- 音楽生成AI Sunoって重要なの？
- 音楽生成AI Sunoの指示出しとは？
- 音楽生成AI Sunoで音楽を作りたい！
こんな悩みを解決できる記事になっています！
書き出し
なぜなら、これからご紹介する
『音楽生成AI Sunoの使い方』
を実施したことで、
当ブログでは一人当たりのユーザー
に対するPV数は2倍に上昇したからです。
記事の前半では
「音楽生成AI Sunoの定義』
を解決しつつ、
記事の後半では
『音楽生成AI Sunoの使い方』
を具体的に解説します。
この記事を読み終えることで、
『音楽生成AI Sunoの使い方』
が理解できるだけではなく、
ワークを通して
『音楽生成AI Sunoの使い方』
が身についた状態になります。
目次
音楽生成AI Sunoを使って自分のオリジナルのボーカリストに！
Sunoを活用すれば、
歌詞とスタイルを指定するだけで
高品質なボーカル楽曲を簡単に生成可能。
音楽経験がなくても
自分だけのオリジナル楽曲が作れ、
創作活動の幅が大きく広がる。
AI技術により誰でも手軽に
ボーカリストとしての表現が実現できる時代が到来した。
Sunoを使う理由は、
専門的な歌唱技術や
高額な録音機材が不要で、
誰でも手軽にプロ品質の
ボーカル楽曲を制作できるから。
時間とコストを大幅に削減しながら、
様々な音楽ジャンルや
ボーカルスタイルを自由に試せる。
創作のハードルを下げ、
音楽表現の可能性を飛躍的に拡張する。
メモ
自分で歌った音源を読み込ませたり、
ピアノだったりを読み込ませると聴きやすいふうに
アレンジしてくれて歌わせてくれます。
メロディーは歌うためにあるのかなとも思いましたが、
今もそう思っています。
インストナンバーも嫌いではないですが、
メロを歌わせる作り方がキャッチーで
歌いやすいようにするとみんなノリやすいですね。
Suno音楽生成AIにより、
従来は専門スキルが必要だった
ボーカル楽曲制作が民主化された。
個人の創造性とAIの技術力が融合し、
音楽制作の新時代が開幕。
誰もが自分だけの声とメロディーで世界に向けて
音楽を発信できる革新的なツールとして、
創作活動に革命をもたらしている。
プロンプトを冷静に考える
効果的なプロンプト作成には
感情的な期待より冷静な分析が重要。
明確な目的設定、具体的な指示、
段階的な構成を心がけることで、
AIとの対話品質が向上する。
試行錯誤を重ねながら論理的にアプローチすれば、
望む結果により近づける。
冷静な思考がAI活用の成功の鍵となる。
プロンプトを冷静に考える理由は、
感情的な期待や曖昧な指示では
AIから適切な回答を得られないため。
目的を明確化し、
AIの特性を理解した上で論理的に構成することで、
効率的で質の高い結果が得られる。
冷静な分析により無駄な試行錯誤を避け、
時間と労力を最適化できる。
メモ
毎度同じような曲が私には
必要なためプロンプトも同じです。
個人の表現を聞いてもらうだけでも
難しいと思います。
YouTubeのショート動画が
短くて色々聞けるため良いと思いますが、
もちろん内容も少しだけ
凝っていた方がいい時もあります。
もちろん可能性も感じられるといいなと思います。
プロンプト設計における冷静な思考は、
AIとの協働関係構築の基盤である。
感情に左右されず客観的に問題を分析し、
段階的にアプローチすることで、
AIの潜在能力を最大限引き出せる。
この姿勢は単なるテクニックを超え、
デジタル時代における効果的な
コミュニケーション能力そのものを表している。
Suno AIで成果を上げるプロンプト技法5選
Suno AIで高品質な楽曲を生成するには、
具体的なジャンル指定、感情表現の明確化、
構成要素の詳細記述、参考アーティスト例示、
段階的リファインメントの5つの技法が重要。
これらを駆使することで、
理想に近いオリジナル楽曲の創作が可能となり、
AI音楽制作の真価を発揮できる。
