音楽生成AIの楽曲クオリティ検証｜商用BGMとして使えるレベルか

動画制作、店舗BGM、ゲーム音楽など、商用音楽の需要は膨大ですが、従来は作曲家への依頼やライブラリ楽曲のライセンス料が大きなコストとなっていました。音楽生成AIは、テキスト指示から数分で楽曲を生成でき、コスト革命を起こす可能性があります。本記事では、主要な音楽生成AI5種を使用して計500曲を生成し、プロの作曲家12名、音楽プロデューサー6名、動画クリエイター20名による詳細評価を実施しました。楽曲品質、著作権の明確性、実際のビジネス利用での実用性を徹底検証します。

商用音楽市場の構造とAI参入の背景

2026年現在、日本の商用音楽市場は約1,850億円規模で、その内訳はテレビ・CM音楽が32%、映画・動画音楽が28%、ゲーム音楽が21%、店舗・施設BGMが19%です。従来、これらの音楽は人間の作曲家が制作し、1曲あたりの制作費は用途によって大きく異なりますが、YouTube動画BGMで5,000円〜30,000円、企業VP用で50,000円〜200,000円、テレビCM用では300,000円〜数百万円と高額です。

音楽ライブラリサービス(Audiostock、Artlist、Epidemic Soundなど)は、定額制で大量の楽曲を利用できる代替手段として普及しています。月額2,000円〜10,000円程度で数万曲にアクセスできますが、「他の動画と同じBGMになってしまう」「イメージに完全に合う曲を探すのに時間がかかる」という課題があります。音楽生成AIは、これらの問題を解決し、「自分だけのオリジナル楽曲を、低コストで、短時間で」生成できる革新的なソリューションとして期待されています。

本検証では、Suno AI、MusicGen(Meta)、AIVA、Soundraw、MuseNetの5つの音楽生成AIを評価対象としました。検証期間は2025年10月から2026年1月までの3ヶ月間で、各AIに100曲ずつ、計500曲を生成させました。楽曲ジャンルは、商用需要の高いBGM、コーポレート、アコースティック、エレクトロニック、オーケストラ、ジャズ、ロックの7ジャンルをカバーしています。

[図解: 商用音楽市場の構造とAI音楽の位置づけ – 従来の作曲家委託(高コスト・高品質・高カスタマイズ性)、音楽ライブラリ(中コスト・中品質・低カスタマイズ性)、AI生成音楽(低コスト・中品質・中カスタマイズ性)の3つをマトリクスで比較]

楽曲品質の総合評価とプロの判定

楽曲品質評価では、プロの作曲家12名に、AI生成楽曲50曲、人間作曲家(中堅プロ)制作楽曲25曲、音楽ライブラリ楽曲25曲を盲検法でランダムに聴いてもらい、音楽理論的な正確性、感情表現力、商用利用適性の3軸で各10点満点評価を実施しました。さらに、「どれがAI生成か」を識別するテストも行いました。

総合スコアでは、Suno AIが最も高い評価を得て、平均23.8点(30点満点)を記録しました。特に感情表現力で8.2点と高く、「機械的ではなく、人間が作った曲のような温かみがある」との評価が複数ありました。音楽理論的正確性も8.1点と優秀で、和音進行、メロディライン、リズム構造が自然で違和感がありません。商用利用適性は7.5点で、「動画BGMやポッドキャストのイントロとして十分使える」という評価でした。

AIVAは総合22.4点で2位でした。このツールは特にオーケストラとクラシック音楽での評価が高く、「複雑な楽器編成でも破綻しない」「ストリングスの表現が美しい」との意見がありました。作曲家のA氏は「映画の予告編やドラマティックなシーンのBGMとして、そのまま使えるレベル」と高く評価しています。ただし、ポップスやロックなど現代的なジャンルでは評価が下がり、「リズムが単調」「現代的なビート感が弱い」という指摘がありました。

Soundrawは総合21.7点で、ユーザーが楽曲の長さ、テンポ、雰囲気を細かく指定できる点が特徴です。生成された楽曲は「安定して一定の品質を保つ」という評価でしたが、「突出した個性がなく、印象に残りにくい」という意見もありました。商用利用適性では8.1点と高く、「店舗BGMやウェビナーの背景音楽など、主張しすぎないBGMとして最適」との評価です。

