AIミキシングとマスタリング

🔄 Quick Recall: 前のレッスンで、AIを使ってビート、メロディ、楽曲を生成し、複数バリエーションから最良の素材を選ぶ方法を学んだ。ここでは生成したトラックをリリース品質に仕上げる。

ミキシングの基本

ミキシングは各トラックのバランスを取り、一つのまとまった音にする作業。

AIミキシングツール

BandLabには基本的なAIミキシング機能が内蔵。より高度な制御にはiZotope NeutronのTrack Assistantが各トラックを分析し、最適なEQとコンプレッションを提案。

ミキシングの基本原則を教えて。

トラック構成：
- ドラム（キック、スネア、ハイハット）
- ベース
- メインボーカル
- コーラス
- シンセ/パッド
- ピアノ/ギター

各トラックについて：
1. 周波数帯域での役割（低域/中域/高域）
2. パンニング位置（左/中央/右）
3. 音量バランスの目安
4. EQで処理すべきポイント
5. コンプレッションの設定目安

ミックスの基本ルール

✅ Quick Check: ミキシングで「ムーディー」だと感じるが何が間違っているか分からないとき、AIにどう聞けばいい？ リファレンストラック（お手本にしたいプロの曲）と自分のミックスを比較するようAIに頼む。「この2つのトラックの周波数分布の違いを分析して」——これで自分のミックスに何が足りないか（たとえば低域が多すぎ、ボーカルの存在感が薄いなど）が具体的に分かる。

AIマスタリング

LANDRでのワンクリックマスタリング

LANDRはトラックをアップロードするだけで自動マスタリング：

1. ステレオミックスダウンをエクスポート（WAV、24bit推奨）
2. LANDRにアップロード
3. スタイル（Warm、Balanced、Open）を選択
4. ラウドネスターゲットを設定（ストリーミング用：-14 LUFS）
5. AIがEQ、コンプレッション、ステレオイメージングを自動処理

iZotope Ozoneでの高度なマスタリング

iZotope OzoneでAIマスタリングをする手順を教えて。

トラックの情報：
ジャンル：[ジャンル]
ターゲットプラットフォーム：[Spotify/Apple Music/YouTube]
リファレンストラック：[参考にしたい曲]

以下を含めて：
1. Master Assistantの使い方
2. AIの提案を微調整するポイント
3. ストリーミング向けLUFSターゲットの設定
4. 最終チェックリスト

ストリーミング向け最適化

重要： -14 LUFSでマスタリングすれば、ほとんどのプラットフォームで最適に再生される。音圧競争（ラウドネスウォー）は過去の話——ストリーミング時代はダイナミクスが勝つ。

実践：トラックをマスタリングする

1. 前のレッスンで生成した最良のトラックをWAVでエクスポート
2. LANDRの無料枠でマスタリング
3. マスタリング前後を聴き比べ
4. 気になる点をメモし、設定を調整して再試行

Key Takeaways

• ミキシングは個別トラックのバランス調整、マスタリングは完成ミックス全体の仕上げ——目的が異なる
• iZotope OzoneのMaster Assistantはトラックを分析し、ジャンルに最適化されたマスタリングチェーンを提案——出発点がすでに70〜80%の完成度
• LUFSはストリーミング時代のラウドネス基準——-14 LUFSでマスタリングすればSpotify・Apple Musicで意図した音量とダイナミクスで再生される
• LANDRの無料マスタリングで即座にプロ品質の仕上がり——初心者のスタートポイントとして最適
• リファレンストラックとの比較が最も効果的なミックス改善法——AIに「違いを分析して」と頼む

次のレッスン： サウンドデザインとステム分離——AIで既存の楽曲から要素を抽出し、独自の音響テクスチャを作るテクニック。