Deezer、毎日アップロードされる楽曲の44%がAI生成だと公表

• フランスのオンライン音楽ストリーミングサービス Deezer は、毎日アップロードされる新規楽曲のうち AI生成トラック の比率が 44% に達しており、1日あたり約7万5,000曲、月間では200万曲以上の規模で流入していると明らかにした
• プラットフォーム内での AI生成音楽の消費量 は全ストリームの1〜3%水準にとどまり、該当ストリームの 85% は不正として検知され、収益分配の対象から除外されている
• AI生成楽曲 のアップロードは、2025年1月の1日1万曲から、2025年9月に3万曲、2025年11月に5万曲、2026年1月に6万曲へと増加し、その後さらに拡大した
• AI生成としてタグ付けされた楽曲 はアルゴリズム推薦とエディトリアルプレイリストから除外され、Deezer は AI トラックの高解像度版の保存も中止すると発表した
• 米国・英国・フランス・カナダ・ニュージーランドの iTunes チャートで AI生成トラック が1位を記録し、音楽エコシステム全体での アーティストの権利保護 とリスナー向けの明確なラベリングの必要性も改めて浮き彫りになった

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アップロード規模と利用比率

• Deezer で毎日アップロードされる新規楽曲のうち、AI生成トラック の比率は 44% と集計された
  • 1日あたり約 7万5,000曲、月間では 200万曲以上 が流入
• プラットフォーム内での AI生成音楽の消費量 は、全ストリームの 1〜3% 水準にとどまっている
  • これらのストリームのうち 85% は不正として検知され、収益分配の対象から除外されている

AI音楽アップロード増加の推移

• AI生成音楽のアップロード は継続的に増加している
  • 2026年1月は1日あたり約 6万曲
  • 2025年11月は1日あたり 5万曲
  • 2025年9月は1日あたり 3万曲
  • 2025年1月は1日あたり 1万曲
• 2025年1月に Deezer が AI音楽検知ツール を初めて公開して以降の増加数値が順を追って示されている

Deezer の対応措置

• AI生成としてタグ付けされた楽曲 は自動的にアルゴリズム推薦から除外され、エディトリアルプレイリストにも含まれない
• Deezer はこの日から AIトラックの高解像度版 を今後保存しないと発表した
• Deezer は2025年6月にプラットフォーム全体で AIトラックのタグ付け を開始しており、ストリーミングプラットフォームとしては初だとしている
  • 2025年の1年間でプラットフォーム上の 1,340万件以上 の AI トラックにタグ付けを実施

市場での最近の兆候と会社の発言

• 先週、米国、英国、フランス、カナダ、ニュージーランドの iTunes チャートで AI生成トラック が1位を記録した
• Deezer CEO の Alexis Lanternier は、AI生成音楽 はもはや周辺的な現象ではないと述べた
  • 1日あたりのアップロード増加が続く中、音楽エコシステム全体での取り組みへの参加を通じて、アーティストの権利保護 とファンに対する 透明性の促進 が必要だと言及した
  • Deezer の技術と、1年以上前から実施してきた先行的な措置によって、AI関連の不正 とストリーミングにおける支払いの希薄化を最小限に抑えることができたとも述べた

ユーザー認識調査

• 2025年11月に実施された調査では、回答者の 97% が完全な AI 生成音楽と人間が作った音楽を区別できなかった
• 回答者の 52% は、100% AI生成の楽曲をメインチャートに人間制作の楽曲と並べて含めるべきではないと答えた
• 回答者の 80% は、100% AI生成音楽についてリスナー向けの 明確なラベリング が必要だと答えた

他のストリーミングサービスの動向

• 2026年2月、フランスのストリーミングサービス Qobuz が自社プラットフォームで AI生成コンテンツのタグ付け計画を発表
• Spotify と Apple Music は AI生成音楽に対して異なるアプローチを取っている
  • 低品質な AI 音楽を識別するためのフィルターの使用と、一部の 透明性措置 を配信事業者に委ねる方式を組み合わせている

