AI作曲の時代に、作曲やDTMを学ぶ意味とは？AIの限界と人にしかできないこと

AI作曲の時代に、作曲やDTMを学ぶ意味はあるのでしょうか？

メロディもコード進行も、
それらしいアレンジも、
AIが数秒で作れる時代になりました。

「もう作曲を勉強しなくてもいいのでは？」
「DTMを学んでもAIに追い抜かれるのでは？」
「ヒット曲はAIが作るようになるのでは？」

そんな不安を感じている方も多いと思います。

実際、作曲やDTMをこれから学ぼうとしている人ほど、
この疑問にぶつかります。

AI作曲はどこまで進化しているのか。
本当に人がやることはなくなるのか。
それでも作曲やDTMを学ぶ意味はあるのか。

この記事では、
✅AI作曲の現状と限界
✅AI作曲の強みと弱み
✅ヒット曲分析だけでは足りない理由
✅AIに負けない作曲センスの磨き方【具体的方法】
✅AIで曲が作れる時代に、作曲やDTMを学ぶ意味
などを分かりやすく解説します。

そして最後まで読めば、
AIがどれだけ進化しても、
作曲やDTMを学ぶ意味がなくならない理由がはっきり見えてきます。

ぜひ、最後まで読んでみてくださいね！

結論｜AIが進化しても、作曲やDTMを学ぶ意味はなくならない

結論から言うと、
AIがどれだけ進化しても、作曲やDTMを学ぶ意味はなくなりません。

なぜなら、

• AIは「それらしい形」を作るのが得意
• しかし「何を選ぶか」を決めるのは人間。その選択が、あなたが作曲する意味（理由）となる
• AIの言いなりにならないためには「どう修正すれば、どういう結果になるか」を判断できる知識と技術が必要
• 感情や経験に基づく表現は、まだ人の領域

