音楽制作は、感情、創造性、個人的な表現など、私たちがしばしばAIに帰属させない特徴に深く根ざした、最も本質的に人間的な活動のひとつである。しかし近年、人工知能（AI）は音楽制作のプロセスを支援するだけでなく、特定の作業を完全に代行するようになってきている。

実際、AIの能力は非常に高度になっており、ソニーやワーナー・ミュージック・グループのような大手企業でさえ、Endelや Magentaのようなプラットフォームを通じてこの技術を活用している。

作詞作曲からトラップ・ビートの制作に至るまで、AIは音楽制作のほぼすべての側面に浸透しており、今や多くのアーティストやプロデューサーにとってマスタリング・プロセスの不可欠な一部となりつつある。

マスタリングにおける人間の専門知識はまだ必要なのか、それともAIが完全に引き継ぐのか。

このガイドでは、AIマスタリングの急速な台頭、業界への現在の影響、そしてこの技術の驚異がもたらす未来を探る。

音楽業界におけるAIの歴史

音楽業界は常に革新と変化の中にある。音楽の創作方法、レコーディング方法、消費方法を再構築する新しいテクノロジーによって絶えず進化している。AIが大流行する以前にも、クリエイターにとって同じように恐ろしい、あるいは混乱すると思われるテクノロジーの進歩はあった。

トーマス・エジソンが蓄音機を発明した1877年までさかのぼれば、音を録音・再生できる装置はこれが初めてだった。発売当時、生演奏は時代遅れになるのではないか、録音された音楽は生演奏のミュージシャンの芸術性を損なうのではないかという懸念が巻き起こった。

そして1930年代、全能のエレキギターが音楽のサウンドに革命をもたらした。もちろん、伝統主義者たちは、その増幅されたサウンドがアコースティック楽器の純粋さを損ない、音楽を演奏するのに必要な技術を低下させるのではないかと心配した。

1980年代のMIDIの誕生は、音楽に機械的で人間味のない感覚をもたらすとして、1990年代のデジタル・オーディオ・ワークステーションの爆発的な普及は、高品質な音楽制作をあまりにも身近なものにし、アマチュア的なコンテンツが市場に溢れ、プロのスタジオの価値を下げるとして、人々はマルチトラック・レコーディングの出現を恐れた。

この恐怖は今に始まったことではないということだ。

AIが音楽界に登場したのは21世紀初頭のことだ。

初期の例のひとつは、AIを音楽と芸術の創造にどのように利用できるかを探求した研究プロジェクト、グーグルの「Magenta」だった。マゼンタのAIが生成した楽曲は、機械学習が創作プロセスを支援する可能性を示した。IBMのワトソン・ビートもまた、楽曲を分析し、その背後にある感情的な意図を理解しようとすることで、新たな音楽を創造するために作られた。

AIアルゴリズムはやがて、より複雑な役割を担うようになる。

マスタリングのゴールは何か？

AIがどのようにして台頭してきたかを理解するには、そもそもマスターベーションの理由を理解することから始まる。

最も基本的なことだが、マスタリングの全体的なゴールは、トラックが様々なプラットフォームや再生システムで配信できるように、洗練されたプロフェッショナルでバランスの取れたサウンドにすることだ。

映画制作における最終的な編集とカラーグレーディングのプロセスのようなものだと考えてください。映画編集者がビジュアル要素を強化し、トーンとクオリティの一貫性を確保するように、マスタリングエンジニアは与えられたオーディオを微調整し、明瞭さ、バランス、まとまりを確保します。

残念なことに、マスタリングには専門知識が必要で、ハイエンドの機材が使われるため、かなり高額になることもある。

多くのプロフェッショナルなマスタリング・サービスは、1トラックあたり50ドルから200ドル、場合によっては、非常に人気のあるエンジニアになるとそれ以上かかることもある。アルバム全体では数千ドル以上かかることもあり、レコーディング、プロダクション、ミキシングにすでに費用がかかっている場合は、傷口に塩を塗るようなものだ。