Suno AIは膨大なデータから学習しているため、
曖昧な指示では意図しない結果になりやすい。
具体的なジャンルや感情、
構成の指定により出力精度が向上し、
参考例示でAIの理解が深まる。
段階的改良により理想に近づける。
明確で詳細なプロンプトが
AIの音楽生成能力を最大化する必要条件である。
メモ
私は歌詞に[bridge]と[Chorus]を１番と２番を入力しています。
オルタナティブロックを弾いているらしく、
132bpmの速さ、と女性の声でと指示しています。
毎回同じであとはガチャし的にいるものができるまで、
たいがいは２、3回ほどで終わりますね。
本当はボーカルの波形が欲しくて、
Stemsを選択して、Vocalをダウンロードしています。
Suno AIで高品質な楽曲を生成するには、
①具体的なジャンル・楽器指定、
②感情や雰囲気の明確な描写、
③参考アーティスト名の活用、
④テンポ・リズムの詳細設定、
⑤歌詞の韻律への配慮が重要。
これらを組み合わせることで、
意図通りの楽曲制作が可能になる。
曲のジャンル・テーマ・テンポ・キーを具体的に伝える
Suno AIで理想の楽曲を作るには、
ジャンル（ロック、ジャズ等）、テーマ（恋愛、冒険等）、
テンポ（120BPM等）、
キー（Cメジャー等）を明確に指定することが不可欠。
曖昧な指示より「アップテンポなポップロック、
夏の恋愛、140BPM、Gメジャー」のような
具体的な指定が効果的。
AIは曖昧な指示では解釈の幅が広すぎて
意図と異なる結果になりやすい。
ジャンル・テーマ・テンポ・キーという
音楽の基本要素を明確にすることで、
AIが適切な音楽パターンやスタイルを選択でき、
制作者のイメージに近い楽曲を効率的に生成できるため。
メモ
私のプロンプトは、
alternative rock, 132bpm, vocal cute female ですね。
私が結果的にオルタナ系をやっていたからですね。
ジャンル的にも間違いではありません。
曲の速さは132bpmで、女性のボーカルがいいですね。
あとは気合い入れて自分で歌うかですね、
音源的に難しくてもボイトレと歌入れています。
音楽制作AIへの指示は、
ジャンル・テーマ・テンポ・キーの
4要素を必ず明記することが成功の鍵。
この具体的な音楽パラメータの組み合わせにより、
AIは適切な音楽理論とスタイルを適用し、
制作意図を正確に反映した楽曲を生成できる。
曖昧さを排除した指示が品質を決定する。
異なる要素を融合させてオリジナリティを生み出す
既存ジャンルの枠を超えて
「ジャズ×EDM」「和楽器×ヒップホップ」など
異質な要素を意図的に融合させることで、
AIは予想外の新しいサウンドを生成。
相反する要素の組み合わせほど
独創的な結果が生まれやすく、
類似作品のない
唯一無二の楽曲制作が可能になる。
AIは学習データ内の
既存パターンを再現しがちだが、
異質な要素の組み合わせは学習データに
存在しない新しいパターンを強制的に生成させる。
この「未学習の組み合わせ」により、
AIは創造的な解釈を行い、
既存の音楽カテゴリーに収まらない
革新的なサウンドを作り出すため。
メモ
私はロックを推しでいくためあまり関係がないかもしれないが、
時間と暇さえあれば実行にうつすかもしれませんね。
まずピアノで作曲をして、
イメージが固まってきたら書き出してSunoにアップロードします。
その前にボイトレをして
実際歌ってみてもし自分の声でいけるならそちらを選びます。
Sunoで作った歌い方で実際にどうやればいいか参考になります。
ジャンルや文化の垣根を越えた要素融合こそ、
AI音楽生成の真の可能性を引き出す手法。
「クラシック×トラップ」「民謡×テクノ」等の異質な組み合わせが、
AIに創造的な解釈を促し、
市場に存在しない革新的サウンドを生み出す。
融合度が高いほど独創性も高まる。
メタタグ（構成タグ）で曲のパートを明示する
