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AIに作らせた歌メロが、どこか不自然に聞こえる。歌詞が多すぎるのか、音程が悪いのか。原因を分けて調べると、意外な所にありました。 Sound Inspireでは、Claude Codeに作詞・作曲をさせ、ACE Studio（AIの歌声合成ソフト）で仮歌を作っています。2026年10月16日、『明細一枚の目方』のVerseを、歌詞は変えずに4回作り直しました。 この記事の要点 歌詞の量（モーラ数）は合っていた。原因は、入る位置が行ごとにばらばらで、助詞や「ン」が強い拍に乗っていたこと 入り方を「表・食い・弱起・裏」の4つに分け、セクションごとに型を決めて、曲ごとに切り替えられるようにした 食いや裏で入ること自体は悪くない。型をそろえる、拍が鳴っている所で使う、助詞を強い拍に置かない、の3つを守れば自然に聞こえた 句の入り方、4つの型 型 入り方 向いている所 表 拍の頭から入る 落ち着いた語り。拍の手がかりが少ない所 食い 拍の少し前から入り、伸ばして次の拍をまたぐ 焦り・畳みかけ・ノリ。ドラムかベースが鳴っている所 弱起 軽い語を前の小節に置き

手元にある作曲の本や教材を、AIに渡せば作曲に生かしてくれる。そう思っていましたが、置いただけでは足りませんでした。 Sound Inspireでは、Claude Codeに作詞・作曲をさせ、ACE Studio（AIの歌声合成ソフト）で仮歌を作っています。2026年10月11日、購入していた作曲の書籍2冊と付属データ（MIDI・楽譜・音声）344ファイルを、AIが作曲中に引ける「レシピ帳」にまとめました。 この記事の要点 ジャンル別のレシピと「やりたいこと」から引く索引を作り、その日のうちにテクノと日本の古い音階（都節）を混ぜた曲を2曲作った ただ、手順書には「迷ったら参照する」の1行しかなく、引くかどうかは任意だった。工程ごとに、どのページを引くかを決めて、毎回使われる形にした MIDIの自動解析は、ジャンルの骨格には使えなかった。本の記述を正として骨格を決め、伴奏がどれだけ骨格に沿ったかを数で確かめる形にした 工程ごとに、引く場所を決める 工程 引く場所 条件（曲調・テンポ） 目的別索引の「ジャンル選び」 企画 ジャンル別ページの要点。各案

ACE Studio（AIの歌声合成ソフト）は、2.1.9からAIが操作に使うコマンド（CLI）で、音程のカーブとビブラートを書き込めるようになりました。 Sound Inspireでは、Claude Codeに作詞・作曲をさせ、ACE Studioで仮歌を作っています。2026年11月4日、AIに「あ」の伸ばし音を13本作らせ、ビブラートの速さ・深さ・形を数字で指定して、書き出した歌の音程を測りました。 この記事の要点 速さは指定どおりだった。5・6・7 Hzの指定に対して、実測は5.02・6.01・6.94 Hz 深さは振幅1.0で片側およそ46セント（100セント＝半音）。10月に画面で描いて測った値と一致した ビブラートの「入りと抜け」の形を決める4つの数字（attack・release）は、指定しても値が変わらなかった。エラーも出ない 指定した線と、実際の音程 ACEが声に渡した線と、書き出した歌の音程は、ほぼ重なりました。ずれは2〜10セントです。 指定 速さ（実測） 深さ・片側（実測） 6 Hz・振幅0.5 5.97 Hz 24 セ

AIに歌のメロディを作らせると、音は合っているのに、どこか単調で不自然に聞こえることがあります。 Sound Inspireでは、Claude Codeに作詞・作曲をさせ、ACE Studio（AIの歌声合成ソフト）で仮歌を作っています。2026年10月10日、『老眼鏡、ビジュいいじゃん』の歌メロを、歌詞は変えずに12回作り直しました。 この記事の要点 「単調」は、Verseとサビの高さの差、同じ音の連続、拍への入り方の3つに分けると数えられた 言葉のアクセントに沿う点数で選ばせ、一致率を84%まで上げても、Verseで大きく動いてサビで動かない「逆さまの抑揚」になった 効いたのは、Verseは低く狭く語り、サビで跳ぶという役割分担と、手で直した3つの音から作った「行末の決まり」 アクセントの一致率だけでは、自然にならない アクセントを守った版（v6） Sunoが作った版 アクセントとの一致（目安） 84% 32% Verseの1句の中で動く幅 9.0半音 6.5半音 サビの1句の中で動く幅 6.3半音 11.4半音 アクセントの一致はSunoの