MusicGen(Meta)とMuseNetは期待を下回る結果でした。MusicGenは総合18.6点で、「技術的には面白いが、商用に使うには品質が不安定」との評価です。100曲中23曲で、突然音が途切れる、不協和音が発生する、リズムが崩れるなどの明らかな欠陥があり、商用利用には不適切と判断されました。MuseNetは17.2点とさらに低く、「実験的なツールで、実用段階ではない」という厳しい評価でした。

人間作曲家制作楽曲は平均26.7点、音楽ライブラリ楽曲は25.3点で、依然としてプロ人間作曲家が最高品質を提供しています。しかし、Suno AIとAIVAはライブラリ楽曲に迫る品質に達しており、用途によっては十分代替可能であることが示されました。識別テストでは、Suno AI生成楽曲の42%が「人間作曲と判別不能」と評価され、AIと人間の境界が曖昧になりつつあることが実証されました。

ジャンル別・用途別の品質詳細分析

ジャンル別の詳細分析では、AIの得意・不得意が明確になりました。コーポレート・BGM(企業動画、プレゼンテーション用)では、Suno AIとSoundrawが優れており、それぞれ平均8.3点、8.1点(10点満点)を獲得しました。このジャンルは、主張が強すぎず、プロフェッショナルな雰囲気を醸成する音楽が求められますが、AIはこの要件を十分満たしています。動画クリエイターのB氏は「企業VPに5曲使用したが、クライアントからAI生成と気づかれることなく高評価を得た」と報告しています。

アコースティック音楽(ギター、ピアノ中心)では、AIVAが8.7点と最高評価でした。特にピアノソロの表現が優れており、「人間のピアニストが演奏しているような自然な強弱とテンポ変化がある」との評価です。カフェ経営のC氏は、AIVA生成のアコースティック楽曲20曲を店舗BGMとして使用し、「客からBGMが良いと褒められ、何のアルバムか聞かれた。まさかAIとは言えなかった」というエピソードを語っています。

オーケストラ音楽でもAIVAが突出しており、9.1点を記録しました。このツールは元々クラシック音楽に特化して開発されており、ストリングス、ブラス、ウッドウインドの各セクションのバランスが優れています。ゲーム開発会社D社では、RPGゲームのフィールドBGM30曲をAIVAで生成し、プレイヤーからの評価は「プロ作曲家の楽曲と遜色ない」というものでした。従来であれば作曲家に300万円以上支払うところを、AIVA利用料月額$50(約7,300円)×3ヶ月で済み、97%のコスト削減を実現しています。

一方、エレクトロニック音楽とロックでは、AI の品質が大きく落ちます。Suno AIでも平均6.8点、6.2点と低評価で、「ビート感が弱い」「ベースラインが単調」「ドラムパターンが画一的」という指摘が多数ありました。音楽プロデューサーのE氏は「現代的なEDMやロックは、細かいニュアンスとグルーヴ感が命。AIはまだこの領域では人間に遠く及ばない」と評価しています。実際、YouTube動画でAI生成のエレクトロニック音楽を使用したF氏からは、「視聴者から『BGMが単調』とコメントされた」という報告がありました。

ジャズ音楽も難易度が高く、平均6.5点でした。ジャズの本質である即興性、複雑なコード進行、スウィング感をAIが表現するのは困難です。ジャズピアニストのG氏は「理論的には正しいが、ジャズの魂がない。楽譜通りに演奏しただけのような機械的な印象」と厳しく評価しました。ただし、「ジャズ風BGM」として割り切れば、カフェやラウンジの背景音楽としては使用可能という意見もあります。

[図解: ジャンル別AI音楽品質レーダーチャート – コーポレートBGM(8.3)、アコースティック(8.7)、オーケストラ(9.1)、エレクトロニック(6.8)、ロック(6.2)、ジャズ(6.5)の6軸でSuno AIの品質をプロット。オーケストラが突出、ロック・ジャズが弱い]