[Intro][Verse][Chorus][Bridge][Outro]等の
メタタグを使用して曲構成を明確に指定することで、
AIは各パートの役割を正確に理解し、
適切な展開を持つ楽曲を生成。
構成の流れが明確になり、
プロ楽曲のような起承転結のある
完成度の高い作品が制作可能。
AIは楽曲全体の構造を把握しにくいため、
[Intro][Verse][Chorus][Bridge]等の
メタタグで各パートを明示することで、
適切な展開と転換を実現できる。
各セクションの役割が明確になり、
メリハリのある構成で、
リスナーを飽きさせない
完成度の高い楽曲が生成される。
メモ
私は波形自体の希望通りのwavファイルが欲しいので、
[Bridge][Chorus]を歌詞に合わせて作っています。
そうしたらできるだけシンプルに
指示出しをしない方がいいこともある。
Sunoだけで音楽を作るには大事になってきますが
打ち込みをしてきたりその組み合わせで
キーボード音源を使う機会があるかもです。
多分シンプルな３ピースバンドになりそうですね。
メタタグ使用は音楽AI制作の必須技法。
[Intro][Verse][Chorus][Bridge][Outro]等で
楽曲構造を明確化することで、
AIは各パートの音楽的特徴を正しく反映し、
プロ楽曲同等の起承転結を実現。
構成の明示が楽曲完成度を決定的に左右する。
発声音節と括弧内アドリブを効果的に使用する
「ラララ」「オーオー」等の発声音節で
メロディラインを直感的に指定し、
(ad-lib)(scat)(improvise)等の括弧内指示で
AIに即興的な表現を促すことで、
人間らしい自然な歌唱を実現。
機械的な歌声を回避し、
感情豊かで生き生きとした楽曲が生成できる。
AIは歌詞の意味だけでなく音の響きやリズムも重要視する。
発声音節は音程・リズムを直接的に伝え、
括弧内アドリブ指示はAIに表現の自由度を与える。
この組み合わせにより、
楽譜通りの機械的な歌唱ではなく、
即興性と感情表現を持つ人間的な歌声を生成できるため。
メモ
簡単な指示でリアルな声の表現、
あとはその声のイメージでしょうがこれも
凝っていていろんな意味の音楽ができることと思います。
日常的に使っていてそこまで悪い印象はないですが
なんだか同じような仕上がりだなとは思ったことはあるにはあります。
そんなこともありまして今後の
Sunoのバージョンアップが期待できます。
音楽AI制作では発声音節（ラララ、ナナナ等）と
括弧内指示（(scat)(ad-lib)等）の併用が歌唱表現の鍵。
この技法により、AIは音程・リズムを正確に捉えつつ、
人間的な即興性と感情を加味した歌声を生成。
機械的な歌唱から脱却し、生命感ある楽曲を実現する。
最初の結果が満足いかなければ繰り返し挑戦する
AI音楽生成は確率的プロセスのため、
同じプロンプトでも毎回異なる結果が生まれる。
初回で理想の楽曲が得られなくても、
微調整を加えながら複数回生成することで、
必ず満足できる作品に辿り着ける。
諦めずに試行錯誤することが、
AI音楽制作成功の最重要ポイント。
AIの生成プロセスには確率的要素が含まれ、
同一プロンプトでも毎回異なる解釈と出力を行う。
また、初回の結果から問題点を分析し、
プロンプトを改善することで精度が向上する。
この反復的なアプローチにより、AIの特性を理解し、
より効果的な指示方法を習得できるため。
メモ
これは歌詞の流れ通りになって
なかったりした時に再度ガチャをします。
大体４曲くらいでうまくいきます。
ここいらの使い方によってうまくできるようになります。
あとは運を信じましょう。
きっとうまくいくと思います、
なんでもそうですが使っていくうちに
うまくいくものと思っています。
AI音楽制作は一発勝負ではなく
反復改善のプロセス。
生成の確率的性質を理解し、
結果を分析してプロンプトを
