Fender CEO、バンドメンバーをアナログ AI と見なす発言
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The Verge AI
Fender のCEOであるエドワード・コールは、同社のテレキャスター75周年を祝うインタビューで音楽とAIに関する発言を行い、これが新たなPR問題の火に油を注いでいる。
AI深層分析を開く2026年8月3日 10:09
AI深層分析
キーポイント
CEOの「アナログAI」発言内容
コールCEOは、カバー曲を演奏することが「アナログAI」と同様の行為であり、バンドメイトとの共作もAIが果たす役割と類似していると主張した。
Fenderの著作権問題との関連
この発言は、ストラトキャスターのボディ形状に対する著作権主張や製作者への差止命令書送付など、ギタリストコミュニティを怒らせた一連の出来事の中で再浮上した。
業界からの反発と影響
影響力のあるYouTuberらがFender製品の購入を見合わせると表明する中、この発言はファンの間で同社の評判をさらに低下させる要因となった。
AI と人間の学習プロセスの根本的な違い
人間は数百万曲に及ぶデータから学習するのではなく、限られた経験と独自の判断で音楽を創作するため、規模と本質が異なる。
物理的制約と偶然性がもたらす独自性
人間の演奏には物理的な特性や小さなミスといった偶然が含まれており、これはアルゴリズムによる完璧な再現とは対照的な芸術的要素となる。
重要な引用
"I actually believe cover music has been sort of analog AI for a long time"
"Those taking their first steps into writing, according to Cole, can also lean on a second analogue form of AI: their band mates."
"I think AI has existed in music as long as there's been recorded music"
"I believe that AI is actually going to help create a whole new world of guitar players that use it. To help connect with other musicians, to be more productive. And across the chasm into becoming a student of songwriting to a master of songwriting."
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編集コメント
音楽業界におけるAIの定義と、既存の創作行為(カバー演奏やバンド共作)を比較する経営者の発言は、技術的実態よりも文化的・倫理的な摩擦を生む傾向がある。Fenderのような伝統的な楽器メーカーがAI議論に巻き込まれる背景には、著作権管理方針に対するユーザーの不満が存在する。
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フェンダーのCEO、エドワード・「バッド」・コールは5月、『T3』とのインタビューでテレキャスター誕生75周年を祝う中でAIと音楽について言及したが、当時はあまり注目されなかった。しかし最近になってこれらの発言が広まり、すでに激しい批判にさらされている同社の評判にさらに油を注ぐ結果となった。
フェンダーはストラトキャスターのボディ形状に対する著作権を主張してビルダーへ差止請求書を送り付けたことで、ほぼすべてのギタープレイヤーコミュニティを敵に回していた。この騒動で、影響力のあるギタリストYouTuberたちは「もうフェンダー製品は買わない」と宣言するに至った。さらに、カバー曲やバンドメイトを一種の「アナログAI」になぞらえたコールの発言が再浮上し、オンライン上で最も声高なファンの間での同社の評価はさらに低下した。
『T3』編集長のマット・ギャラガーによる記事は主にコールの発言を要約する内容だったが、フェンダー側はコメントや説明を求める要請に対して即座には回答しなかった。以下にインタビューから重要な部分を抜粋する。
コウの哲学では、音楽における AI は新しいものではない。「録音された音楽が存在する限り、AI も存在してきた」と彼は語る。ギターを演奏する最大の障壁は習得に時間がかかることだが、彼が AI の役割を認めるのは二つ目の障壁である「曲作り」だ。
「実はカバー曲は、長い間アナログな AI だったと考えている」とコウは言う。まだ自分たちの曲を書けるスキルがない人でも、好きなアーティストの曲を演奏すればいいのだ。「私は REM や U2、ザ・スミスズ、ザ・キュアなどをよく聴いていたが、いつの間にかただ聴いているだけに行き詰まりを感じた。弾いてみたいと思い、ギターを習得した」と振り返る。
コウによれば、作曲の第一歩を踏み出す人々にとって、もう一つのアナログな AI として頼れるのがバンドメンバーだ。コーラスやリフのような断片的なアイデアから始めても、ドラマーやベーシストがそれを補完し、曲が完成する。AI も同じ役割を果たせるという。「私たちは今まさに、古いカバー曲の繰り返しから抜け出し、バンドメンバーと協力するかのように本格的に創作活動に取り組めるようになる瀬戸際にいる」とコウは語る。
フェンダーのCEOは、バンドメンバーを単なるアナログAIだと考えているようです。
コール氏は、人間が数曲のカバー曲を通じて「訓練」される様子と、AI が膨大な著作権付き音楽データを摂取する様子を比較しようとしています。彼は、他人の楽曲を学び、その影響を内面化し、それらを新たな何かに合成することで、人間も本質的にはAI と同じことをしているのだと示唆しているようです。これは、AI を理解していないか、あるいはアーティストへの敬意に欠けるという点で、極めて誤った見解です。
まず、規模が重要です。平均的な生成AI モデルの学習に使われる楽曲をすべて習得できる人間など存在しません。例えば Suno の場合、その学習データは数百万曲に及ぶと疑われています(詳細はこちら)。さらに、この見解は、楽曲制作の過程でアーティストが意識的・無意識的に下す数百万もの微細な決断に内在する人間性を軽視しています。感情への反応や予期せぬ偶然への対応、あるいは技術的な限界への対処など、人間が下す芸術的な判断は、その人固有のものなのです。
これは、プロンプトとデータポイントのネットワークに基づいて何かが生成されるモデルとは根本的に異なります。サムライ・ギタリスト(Steve Onotera)が指摘するように、プレイヤーの身体性や人間に付き物の些細な誤差は、他人の演奏を完璧に再現することを妨げる要因となります。こうした偶然性がもたらす独特の価値は、LLM には再現できません。
バンドメイトについても同じことが言えます。独自の「学習データ」、人生経験、そして身体的スキルや制約から影響を受ける人間は、チャットボットとは別物です。AI には、大学でジャズ作曲を学んだこだわりの強いベーシストが持つような味覚や直感がありません。ドラマーに AI モデルと何ら変わらないと言われたら、彼らは当然として侮辱されたと感じるでしょう。
インタビューの後半でコールは次のように述べています。「AI は実際には、それを利用する全く新しいギタリストの世界を創出するのに役立つと考えています。他のミュージシャンとのつながりを深め、生産性を高めるためです。そして、作詞作曲の学生からマスターへと成長するための架け橋となるでしょう。」
AI が人々を「隔たり」を超えてマスターソングライターに導くというコウ氏の主張は、率直に言ってばかげたものです。実際、AI ツールへの依存が労働者のスキル低下(デスキリング)を招いているという証拠が積み上がっています。痛みに対する韻や比喩を AI に提案させることと、実際にソングライティングの練習をしてスキルを磨くことは別問題です。AI は祭壇に置かれたこともなければ、完璧なプリコーラスへの移行のために汗をかいたこともありません。重要なのは反復練習です。よく言われることですが、良い曲を書く前にまず 100 曲(あるいは 1,000 曲、10,000 曲)の駄作を書く必要があると言われています。これこそが、陳腐なアイデアに飽きることなく、自分が偶然にも優れたものを見つけ出したと認識できるようになるための道なのです。
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- Terrence O'Brien
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Fender CEO Edward “Bud” Cole gave an interview to T3 in May celebrating the 75th anniversary of the Telecaster with comments on AI and music that initially flew under the radar. But it has started making the rounds recently, pouring more fuel on an already raging fire of bad PR following the company pissing off basically the entire guitar-playing community by sending cease-and-desist letters to builders, claiming copyright of the Stratocaster body shape.
Some influential guitar YouTubers have even said they’re done buying Fender gear in the wake of the controversy. And Cole’s resurfaced comments comparing cover songs and bandmates to a sort of “analog AI have only sunk the company’s standing further among the loudest of its fans online.
