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日本音楽家ユニオン 創設40年 音楽家の労働組合です。実演家の最低賃金交渉や労働問題を解決しています 関東地方本部での出来事や情報を中の人がつぶやきます

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Joined June 2011
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Meta商用規約の変更に、米権利者団体が警告 Copyright Alliance声明:2026年10月27日/規約発効予定:11月20日 米Copyright Allianceは、Facebook、Instagram、Threads、WhatsAppなどのビジネス利用に適用されるMetaの新商用規約について声明を発表した。 同団体は、
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新規約が商用アカウントと関連付けられたウェブサイトをMetaがクロールし、広告や生成AI製品の学習・グラウンディングへ利用することを広く認めるように読めると指摘している。また、robots.txtなどによるクロール拒否を無視できる可能性や、実質的なオプトアウト手段がない点を問題視している。
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実在歌手Gemma Hayesの公式プロフィールへ、本人と無関係な楽曲が掲載 配信開始:2026年10月25日/本人確認・報道:10月27~29日 アイルランドのシンガーソングライターGemma HayesのSpotify、Apple Music、YouTubeプロフィールへ、本人が制作していない3曲入りシングル「Taxi to Piccadilly」が掲載
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HayesはこれをAIによるなりすまし楽曲だと説明している。ただし、公開情報だけでは生成方法やアップロード経路は確定していない。Apple Musicでは10月28日の確認時点でも本人の最新作として掲載され、作曲・作詞者とレーベルには本人と異なる名義が表示されていた。 aimusicpreneur.com/ai-music-…
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南アフリカのSAMRO、作品登録時にAI使用割合の申告を要求 制度確認:2026年10月19日/追加報道:10月29日 Southern African Music Rights Organisation(SAMRO)は、会員が作品を登録する際、制作にAIをどの程度使用したか申告するよう求め始めた。 ただし、現時点では人間の
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最低寄与率を設定しておらず、申告だけで著作物性やロイヤルティー受給資格を決定するものでもない。包括的なAI方針の実施時期も未定である。 techcentral.co.za/ai-music-i…
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生成AIへの「作品別寄与度」を報酬計算へ――SoniloとMusical AIが提携 発表:2026年10月29日 映像・テキストから音楽と効果音を生成するSoniloは、AI音楽向け権利管理技術を提供するMusical AIとの提携を発表した。 Soniloは、
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許諾を受けた音源を基にモデルを構築すると説明している。Musical AIは生成結果を解析し、どの許諾済み録音・楽曲が結果へどの程度寄与したかを、作曲権と原盤権に分けて報告する。権利者はこの情報を、使用報告や報酬計算に利用する構想である。 prnewswire.com/news-releases…
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FIMがフリーランス音楽家の「最終宣言」を公表 FIM公式サイトで、10月21~22日の第2回国際フリーランス会議で採択された最終宣言の本文が公開されました。 宣言は、
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書面契約、迅速で透明な支払い、利用しやすい紛争解決制度 放送・配信・送信可能化等で録音実演が利用される場合の公正な報酬 レコード会社、放送局、プラットフォームによる利用・収益の完全な透明性 AI利用における透明性、事前許諾、公正な報酬、声・実演・氏名・肖像等の無断利用禁止
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AIと著作権について AIと著作権の関係については、令和6年3月に文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会において、「AIと著作権に関する考え方について」を取りまとめました。 AIと著作権について bunka.go.jp/seisaku/chosakuk…
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合成音声の品質評価に「不確かさ」を表示するConformalMOS 合成音声やボイス変換の品質は、しばしばMOS(平均オピニオン評点)をAIで予測して評価する。しかし通常のシステムは「3.8点」のように単一の数値だけを返し、その判定がどの程度確かなのかを示さない。
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「ConformalMOS」は、点数とともに予測区間を出す方式を提案した。学習分布と異なる音声に対してAIが過信する問題を抑え、BVCCデータセットではMSE 0.08の予測精度と、実測上の区間被覆率を両立したと報告している。 arxiv.org/abs/2610.36126
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MIDIから生成するギター演奏を、弦ごとに編集可能に 論文提出:2026年10月27日 「Expressive Guitar Synthesis via Controllable Latent Flow Matching」は、MIDIの音符情報から、表情を持つギター演奏を生成する研究である。 通常のMIDIには、
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音高、開始位置、長さ、強弱は記録できるが、チョーキング、ピッチの揺れ、弦ごとの発音、音量軌跡などは十分に表現されない。この研究は次の二段階で生成する。 各弦の基本周波数と音量の時間軌跡を予測 その軌跡を基に音声を生成
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中間の演奏軌跡を人間が編集でき、著者らの評価では、一段階で直接音声化する方式やDDSP-Guitarより、操作への追従性と知覚品質が向上したとしている。音源例とコードも公開されている。 arxiv.org/abs/2610.36786
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