最適化しながら何度も挑戦することが必須。
この試行錯誤により、AIの癖を掴み、
理想の楽曲を必ず実現できる。
継続的な挑戦こそが成功への唯一の道。
Suno AI向け頻出音楽ジャンル表現集
Suno AIでは「Synthwave」「Lo-fi Hip Hop」
「Ambient Electronic」等の具体的ジャンル名と、
「dreamy」「uplifting」「dark」等の
修飾語を組み合わせることが重要。
頻出表現を把握し適切に使用することで、
AIが意図を正確に理解し、
期待通りの音楽スタイルを生成できる。
Suno AIは学習データ内で頻繁に使用される
音楽用語ほど正確に解釈し、
高品質な結果を生成する。
独自の表現より「Cinematic」「Trap」等の
標準的な音楽業界用語を使用することで、
AIの理解精度が格段に向上。
頻出表現の活用が、
意図通りの楽曲生成への最短経路となるため。
メモ
私の知らないとこの話です、
今後の参考にしたいと思います。
音楽は洋楽のハードロックやヘヴィーメタルをよく聞いていました。
今でもその影響はありましたが、
ポップでキャッチーな曲であれば
好んで皆さんも効かれていることとは思います。
音楽はまだまだ謎でいっぱいです、
今はクラシカルなスタイルに憧れを持ち
毎日コツコツ耳コピしています。
Suno AI音楽制作の成功は
頻出ジャンル表現の習得にかかっている。
「Epic Orchestral」「Chillwave」「Future Bass」等の確立された用語と
「ethereal」「groovy」等の形容詞を正しく組み合わせることで、
AIの解釈精度が最大化され、
プロ品質の楽曲生成が確実に実現する。
ポップ・ロック系統
ポップ・ロック系統では
「Pop Rock」「Indie Pop」「Power Pop」
「Soft Rock」「Alternative Rock」等の基本ジャンルに、
「catchy」「anthemic」「energetic」「melodic」等の修飾語を追加。
年代指定（80s/90s）も有効で、
これらの組み合わせにより商業的に洗練された楽曲を生成できる。
ポップ・ロックは商業音楽の主流ジャンルとして
AIの学習データに最も豊富に含まれており、
楽曲構造やサウンドパターンが確立されている。
そのため、
AIは「verse-chorus構造」「キャッチーなメロディ」
「4/4拍子」等の特徴を正確に再現でき、
初心者でも高品質な楽曲を生成しやすいため。
メモ
私もAIの表現に皆さんと学習しております、
ただ一つのジャンルに特化した方がブログと
同じような意味合いがあるのだなと気付かされています。
それはどこから始まって終わっていくのか
何か楽器ができればその当てに作っていくのも
面白いというかそういう一面も含まれていますね。
ポップ・ロック系統はSuno AI最強ジャンル。
「Synth Pop」「Pop Punk」「Arena Rock」等の明確なサブジャンル指定と
「upbeat」「radio-friendly」等の商業的修飾語の組み合わせで、
確実にプロ品質を実現。
AIの学習データが最も充実した分野であり、
初心者から上級者まで満足できる結果を保証する。
電子音楽・ダンス音楽系
電子音楽・ダンス系では
「EDM」「House」「Techno」「Dubstep」「Drum & Bass」等の
明確なBPM特性を持つジャンルが効果的。
「4-on-the-floor」「side-chain」「drop」等の
専門用語とBPM指定（128/140/174等）を組み合わせることで、
クラブ仕様の本格的なトラックを確実に生成できる。
電子音楽は数値的パラメータ
（BPM、小節構造、音色）で定義しやすく、
AIが最も得意とする分野。
規則的なビート、反復的な構造、
シンセサイザー音源はデジタル生成に適しており、
生楽器より高精度で再現可能。