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• 自分はDAWで音楽制作を学ぶ時間が無駄ではないかとよく自問してしまう。バーンアウトや抑うつ、CPTSDを抱える中で、創作が治療的になりうるという話に惹かれたが、今ではそれなりに良く聞こえる結果が出ても、仕上げの面白くない労働が残り、結局は自分以外の誰にも評価されないのではないかと思ってしまう。過程そのものが楽しいならいいのだろうが、自分はもともと他人との共同目標や承認がないと何かを楽しみにくいタイプだった。新しい問題ではないが、AIのせいで、なぜやるのか、何がやる価値のあることなのかを以前より切実に問うようになった。他の人たちがこの変化にどう影響されているのか気になる

  • 自分はこの25年間、バンド、アルバム、ソロ作品など、いろいろな音楽プロジェクトをやってきた。パンデミックのときに友人とほぼ2年かけて作り込んだ作品をBandcampに出したが、反応はほとんどなく、月次のストリームレポートもいつも0に近い。それでも自分はこの作品に大きな満足を感じているし、制作過程の記憶も好きなので、lathe cut vinylも2枚作った。このプロジェクトには自分の一部を込めたし、ほかのやり方ではうまく表現できなかった考えや感情を伝えることができた。年に1回くらい聴き返すと、その作品はもう自分の一部のように感じられる。自分にとって創作の目的はまさにこういう旅路、つまり自分をより深く知り、たどり着いてみるといつも意外な目的地へ向かう、そのすべての段階を楽しむことにある。誰かが自分の作品を聴いて何かを感じてくれたなら、それは嬉しいボーナスにすぎず、本質ではない
  • 君が時間を無駄にしているとは思わない。ただ、なぜ学びたいのかについて正直に自分自身に確かめる必要はある。目標が他人に聴かれて認められることなら、考え直したほうがいい。逆に、自分の楽しみや純粋な芸術への愛情のためなら、期待せずに続けていい。うまくいくかもしれないし、そうでないかもしれないが、サムライのように結果に執着しない姿勢が大事だ
  • 自分はあるアーティストに、最新のgenerative AIを心配すべきかと尋ねたことがあり、その答えが印象的だった。彼は、装飾しかしていない人たちは消えるかもしれないが、本当のアーティストはほとんど影響を受けないだろうと見ていて、AIが視覚芸術に与える効果が写真機の発明と似たものになることを願うと言っていた。写真の登場によって空虚な風景の複製は減り、その直後にImpressionismが生まれた、というたとえだった。多くの人は写真を呪っただろうが、Monetは脅威とは見なさなかっただろう、という主張だ
  • 自分は今回の論争が、昔のanalog -> digitalへの移行やMIDIが出てきた当初と似ていると感じる。オーディオ業界ではギターアンプのシミュレーションをめぐる議論はずっと前からあったが、今ではオールインワンのペダルボード1つで、ギターサウンドのほぼ全歴史を指先で扱えるほどシミュレーションが良くなっている。自分の基準は、この道具が自分の演奏や作曲の真正性を損なうかどうかだ。たとえば自分はボーカルとギターを同時録音するのが好きだが、高価なスタジオもなく、オフィスには環境ノイズもあるので、オープンソースAIを含むツールでトラックのノイズを消し、Matcheringのようなものを使って、望むリファレンスに合わせて最終マスターを仕上げる。それでも声は自分のものだし、テンポも完璧ではないが、スタジオを借りたように聴こえるので、自分にとってはコスト削減の手段になっている
  • 自分は音楽を、コンピューターから離れているための手段として好きになった。後処理だけはAbletonでやるが、それ以外は全部、そもそもコンピューターにつないでいないハードウェアでやっている。DAWだけで作ろうとすると、あまりに無菌的で退屈に感じられた。だから、中古のNovation Circuitみたいなgrooveboxを1台試してみて、自分が本当に音楽作りを楽しんでいるのか、それともまだ自分に合うやり方を見つけていないだけなのかを確かめてみることを勧めたい。楽しい限り、それは時間の無駄ではないし、たとえAIがある意味で自分より良い音楽を作れるとしても、自分の作った音楽を聴かせたときに友人たちが笑ってくれる経験は、AIには代われない

