【裏ワザ】AI曲を人間が作り直したらバレるのか？17曲作ってAI検出ツールを徹底検証!!
2026年7月15日、音楽ストリーミングサービスTIDALが新しいAIポリシーを施行しました。
内容は「完全AI生成曲」にはAIバッチを付けて収益化から除外するというものです。
この流れは2026年現在、非常に加速しており、Spotify、Apple MusicなどのプラットフォームもAI生成音楽の規制や排除を強化しています。
また、TuneCore、LANDRなどのディストリビューターには、「自動AI検出システム」が密やかに導入され始めています。
私が聞いた話でも、国内大手レーベルが開発したAI生成検出ツールは「1トラック8小節」でも検出することが出来、場合によっては審査基準を満たしていないとされてしまうそうです。
ここでポイントなのが、前述したTIDALは「完全AI生成曲」にはAIバッチを付けるのですが、裏を返せば、人間の関与がどこかに含まれていれば、この網からすり抜けられる可能性があるということです。
だとするのであれば、どこからが人間の曲か？どこまでがAIの曲か？という線引きを知らないというのは現代の音楽家にとって非常に危うい、何なら「詰みかねない」事態だと言えます。
AI検出ツールと検証の設計
そうなると当然こんな疑問が生まれます。
補助的にAIを使い、そこに自分の演奏を重ねた楽曲は「人間の作品」なのか？
逆に、全部自分で演奏したのに誤ってAI判定されないか？
1トラックだけSunoを使っても「AI曲判定」なのか？それとも1トラックだけ人間が演奏すれば「人間曲判定」なのか？などなど、線引きが曖昧であげればキリがありません。
この答えが出ないまま制作を続けると、全パート人力なのに誤ってAI判定を受け、収益化の対象外にされてしまったり、あるいはAIを部分的に使っただけで楽曲全体がAI認定されてしまう、というリスクを抱えたまま活動することになります。
これは決して大げさではなく、今まさに世界各地で起き始めている現実です。
そして、調べてみるとその動きに呼応するかのように「AI音楽検出ツール」なるものがたくさん発表＆リリースされています。
その中で今回の検証は、ACRCloudとSHLabsという2つの解析エンジンを内蔵した「AI Music Detector Comparison」という検出ツールを使用しました。
検証は、生成AI(Suno)で作った曲をステム分離して、1パートずつ私の生演奏、もしくは打ち込みトラックに変化させていき、本ツールでの検出結果をまとめていきます。
さらに、全パート人間演奏の状態からあえて1トラックだけをAI生成に戻すというテストも行いました。
「1トラックだけAIが紛れ込んでいても見抜けるのか」を確認するためです。
またMP3とWavの両方で検証しましたが、ほぼ検証結果に変化はありませんでした。なのでWavの結果を元に話を進めていきます。
書き出しを工夫することでAI検出を逃れられるとは考えない方が良いということでもあります。
予め断っておくと、このツールはAIか人間かを100％断定するものでは無く「AIらしさをどのぐらい検出したか？」という参考指標を表すツールだと考えてください。
検証用データと結果グラフ
今回使った音源データと、表示された結果、そしてそれらをまとめた表グラフを出しておきます。
「どんなクオリティなのか？」
「どんな表示のされ方なのか？」
「結果はどんな感じなのか？」
これらをざっくりと掴んで貰えると次からの検証結果の考察がわかりやすいかと思います。
音源データ
#3.1 VoDrのみ俺
#3.2 DrBaのみ俺
画面のスクショ
結果まとめ
結果①：ACRCloudは「パート」をみる
前述したように、「AI Music Detector Comparison」はACRCloudとSHLabsという2つの解析エンジンを内蔵しています。
それぞれの解析エンジンによっての検出結果の差が非常に面白かったので、一つずつ見ていきます。
まず、ACRCloudの場合、単体の検証結果を抜き出すと下記のようになります。
ここで面白いのは、ボーカルやギターを入れ替えると人間判定が出るのに、他のパートではAI判定のままだと言うことです。
ますここから言えることは、
・ボーカルやギターというAIや打ち込みで再現が難しいものは生演奏ということもあり「人間」判定が出やすい。
・ドラムとキーボードは音源での打ち込みだったので人間っぽさが足りなかった可能性。
・コーラスは生録音だが音量的に小さく判定を覆らせるほどでは無かった