明確な音楽理論とプロダクション手法が
確立されているため、
AIは意図通りの結果を生成しやすい。
メモ
楽器の表現をDAWではなくSunoで表現
とするならどちらがいいと思いますか？
プロンプトは表現しやすくあまり知らなくとも。
しかしながらここはあまり踏み込んでいなかったので
私は失敗してもいいので、生楽器を選びます。
ここは個人の好みということで。
お遊び程度ならSunoでいいでかもしれませんが。
電子音楽・ダンス系はSuno AIの真骨頂。
「Trance」「Progressive House」「Future Bass」+BPM値+
「build-up」「breakdown」等の構造指示で、
フロア対応の完璧なトラックを生成。
デジタル音源との相性が抜群で、
人間のDJ/プロデューサーと遜色ない高品質な楽曲制作が可能。
AIダンスミュージックの可能性は無限大。
ヘヴィ系音楽
ヘヴィ系では「Death Metal」「Doom Metal」
「Metalcore」「Post-Hardcore」等の
具体的サブジャンル指定が必須。
「distorted」「aggressive」「brutal」「crushing」
等の形容詞と「palm-muted」「blast beats」「growl vocals」等の
技術用語を組み合わせることで、
本格的な重厚サウンドを確実に生成できる。
ヘヴィ系音楽は極端な音響特性（超低音、高ゲインディストーション）と
明確な演奏パターン（16分音符の刻み、ダブルバス）を持つため、
AIが特徴を把握しやすい。
各サブジャンルの違いが顕著で、技術用語も確立されており、
「heavy」「dark」等の抽象的指示より具体的な技法指定によって
本物のメタルサウンドを再現できるため。
メモ
いわゆるエレキギター等の速弾きが出てくる、
ここはYngwieMallmsteenの継承がずっと鳴り止まない印象である、
ただのファンです、笑。
それくらいずっと影響を与えたのが
彼は確信犯的な絶対的なインパクトをもたらしている。
あとクラシカルがバックボーンでもあり、
音楽的にも深い印象が高い。
ヘヴィ系音楽はSuno AIで驚異的な再現性を誇る。
「Djent」「Grindcore」「Sludge Metal」等の細分化されたジャンル名と
「7-string」「drop-tuning」「breakdown」等の専門技法を駆使すれば、
人間のメタルバンドに匹敵する破壊力のあるサウンドを生成。
AIメタルの完成度は本物と見分けがつかないレベルに到達。
ヒップホップ・R&B系統
ヒップホップ・R&B系では
「Trap」「Boom Bap」
「Neo Soul」「Contemporary R&B」等の
サブジャンル指定と「808」「hi-hat rolls」
「auto-tune」「smooth」等の特徴的要素を明記。
BPM（70-140）とグルーヴ感の指定により、
本格的なビートとソウルフルなメロディを
持つトラックを確実に生成できる。
ヒップホップ・R&Bはリズム中心の構造とサンプリング文化により、
AIとの相性が抜群。
808ドラム、量子化されたハイハット、
オートチューン等の要素が標準化されており、AIが正確に再現可能。
グルーヴとフロウのパターンが確立されているため、
「laid-back」「bouncy」等の指示で意図通りのビート感を
生成できる仕組みとなっているため。
メモ
日本の音楽シーンはジャンルを混ぜる習性があるらしく、
より大衆ウケするものが表現されることが多い。
メジャーアーティスト出ないとというくらい
まだCDのメディア媒体はあるけれど皆は課金しなくとも
サブスクリプションサービスの音楽で稼ぐくらいないと受けないと思います。
ヒップホップ・R&BはSuno AI最適ジャンルの一つ。
「Lo-fi Hip Hop」「Trap Soul」「G-Funk」+
