ビート、メロディ、楽曲の生成
AIツールでオリジナルのビート、メロディ、楽曲を生成する——プロンプトのコツ、複数バリエーションの活用、ハイブリッド制作のテクニック。
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🔄 Quick Recall: 前のレッスンで、キー、スケール、コード進行、楽曲構成、テンポの基礎を学んだ。ここではその知識を実際の音楽生成に応用する。
効果的な音楽生成プロンプト
AIの音楽生成では、プロンプトの質がアウトプットの質を直接左右する。
Sunoでの生成
Sunoで楽曲を生成。
ジャンル:チルなローファイヒップホップ
ムード:ノスタルジック、温かい、メランコリック
キー:Fメジャー
BPM:85
楽曲構成:
イントロ(8小節) → Aメロ(16小節) → サビ(8小節) →
Aメロ(16小節) → サビ(8小節) → アウトロ(8小節)
楽器:ジャズピアノ、ソフトドラム、ベース、
環境音(雨の音、レコードノイズ)
リファレンス:Nujabes、Lamp、haruka nakamura
Udioでの生成
Udioではより技術的なパラメーターが指定可能:
Udio用プロンプト:
"Cinematic orchestral piece in D minor, 100 BPM.
Starts with solo piano, builds to full orchestra.
Strings carry the main melody. Brass enters at the climax.
Emotional arc: melancholic opening → hopeful middle → triumphant ending.
Reference: Joe Hisaishi, Ryuichi Sakamoto"
Quality: High
Duration: 2 minutes
Stems: Enable
✅ Quick Check: 同じプロンプトで複数のバリエーションを生成するのはなぜ? AI音楽生成は確率的で、同じプロンプトでも毎回異なる結果が出る。5つ生成すれば最良のものを選べる。さらに複数のバージョンから好きな要素を組み合わせれば(バージョン2のメロディ+バージョン4のビート)、よりユニークなトラックが作れる。
ビート制作
AIでヒップホップビートを制作するプロンプトを作って。
スタイル:ブーンバップ × モダントラップのハイブリッド
ドラムパターン:キック(四つ打ち避け)、スネア(バックビート)、
ハイハット(16分音符のスイング)
ベースライン:808サブベース、Gマイナー
テンポ:88 BPM
追加要素:ビニールクラックル、チョップドソウルサンプル風のメロディ
Sunoで3バリエーション生成して比較する。
各バリエーションの良い点と改善点をリストして。
メロディ生成
メロディ単体の生成は楽曲全体より精度が求められる:
以下の条件でメロディを生成:
キー:Cマイナー
BPM:120
ジャンル:エレクトロニック/シンセウェーブ
メロディの特徴:
- 音域は1オクターブ以内
- ステップワイズ(隣の音への動き)中心、時折ジャンプ
- リズムはシンコペーション(弱拍の強調)を含む
- 4小節のフレーズ × 2(AメロとBメロ用)
MIDIエクスポート可能なフォーマットで。
ハイブリッド制作のワークフロー
プロの制作フローは「AI生成 → 人間の判断 → リファイン」の反復:
- 生成 — Sunoで5バリエーション生成
- 評価 — 各バリエーションの良い要素を特定
- 抽出 — ステム分離で使いたい要素を取り出す
- 組み合わせ — BandLabやDAWで要素を重ねる
- リファイン — 手動で弱い部分を修正・補完
- 再生成 — 必要なセクションだけ再生成
AIで生成した楽曲のクオリティを上げたい。
現在のトラック:[ジャンル/テンポ/キー]
良い部分:[残したい要素]
弱い部分:[改善したい要素]
以下を提案して:
1. 弱い部分を再生成するためのプロンプト
2. DAWで手動修正する方法
3. 別のバリエーションから組み合わせ可能な要素
実践:初のAI楽曲を生成する
- 前のレッスンの知識(キー、BPM、構成)を使ってプロンプトを作成
- Sunoで3〜5バリエーション生成
- 最良のバリエーションを選び、良い点と改善点をメモ
- BandLabにインポートして聴き比べ
Key Takeaways
- プロは同じプロンプトで複数バリエーションを生成し、最良の要素を組み合わせるクリエイティブパレットとしてAIを使う
- ジャンル+ムード+キー+BPMの4パラメーターがAI音楽プロンプトの基盤——すべて指定すると精度が劇的に上がる
- ハイブリッドワークフロー(AI生成+人間の編集)が純粋なAI生成より一貫して良い結果を生む
- ステム分離を組み合わせれば、複数のAI生成から好きな要素だけを取り出してユニークなトラックを構築できる
- 反復が鍵:生成→評価→保持→再生成のサイクルで品質を段階的に向上させる
次のレッスン: 生成したトラックをリリース品質に仕上げる——AIミキシングとマスタリングのツールとテクニックを学ぶ。
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