しかし、興味深いのは、#7や#8の1パートだけAIを使った時にACRCloudはそれを「人間判定」にしています。
僕の仮説では、#7がAI判定になってくれると、「ボーカルやギターなどのメインやリードは検出に反映されやすい」と主張しやすかったのですが…。
結果②：SHLabsは「量」でみる
逆にもうひとつの解析エンジンである「SHLabs」の場合、#2(Vo)と#3(Dr)では両方とも90％近くの「AI判定」でしたが#3.1(Vo＆Dr)で両方替えると一気に38％の「人間判定」へと覆ります。
概ね3つ以上、人力制作のトラックが入ってくるとSHLabsは人間判定になりやすい傾向があるようです。
勿論そのパートの役割や音量などの条件によって変わってきますが、8トラック中の3トラックということは大体曲全体の38％ぐらいを人間が作る必要があります。
#3.1(Vo&Dr) #3.2(Dr&Ba) #3.5(Acg&Elg)の3つは2トラックずつ入れ替えたのに評価に差が出たのはやはり「ボーカル」における比重が大きいからなのかも知れません。
しかし、ここでも主張したい内容と逆の結果が1つ出ています。
それが、#7や#8の1パートだけAIを使った時です。
曲全体における量を検出しているのなら、#7は人間判定であるべきなのに「AI判定」を叩きつけています。
ここは今後の研究材料にいたします…。
結果③：全部人間VS全部AI
この検証は「どこまで人力パートにすればAI検出を抜けられるか？」という大きな問いがありました。
その中で試行錯誤しながら多くのパターンを試してみて示唆に富んだ結果を得ることは出来たのですが、根本的な所がどうしても気になってしまっています。
それが#1(全部AI) と#6(全部人間)の2つです。
どちらも判定自体は間違っていないのですが、あまりにも判定に「遊び」があるのが非常に気になります。
ここの謎が解けないと「全部人力なのにAI判定になっちゃった」に陥る可能性があるからです。
考えられる理由としては、
・そもそも100％の信頼を謳ったものではない
ACRCloudは25％ぐらい、SHLabsも10％程度の余白を残すようにしています。
当然、断定するというのは危険だからという理由が真っ先に思い付きます。
・マスター段のプラグインのせい
各パートを入れ替えて音量を整えて書き出したのですが、その際にラウドネスがある程度一緒になるようにリミッターを使いました。
また、バスコンプも1つ使っています。
もしかしたらそのようなプラグインの挙動が完全AI曲(#1)からパーセンテージを引き下げさせたのかも知れません。
となると、「MIXし直せばAI曲も検出を抜けられる…？」という疑問が湧いてきます。
これは今後の研究課題とさせてください。
・そもそもAI曲だから
それでは完全人間曲(#6)の数値が20％と10％で検出されてしまった理由付けをするのであれば、「メロディやコード進行の構成要素がAIっぽい」というのがあるかも知れません。
個人的には、「それは無理でしょ、いちゃもんでしょ」と思いますが可能性としては捨てきれません。
なのでここも今後の研究課題となってしまいました。
音楽家はどう備えるべきか
今回の検証から見えたことを整理すると、
・どのパートを人間が演奏するかが大事。特にボーカルの比重は大きい。
・楽曲の4割ぐらいを人力パートにすると人間判定が高くなる。
・検出ツールによって見ている箇所が違うので1つのツールを過信しない。
・MIXやマスタリングの工程でもAI検出度は変わる。
・生演奏＞音源打ち込み＞AI生成、ぐらい生演奏は強い。
という感じだと思います。
また、AI検出技術は未だ発展途上だということも分かりました。
現状では「抜け道」的なものがありますがこれからより精度を高めてアーティストや音楽家の利益をより高精度に守ってくれると思います。
何より、人間の力ってすげー！と感じました。
それは、音楽を演奏する「生演奏の力」もそうだし、その培った技術やスキルを絶対守り抜くという「検出ツールの発現と発展」についてです。
勿論、その上を行くように「音楽生成AI」もさらに進化をしていくとは思います。
しかしそれをどのように使うかは相変わらず人間の手に委ねられていると安心しました。
とは言え、現状のツールの挙動を深く理解することは大事だと思いましたし、今後調べていかなければならない部分もたくさん浮き彫りになりました。
なので、次回は他の検出ツールを使っての比較検証をしていきたいと思います。
ぜひ楽しみにして頂けると嬉しいです。
「動画」
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