心地よい定番のコード進行と、少し癖のある中毒性の進行。曲を作っていると、どちらに寄せるかで迷います。 Sound Inspireでは、自作の作曲アプリ「C-Berserker（ベルセルカー）」で伴奏のコードを作り、ACE Studio（AIの歌声合成ソフト）で仮歌を作っています。2026年10月9日、同じ歌詞・同じ80秒の曲に、定番の伴奏と中毒性の伴奏を付けて聴き比べました。 この記事の要点 2つの版は、コードだけでなく作る順番から変えた。中毒性の版は、コードを先に決めて、その上にポップな歌メロを書く AIに「中毒性のある進行を」と頼んでも、1回目は短調でよく見る i–III–VI–V が返ってきた。強さを0.8から0.95に上げて、ようやく癖のある進行になった 聴き比べると、中毒性版のほうが「あきない」。ただ、キックが鳴っていない不具合は、耳で聴くまで誰も気づかなかった 2つの版の違い 定番版 中毒性版 サビのコード EM7–F#–D#m7–G#m（王道進行の形） G#m–E7–F#7–D#7/G（ドミナント7が続く） 終わり方 EM7–F#–

AIに作詞・作曲を任せていると、「なんか違う」と感じたときに、どこを直せばいいのか迷います。 Sound Inspireでは、Claude Codeに作詞・作曲をさせ、ACE Studio（AIの歌声合成ソフト）で仮歌を作っています。2026年10月10日、同じテーマの曲を3時間で5回作り直しました。その5つの版を並べると、直す場所によって、曲の変わり方がまったく違いました。 この記事の要点 調とテンポだけ暗くしても、歌詞が明るいままだと、決意の言葉が暗い伴奏の上で浮く 作り直す前に「どの軸を変えるか」（視点・小さな変化・時間・感情・密度）を選ぶと、別の曲になる いちばん曲を変えたのは、最初の条件確認で「アーティスト：なし」と答えていたのを直したこと 4回の作り直しで、変えた層が違った 作り直し 変えた層 起きたこと 1回目 音（調・テンポ感） 歌詞の決意と伴奏がぶつかった 2回目 言葉（歌詞） 伴奏となじんだが、フックが弱くなった 3回目 視点（誰が歌うか） 言葉ごと入れ替わり、別の曲になった 4回目 前提（アーティスト） 舞台・言葉・テンポ・

AIで作るミュージックビデオ（MV）は、言いたいことを1文に決めても、まだ単調になることがありました。 主人公が最初から答えを知っていて、4分間ずっと同じ顔をしている。それでは「変化」が伝わりません。 Sound Inspireでは、MVの制作を自作の管理アプリで進めています。この記事では、画を作る前に「主人公がどう落ちて、どう立ち上がるか」を組む工程を足した話と、同じ曲で作り直して分かったことをまとめます。 この記事の要点 主人公が「普通の毎日 → 絶望 → 立ち上がる → また日常へ」と進む道筋を、画を作る前にファイルへ書かせ、欠けていれば先へ進めないようにした 同じ曲で比べると、最初と最後の景色が別の場所（部屋 → 朝の道）から、同じ点検ブースになった 絶望は「暗い画」ではなく1:49の出来事になり、立ち上がるきっかけの紙は2分以上前から映るようになった きっかけは、歌詞を物語から作るアプリ もともと、人の体験から短編小説を書き、その物語から歌詞を作る自作アプリを育ててきました。 ところが振り返ると、歌詞は物語から作る仕組みがあるのに、MV