• 自分は核心はまさにそこだと思う。これは人々が喜んで聴く本物の音楽を作ろうとする試みではなく、詐欺師たちがボットや乗っ取ったアカウントで自分のトラックを再生させ、プラットフォーム収益を盗むために埋める収益用フィラーに近い

  • まさにそこが問題だと思う。問題なのは音楽を作る動機であって、アーティストがAIで何かを生成したり実験したりすること自体ではない。今のこれは、むしろ自分の正体を正直に示しているmuzakよりもひどく、Redditの投稿を読み上げるAIボイスオーバーの後ろでSubway Surferを流しているような自動化YouTube動画の音楽版に感じる
  • 自分は、これらのプラットフォームの収益分配構造自体が根本的に壊れていると思う。月ごとに各ユーザーが実際に聴いたアーティストへ比例配分すべきで、実際YouTube Premiumはそれに近い。今のように人々のお金を一つに集めて、結局は最も多くボットを回した側に渡す仕組みは間違っている
  • インフラにかかるその莫大な負荷のかなりの部分は、曲の出所に関係なく再生されさえすれば得られる収益比率を奪い合うラットレースのせいだと思う

• 自分はSubmitHubでAI曲検知の仕組みを熱心に開発している。ai-song-checkerを運用してみると、最近うちのプラットフォームにプロモーション目的で入ってくる曲の約20%がAI生成物だ。そのうち75%ほどはAI使用を正直に明かすが、残りの25%は隠そうとし、検知を避けるために音声をロンダリングするスクリプトまで使うことがある

  • 解けない問題を解こうとすると、思った以上に多くの実ユーザー被害を生みうると思う。熱意ある新規ユーザーが偽陽性でAI扱いされる状況は十分に起こりうる。AI検知には根本的に完全な解決策がなく、現実的な道はsynthidのような供給側の表示くらいだが、それもインディーの利用者にとってはまた別の障壁になる
  • 話はそれるが、この作業をしてくれてありがとうと言いたい。実際に楽器を演奏し、実際の曲をSubmitHubに上げるミュージシャンとしては、AIを自分の才能であるかのように見せる詐欺師をふるい落とすために、こうした検証や防止が行われているのはありがたい。ぜひ戦い続けてほしい
  • まずAIで曲を作り、それを楽譜にしてから本人が実際に演奏し、自分なりの創造的な変形を加える人がどれくらいいるのか気になる。そういう流れはかなり良さそうだし、自分がAI支援コーディングを使う感覚にも近い
  • そちらのプラットフォームが、意図的に反復的な音楽、特にDAWやハードウェアで作られたtechnoのようなジャンルで、どうやって偽陽性を避けるのか気になる
  • 反対する人たちの言うことは気にしすぎず、続けて試してほしい。ある程度のfalse positiveが避けられないとしても、こういうツールは必要だと思う

• Deezerがどんなアルゴリズムを使っているのかは知らないが、技術に明るいミュージシャンのBenn Jordanが、学習データに残ったcompression artifactsを見てAI生成音楽を識別する方法を説明した動画を思い出した

  • Deezerもまさにその方法を使っていると認識している
  • それでもその方法だけでは、AIが作曲し人間が実際に演奏した場合のようなAI authoringは見逃しうると思う

• YouTubeに上がる動画の大半は、もともと価値が低かったと思う。AIで制作が簡単になるからといって、自動的に良くなるわけでも、人が聴くようになるわけでもない。本当にたくさん聴かれるなら、そのときは何が本当の問題なのかを改めて考えるべきだと思う。倫理やIPの議論もできるが、まだそこまで行った状況ではない気がする

