第706話　Sunoプロンプト実験記録：英語の主体性と日本語のニュアンス、再現性の境界線⑭

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メタルファンク生成実験まとめ

― 日本語×英語プロンプト併用による再現性検証 ―

■ 実験の設計思想

今回の実験は、ファンクを軸にしたインストゥルメンタル楽曲を、
AI音楽生成においてどこまで「構造的に再現できるか」を検証する試みである。

単なる雰囲気指定ではなく、

  • リズム隊（Kick / Bass / Snare）の関係性

  • ギターの役割分担（メロディ／バッキング／ソロ）

  • ユニゾン、ダブルストップといった奏法レベルの指定

を明示的に分離して指示することを主眼とした。

その中で重要な前提として設定したのが、
「英語＝演奏内容」「日本語＝曲構成」という役割分担である。

■ 融合曲の扱いについて

融合対象としては、以下の要素を抽象化して使用した。

  • ディスコ〜ファンク系の4つ打ちグルーヴ

  • キャッチーで反復性の高いメロディライン

  • ゲーム音楽由来の疾走感・推進力

  • ロック／フュージョン的な攻撃的ギター表現

※ 実際のプロンプトでは、特定アーティスト名や曲名は使用せず、
リズム感・構造・役割のみを要素分解して指定した。

融合元として参照した楽曲・曲調リスト

① ディスコ／ファンク軸（グルーヴの核）

  • Van McCoy 系ディスコ

    • 4つ打ちキック

    • 一定のハイハット推進力

    • ストリングス的コード感

  • Cheryl Lynn 系ファンクディスコ

    • 「Shake It Up Tonight」系の跳ねるベース

    • 「Got To Be Real」的な16分ファンクカッティング

    • 明るさ＋黒さの中間バランス

② ポップ×フィジカルな推進力

  • 80s フィジカル系ダンスポップ

    • シンプルで強いリフ

    • 繰り返し耐性の高いコード進行

    • ドラム主導で身体を動かす設計

    • シンセはリードよりリズム補強

③ ハードファンク／ロック融合軸

  • ファンクメタル寄りのリフ感

    • ミュート多用のギター

    • ベースとギターのユニゾン

    • ブレイクでの一気に抜く展開

  • 90s ハードファンクロック的構造

    • Aメロは抑制

    • サビで一気に解放

    • 間奏で技巧を入れる余地

④ ギターソロ思想（別レイヤー）

※ここは「曲」ではなく演奏語彙の融合

  • ドリアンスケール

    • ファンク的明るさ＋哀愁

  • ディミニッシュスケール

    • 緊張感・都会感

  • ホールトーンスケール

    • 浮遊感・非機能的展開

  • ヨナヌキ音階（2度・4度・6度・7度活用）

    • 日本人的メロディ解釈

    • 歌心の補強

👉
＝黒さ × ポップ × 知的技巧 の折衷

⑤ 日本アニメ／哀愁メロディ要素

  • 冬・情熱・哀愁を含むメロディ感

  • 長調でも切なさが残る進行

  • ギターが歌う設計（メロディ主導）

⑥ BGM／構造参照

  • ラジオタワー系BGM

    • ループ耐性

    • 情景を邪魔しないコード

    • 反復前提の構成美

まとめ（一文で）

「70sディスコの推進力 × 80sダンスポップの反復性 × 90sファンクロックの攻撃性に、日本的哀愁メロディと高度なギター語彙を重ねた融合曲」

■ 曲構成（日本語プロンプト側）

日本語では、以下のように時間軸と物語構造を指定した。

  • イントロ：リズム提示・グルーヴの確立

  • Aセクション：ファンクの基盤（ベース主導）

  • Bセクション：ユニゾンによる緊張感

  • サビ：全体のエネルギー解放

  • 間奏／ソロ：感情表現・展開

  • アウトロ：回帰と余韻

ここでは演奏技法には踏み込まず、
「どのセクションで何が起きるか」だけを定義した。

■ 演奏指示（英語プロンプト側）

英語では、完全にプレイヤー目線の指示を行った。

  • Drums: kick-snare relationship, groove type

  • Bass: slap, pop, kick-lock

  • Guitar: single-note cutting, double-stops, solo scales

結果として、
英語で書いた内容ほど、演奏精度と再現度が高い傾向が見られた。

■ 実験結果と評価

結論として、再現度は非常に高い。

特に、

  • リズム隊の噛み合い

  • ベース×ギターのユニゾン

  • ソロパートのスケール感

は、狙った方向性を明確に反映していた。

一方で、
一部の生成では「意図しない音声（急にラップ調の音声が入る、会話のような要素）」が混入するケースも確認され、
時間軸の残りをAIがどの言語で補完しているかという問題が浮かび上がった。

■ 今後の課題

今回の実験から見えてきた論点は以下である。

  • AIは

    • 英語＝演奏ベクトル

    • 日本語＝構造ベクトル
      を分離して理解している可能性が高い

  • しかし、
    未指定の時間軸をどちらの言語で補完するかは不安定

  • 今後は

    • セクションごとの言語切替

    • 無音・余白の明示指定
      が鍵になると考えられる

■ 総括

「曲を作ってから弾く」という発想は、
もはや回り道ではなく合理的な制作フローになりつつある。

重要なのは
使ってよい音と、外れる音を理解することであり、
その境界をAIにどう伝えるかが、次の実験テーマとなる。

タグ
#AI音楽生成 #Suno #ファンク #インストゥルメンタル #ギター #スラップベース #リズム設計 #プロンプト設計 #音楽制作実験

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