AIによる著作物の無断学習、元の楽曲を特定する技術をソニーグループが開発

ソニーG、作曲AIの学習データを特定　創作者への対価算出可能に

ソニーグループが、人工知能（AI）が手がけた音楽の学習元となる楽曲を特定する技術を開発したことが16日、分かった。音楽業界では生成AIの活用が広がり、AIによる著作物の無断学習が問題視されている。ソニーは新技術の活用により、曲の使用に伴う対価をAIの開発元に要求できるようになり、収益を音楽制作者に配分しやすくなるとしている。

新技術では、AIが学習や生成に使った楽曲やミュージシャンを割り出し、どの作品がどの程度利用されたかを割合で示せる。分析方法についてはAIの基盤となるモデルからデータを取得する手法と、AIが作った楽曲と既存の曲を比較して学習元の作品を推定する手法がある。今後も研究開発を進める方針だ。

AI製音楽の学習元を特定－ソニーが開発、対価要求可能にhttps://t.co/uNCDWPuPQr

— 共同通信公式 (@kyodo_official) February 16, 2026

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN070LT0X00C26A2000000/

>>1
これはナイスだな
作曲以外の分野でも活用していけ

これがいい落としどころなのか？
AIミュージックは無法地帯だからなぁw

>>4
各AIが課金誘導する時代に突入しつつあるから創作機能を持つAIはプロ用として庶民が手を出せなくすると予想

>>17
どのサービスも上位モデルはサブスクユーザ限定やろ
もはや無課金ユーザとは雲泥の格差が

割り出すアルゴリズム作ったとして
法廷で通用するようなどんな根拠があるのかね(´・ω・`)

>>5
フレーズが似てた、コード進行が一緒、のレベルのイチャモンだらけになるだろう

>>15
日本人は「すぐパクリ」っていうけど
外国ではサンプリングはわりと普通なので公言してれば問題ないよ

特定できるってレベルには二次利用って事よなぁ

既存のAI制作でないものに使ったらどうなるんだろう？

>>9
そう
生成AIが世に出る前のミュージシャンの楽曲も、盛大に原曲ありのパクリ疑惑だらけになるだろう

この手のツールは技術の宣伝はするが、その具体的実績については一切パフォーマンスしないのがミソ

イタチごっこな気もするがなぁ

これ放置してると日本の楽曲もアメリカのAI企業に無断利用されて利益は一切入ってこないことになるからね。ソニーには頑張ってほしい

嘘臭え
人間が作った曲入れても昔の曲から学習した扱いになるだろ

まあ自社内での盗作チェックに使うなら

文章で似たようなツール作ってたけど結局最後は人間が判断だよ
ザッとスクリーニングして特に怪しいやつを特定までがツールの仕事でその後は人間が最終判断する
音楽はよくわかんないけど、これもコードや音階の一致性からスクリーニングかけるまででしょ

人間の作曲者自体が過去の影響受けまくりなんだからヤブヘビになるか水掛け論になるかでしょうもないわ

>>34
本当これ
それもマジで知らずに偶然似ることなんていくらでもあるしな
これからはクリエイターが何か作る度にそうやって難癖つけられてまともな創作なんてできなくなる
AIに仕事奪われなくも人間に職を奪われるようになるね

影響を受けた作品といえど自分でいちから作るのと
膨大な既存作品を勝手にインプットにして機械的に出力したのと
全く違うと思うけどね

たまたまネットで見かけた記事だけどこれが腑に落ちた
https://note.com/touhoumusic/n/n2573c718cc9f

この分析が正しいことをどうやって証明するかだよな

コードは難しいんじゃないと思いつつ
声とか楽器ならいけるんかなぁ

作曲なんかは、パクリの連鎖やぞ。
大元の創作者なんかを手繰っていったら、
バッハとかの時代まで行き着くぞ。

なんか、都合よく、
著作権料をガメたいだけじゃねーの

元から人の感動する音楽はいくつかしかパターンがないってことがもう分かってて、もうパターンは出尽くしてるし
まっさらな状態から作曲したとしても誰かの生んだメロディーになり得る
だからこれ言いがかり冤罪の可能性が増えるんではないだろうか

Xでこのニュースにコミュノ付いたな

この記事の見出しは誤解を招きます
記事の技術はソニーの論文で提案されたTraining Data Attribution（訓練データ帰属推定）を用いるもので音楽生成AIが生成した楽曲に対し出力に影響が大きかった訓練音源を候補として推定するという内容です