  • 昔からひどい動画は多かったが、少なくとも自然な品質フィルターはあったと感じる。切り替えが滑らかで、ナレーションや文章がそれなりにまともな動画を主に見ることになっていたが、今ではAIがそうした表面だけを真似し、最初は悪くなく見えても、1分ほどすると不自然なナレーションやChatGPT特有の雰囲気が出る低労力動画が推薦に大量に出てくる。自分のYouTubeのおすすめはどんどん役に立たなくなっていて、皮肉なことに、そのせいでYouTubeを見る時間が減ったのはむしろ良いことかもしれない
  • 数週間前にSpotifyでHexxenmindというバンドを見つけて本当に気に入り、ライブ予定を探したところ、AI生成プロジェクトだと知ってかなり衝撃を受けた。聴いている間はまったく見分けがつかなかったが、生成物だと知った途端、妙にもっと安っぽく感じられて、聴く気が失せた
  • 多くの生成AIは、実質的にデジタル版の使い捨てプラスチックを吐き出す汚染マシンのように感じる。この洪水の中で価値を見極め、ふるいにかける人こそがAI後の英雄になる気がする
  • その態度だと、スパムや広告の中に娯楽を見いだすのと大差ないように感じる
  • Anna’s ArchiveのSpotifyスクレイプの話を見て、世の中にはとてつもなく大量の音楽が存在し、そのかなりの部分は一度もまともに聴かれたことがなかったのだと改めて実感した

• 大衆音楽の大半がLA、Nashville、New Yorkの少数の意思決定者に左右されている現実を考えると、これが本当に悪いことなのかと問いたい。ラジオで流れる多くの曲は、すでにAIが作っていたとしても誰も違いに気づかなかった気がする。自分が言っているのは独創的で真摯なアーティストのことではなく、ROIが最も高い音の組み合わせを知っている専門家たちが設計した製造型ヒットソングの世界だ。Max Martinのような人物は尊敬しているが、いまや経営陣はデータを手にしており、そうした作曲家たちがいなくても、次のアーティスト向けの完璧なポップソングを数字でひねり出せる。だとしたら、新しいAIポップが長く王座にいた既存勢力を押しのけるのも悪くないと思う。本当の芸術は結局ファンを見つけるものだし、AIがそれを阻むとは思わない。いつかモデルが"Linger"のような余韻を残す曲を書けるようになったら話は別だが、それほど音楽が本当に良いなら、そのときは出所は重要でないかもしれない

  • 実際に今起きているのは、むしろその逆だと思う。誰かがプロンプトでslopを作り、ボットで金をかき集めることで、もともと小さかった本物のアーティストたちの取り分をさらに減らしている。自分たちはまだ「本当に素晴らしくて出所が重要でない」段階からはほど遠く、今すぐ対処すべきはslopの氾濫だ。AIをコード作成や音楽補助に使うこと自体には反対しないが、現状ではシステムの穴を突いて金を稼ぎ、本物の作品を妨げ、価値を下げ、プラットフォームから押し出す方向に働いているように感じる

• 結局またパブリッシャーがキュレーターの役割を担うようになると思う。少なくともパブリッシャーには良いことかもしれない

  • これからはパブリッシャーのロックインと、同時にAIが作りがちな平均値を壊すまったく新しい試みが並行して進む気がする。今年、カナダのデュオAngine de Poitrineが大きな幸運もあって突然発見されたのも、既存の音楽文法の外側で活動していたからだと思う。彼らが実験性の面で唯一だったわけではないが、オーディエンスが平均的なものの外にある何かを求めている渇望を示した例だった。Frank Zappaのような人物も、この二つの極のあいだに中間地帯があると信じて、粘り強く自分を追い込んでいたのだと思う
  • これはAIをめぐって多くの業界で繰り返されるパターンのように見える。結局は統合の深化とロックインがさらに強まる流れだ
  • 似た文脈で、AIがコードの大半を書くようになるなら、そのコードをうまくテストするほうがより重要だと考えて、自分は自動テストをかなり削った。すべてのプロジェクトに当てはまるわけではないが、自分のインディーゲームでは悪くない選択だった
  • むしろ、自分のオリジナルカタログを少しでも持っているDJのほうが、これからはより重要なアーティストになるかもしれないと思う。昔のシステムに戻りたい人はほとんどいないと感じる
  • ユーザーとしては、出所さえ表示されていて自分がスキップできるなら、あまり気にしない。ただYouTubeでは、AIで書き、AIで字幕を付け、AIで生成し、AIで投稿したものがあふれていて、本物を見つけるのがあまりに難しい。問題は存在そのものというより、チャンネルがその事実をごまかす点と、自分が遭遇したものの99.99999%が、時事ネタに合わせて100本の扇情的な動画を量産するために使われた排熱さえ惜しいほど価値が低い点だ