もちろん、私たちはその費用が絶対に正当なものであることを最初に指摘しておく。

それは、長年の経験、専門的なスキル、そしてプロセスに関わる最先端のテクノロジーを反映している。しかし、限られた予算で活動するベッドルーム・プロデューサーやインディーズ・アーティストにとって、これらの費用は法外なものであり、多くの新進気鋭のミュージシャンにとって、従来のマスタリング・サービスは現実的ではありません。

近年のAIマスタリングの進化

過去10年の間に、自動化された人工知能によるマスタリングオプションが登場し、アーティストは人間のマスタリングエンジニアに関連する高いコストをかけずに、プロフェッショナルなサウンドのマスターを入手できるようになった。

これらのAI主導のサービスは、迅速かつ手頃な価格で楽曲を仕上げたいミュージシャンにとって魅力的な選択肢を提供する。

AIマスタリングプラットフォームの中には、経験豊富な人間のエンジニアが数年かけて設計したシグナルチェーンを使用し、プログラミングに組み込まれた専門知識を活用したミックスを強化するために、試行錯誤を重ねたテクニックを適用しているものもある。

一方、膨大なオーディオデータを長期にわたって分析するディープラーニング・ネットワークを採用しているサービスもある。これらのネットワークは学習と適応を行い、処理するデータに基づいてマスタリング能力を継続的に向上させる。

AIオーディオ・マスタリングの台頭

Landrは、2014年に市場に登場した最初のAIマスタリング・サービスのひとつだ。

この先駆的なプラットフォームは、先進的なアルゴリズムを使って、アーティストに手頃な価格で効率的にトラックをマスターする方法を提供することを目的としていた。

ミックスをアップロードすると、LandrのAIがオーディオを分析・処理し、EQ、コンプレッション、その他のマスタリングテクニックを適用してトラックを強化します。その結果、洗練されたプロフェッショナルなサウンドのマスターが完成します。

しかし、ランドルの出力に完全に満足できない場合、AIに人間のマスタリング・エンジニアのように音を微調整してもらうことはできないという限界があることに、人々はすぐに気づいた。

AIは標準化されたプロセスを適用するため、すべてのアーティストの好みに対応できない可能性がある。にもかかわらず、Landrのアルゴリズムは、プラットフォームにアップロードされるすべての曲で継続的に改善され、時間の経過とともにより良い結果を提供するために学習し、適応する。

eMasteredのAIマスタリングアルゴリズムは、Landrの直後に世間に登場し、AIマスタリングへの異なるアプローチで名を馳せた。

グラミー賞を受賞したミキシング＆マスタリング・エンジニアのスミス・カールソンとエレクトロニック・ミュージック・アーティストのコリン・マクローリンによって設立されたeMasteredは、業界の深い専門知識と最先端技術を兼ね備えている。Landrとは異なり、eMasteredは最終的なマスターをより自由にコントロールすることができ、コンプレッサーの強さ、EQ設定、ボリューム、ステレオ幅を調整することができます。

ユーザーは、マスタリングプロセスのガイドとなるリファレンストラックをアップロードすることもでき、最終製品がアーティスティックなビジョンに沿ったものであることを確認できる。

AIマスタリングサービスはなぜ人気なのか？

AIマスタリング・サービスがこれまで以上に人気を集めている理由はいくつかあり、特に、より高度で利用しやすいツールへと進化し続けているためだ。

• 無料プレビュー: 多くのAIマスタリング・サービスでは、マスタリングされたトラックを無料でプレビューすることができます。
• 安価で柔軟な価格設定：従来のマスタリングに比べ、AIマスタリングは一般的にリーズナブルです。
• 便利で効率的：AIアルゴリズムは数分でトラックを処理することができ、人間のマスタリングエンジニアよりもはるかに早い納期を提供します。アーティストは、結果が出るまで何日も何週間も待つことなく、プロジェクトを素早く完成させることができます。
• 高品質マスター: 今日のAIマスタリング・サービスは、低コストで迅速な処理にもかかわらず、商業音楽業界の基準を満たす高品質で洗練されたトラックを提供し、あらゆるプラットフォームでのリリースに対応しています。
• クリエイティブなコントロール：eMasteredのようなサービスでは、コンプレッサーの強さ、EQ設定、音量、ステレオ幅を調整できるため、マスタリングプロセスをユーザーが広範囲にコントロールできます。人間のエンジニアのような微妙な調整はできないかもしれませんが、このようなカスタマイズのレベルを追加することで、最終的なマスターがあなたのビジョンに沿うようにすることが容易になります。
• リファレンス・トラック・マスター: いくつかのAIマスタリング・ツールやサービスでは、リファレンス・トラックをアップロードまたはインポートすることができます。