以下の点に注意です
開発元がモデルと学習データにアクセスできることが前提で外部から生成された音楽だけを元に学習データを特定できる技術ではありません
また生成結果に対する学習データの寄与（影響）度を推定するものであり学習に使われた楽曲を完全に特定できるわけではありません
誤検知など課題もあります

引用元: https://krsw.5ch.net/test/read.cgi/ghard/1771153428/

ソニーG、AI作曲の学習データを特定　創作者への対価算出可能にhttps://t.co/5CBbQ5OmxP

「ビートルズの曲が3割、クイーンの曲が1割」と、元になった作品の貢献度を数値化。既存の楽曲が利用された場合に、AIの開発元から使用料を徴収できるようになります。

— 日本経済新聞電子版（日経電子版） (@nikkei) February 15, 2026

そもそも、似たような曲は多いし、元歌のカバーも多い。
どれがオリジナルなのかＡＩは正しく判断できるのかな？

ＡＩに似ている曲判定をさせるのも良いと思います。

— YUKI (@lovelyokada) February 15, 2026

サンプリングと区別できないし、そもそも特定のメロディなど似た楽曲も多いので運用難しいんじゃないかな

— 夏の日の冬の日の (@nonononohibi) February 16, 2026

AIの作り方が分かってるから逆算すれば元辿れる気はしてた
これは良いシステム

— Miidee サブスクOriginal曲配信中 (@miidee2018) February 15, 2026

いい流れができた
音楽分野でもXAI適用
XAIは、主にモデルの予測に対して「どの入力がどれだけ効いたか」を説明するための手法群です。代表例が LIME と SHAP でどちらもブラックボックスモデルでも予測の理由を近似的に説明できます。
AIだけじゃなく人の脳内での学習も当てはまるよね？

— 呂飛(robi)💰仮想通貨SVN💰 (@robina33jp) February 15, 2026

これの映像、画像版早く欲しい。

— Buggy (@buggymarin) February 15, 2026

AIを敵視するのではなく、『寄与度の可視化』によって共存のインフラを構築したソニーの戦略。まさに天才的です。学習データを特定できれば、AIは『盗用ツール』から『正当な収益分配のエンジン』へと変わる。知財大国・日本の再定義がここから始まりますね。

— ゆとりパパ｜FX×X収益化の二刀流｜2週間で4.5Mインプ突破 ⚡️ (@Yukichi_rich1) February 16, 2026

ユーミンや宇崎竜童でさえもスタンダードジャズに着想を得ているので、ソニーは自分の首を絞めている気がします。

— 橋本　健一 (@neduken) February 16, 2026

簡単に説明すると、モデルデータとデータセットが全て自分の元にある環境のみ有効な技術。

AI音楽企業のデータなんて手に入らないのだから、ネット上での魔女狩り検索用として使えない。

・・・なにが「AI作曲の学習データを特定」だよ(笑)

— コード・アリス（Code_Alice） (@AIs_of_Dragoon) February 15, 2026

日経さんの
「ソニーG、作曲AIの学習データを特定　創作者への対価算出可能に」
について記事を書きました。
どんな技術なのか？実際実用性はあるのか？など参考にしていただければ幸いです。

音楽AIの学習データを特定できる？
ソニーの新技術を読み解くhttps://t.co/VvSeMDllRC

— Yoshihiro Saito 斎藤喜寛 (@YoshihiroSaito) February 16, 2026

ハルト

ちょっと難しすぎて頭が追い付いていけないが、、Shazamとか曲の一部を聴かせることで何の曲か数秒で回答してくれて、マジでいつも感謝してる◎ 当てられなくても似た曲を出してくれるし、そう考えると出来ないこともない。声質や感情も同じで、独特なほど回答しやすいだろうね。｢肖声権｣を保護するシステムみたいに、「肖曲権」や「肖歌権」も保護するシステムが当たり前のように存在しないといけないわ。早急に広まって、抑制または使用料として権利を持つアーティストに支払われるべき！（知識ないので、的外れなこと言ってたらすみません。。）
ちなみにReflux Godが生成した楽曲、結構好きなんだよなぁｗＵＰの頻度がすごくて、約2年で1684本ｗｗ Lyric junkieが生成する声質や感情も好きだ◎ 約3カ月で27本ｗｗ AIエグいわｗｗｗ