• この数字がそこまで重要なのかはよく分からない。いつか99%がAIになるかもしれないが、それでも人間が作った曲を完全に押しのけるまでは、必ずしも悲観する必要はないと思う。AI以前でも大半は大したことがなく、今はその比率が99.9%になっただけかもしれない。重要なのは残る1%あるいは0.1%が、私たちにとって良くて意味があるかどうかだ。そう遠くないうちにAI音楽も私たちに意味を持つようになるかもしれないが、だからといって人間のミュージシャンの存在が消えるとは思わない

  • 生涯音楽を聴いてきた人たちが中核ターゲットではないと思う。核心は、若い世代にこれを普通のものとして学習させることにある。多くの人の音楽趣味が高校や大学の時期に固まるのと同じように、FortniteやRoblox以前を経験していない世代がmicrotransactionsを自然に受け入れている現象に近いと感じる
  • 問題をもっと実務的に見ている。このslopの海の中で人間が作った曲をどう見つけるかが核心だ。昔、自分が音楽プラットフォームに金を払っていた理由のひとつも、新しいアーティストを発見する楽しみだったが、最近はそれがほぼ不可能になった。だから唯一何か手を打っているDeezerを試していて、3年前にSpotifyを解約しておいて良かったと思っている

• 最近のYouTubeにはAI生成音楽が多すぎて、原曲と区別するのが本当に難しいと感じる。たとえばこのチャンネル、ForeverDisco80s、この動画、この動画のような例があり、こういう種類の生成物が毎日数え切れないほど上がっていると思う

  • こうしたAI曲のかなりの部分は、単純にかなり良いと感じる。たとえばこの曲を1983年の食料品店のラジオで聴いていたら、すぐにレコード店へ探しに行きたくなったと思う。正直、自分にとってこういうAI生成のslopは、人間が作ったslopより楽しいことすらある。ここでいうslopとは、自分は愛していないが、人々がクリックしそうなものを適当に出す種類のものを指している

• Fugaziの言葉を借りるなら、重要なのは彼らが何を売るかではなく、私たちが何を買うかだと思う。AIコンテンツを大量アップロードすること自体より、実際にどれだけ再生されるかのほうが重要に感じる

  • Deezerの事例を見ると、問題の核心はコンテンツそのものより、そこに付随する詐欺の規模だと思う。会社の説明によれば、AI生成音楽の消費は全ストリームの1〜3%にすぎず、そのうち85%は詐欺として検知され、収益を剥奪されている。もし実際の有料ユーザーが大量に聴いていたなら、企業もここまで気にしていなかったはずだ。今は偽のリスナーと偽のアップロードを両方で取り締まるほうが、コスト削減効果が大きく、実ユーザーへの不便も少ない選択に見える
  • "A Million Amelias"のような曲を見ると、誰が聴いているのかという問いへの答えは数百万人としか言いようがないと感じる
  • SpotifyではAIトラックをいくらブロックして低評価にしても、なおおすすめされ続け、結局アカウントを解約した。消費者の立場からすると、BGMとして流れたときには人間が作った曲とほとんど区別がつかない。たとえ90%が不正ストリームだったとしても、残り10%は何も知らずに聴いている実在の人間だ。そして彼らは、選択肢さえあれば、おそらく人間のアーティストをもっと支援したかったはずだと思う