などの理由があるからです。

AI作曲はどこまで進化している？作曲関連AIの現状（2026年最新版）

作曲AIは、ここ数年で一気に身近になった

ここ数年で、作曲や音楽制作の世界は大きく変わりました。

数年前までは、「AIが曲を作る」と聞いても、
どこか現実味のない話に感じていた人も多かったのではないでしょうか？

ですが今では、

• メロディを自動生成する
• コード進行を提案する
• 伴奏やアレンジを作る
• 歌声を生成する

といったことが、
特別な環境がなくても体験できるようになっています。

しかも、その完成度はかなり高いです！

作曲やDTMをやっている人なら、
「もうここまで来たのか」と驚いていると思います。

AIが得意としているのは「速さ」と「量」

作曲関連AIの最大の特徴は、

• 圧倒的なスピード
• 圧倒的なパターン数

です。

人間なら何時間もかかる作業を、
AIは一瞬でこなします。

しかも、ひとつの案だけでなく、
いくつもの候補をまとめて出してきます。

この点だけを見ると、
「もう人間の作曲家はいらないのでは？」
と感じてしまうかもしれませんよね。

ただし、万能ではないことも見えてきた

一方で、実際にAIが作った曲を
じっくり聴いてみると、
こんな感想を持つ人も多いはずです。

• 上手いけど、印象に残らない
• それっぽいけど、どこか薄い
• 悪くはないが、感動まではしない

これは偶然ではありません。

AIは「データの平均」を作るのが得意であって、
「意味を持った表現」を生み出すのは、まだ苦手なんです。

AI作曲の強みと弱み｜なぜ万能ではないのか

AIの強み①｜膨大なデータを一瞬で扱える

AIの最大の強みは、
人間では扱えない量の情報を、
瞬時に処理できることです。

• 何万曲ものデータを参照する
• 特定ジャンルの特徴を抽出する
• 共通パターンを見つける
• それらを素早く形にできること

こうした作業は、
人間がやると時間も労力もかかります。

AIは、これをほぼノーコストで行えます。

AIの強み②｜「○○っぽい」を作るのが得意

AIは、

• ○○風のメロディ
• ○○っぽいコード進行
• ○○系のアレンジ

といった「雰囲気の再現」が非常に得意です。

既存曲の特徴を分析し、
それを組み合わせることは、
AIの得意分野そのものです。

AIの弱み①｜感情を“感じて”いない

一方で、
AIには決定的な弱みがあります。

それは、
感情を実際には感じていない
という点です。

AIは「悲しい曲とは何か」を
データとして理解することはできます。

ですが、

• なぜ悲しいのか
• どんな体験が背景にあるのか
• その感情を誰に届けたいのか

といった部分は、
体験としては理解していません。

AIの弱み②｜良い曲かどうかを自分で判断できない

AIは曲を作れても、

• この曲は良い曲なのか
• 修正すべきか
• どこを変えるべきか

を、自分の意思で判断できません。
最終的な判断は、必ず人間に委ねられます。

AIの弱み③｜作曲やDTMの楽しさを感じられない

おそらく、これが最大の弱点です。
AIを使った作曲は、“作曲をする”というよりも“曲制作を他者に依頼する”に近いです。

そのため、作曲やDTMをすること自体の楽しさを感じることができません。
AIを使って、作曲やDTMを楽しむには、
AIに任せっきりにするのではなく、あなた”らしさ”を吹き込む必要があります。