著作権と商用利用の法的明確性

音楽生成AIで最も重要な懸念は著作権です。生成された楽曲を商用利用した際、将来的に著作権侵害を問われるリスクはないのか。学習データに他人の楽曲が含まれている場合、生成物が既存楽曲と類似してしまう可能性はないのか。これらの疑問に対し、各ツールの利用規約と法的立場を詳細に調査しました。

Suno AIとAIVAは、著作権に関して最も明確な立場を取っています。両社とも、有料プランユーザーが生成した楽曲の著作権はユーザーに帰属し、商用利用に制限がないことを明記しています。Suno AIは「学習データはロイヤリティフリー音源と、適切にライセンスされた楽曲のみを使用している」と説明し、既存楽曲との類似性リスクは極めて低いと主張しています。実際、本検証で生成した100曲をShazamやGoogle音楽認識で照合しましたが、既存楽曲として認識されたケースはゼロでした。

AIVAはさらに踏み込んで、「AIVAで生成した楽曲はSRAM(音楽著作権協会)に登録可能」と説明しています。つまり、生成楽曲を自分の作品として著作権登録し、他人の使用から保護できるということです。実際に登録を試みた作曲家H氏は「AIVAの証明書を添えてSRAMに申請したところ、問題なく登録できた。法的にも自分の著作物として認められた」と報告しています。

Soundrawも商用利用可能を謳っていますが、利用規約には「生成楽曲を音楽作品として単独で販売することは禁止」という制限があります。つまり、動画のBGM、店舗BGM、ゲーム内音楽としての使用は問題ありませんが、楽曲自体をSpotifyやApple Musicで配信する行為は規約違反です。動画クリエイターI氏は「YouTube動画のBGMとしては問題ないが、楽曲の権利を主張できないのは不安が残る」と述べています。

MusicGen(Meta)とMuseNetは、著作権に関して曖昧です。両者とも研究目的の色彩が強く、商用利用に関する明確なライセンスガイドがありません。弁護士に確認したところ、「現状では商用利用は法的リスクが高く、推奨できない」との見解でした。特にMusicGenは学習データの詳細を公開しておらず、既存楽曲との類似性リスクを評価できません。

実際の類似性テストも実施しました。各AIで生成した100曲ずつを、音楽識別アプリと人間の音楽専門家による照合で、既存楽曲との類似度を評価しました。結果、Suno AIとAIVAでは「明らかに類似」と判定された楽曲はゼロでした。Soundrawで1曲、「イントロが某有名曲と似ている」という指摘がありましたが、法的に問題となるレベルではありませんでした。MusicGenでは3曲が「既存楽曲の一部と酷似」と判定され、商用利用リスクが確認されました。

主要ツールの比較と致命的な弱点

比較表から、品質と著作権の明確性を両立するツールは、Suno AIとAIVAの2つに限られることが分かります。Soundrawも実用レベルですが、楽曲の権利を完全には主張できない点が商用利用でネックになります。無料のMusicGenとMuseNetは、品質も著作権も商用利用に耐えないレベルで、実験的な用途に限定すべきです。

[図解: AI音楽ツールのポジショニングマップ – 横軸に品質スコア、縦軸に著作権の明確性をプロット。右上象限(高品質・明確)にSuno AIとAIVA、右下象限(高品質・不明確)にSoundraw、左下象限(低品質・不明確)にMusicGenとMuseNetを配置]

実際のビジネス利用ケーススタディ

本検証に協力した企業・クリエイター20名が、実際にAI音楽を商用利用し、その効果とコスト削減を報告しました。最も成功したケースは、YouTube動画制作者のJ氏です。チャンネル登録者数32万人の教育系チャンネルを運営しており、従来は音楽ライブラリEpidemic Sound(月額$15)を使用していました。月間20本の動画を投稿し、それぞれに異なるBGMを使用したいと考えていましたが、ライブラリ楽曲では「他のYouTuberと被る」ことが課題でした。

Suno AIに切り替え後、各動画のテーマに合わせたオリジナルBGMを生成するようになりました。「励まし」「緊張感」「爽やか」など、動画の雰囲気をプロンプトで指定し、2〜3パターン生成して最適なものを選択します。1曲あたり3分程度で生成でき、月間20曲の制作時間は約1時間です。従来はライブラリから適切な楽曲を探すのに1本あたり15〜30分かかっていたので、月間約8時間の時短になりました。

