持ちを持つすべての人に門戸を開く、音楽史上最大のパラダイムシフトとなる可能性を秘めています。
人間のアーティストとAI音楽の共存する未来
AI音楽の急速な発展は、人間のアーティストにとって脅威なのでしょうか。結論から言えば、AI音楽と人間のアーティストは「共存」の道を歩むことになるでしょう。音楽のプロフェッショナルの視点では、現時点ではまだ完全な生成AIの楽曲が市販レベルに達しているとは言い切れない部分もあり、特に感情的なニュアンスや微細な表現力においては人間のアーティストに軍配が上がるケースが多いのが実情です。横田氏も「同じ曲を宇多田ヒカルさんやAdoさんに歌わせれば、AI以上に感動する可能性がある」と述べており、人間ならではの歌唱表現の優位性は認めています。
しかし同時に、AI音楽が感動を生み出すレベルに到達していることも事実です。今後は「質の高さをさほど要求されない音楽」─たとえば動画のBGMやゲームの環境音楽など─はAIへの代替が進む一方で、「音楽そのものを楽しみたい」という需要に対しては人間が作った作品の価値が逆に上がる可能性があります。ちょうどハンドメイド品と工業製品が共存するように、人間のアーティストによる「手作り」の音楽には独自の付加価値が生まれるかもしれません。
将来的に人間のアーティストが最も強みを発揮できる領域は「ライブ」や「実演」であると考えられています。Adoのように当初は顔を出さずに活動していたアーティストも、やがてファンとの直接的なつながりを求めてライブパフォーマンスを拡充する動きがあるように、音楽体験の「リアル」な側面は人間にしか提供できない価値です。横田氏は「AIで作ることから始まっても、最終的には自分ができるようになった方がすごいし、誰かに歌ってもらった方がよりすごい」と語っており、AI音楽は音楽制作の入口であって終着点ではないという見方を示しています。AI音楽は人間の創造性を否定するものではなく、むしろ音楽の裾野を広げ、新たな才能が生まれるきっかけを与える存在として、音楽の未来をより豊かにしていくでしょう。
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