# 生成AIの音楽契約、独立系出版社が楽曲と原盤の同等評価を要求 - 媒体: Andown（行灯）— そこにある光 - URL: https://andown.space/impf-and-impel-publish-ai-licensing-principles-insisting-songs-and-recor/ - 公開日: 2026.09.30 / 更新 2026.10.18 - 著者: Andown - 時間軸: シーンと言説の潮流（1〜3年） - テーマ: AI生成音楽（https://andown.space/topics/generative-music/）、著作権の再発明（https://andown.space/topics/copyright-remix/） - フック: 配分を決める前に、価値を問う > 生成AIに音楽を使わせる契約で、録音と、その中にある歌詞や旋律をどう評価するのか。独立系音楽出版社を代表するIMPFとIMPELが、楽曲を原盤と少なくとも同等に評価する原則を示した。ストリーミングの収益配分を新市場へ持ち込まず、学習と生成物、過去の利用への支払いを分けて捉える動きである。 ## 録音の内側にある「曲」の価値 生成AIへの音楽提供をめぐり、独立系音楽出版社の側から、交渉の出発点を問い直す原則が出された。出版社の業界団体IMPFとデジタル利用の許諾を担うIMPELが示したのは、楽曲を適切に評価し、ほかに考慮すべき重要な事情がなければ、少なくとも録音と同等に扱うという枠組みである。 一つの録音には、録音そのものをめぐる原盤の権利と、歌詞や旋律など楽曲の権利が重なる。両団体の主張は、既存音楽をAIの学習や製品に使うライセンスで、この二つへの支払いをおおむね等しくすることだ。すべての契約を機械的に折半するという話ではない。楽曲を最初から小さな取り分に置かない、という交渉上の基準である。 ここにある兆しは、AI利用を許すか拒むかだけでは捉えられない。独立系の音楽出版側は建設的な交渉への用意を示しながら、新市場における価値の配分を問うている。歌詞や旋律は、学習だけでなく、指示入力、生成、出力、商品化にも不可欠だという立場だ。 ## 配信で固まった比率を持ち込まない 背景にあるのは、ストリーミングでは楽曲よりも録音に大きな収益が配分されてきたという不均衡である。CMUによれば、両団体は生成AIを、従来の価値判断を引き継ぐ市場ではなく、より公平な枠組みをつくる機会と位置づけている。ただし記事は、既存の配分率や今回求める具体的な料率を示していない。「同等」は提案された原則であり、成立済みの業界標準ではない。 交渉の順序も関わる。多くの楽曲では、出版社ではなく権利管理団体がデジタル利用の許諾を交渉する。出版社が直接関与する場合でも、技術企業が先にレコード会社や大手音楽企業と契約し、それがサービスの事業モデルや音楽業界への資金の流れを方向づけてきた、と記事は説明する。 大手は録音と出版の双方を扱い、AI契約にも両方を含めている。一方、出版では収入の大部分が作家へ渡るのに対し、従来型の録音契約ではアーティストの取り分が少数にとどまるため、大手には録音側へ多く配分する誘因がある、との批判もある。大手出版社は、それが出版側の配分に影響するとの見方を強く否定している。ここは確認済みの不正ではなく、独立系の一部に残る不信として読む必要がある。 ## 学習料と生成物の収益を分ける 配分を難しくするのは、AI利用が一種類ではないことだ。記事によれば、大手は提携先に対し、既存の録音を生成物に使うリミックスやマッシュアップの道具を重視するよう働きかけている。そこでは、基盤となるAIモデルの学習への支払いと、生成物で既存音楽を使う支払いという、少なくとも二つの収入経路が生まれる。声の利用も加われば、分け方はさらに異なり得る。 学習への支払いを、収録された作品に等しく割り振るのか。作品ごとのデータを使うなら、何を根拠にするのか。事務費はどれだけ引かれるのか。無許諾の学習をめぐる和解金を含む契約では、その金額をどう分けるのか。楽曲と原盤の比率だけでは、個々の作家へ届く額までは決まらない。 そのため枠組みは、過去の利用、学習、生成物、将来の利用に対する支払いを明確に区別するよう求める。何を許諾し、作品がどう使われ、控除後の収益をどう計算して分配するか。その見える化までが提案の範囲である。 この時点から先の数年で試されるのは、「同等評価」という言葉を、用途ごとの契約と会計に落とし込めるかだろう。AI契約の発表が続くなか、この原則が交渉で参照される可能性はある。ただし、AI企業や大手が枠組みを受け入れたことも、具体的な配分方法が合意されたことも、記事からは確認できない。 ## 日本から見ると、曲と音源を分けて読む 日本からこの動きを読む際には、海外の提案をそのまま国内の配分変更と捉えない区別が要る。この記事は日本の契約条件や権利管理の実務を扱っておらず、国内との料率差までは比較できない。