AIにミュージックビデオ（MV）の企画を任せると、画はきれいに仕上がります。 でも通して見ると、「このMVは何を言いたいんだろう」と感じることがありました。 Sound Inspireでは、MVの制作を自作の管理アプリで進めています。この記事では、その企画の一番最初に足した「1文を決める」工程と、同じ曲で作り直して分かったことをまとめます。 この記事の要点 AIに歌詞を渡すと、歌詞の1行ずつをそのまま絵にする企画になりやすい そこで、画を作る前に「言いたいことを1文」と「音・歌詞・映像がそれぞれ何を受け持つか」をファイルに書かせ、書かなければ先へ進めない形にした 同じ曲で作り直すと、歌詞をそのまま映すシーンは73行中16行（約22％）。ただし、1つの場所にシーンが集まる割合は前も後も約57％で変わらなかった 「テーマ」ではなく「向きのある1文」 「喪失」や「恋」はテーマです。どこへ向かうかはまだ決まっていません。 物語づくりでは昔から、「〇〇は△△になる」のように向きを持った1文を土台にする、と言われています。今回の曲『あの日の床は何℃だったろう

AIに判断を丸投げせず、意図・基準・検証を人が持つ。ACE Studioを例に、仕様変更にも耐える半自動楽曲制作の7原則を整理します。

ブログやnoteの記事を、Xで定期的に紹介したい。 そう考えて、Sound Inspireでは過去の記事を1日3回、自動でXに投稿する仕組みを作りました。 作る前に一番迷ったのは費用です。この記事では、X APIの料金の考え方と、実際に選んだ形をまとめます。 この記事の要点 X APIは、今は使った分だけ払う方式。投稿1件はURLなしで$0.015、URLありで$0.20 費用を決めるのは投稿の数ではなく、URLの数。URLを1日1回に絞ると、月の見込みは約3,500円から約1,850円に下がった 無人で動かすと、パソコンの「バッテリーの設定」のような思わぬ所で止まることがある 料金は「URLを貼るかどうか」で約13倍変わる X APIは、プログラムからXに投稿するための入口です。2026年10月時点の公式の料金表では、投稿1件の値段はこうなっています。 投稿の種類 1件あたり 円換算（1ドル150円） URLなし $0.015 約2.3円 URLあり $0.20 約30円 1日3回、5つの投稿をつなげたスレッドを出すとします。毎回最後に記事のU

MVやショート動画に歌詞の字幕を付けるとき、1行ずつ時刻を打ち込むのは時間がかかります。 Sound Inspireでは、歌詞テキストと音源（WAV）を渡すだけで字幕ファイル（SRT）を作るツール「lyrics_to_srt」を作り、Windows版を無料で配布しています。 この記事では、新曲『残りの二パーセント』で実際に字幕を作った結果と、ダウンロードから保存までの使い方をまとめます。 この記事の要点 35行の字幕のうち、手で直したのは1行だけ（開始を0.7秒ずらしただけ） 精度を左右したのは「渡し方」。ボーカルだけの音源と、かなで書いた歌詞 Windows版はPython・FFmpegの準備が要らず、ドラッグ＆ドロップで使える 新曲『残りの二パーセント』で試した結果 字幕は全部で35行。確認用の画面で1曲を通して聴き、ずれている所だけを直しました。 直したのは2番のPre-Chorusの頭「けれど雨は」の1行です。字幕の出るタイミングが歌い出しより0.7秒早かったので、開始を後ろへずらしました。 ほかの34行は、自動で出た時刻のまま保存してい

日本語の歌は1小節に何音入るのか。研究論文と計測データから、J-POPは6〜10モーラ、英語ポップスは4〜7音節。同じ内容を伝えるのに日本語は約1.9倍の音が要る理由と、60年代から90年代の「詰め込み型」への変化をまとめました。