もちろん、マスタリングにおけるAIツールの多くの利点があったとしても、このプロセスは熟練したマスタリングエンジニアに取って代わるものではない。

AIマスタリングは人間のマスタリングエンジニアの仕事を奪うのか？

AIマスタリング・サービスが進化を続ける中、多くの人が人間のエンジニアの必要性がなくなるのではないかと心配している。その心配はもっともだが、それは音楽界に限ったことではない。実際、AIが大きく進出している様々な業界、例えばカスタマーサービスや製造業、さらにはジャーナリズムの分野でも、この懸念は広がっている。

そして、その上昇を高いレベルで気にすることなく受け止めるミュージシャンもいる。

UKを拠点に活動するミキシング＆マスタリングエンジニアのストリーキーは、AIマスタリングは、スーツをラックから買うのと、自分のサイズにぴったり合ったオーダーメイドのスーツを仕立てるのに例えられると指摘したことがある。

人間のマスタリング・エンジニアが提供する、より高度なケアとカスタマイズを好む人もいるが、多くの人にとっては、AIマスタリングが提供する、より安価で迅速なオプションの方が理にかなっている。銀行を破綻させることなく、彼らのニーズを満たす実用的なソリューションを提供する。

結局のところ、AIマスタリングは多くのミュージシャンにとって貴重なツールになるはずだが、人間の専門知識に取って代わるのではなく、それを補完するものであるべきだ。アーティストのビジョンを理解し、微妙な調整を行い、独自のクリエイティブな視点をもたらすというマスタリングにおける人間的なタッチは、何物にも代えがたいものだ。

eMasteredのコリン・マクローリンは最高の言葉を残した：

「現在、質の高いマスタリングを受けることができない人々に、ようやくその機会を与えることができるのです。しかし、絶対的に最高のマスタリングを求めるのであれば、伝統的なマスタリングエンジニアが常に究極の選択肢となるでしょう。"

人間の創造性と人工知能の共同作業

マスタリングの未来は、おそらく人間とAIの共同作業となり、両者の長所を組み合わせて最高の結果を達成することになるだろう。

例えば、エンジニアはマスタリングの初期段階、例えば基本的なEQやコンプレッション、その他の標準的な調整をAIに任せることができる。

そこから人間のエンジニアが引き継ぎ、独自のタッチを加え、クリエイティブな直感と音楽の感情的背景の深い理解を必要とする微妙な判断を下すことができる。

このような役割分担によって、アーティストが人間のエンジニアに求める高い芸術性とカスタマイズ性を維持しながら、より効率的なプロセスが可能になる。

AIマスタリングは、マスタリングエンジニアを目指す人にとっても貴重な学習ツールとなる。

AIがどのようにトラックを処理し、調整するかを分析することで、初心者はマスタリングの技術的側面について洞察を得ることができる。

最終的な感想

コード進行の作成から本格的な楽曲の生成まで、音楽におけるAIの利用が激変していることは否定できない。AIマスタリングは、クリエイターがますます利用しやすくなっているツールのひとつに過ぎない。

アクセシビリティ、一貫性、効率性を提供し、熟練したマスタリングエンジニアやマスタリングハウスに楽曲を送ることなど夢にも思わなかったような、より多くの人々が、ラジオで聴けるような音楽をリリースすることを可能にする。

もちろん、マスタリング・エンジニアがAIや機械学習と戦うのではなく、どのように適応し、協力していくかという課題もある。テクノロジーが進化し続けるにつれて、音楽の作り方や聴き方も進化していくだろう。新たなレベルのイノベーションとコラボレーションによって、業界がこれまで以上にダイナミックになることを願うばかりだ。