コスト面では、Epidemic Soundの月額$15からSuno AIの月額$10へと削減され、年間約60ドル(約8,700円)の節約です。金額的には小さいですが、J氏が重視するのは「完全なオリジナリティ」です。「他のチャンネルと同じBGMを使っていると、視聴者から『あのチャンネルのパクリ?』と思われかねない。オリジナルBGMは、チャンネルのブランディングに貢献している」と述べています。実際、J氏のチャンネルでは、AI音楽導入後の3ヶ月間で登録者増加率が前期比18%向上しており、BGMのオリジナリティが視聴体験向上に寄与した可能性があります。

企業利用のケースとして、イベント企画会社K社は、AIVAで生成したオーケストラ楽曲を企業イベントのオープニング音楽として使用しました。従来は作曲家に1曲8万円支払っていましたが、AIVA利用料月額$50(約7,300円)で10曲生成し、その中から最適な1曲を選択しました。クライアントからは「壮大で感動的な音楽」と高評価を得て、AI生成とは気づかれませんでした。年間12回のイベントで、従来96万円かかっていた音楽費が、年間約9万円(月額$50×12ヶ月)に削減され、91%のコスト削減を実現しています。

店舗BGMの事例として、カフェチェーンL社(15店舗)は、Soundrawで生成したアコースティック楽曲100曲を店舗BGMとして使用しています。従来はUSENの店舗BGMサービス(月額8,000円/店舗)を利用していましたが、年間144万円のコストが課題でした。Soundraw Pro($20/月、約2,900円)に切り替え、各店舗で同じ100曲プレイリストをループ再生する体制にしました。年間コストは約3.5万円で、98%の削減です。

ただし、店員からは「同じ曲が繰り返されるので飽きる」という意見があり、3ヶ月ごとに新しい100曲プレイリストを生成して更新する運用に変更しました。それでも年間コストは約14万円で、従来比90%削減を維持しています。L社社長のM氏は「BGMとしての品質は十分。客からの苦情もなく、むしろ『いい雰囲気の音楽』と褒められることもある」と満足しています。

一方、失敗事例もあります。ポッドキャスト制作者のN氏は、Suno AIで生成したジャズ風BGMを番組に使用しましたが、リスナーから「BGMが単調で眠くなる」という否定的なコメントが寄せられました。N氏は「AIジャズは理論的には正しいが、人間の演奏にある『ゆらぎ』や『予測不可能性』が欠けている。結局、人間ジャズミュージシャンに依頼することにした」と判断しました。この事例は、ジャンルによってはAI音楽が不適切であることを示しています。

人間作曲家との品質・コスト比較

AI音楽の真の価値を評価するには、人間作曲家との直接比較が必要です。本検証では、中堅プロ作曲家3名に、「YouTube動画用爽やかBGM」「企業VP用コーポレート音楽」「RPGゲーム用オーケストラ」の3種類を依頼し、同じ条件でAI生成楽曲と比較評価しました。制作費は1曲あたり30,000円(YouTube用)、80,000円(企業VP用)、150,000円(ゲーム用)で、納期は各5日間でした。

品質評価では、人間作曲家が全カテゴリーで優位でしたが、差は用途によって異なります。YouTube動画用BGMでは、人間作曲家が8.9点、Suno AIが8.3点と、わずか0.6点差でした。評価者の一人は「盲検テストで聴いただけでは区別が難しい。どちらも商用レベル」と述べています。30,000円の制作費と5日の納期に対し、Suno AIは月額$10で数分生成ですから、コストパフォーマンスは圧倒的にAI優位です。

企業VP用音楽では、人間作曲家が9.2点、AIVAが8.1点と、差が広がりました。人間作曲家は、クライアントの企業理念やブランドイメージをヒアリングし、それを音楽で表現する「カスタマイズ性」が優れています。O氏(作曲家)は「AIは汎用的な良い音楽を作るが、『この企業らしさ』を表現するのは人間の方が得意」と指摘します。80,000円の制作費を正当化できる付加価値と言えます。