ここが重要｜強みと弱みは裏表

AIの強みと弱みは、
実は表裏一体です。

• 感情がないから、冷静に量産できる
• 意思がないから、判断は人間任せ

つまり、
AIは「優秀な部下」には成れても、
「責任者」にはなれない存在
なんです。

AIの曲が心に残らない理由｜ヒット曲分析だけでは足りない

AIが作った曲を聴いたとき、
こんな感想を持ったことはありませんか？

「普通に上手いな」
「ちゃんと曲になっているな」
「でも、なぜか心には残らないな」

僕自身も、作曲AIの曲を初めてじっくり聴いたとき、
まさに同じことを感じました。

技術的には破綻していないし、
音も整っている。
一聴すると、よく出来た曲です。

それなのに、
何度も繰り返し聴きたくなるかというと、
そうでもない。

この感覚は、とても大切なヒントです。

ヒット曲を分析すれば、良い曲が作れるか？

作曲を学んでいると、
「ヒット曲をたくさん分析すれば、
　良い曲が作れるようになるのでは？」
と思ったことがある人も多いと思います。

これは、とても自然な発想です。
実際、僕のところに相談に来る方の中にも、
そう考えている人は少なくありません。

もちろん、
ヒット曲を分析すること自体は無駄ではありません。

コード進行や構成、
メロディの動き方など、
学べることはたくさんあります。

ですが、
ここで一つ、知っておいてほしいことがあります。

「ヒット曲は、作曲だけで生まれているわけではない」ということです。

ヒット曲というのは、

• 作曲
• 編曲
• 歌詞
• 時代背景
• タイアップ
• アーティスト自身の魅力

など。
こうした、いろいろな要素が重なって生まれています。

たとえば、
「今の時代だからこそ響いた言葉」
「この人が歌ったからこそ説得力があった声」
「ドラマやCMと結びついたことで印象に残った曲」

こうした要素は、
楽譜やコード進行だけを見ていても、
なかなか見えてきません。

つまり、
ヒットしたからといって、
その曲の作曲面だけが特別に優れていた
とは限らない、ということです。

AIは「ヒット曲の共通点」を集めるのが得意

AIは、過去のヒット曲のデータを大量に学習できます。

• よく使われているコード進行
• 覚えやすいメロディの形
• 定番の曲構成

こうした共通点を集めて、
それらを組み合わせることは、とても得意です。

だから、
「それっぽい曲」
「聴いたことがある感じの曲」
を作ることはできます。

でも、
「なぜこの曲が、あの人の心に刺さったのか」
「なぜこのタイミングで、この曲だったのか」

そうした部分までは、
データだけでは説明しきれません。

人の心が動くのは、説明できない部分だったりする

音楽って、不思議なもので、

• ちょっと不器用な歌
• 完璧ではない演奏
• 今の自分の気持ちと重なる歌詞

そんなところに、
強く心を動かされることがありますよね。

理屈では説明できないけれど、
なぜか惹かれてしまう。

AIが作った曲が
「惜しい」と感じられるのは、
この部分がどうしても薄くなりやすいから
なのだと思います。

だから「分析だけ」では足りない

ここまでの話をまとめると、

• 分析は大切
• でも分析だけでは足りない
• 人の感覚や経験が、最後の決め手になる

ということになります。

ヒット曲を分析して、
その形をなぞることは出来ます。

でも、
人の心を動かす音楽は、
それだけでは生まれません。

だからこそ、
次の章でお話しする
「AIに負けない作曲センス」が
とても大切になってきます。

 曲の構造について詳しく知りたい方は、Aメロ・Bメロの考え方をまとめた記事も参考にしてください。

AIに負けない作曲センスとは何か

作曲センス＝才能、ではありません

「自分にはセンスがないかも……」

作曲をしていると、
一度はそう思ったことがあるかもしれません。

ですが、作曲センスは、生まれつき決まるものではありません。
あとから身に付けることができます。

作曲センスとは、

• 何を聴いて、どう感じたか
• どんな音楽体験をしてきたか
• どんな音を選んできたか

その積み重ねで養われてくるものだと、
僕は思います。

AIには「選ぶ理由」がない

AIも選択はします。
ですが、それは
「理由を持った選択」ではありません。

• なぜこの音を選んだのか
• なぜここで盛り上げたいのか

そう聞かれても、
AIは「そういう傾向が多いから」としか答えられません。

一方、人間は違います。

• 自分の体験
• 今の気分
• 誰かに伝えたい想い

そうしたものをもとに、音を選びます。

この違いこそが、
AIに負けない作曲センスにつながります。

AI時代の作曲センスの磨き方【具体的方法】

作曲センスを磨く、と聞くと、
「何か特別な練習をしなければいけないのでは？」
と思うかもしれません。

難しい理論を覚えたり、
毎日何時間も練習したりしないといけない。
そんなイメージを持っている人も多いと思います。

ですが、実際には、