「heavy 808」「triplet flow」「vocal runs」等の組み合わせで、
プロデューサー級のビート生成が可能。
デジタル制作との親和性が最高レベルで、
AIが人間のグルーヴ感を完璧に再現する黄金ジャンル。
ジャズ・クラシック系統
ジャズ・クラシック系では
「Bebop」「Smooth Jazz」「Baroque」「Romantic Classical」等の
時代・スタイル指定が重要。
「swing feel」「walking bass」「counterpoint」「orchestral」等の
音楽理論用語と楽器編成（string quartet、big band等）を明確にすることで、
伝統的な響きを持つ格調高い楽曲を生成できる。
ジャズ・クラシックは数百年の歴史で理論体系が完成しており、
AIの学習データに膨大な楽譜・音源が存在。
II-V-I進行、ソナタ形式等の構造が明確で、
AIが音楽理論に基づいた正確な生成が可能。
「improvisation」「fugue」等の専門用語により、
複雑な音楽的要素も的確に再現できるため。
メモ
私は今現在クラシカル系を耳コピしています。
音を拾ってテキストデータにする。
弾くテクニックはあるかもしれないが
耳の感覚が重要な要素でがちんこ勝負を受けて立っています。
いつかは覚えられるように繰り返し
コツコツした作業になっていると思います。
そういう事もあって聞いて
表現の繰り返しの繰り返しで回っています。
ジャズ・クラシックはSuno AIで芸術的高みに到達。
「Modal Jazz」「Impressionist Classical」「Chamber Music」+
「complex harmony」「rubato」「syncopation」の指定で、
音楽院レベルの作品を実現。
確立された理論体系とAIの解析力が融合し、
巨匠の作品に迫る深みある楽曲生成を約束する。
ワールドミュージック
ワールドミュージックでは
「Latin Jazz」「Afrobeat」
「Celtic Folk」「Middle Eastern」等の
地域指定と「sitar」「djembe」「pan flute」等の民族楽器名が効果的。
「polyrhythmic」「pentatonic」
「call and response」等の文化的特徴を加えることで、
異国情緒溢れる本格的なエスニックサウンドを生成できる。
ワールドミュージックは各地域固有の音階（ペンタトニック、マカーム等）、
リズムパターン（クラーベ、タブラのボル等）、
特徴的な楽器音色を持ち、AIが明確に識別可能。
文化的音楽要素がデータベース化されており、
地域名と楽器名の組み合わせだけで、
その土地の伝統的な音楽スタイルを忠実に再現できるため。
メモ
ゲーム音楽だとスーパーファミコンの
スーパーマリオのゲーム音楽がそうなのかと思っている。
BGMなためこれぞ日本の音楽はいろんな
ジャンルがポップやロックが融合したりしてできている。
もしそれを表現したければよく聞いて
イメージトレーニングをするといいだろう。
ワールドミュージックはSuno AIで地球音楽の旅を実現。
「Bossa Nova」「Klezmer」「Gamelan」+民族楽器と音階指定で、
現地録音級の authenticity を達成。
AIの多文化学習により
「flamenco guitar」「tabla rhythms」等の指示で、
世界中の伝統音楽を自在に
融合させた革新的サウンドを創造できる。
音楽的感情表現用語
音楽的感情表現では「melancholic」「euphoric」
「nostalgic」「ethereal」「haunting」等の形容詞が楽曲の雰囲気を決定。
「uplifting」「dark」「dreamy」「aggressive」等の基本感情語と
「bittersweet」「introspective」等の複雑な感情語を使い分けることで、