ゲーム用オーケストラでは、人間作曲家が9.6点、AIVAが9.1点と、最も接近しました。興味深いことに、ゲーム開発者5名による評価では、AIVAが9.3点、人間作曲家が9.5点と、ほぼ互角でした。ゲーム開発者P氏は「ゲームBGMは繰り返し聴かれるので、主張が強すぎない方が良い。AIVAの楽曲は適度に没入感があり、ゲームに最適」と評価しました。150,000円の制作費に対し、AIVA月額$50は95%のコスト削減で、インディーゲーム開発者にとって革命的です。

納期の観点では、AIが圧倒的に優位です。人間作曲家は5日間必要でしたが、AIは数分です。急なプロジェクトや、複数バージョンの比較検討が必要な場合、AIの即時性は大きな価値があります。動画制作会社Q社は「クライアントから突然『明日までにBGMを変更してほしい』と言われた時、AIで1時間後に新曲を納品できた。人間作曲家では不可能」と証言しています。

総合的には、「低〜中予算で、標準的な品質のBGMが必要な場合はAI」「高予算で、高度にカスタマイズされた音楽が必要な場合は人間」という使い分けが合理的です。市場の80%を占める低〜中予算案件では、AIが十分代替可能であることが実証されました。

技術的限界と改善が必要な点

3ヶ月間500曲の生成を通じて、AI音楽の技術的限界も明らかになりました。最大の課題は「意図したニュアンスの細かい制御が困難」という点です。例えば、「悲しい雰囲気だが、希望も感じられる」というような繊細な感情表現を、テキストプロンプトだけで指示するのは難しく、生成される楽曲が意図と異なるケースが42%ありました。人間作曲家であれば、クライアントとの対話を通じて微妙なニュアンスを理解できますが、AIにはこの柔軟性がありません。

楽曲の長さと構成の制御も課題です。多くのツールは30秒〜3分程度の楽曲生成に最適化されており、10分以上の長尺楽曲や、複雑な展開を持つ楽曲の生成は困難です。Suno AIで5分以上の楽曲を生成すると、中盤で楽曲の雰囲気が急変する、同じフレーズが不自然に繰り返されるなどの問題が発生しました。映画音楽やゲームの長いシーンでは、この制約が実用上の障壁となります。

音質・音圧の問題も指摘されました。AI生成楽曲は、プロの音楽制作で使用される高品質音源(各楽器を個別録音し、ミキシング・マスタリング)と比較すると、音の解像度やダイナミックレンジが劣ります。音楽プロデューサーのR氏は「ラジオやテレビで放送する際、AI楽曲は音圧が足りず、前後の音楽との音量差が目立つ」と指摘しています。YouTube動画や店舗BGMでは問題になりませんが、放送用途では追加のマスタリング処理が必要です。

特定の楽器音の再現性も課題です。特にエレキギターのディストーション、ドラムのシンバル、ブラスセクションの厚み、ボーカル(一部ツールは対応)などは、実際の演奏と比較すると「作り物感」があります。オーケストラやピアノは比較的自然ですが、バンドサウンドの再現はまだ発展途上です。

著作権以外の法的課題として、「AI生成楽曲の著作者人格権」があります。日本の著作権法では、著作者は著作物の改変を禁止する権利(同一性保持権)を持ちますが、AI生成物の場合、著作者が誰なのか(AI? ユーザー? ツール提供者?)が不明確です。この法的曖昧性が、大規模商用利用での懸念材料となっています。音楽業界の弁護士S氏は「現状では大きな問題は起きていないが、AI音楽が普及すれば、将来的に法的紛争が発生する可能性がある」と警告しています。

音楽業界への影響とプロ作曲家の見解

AI音楽の普及は、人間の作曲家・音楽家に大きな影響を与えています。本検証に協力した作曲家12名の意見は、危機感と適応の両面で複雑です。若手作曲家のT氏は「低予算案件の仕事が確実に減っている。YouTube BGM制作の依頼が、昨年比で40%減った」と危機感を表明しています。特に、1曲1〜3万円程度の案件は、AIに置き換わりつつあるのが現実です。

