ACE-Step のようなAI音楽生成ツールが登場する中、ミュージシャンやプロデューサーたちは、これらのテクノロジーが彼らの創造的ワークフローにどのように統合されるべきかについて明確な好みを表明しています。最近リリースされた、音楽生成のための基盤モデルを自称する ACE-Step は、音楽創作におけるAIの理想的な役割についての議論を引き起こしています。
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| AIによる音楽生成に関わる ACE-Step フレームワークのアーキテクチャとコンポーネントを示したイラスト |
ミュージシャンはAIを代替ではなく、アシスタントとして望んでいる
コミュニティのミュージシャンたちは、完全な作品を生成するのではなく、創造的プロセスを補完するAIツールへの圧倒的な希望を表明しています。彼らは、芸術的なコントロールを確実に人間の手に残しながら、制作の特定のギャップを埋めたり、特定の要素を強化したりできるテクノロジーを求めています。
「ミュージシャンとして、生成AIから最も欲しいのは：AIに曲のトラックを埋めてもらうことですが、何を生成するかを把握するために曲全体を入力として使用できること。理想的には、ドラムについては個々のドラムヒット、エフェクト、MIDIの組み合わせで、生成後に調整できるようにすること。」
この感情は議論全体を通じて繰り返し現れ、ユーザーはAIが代替ではなく創造的なアシスタントとして機能することへの希望を強調しています。多くのミュージシャンは、ベースラインを切り替えたり、コード進行を推奨したり、彼らの作曲に補完的な楽器を提案したりできるAIツールを求めています - Adobe が写真編集に実装している支援AIと同様の方法で。
AIミュージックツールにミュージシャンが求める主要機能:
- 曲全体をコンテキストとして使用しながら特定のトラックを埋める
- ボーカルを異なる歌手のように変換する
- ある楽器のサウンドを別の楽器に変換する
- 既存のトラックに合わせた伴奏を生成する
- 編集可能なMIDIとエフェクトを提供する（単なるオーディオ出力ではなく）
- より長い楽曲全体で音楽的な一貫性を維持する
音楽表現における現在の限界
コミュニティメンバーから提起された重要な懸念は、現在のAI音楽ジェネレーターが安全すぎるプレイをしており、人間のアーティストが行うような境界を押し広げたり、慣習に挑戦したりする能力が欠けていることです。一部のユーザーは、サタニックブラックメタルのような特定のジャンルを作成するよう指示しても、AIは代わりに一般的なポップロックを生成すると指摘しています。
この制限は、ボーカルスタイルにも及んでおり、ユーザーはラップの生成においてアフリカ系アメリカ人の口語英語（AAVE）を本格的に再現することがAIシステムでは難しいと述べています - ラップの起源が黒人文化にあるにもかかわらず。これは、AIシステムが音楽における文化的表現を無菌化する可能性についての懸念を浮き彫りにしています。
ミュージシャンたちはまた、AI生成の作曲が長い曲にわたって一貫した構造を維持することに苦労していると指摘し、進行が目的もなくさまよい、最終的には奇妙な場所に行き着くと述べています。
AIによる音楽生成の現在の限界:
- 芸術的リスクを欠いた「安全な」コンテンツを作成する傾向
- 指示された特定のジャンルを正確に再現することの難しさ
- 時間の経過とともに一貫した音楽構造を維持することの問題
- ラップにおける AAVE などの文化的表現の本物らしさの限界
- 人気の音楽スタイルに過剰適合（「muzak ジェネレーター」と表現される）
将来のAI音楽ツールに求められる機能
コミュニティのフィードバックを見ると、ミュージシャンが将来のAI音楽ツールに期待している特定の機能が明らかになります。多くの人が、キーボード演奏を入力して、AIがそれを異なる楽器に変換し、演奏方法を正確にコントロールできる機能を望んでいます。他の人は、ボーカルトラックを分析して補完的な伴奏を生成できるツールを求めています。
複数のユーザーが、これらのニーズに部分的に対応する既存のツールについて言及しており、例えば Logic Pro のバーチャルドラマーはメイン楽器トラックからリズムのタイミングをフォローできます。Kits.ai や声から楽器への変換ツールなども注目を集めていますが、現在は品質の高い結果を得るために相当なトレーニング時間が必要です。
コミュニティはまた、楽器から楽器への変換を可能にし、「自分の創造的なビジョンを実現するために100人のセッションミュージシャンを自由に使える」ようなAIツールにも関心を示しています。
AI音楽生成が進化し続ける中、ミュージシャンからのメッセージは明確です：最も価値のあるツールは、人間の創造性を置き換えようとするのではなく、それを強化するものになるでしょう。理想的なAI音楽アシスタントは、人間の指示に応じながら、アーティスト自身が個人的に持っていない技術的能力を提供する、インテリジェントな楽器や共同作業者として機能するでしょう。
ACE-Step のようなシステムの開発者にとって、完全な曲の生成よりもこれらの支援機能に焦点を当てることが、ミュージシャンがAI音楽テクノロジーに実際に求めているものとより一致するかもしれません。
参考： ACE-Step
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| AI 音楽ツールにおける開発とコミュニティの関与を強調する ACE-Step プロジェクトの GitHub リポジトリのスクリーンショット |