それでも、「音楽への支払い」を一つの金額として見るだけでは、録音の価値と作曲・作詞の価値の扱いが見えなくなることは読み取れる。 独立系出版側が示したのは、許諾への参加と、配分への異議を両立させる姿勢である。AIに何を使わせるかに加え、どの用途の対価が誰に届くのかを問う。新しい道具の登場を、従来の収益構造を点検する契機として捉える動きがある。 ## 要するに - 独立系出版団体が、生成AI契約で楽曲を原盤と少なくとも同等に評価する原則を示した。 - 学習、生成物、過去の利用では、支払いを区別し、計算と分配を透明にすることが求められている。 - AIの許諾交渉で、配信市場から続く価値配分そのものが問い直されている。 ## 出典（エビデンス） 1. [二次] CMU（Complete Music Update）「IMPF and IMPEL publish AI licensing principles, insisting songs and recordings must be valued equally」 (2026-10-01) https://completemusicupdate.com/impf-and-impel-publish-ai-licensing-principles-insisting-songs-and-recordings-must-be-valued-equally/ > "rightsholders must understand what is being licensed, how works are being used, how attribution will operate, what deductions are being applied, and how revenues will be calculated and distributed" > 訳: 権利者は、何が許諾され、作品がどう使われ、帰属の明示がどう行われ、どのような控除が適用され、収益がどう計算・分配されるのかを理解できなければならない。 確認日: 2026-10-18 ## 用語 - **ストリーミング** / Music streaming: ネットワーク経由で音源を受信しながら再生する提供方式。音楽市場では有料契約や広告などに支えられるが、市場収入と個々のアーティストの受取額は同じ指標ではない。 https://andown.space/glossary/music-streaming/ - **ライセンス** / Licensing: 一定の条件のもとで利用を認めること。声や姿の複製では、誰が何に同意したのかが重要で、楽曲や録音を使う許可とは区別して考えられる。 https://andown.space/glossary/licensing/ - **リミックス** / Remix: 既存の録音をもとに、音の構成や響きなどを変えて別の版を作ること。本記事では速度や音程の変更を含む広い意味で使われ、制作や公開に必要な許諾は利用条件によって異なる。 https://andown.space/glossary/remix/ - **音楽出版**（おんがくしゅっぱん） / Music publishing: 歌詞やメロディーなど楽曲の著作権を管理し、利用の許諾や収益につなげる事業。特定の録音物を扱う権利とは区別され、契約によって管理や保有の範囲が異なる。 https://andown.space/glossary/music-publishing/ - **権利管理団体**（けんりかんりだんたい） / Collective management organization: 多数の権利者に代わり、音楽などの利用に伴う使用料の徴収や分配を担う組織。扱う権利や地域は団体ごとに異なり、海外団体との協定が回収経路になる。 https://andown.space/glossary/collective-management-organization/ - **原盤**（げんばん） / Master recording: 音楽の録音そのものや、その元となる録音物を指す言葉。権利を論じる際は、録音に関する権利と、テープなど現物の所有を区別する必要がある。 https://andown.space/glossary/master-recording-rights/ - **生成AI**（せいせいエーアイ） / Generative AI: 学習したデータのパターンをもとに、音声や画像、文章などを生成する技術の総称。音楽では作曲、歌声、演奏など、使われる工程によって役割が異なる。 https://andown.space/glossary/generative-ai/ --- この記事の写真は出典記事の空気感をもとに AI で生成したイメージです。引用の際は上記の出典を一次資料として参照してください。