AI楽曲「夢見た大人になれましたか？」、音楽チャート3位

AI音楽プロジェクト「머무르」の楽曲「夢見た大人になれましたか？」が、6月23日のリリースから約3カ月後にMelonトップ100で3位、YouTube Musicで2位に入りました。Melonトップ100では10月2日午前8時に18位を記録し、10月13日午後6時には3位まで上昇しました。10月中旬にはYouTube動画の再生回数が1,000万回を超え、現在は1,295万回に達しています。大人になった後の現実や悩みを描いた歌詞、ロックバラード調の旋律、訴えかけるような歌声が特徴です。聴き手からは曲に慰められたという反応があり、ボーカルがAI生成だと後から知って驚いたという声もありました。

楽曲を制作したGlorywaveは、イ・ヨンソクとチェ・ソンヒョクによる作曲チームです。ファン・チヨルやギルグボングなどと仕事をしながら、10年以上活動してきました。チームは最近、AI音楽専用プロジェクト「머무르」を立ち上げ、複数の楽曲を発表しています。「夢見た大人になれましたか？」の歌詞は人が書き、メロディー、編曲、ボーカルの生成には音楽生成AIのSUNOを使いました。その後、音楽制作ソフトのCubaseで素材を加えて編集し、ミキシングとマスタリングを行いました。

Glorywaveによると、SUNOは予想外のメロディーや編曲を提案し、ジャンルやボーカルをすばやく試すのに役立ったため、制作時間を短縮できました。以前は編曲やガイドボーカルの録音を終えてから曲全体のイメージを判断していましたが、SUNOを使ってさまざまな案を試せたと説明しています。一方、希望する特定の箇所だけを修正するのは難しく、作業を繰り返す必要がありました。AI特有の不自然な韓国語の発音は、歌詞を直接調整して解決しました。チームはAIだけで制作するのではなく、従来の制作方法とAIを行き来しながら作業すると話しています。

制作チームは、楽曲紹介でSUNOによってボーカルを生成した事実を明らかにしました。AIを活用した音楽では、人が創作した部分とAIが作った部分を区別し、人の貢献を確認して権利や収益の精算に反映する基準が課題として残っています。既存の音源を許可なく学習に使う問題や、低品質でスパム性のある音源が大量に作られる懸念も挙がりました。Glorywaveは、AIを使ったかどうかだけでなく、制作過程で人がどの部分にどう貢献したかを区別する、現場で適用できる合理的な基準が必要だと述べました。今後は実際の楽器演奏や人のボーカルをAI音楽に加える形で活用を広げる計画です。曲名の問いにチームも自信を持って答えるのは難しいとし、自分たちの感情や悩みが聴き手に届き、共感を得られることを願うと語りました。

AI音楽プロジェクト「머무르」の楽曲「夢見た大人になれましたか？」が、6月23日のリリースから約3カ月後にMelonトップ100で3位、YouTube Musicで2位に入りました。Melonトップ100では10月2日午前8時に18位を記録し、10月13日午後6時には3位まで上昇しました。10月中旬にはYouTube動画の再生回数が1,000万回を超え、現在は1,295万回に達しています。大人になった後の現実や悩みを描いた歌詞、ロックバラード調の旋律、訴えかけるような歌声が特徴です。聴き手からは曲に慰められたという反応があり、ボーカルがAI生成だと後から知って驚いたという声もありました。

楽曲を制作したGlorywaveは、イ・ヨンソクとチェ・ソンヒョクによる作曲チームです。ファン・チヨルやギルグボングなどと仕事をしながら、10年以上活動してきました。チームは最近、AI音楽専用プロジェクト「머무르」を立ち上げ、複数の楽曲を発表しています。「夢見た大人になれましたか？」の歌詞は人が書き、メロディー、編曲、ボーカルの生成には音楽生成AIのSUNOを使いました。その後、音楽制作ソフトのCubaseで素材を加えて編集し、ミキシングとマスタリングを行いました。

Glorywaveによると、SUNOは予想外のメロディーや編曲を提案し、ジャンルやボーカルをすばやく試すのに役立ったため、制作時間を短縮できました。以前は編曲やガイドボーカルの録音を終えてから曲全体のイメージを判断していましたが、SUNOを使ってさまざまな案を試せたと説明しています。一方、希望する特定の箇所だけを修正するのは難しく、作業を繰り返す必要がありました。AI特有の不自然な韓国語の発音は、歌詞を直接調整して解決しました。チームはAIだけで制作するのではなく、従来の制作方法とAIを行き来しながら作業すると話しています。

制作チームは、楽曲紹介でSUNOによってボーカルを生成した事実を明らかにしました。AIを活用した音楽では、人が創作した部分とAIが作った部分を区別し、人の貢献を確認して権利や収益の精算に反映する基準が課題として残っています。既存の音源を許可なく学習に使う問題や、低品質でスパム性のある音源が大量に作られる懸念も挙がりました。Glorywaveは、AIを使ったかどうかだけでなく、制作過程で人がどの部分にどう貢献したかを区別する、現場で適用できる合理的な基準が必要だと述べました。今後は実際の楽器演奏や人のボーカルをAI音楽に加える形で活用を広げる計画です。曲名の問いにチームも自信を持って答えるのは難しいとし、自分たちの感情や悩みが聴き手に届き、共感を得られることを願うと語りました。