PythonでAI作曲ツールを作る方法【Magenta×Colab】

「AIで曲を作れたら楽しいのに」「でも音楽の知識も作曲経験もない」

そんなお悩みをお持ちではありませんか？

PythonとGoogle Colab、Magentaという無料のツールを使えば、誰でも簡単にAIで音楽を自動生成できます。

本記事では、プログラミング初心者でもできるAI作曲ツールの作り方をわかりやすく紹介します。

コードはすべて公開・解説つき。

作曲に自信がなくても、AIの力でオリジナルのメロディを作れる時代です。

Pythonで音楽を作る仕組みとは

結論

Pythonでは、Magentaというライブラリを使うことで、AIが音楽のルールを学び、メロディやリズムを自動で生成できます。

理由

MagentaはGoogleが開発した「音楽×AI」の研究プロジェクトで、

人間が作る音楽の特徴を大量の楽曲データから学びます。

特に便利なのは以下の点です。

• 学習済みモデルがすでに用意されている

• コードを実行するだけでメロディを生成できる

• Google Colab上で完結できるため、PCにソフトを入れる必要がない

具体例

以下は、Magentaを使ってピアノメロディを作るコードです。

!pip install magenta
!pip install note-seq
 
from note_seq import midi_synth
from magenta.models.melody_rnn import melody_rnn_sequence_generator
# 以下モデル・設定・生成処理へと続く（略）

行動

本記事ではこのようなコードを分かりやすく紹介していきます。

Pythonで音楽を作る世界を、ぜひ一緒に体験してみてください。

Magentaの基本的な使い方

結論

Magentaを使えば、コード数行で音楽を生成できます。

理由

Magentaには、すでに訓練済みのモデルが用意されており、

ユーザーは「どのモデルを使うか」と「どのような長さの曲を作るか」を指定するだけです。

方法

以下の手順で実行できます。

• Google Colabを開く（無料で使えます）

• Magentaをインストールする

• MelodyRNNモデルを読み込む

• 音楽を生成し、MIDIまたは再生音に変換

補足コード（一部抜粋）

from magenta.models.melody_rnn import melody_rnn_sequence_generator, configs
from magenta.protobuf import generator_pb2
 
config = configs.CONFIG_MAP['basic_rnn']
generator = melody_rnn_sequence_generator.MelodyRnnSequenceGenerator(
    config=config,
    checkpoint=None,  # 事前学習済みチェックポイントを指定
    steps_per_quarter=4,
    bundle=config.generator_bundle)
 
# メロディ生成の条件指定
generator_options = generator_pb2.GeneratorOptions()

行動

これらのコードをテンプレート化し、自分の設定に変えるだけで、あなただけの音楽が簡単に完成します。

AI作曲でできることと限界

結論

AIは「メロディ生成」「アレンジ」「音楽スタイル変換」などを得意としますが、感情や物語のある曲を作るには人の工夫が必要です。

理由

Magentaは音楽理論に基づく学習をしていますが、

感情や文脈を深く読み取って曲に反映するのはまだ難しいのが現状です。

メリットと限界

できること：

• 8〜32小節程度の自動作曲

• スタイルに応じたリズムやコード進行

• 繰り返し性のある旋律生成

苦手なこと：

• 曲全体のストーリー展開

• 歌詞との連携

• 感情に寄り添った表現

行動

AIが作ったメロディに対して、自分の好みで音色を変える・テンポを調整するなどの工夫を重ねましょう。

Colab上で音楽を再生する方法

結論

Google Colabでは、Pythonコードだけで音楽の再生やMIDIファイルの出力が可能です。

理由

Magentaやnote_seqライブラリには、音楽をWave形式に変換したり、ブラウザ上で再生したりする機能が内蔵されています。

方法

from note_seq.sequences_lib import concatenate_sequences
from note_seq import midi_io
 
# 生成されたメロディを保存
midi_io.sequence_proto_to_midi_file(sequence, 'output.mid')
 
# 再生（Colab上で）
note_seq.play_sequence(sequence, synth=midi_synth.fluidsynth)

このように、音楽生成と再生までを1つのノートブック内で完結できます。

行動

コードを書いたら即確認！作ったメロディがどんな音になるのかを、その場でチェックしてみてください。

作曲の知識がなくても大丈夫？

結論

はい、音楽の知識がなくてもPythonとテンプレートさえあればAI作曲は可能です。

理由

Magentaでは、既存の音楽データに基づいてメロディが生成されるため、ユーザーが音楽理論を知らなくても自然な音楽になります。

初心者に向けた安心ポイント

• 音階やコード進行を自動で処理してくれる

• 失敗しても何度でも再生成できる

• 作成されたメロディはMIDI形式で保存可能

行動

まずは一度試してみることが大切です。難しいと感じたら、本記事のコードをそのままコピペして実行してみましょう。

まとめ：AIで音楽を楽しむ第一歩

AIとPythonを使えば、誰でも自分だけの音楽を生み出すことができる時代です。

Magenta×Colabという無料かつ高性能なツールを使って、楽譜を読めなくても作曲が可能になります。

重要なポイントは次のとおりです。

• PythonとColabだけで完結する手軽さ

• Magentaで学習済みモデルを使える利点

• コードをテンプレート化することで再利用も簡単

まずは1曲。

自分だけのメロディをAIと一緒に作ってみませんか？