作曲センスはもっと身近なところで、
少しずつ育っていくものです。

作曲センスの土台は「曲に触れる量」

まず大前提として、
作曲センスを磨くには、
たくさんの曲に触れることが欠かせません。

これは、
AIが大量の曲を学習しているから、
という理由とは少し違います。

人間の場合は、

• 曲を聴いたときの感情
• そのときの気分
• 置かれている状況

こうしたものが、
音楽と一緒に記憶されていきます。

つまり、
曲を聴くことそのものが、
感情や経験と結びついたインプットになるのです。

その結果、インプットしたものが脳の中で化学反応を起こし、
あなただけの感性としてアウトプットされるようになります。

ただし、やみくもに聴けばいいわけではありません。

作曲の勉強というと、
「勉強になる曲を聴かなければいけない」
「有名な名曲を分析しなければいけない」
そう思ってしまいがちです。

でも、最初はそれでなくて構いません。

• なぜか好きな曲
• 何度も聴いてしまう曲
• 理由は分からないけれど惹かれる曲

そうした曲には、
必ずあなた自身の感覚が反応しています。

その感覚こそが、
作曲センスの入り口です。

聴くだけでなく、体も使ってみる

曲を聴くだけでも、
インプットとしては意味があります。

ですが、
そこにもう一歩加えると、
センスの育ち方が変わってきます。

• 鼻歌でもいいので歌ってみる
• 楽器で弾いてみる
• DTMで打ち込んでみる

完璧に再現できなくて大丈夫です。

むしろ、
うまくいかないところにこそ、
気づきがあります。

「ここ、思ったより音が高いな」
「このリズム、意外と難しいな」

そうした発見が、
感覚として積み重なっていきます。

パートごとに意識を向けてみる

曲を聴くとき、
何となく全体を聴いていることが多いと思います。

ですが、たまには、

• 今日はメロディに集中する
• 今日はドラムだけを意識して聴く
• 今日はベースの動きを追ってみる

というように、
意識するポイントを一つに絞ってみてください。

同じ曲でも、
まったく違った発見があるはずです。

これを繰り返すことで、
自然とアレンジや構成への理解も深まっていきます。

分析は「正解探し」ではなく「対話」

曲を分析するときに、
陥りやすいのが、
正解を探してしまうことです。

「このコード進行だから良い曲なんだ」
「この形が正解なんだ」

そう考えてしまうと、
作曲が窮屈になってしまいます。

分析は、
答えを見つけるためではなく、
「自分はなぜここが好きなのか」
「なぜここで気持ちが動いたのか」
そうした問いを立てるためのものです。

曲と、自分の感覚との対話。
それくらいの気持ちで、
向き合ってみてください。

毎日やらなくても、続けることが大事

作曲センスは、
短期間で一気に身につくものではありません。

ですが、

• 少しずつ曲を聴く
• ときどき作ってみる
• 振り返ってみる

このサイクルを続けていると、
ある日ふと、


「前より、音の選び方が変わってきたな」
と感じる瞬間がやってきます。

毎日できなくても構いません。
大切なのは、
やめずに続けることです。

作曲センスは、誰の中にも育つ

ここまで読んで、
「自分にも出来そうだな」
と感じてもらえたなら、
それだけで十分です。

作曲センスは、
特別な人だけのものではありません。

曲を聴いて、
感じて、
少しずつ作っていく。

その積み重ねが、
あなた自身の音楽を育ててくれます。

AIを味方にする作曲術｜正しい活用方法

AIは作曲者ではなく、サポート役

AIについて話すとき、
どうしても極端な考えになりがちです。

• AIに仕事を奪われる
• AIが全部やってくれる

でも実際には、そのどちらでもありません。

AIは、作曲者の代わりになる存在ではなく、
作曲を手伝ってくれるサポート役に近い存在です。

例えるなら、

• アイデア出しを手伝ってくれる
• 作業を早めてくれる
• 行き詰まったときのヒントをくれる

そんな存在です。

主導権を持つのは、あくまで人間

大事なのは、
AIに何をさせて、
どこを自分が決めるのか、
その線引きを自分で持つことです。

AIにすべてを任せてしまうと、

• なぜこの曲になったのか分からない
• 修正しようにも方向性が見えない
• 作っていて楽しくない

という状態になりやすくなります。

一方で、

• 最終判断は自分でする
• 自分の感覚を優先する

この姿勢を持っていれば、
AIはとても便利な道具になります。

「あなた＝AI作曲チームのリーダー」という意識を持っておきましょう。

正解をもらうのではなく、ヒントをもらう

AIとの付き合い方としておすすめなのは、
「答えを出してもらう」
のではなく、
「ヒントをもらう」
という使い方です。

• 自分では思いつかなかった展開
• 発想のきっかけ
• 別の選択肢

それを見て、
どう感じるか、
どれを選ぶか、
どう直すかは、
あなたの役割です。

発想が出ないときに使う

曲作りで一番つらいのは、