こんにちは、Sound Inspireです。 私たちは普段、多くのアーティストやクリエイターの方々と一緒にMV制作などのクリエイティブワークを行っています。その中で、驚くほど才能があるのによく耳にする「ある悩み」があります。 「アイデアはあるのに、なぜか最初の1歩が踏み出せない」 「SNSばかり見て、作業を先延ばしにしてしまう」 「完璧にやらなきゃと思いすぎて、手が止まる」 あなたも、こんな経験はありませんか？ 「自分は意志が弱いからだ…」と自分を責めてしまう人も多いのですが、実はこれ、あなたの才能や意志の強さの問題ではありません。脳の仕組みそのものが原因なのです。 今日は、Sound Inspireが新しく開発したメンタルハック・ツール『Flip Habit』の紹介とともに、「意志の力」に頼らずにスッと行動を始められるようになる脳科学のアプローチをお伝えします。 「スマホを見るのをやめよう」は逆効果？ 何か悪い習慣をやめたい時、私たちは「〇〇しないようにしよう」と決意しがちです。 しかし、ここに大きな落とし穴があります。人間の脳は「否定形」を理

「名曲のDNAを抽出し、あなたのサウンドにインストールする 頭の中で鳴っている音を、言葉にできない悔しさ。 SunoやUdioなどのAI音楽生成ツールを使っていて、こんな壁にぶつかったことはありませんか？ 「あのYouTubeのMVみたいな、疾走感があって少し切ない曲を作りたい…！」 「でも、AIに伝えるためのジャンル名や英語のタグが分からない…」 頭の中には明確な「鳴らしたい音」があるのに、言語化できない。その結果、妥協した曲ばかりが生成され、無駄にクレジットを消費してしまう…。 完璧な音楽を作りたいなら、完璧な「言語化」が必要です。 でも、僕たちは音楽理論の専門家ではありません。だったら、その退屈な言語化のプロセス自体をAIに任せてしまえばいいのです。 そう考えて開発したのが、今回無料で配布する自作ツール『MV Analyzer Core』です。 瞬時に名曲を丸裸にする、3つのコア機能 このツールは、ブラウザで起動して対象のYouTube URLを入れるだけで機能します。 1. 瞬時のディープ解析 動画のメタデータとウェブ情報をAIが統合。音

※本記事は公開コメントを元にした分析であり、公式見解ではありません。 1. はじめに 「IRIS OUT」はストリーミング24連覇、歴代2位という圧倒的な記録を達成しました。 しかし本質的に重要なのは記録ではなく、 👉 なぜここまで“聴かれ続けるのか” です。 本記事では、YouTubeコメント分析をもとに、ヒットの構造を分解します。 2. 視聴者反応の特徴 コメントの大半は以下に集中していました ・「何度も聴いてる」・「飽きない」・「中毒」 これは単なる高評価ではなく、 👉 習慣化されたコンテンツ であることを示しています。 3. 中毒化を生む3つの要因 ① コンテンツ連動（チェンソーマン） 作品との強い結びつきにより ・記憶に残る・感情が補強される 結果として「再生理由」が増える ② コミュニティ駆動 「歴代1位を取る」という共通目標 👉 視聴者が“消費者”ではなく“参加者”になる ③ 高いループ耐性 何度聴いても崩れない構造 👉 日常に入り込む 4. ネガティブ意見の重要性 少数だが 「飽きた」 という意見も存在 これは 👉 コン

はじめに：AI音楽が抱える「既視感」の正体 AI音楽生成の世界は、Suno v5.0の登場により音質・構成・歌唱のすべてが劇的な進化を遂げました。 しかし、多くのクリエイターが共通の違和感を抱いています。 「それっぽいけれど、印象に残らない」 「ちゃんとしているのに、つまらない」 これは単なる感覚の差ではありません。 AIの設計思想に根ざした「 構造的な問題」 です。 今回は、Future Bassを例に、AI作曲が陥る「無難さ」の正体と、それを突破するための戦略を実測データと共に紐解きます。 作成した楽曲👇 https://suno.com/s/jeojl4tfiHr5lxIT 1. 「プロンプト」という魔法の限界 まず、残酷な事実からお伝えしなければなりません。 「プロンプトだけでは、コード進行は制御できない」 ということです。 文章でのコード指定や制限文の工夫だけでは、安定した制御は不可能です。 実際に、コード進行をプロンプトに明記して3回生成し、その遵守率（指定したコードが正確に鳴っていた割合）を解析した結果、以下のデータが得られまし