AIは意図した感情を音楽で正確に表現できる。
AIは感情語と音楽要素（短調/長調、テンポ、音色）の
相関を大量の楽曲データから学習済み。
「melancholic」→短調・遅いテンポ、
「euphoric」→高音域・速いビート等、
感情語が複数の音楽パラメータを同時制御。
抽象的な感情指示により、
技術知識なしでも意図した
雰囲気の楽曲を生成できるため。
メモ
指示出しにもジャンルによる細かな指示出しがあり
今回の記事執筆は充実した見識があり楽しました。
是非とも自分の音楽に取り込みたいと思いました、
ほんのひととき遊んでみると良いなと思いました。
これからも起こりうる自分やみんなのために頑張りたいと思いました。
音楽的感情表現はSuno AI制作の魂。
「wistful」「triumphant」「serene」「ominous」等の繊細な感情語が、
AIの音楽変換エンジンを通じて和声・メロディ・リズムへ自動翻訳される。
感情語マスターこそがAI音楽の真の指揮者。
技術を超えた感動的な楽曲創造への究極の鍵がここにある。
自分が作ったメロと歌詞をセルフリミックスカバーをする
自分の楽曲をセルフリミックスカバーすることで、
オリジナル作品に新たな生命を吹き込み、
創作者としての表現の幅を広げられる。
原曲への深い理解を活かしつつ、
異なるジャンルやアレンジで楽曲の新しい魅力を発見し、
リスナーに多様な音楽体験を提供できる創造的な手法である。
自作楽曲をより深く理解し、
新たな表現可能性を探求するため。
原曲の持つ潜在的な魅力を異なる
ジャンルやアレンジで引き出し、
創作者として表現の幅を広げられる。
また、一つの作品から複数のバージョンを生み出すことで、
リスナーに多様な音楽体験を提供し、
楽曲の価値と寿命を最大化できる。
メモ
要するに自分ができない音楽を作り変えしながら
音楽の表情を変えていくものだと思っている。
いつもの予定調和をさらにもって楽しませてくれることに
喜びを感じることがある。
そういう理解が乏しいので、
しかし時間は無限ではないその中で
楽しめる何かを見つかると良いなと思う。
セルフリミックスカバーは、
自作楽曲の可能性を最大限に引き出す最適な手法である。
作者自身が原曲の本質を完全に理解しているからこそ、
他者には不可能な深いリインタープリテーションが実現できる。
一つの作品から複数の完成形を生み出し、
音楽的資産を効率的に活用する賢明な創作戦略といえる。
メロが退屈でもSunoは聴きやすくアレンジ
退屈なメロディーでも
SunoのAI技術により聴きやすい
楽曲に変換できることは、
音楽創作の民主化を意味する。
作曲技術に自信がない創作者でも、
AIの支援によって魅力的な
楽曲を生み出せる時代が到来した。
技術の力で創作の敷居を下げ、
より多くの人が音楽表現を楽しめる
革新的なツールである。
SunoのAIは膨大な音楽データから学習し、
商業音楽の成功パターンを熟知しているため。
退屈なメロディーに対して最適なハーモニー、リズム、
楽器編成を自動選択し、
人間の聴覚心理に基づいた音楽理論を活用する。
単調な旋律でも魅力的な伴奏や音響効果で補完し、
聴きやすい楽曲に変換する技術力を持つ。
メモ
私自身の音源も音楽生成AIによって、
ボーカルの幅が広まった。
これからどうするかを考えている。
そうしている間にも安定して聞けるメロディーを聴かせてくれる。
音を選んでいるということがよくわかります。
本当のことでも音楽理論なんかがあれば
似せた安定した音を選びながらできている。
SunoのAI技術は、
創作者の限界を技術で補完する
理想的なパートナーシップを実現している。
メロディーの弱点を
アレンジで克服する能力により、
音楽制作における
「完璧でなくても良い」
という新しい価値観を提示した。
創作者は技術的完璧性よりも
アイデアや感情表現に集中でき、
音楽創作の本質的な喜びを追求できる。