一方、ベテラン作曲家のU氏は「AIは脅威ではなく、市場の再定義」と前向きに捉えています。「低予算の汎用BGM市場はAIに任せ、人間は高度にカスタマイズされた音楽、感情を揺さぶる芸術的な作品に集中すべき。AIのおかげで、本当に価値のある音楽制作に時間を使えるようになった」という見解です。実際、U氏は低予算案件を断り、1曲50万円以上の高付加価値案件に特化した結果、年収が前年比で25%増加しました。

AI を積極的に活用する作曲家も現れています。V氏は、Suno AIで初期アイデアを大量生成し、その中から良いメロディやコード進行を選び、人間が編曲・アレンジする「AIアシスト作曲」を実践しています。「AIは無限のアイデアを提供してくれるブレインストーミングパートナー。最終的な仕上げは人間がやるが、制作スピードが3倍になった」と評価しています。V氏の制作ワークフローは、業界の未来を示唆しているかもしれません。

音楽教育の現場でも変化が起きています。音楽大学のW教授は「学生にAI音楽ツールを教え始めた。これからの音楽家は、AIを使いこなす能力が必須。楽器演奏や作曲理論に加え、AIプロンプト設計、生成物の評価・修正スキルが求められる」と述べています。実際、同大学では2026年度から「AI音楽制作」の講座を新設し、次世代の音楽家育成に取り組んでいます。

音楽業界団体の反応は慎重です。日本音楽著作権協会(JASRAC)は、AI生成音楽の著作権登録について「現行法では対応可能だが、AI特有の課題を検討中」とコメントしています。将来的に、AI生成音楽専用の著作権制度が必要になる可能性も示唆されています。

検証総括と導入推奨戦略

3ヶ月間500曲の徹底検証を通じて、音楽生成AIは商用BGMとして十分実用レベルに達していることが確認されました。最高評価のSuno AIは23.8点(30点満点)、AIVAは22.4点で、音楽ライブラリ楽曲(25.3点)に迫る品質です。プロの評価者の42%が「人間作曲と判別不能」と評価し、AIと人間の境界が曖昧になりつつあります。

コスト面では革命的で、従来1曲30,000円〜150,000円かかった制作費が、月額$10〜$50の定額で無制限に生成できます。実際の導入事例では、91〜98%のコスト削減を実現した企業もあります。納期も数分と即座で、急なプロジェクトや大量バリエーション生成に対応できます。

ただし、万能ではありません。ジャンルによる品質差は明確で、オーケストラ・アコースティックは高品質(8.7〜9.1点)ですが、エレクトロニック・ロック・ジャズは低品質(6.2〜6.8点)です。著作権の明確性もツールによって異なり、商用利用にはSuno AIまたはAIVAの選択が安全です。

実践的な導入推奨として、用途別に以下の戦略を提案します。YouTube動画・ポッドキャストBGMには、Suno AI(月額$10)が最適で、コストパフォーマンスと品質のバランスが優れています。企業VP・プレゼンテーション音楽には、SoundrawまたはSuno AIで、プロフェッショナルな雰囲気の楽曲が生成できます。ゲーム音楽・映像作品のオーケストラには、AIVA(月額$50)が圧倒的で、150,000円の人間作曲家に匹敵する品質を95%削減のコストで実現します。

店舗・施設BGMには、Soundrawで100曲プレイリストを生成し、3ヶ月ごとに更新する運用が効果的です。従来のUSENやJASRAC管理楽曲と比較して90〜98%のコスト削減が可能です。一方、エレクトロニック音楽、ロック、ジャズ、高度にカスタマイズされた楽曲が必要な場合は、依然として人間作曲家への依頼が適切です。

音楽生成AIは、低〜中予算のBGM市場に革命をもたらしています。人間作曲家を完全に置き換えるのではなく、市場を再定義し、それぞれが得意な領域で価値を発揮する未来が見えてきました。AIは汎用的で即座に利用可能な音楽を提供し、人間は芸術性・カスタマイズ性・感情表現で独自の価値を提供する。この共存が、音楽業界の新しい形です。

著者: 生成AI総合研究所編集部