*T3* editor-in-chief Mat Gallagher’s feature mostly paraphrases Cole’s statements, and Fender did not immediately respond to a request for comment or clarification. But here are the relevant bits from the interview:
Cole’s philosophy is that AI in music is nothing new. “I think AI has existed in music as long as there’s been recorded music,” he says. While the biggest barrier to playing guitar is the time it takes to learn the instrument, it’s the second barrier, writing songs, where he believes AI plays a part.“I actually believe cover music has been sort of analog AI for a long time,” says Cole. Those that don’t yet have the skills to write their own songs can play the songs written by their favourite artists instead. “I listened a lot to REM, U2, The Smiths and The Cure, and at some point I got sick of just listening to them. I wanted to play it, so I learned to play guitar.”Those taking their first steps into writing, according to Cole, can also lean on a second analogue form of AI: their band mates. You might just have a chorus or a riff to start with but then the drummer or bassist can add to it, and a song is born. AI can also play this role. “I actually think that we are in the brink of freeing up people to move beyond the same old covers and to really get into working like they do with their bands,” says Cole.
Cole is trying to draw a comparison between a human “training” on a handful of cover songs and an AI ingesting enormous datasets of copyrighted music. He appears to be suggesting that, by learning to play other people’s songs, internalizing those influences, and then synthesizing them into something new, you are essentially doing the same thing as an AI. This is a woefully misguided take that says to me that Cole either doesn’t understand AI or doesn’t respect artists.
For starters, scale matters. No person could possibly learn all of the songs used to train your average generative AI model, which, in the case of Suno, is suspected to be in the millions. Additionally, it dismisses the inherent humanity of the millions of tiny decisions, conscious or otherwise, that an artist makes during the songwriting process. Whether they’re driven by emotional response, reacting to a happy accident, or compensating for limitations, the artistic decisions made by a human are unique to them.
This is fundamentally different from a model spitting out something based on a prompt and a network of data points. As Steve Onotera, better known as Samurai Guitarist, points out, a player’s physicality, or the tiny errors that every human is prone to, prevent them from replicating someone else’s work perfectly. That kind of serendipity can’t be replicated by an LLM.
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The same is true of bandmates. Humans who pull from their own unique sets of “training data,” life experiences, and physical skills or limitations are not the same as a chatbot. An AI doesn’t have taste or instincts in the way that your picky bassist who studied jazz composition in college does. If you told your drummer they were no different from an AI model, they’d rightfully be insulted.
Later in the interview, Cole says: “I believe that AI is actually going to help create a whole new world of guitar players that use it. To help connect with other musicians, to be more productive. And across the chasm into becoming a student of songwriting to a master of songwriting.”
Cole’s assertion that AI will somehow help people “across the chasm” to becoming master songwriters is also, frankly, ridiculous. Evidence is mounting that relying on AI tools is actually leading to deskilling. Using an AI to suggest rhymes or metaphors for pain isn’t the same as practicing songwriting and developing skills. The AI has never been left at the altar or sweated over the perfect pre-chorus transition. Repetition is the key. The adage is that you need to write 100 (or 1,000) (or 10,000) bad songs before you write one good one. That’s how you grow beyond tired tropes and learn to recognize when you’ve stumbled into something good.
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- Terrence O'Brien
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Fender CEO の「バンドメンバーはアナログ AI」という発言が主題であり、AI と音楽の関連性は高いが、これは既存のインタビュー内容の再解釈と批判的な分析に留まるため新規性は低い。また、特定の日本企業や市場への直接的な影響を示す情報はない。
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