何かを発信したとき、あるいは新しいプロジェクトを立ち上げたとき。 私たちが最も恐れるのは「他者の反応」、とりわけ「否定的な意見」です。 先日、Sound Inspireとして新作MV『多勢に無勢』を公開しました。 公開直後、わずか15再生という段階で、YouTubeには1件の「低評価」が刻まれました。 しかし、私は微塵も揺らぎませんでした。 なぜなら、人間関係における「3つのレイヤー」の正体を知っているからです。 1. 「普通の人」は沈黙する 世の中の大多数を占めるのは、中間層である「普通の人」です。 彼らはサイレント・マジョリティ（物言わぬ多数派）であり、あなたの発信に対してわざわざ労力を割いてまで意見を伝えてくることはありません。 今回、私の動画は80再生を超えましたが、その大半は「静かに見守っている」人々です。反応がないことは無視ではなく、 「現状を受け入れられている」 という肯定の一種なのです。 2. 両端から届く「意見」の正体 沈黙を破って声を上げてくるのは、常に「上位」と「下位」の極端な層だけです。 ① 優秀な人（上位）からの「ギフ

【導入】 Dbm が Db に変わった時、物語は完成した 新作『多勢に無勢』を公開して数時間。YouTubeの再生回数がわずか15回だった頃、そこには1件の「低評価」が刻まれていました。 しかし、その不条理こそが本作の完成を告げる合図でした。 本作は、AIという巨大な「マジョリティ（多数派）」のアルゴリズムに対し、人間の意志を98%の精度で刻み込む実験的な試みです。 【核心】 98%の制御：GeminiからSuno AIへのリレー 本作の制作プロセスは、従来の「AI任せ」とは一線を画します。 思想の設計 : 歌詞の持つ陰鬱なディストピアを表現するため、Geminiを用いて、AIが通常は回避しようとする不穏なコード進行（ Dbm や Ebm ）を導き出しました。 意志の強制 : そのコード進行をSuno AIに指定し、さらにカバー音源をトレースさせることで、演奏と歌唱のニュアンスまでを人間の管理下に置きました。 しかし、ここで「事故」が起きました。AIが Dbm（マイナー）を勝手に Db（メジャー）へと反転させたのです。 【考察】 「多数派（メジャ

Sound Inspireの作詞担当　兼　専属MV監督　Kimio 九奏です。 新曲『Mist Error』のMV、もうご覧いただけましたか？ 　11/23 20:00配信 ダイジェスト版はTilTokで配信してます。 https://www.tiktok.com/@soundinspire9/video/7575800496707915015?is_from_webapp=1&sender_device=pc&web_id=7540461807451325959 今回はリップシンク、　歌に合わせて歌う動画を作成し、MVに使用しました。 リップシンクに関連する記事は別で扱いますね。 さて、今回の映像制作において、僕が最もこだわったテーマは「 否定することで浮き彫りになる感情」 です。 主人公は徹底して自分の状態を「数値」で管理しています。 BPMは60、体温は36.5℃。 画面上には常に無機質なパラメータやシステムログを表示させ、 視聴者である皆さんにも「これは機械的なレポートである」と認識させる演出を施しました。 ■ 注目してほしいシーン

曲ができた。MVが完成した。 創造のプロセスが終わり、深い満足感に包まれる瞬間です。 しかし、本当の「作業」はそこから始まります。 YouTubeの概要欄、X（旧Twitter）の告知ポスト、noteの記事、ファンへのメッセージ…。 私たちクリエイターは、完成した作品を世界に届けるため、無数の「テキスト」を書くという現実に直面します。 それは創造的と言えるでしょうか？ Sound Inspireは、これを 「創造性の後に訪れる、9割の雑務」 と呼んでいます。 この雑務に時間を奪われ、次の創造へ向かうエネルギーが削がれていく感覚。 あなたにも覚えがないでしょうか。 「Geminiに書かせればいい」と考えるかもしれません。 それは半分正解で、半分間違っています。 「新曲のMVができたから、宣伝文を書いて」 こんな曖昧なプロンプトでは、AIは作品の「表面」しか撫でてくれません。 核心に触れない、ありきたりな賞賛の言葉が返ってくるだけです。 AIは、あなたの代わりに「考える」ことはできません。 しかし、 「あなたの思考をトレースし、雑務を代行するシス