最初の一歩が出ないときですよね。

そんなとき、

• メロディの方向性
• コード進行の候補
• 曲の雰囲気

をAIにいくつか出してもらうのは、とても有効です。

そこから、
「これは違うな」
「これはちょっと面白いかも」
と、自分の感覚で選びます。

一部だけを使う

AIが作ったものを、
そのまま全部使う必要はありません。

• Aメロのリズムだけ
• イントロのアイデアだけ
• 雰囲気のヒントだけ

など、部分的に使って、
あとは自分で組み立てる。

この使い方だと、
自分の色を失わずに済みます。

メロディは自分で作るのがおすすめ

僕の個人的な意見ですが、
メロディだけは、
できるだけ自力で作ることをおすすめします。

メロディは、

• 作曲者の感覚
• 個性
• 気持ち

が最も出やすい部分です。

ここを自分で作るからこそ、
曲に愛着も湧きますし、
成長も実感できます。

 【初心者向け】作曲は何から始める？１日１０分で出来る効果的な練習法５選

AIで曲が作れる時代に、作曲やDTMを学ぶ意味

AIがここまで進化すると、
「AIが曲を作れるなら、
　もう人が作曲やDTMを学ぶ意味はないのでは？」
と思ってしまいがちです。

ですが、
学ぶ人と、学ばない人の差は、
今後、むしろ広がっていきます。

作曲やDTMを学ぶことで身につくのは、

• 音を聴き分ける耳
• 違和感に気づく感覚
• 方向性を決める判断力
• 何をどう修正すれば、どういう結果になるか分かる力

などです。

AIがどれだけ進化しても、
どれを選ぶかを決めるのは人間です。

AI時代に、作曲を学んでいる人といない人の差が広がる理由

AIは、
誰にでも同じように使える道具です。

ということは、

• AIを使う人
• AIを使わない人

の差ではなく、

• AIをどう使うか
• 出てきた音をどう判断するか

の差が、そのまま実力の差になります。

作曲やDTMを学んでいる人は、
「この音はちょっと違うな」
「この展開は自分のイメージと合わないな」
といった違和感に、自然と気づけるようになります。

そして、どのように修正すれば、どういう結果になるのかが分かります。

一方で、
学んでいないと、
AIが出してきたものを、そのまま受け取るしかありません。

作曲やDTMを学ぶことは、AIに振り回されないための準備

AIがあると、
つい答えを任せたくなってしまいます。

ですが、

• なぜそうなったのか分からない
• 修正したくても方向が見えない

そんな状態では、
音楽作りは楽しくありませんよね。

AIに任せっきりの作曲は、
「あなたが作曲している」というよりも
「曲制作を他者（AI）に依頼している」と言ったほうが正しいです。
これでは、作曲の楽しさを得られませんよね。

作曲やDTMを学ぶことは、
AIに使われるためではなく、
AIを使いこなすための準備です。

主導権を、自分の手に戻す。
そのための学びだと考えてみてください。

学び続ける人だけが、音楽を楽しみ続けられる

AI時代になっても、
音楽を楽しむ人はいなくなりません。

ただ、

• 作らなくなる人
• 考えるのをやめてしまう人

と、

• 作り続ける人
• 自分の感覚を磨き続ける人

の差は、
これからますます広がっていきます。

学ぶことは、
不安を減らし、
楽しさを長く保つための手段でもあります。

まとめ｜AIがあっても音楽は人が作る

AIは確かに進化しています。

ですが、

• 音を選ぶ理由
• 誰に届けたいかという意思
• 経験と感情から生まれる表現

これらは、まだ人の領域です。

AI時代に作曲を学ぶ意味は、
「AIに勝つこと」ではありません。

AIを使いこなしながら、
自分の音楽を深めていくことです。

もしあなたが、
作曲やDTMを続けるか迷っているなら、
安心してください。

これからも、音楽を作れる人は必要とされます。

そして、その力は
今からでも十分に育てることができます。

これからも、
自分の感覚を大切にしながら、
作曲を楽しみましょう(^◇^)ノ


もし、
「AI時代でも作曲力をしっかり身につけたい」
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よくある質問（FAQ）

著者について

この記事を書いているのは、
作曲指導歴22年のプロ作曲コーチ「ワイム（本名:森光美文）」です。

これまでオンラインレッスンを通して、
延べ3万回以上の作曲・DTM指導に関わってきました。

初心者の方が最初につまずくポイントや、
ヒット曲分析だけでは伸び悩む理由、
そして「感覚」をどう育てていくかというテーマを
現場で何度も見てきました。

AIが進化する今だからこそ、
実際の制作と指導の中で感じていることをもとに、
今回の記事内容をまとめています。

理論だけではなく、
現場での経験に基づいた視点でお伝えしています。

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