ChatGPTに聞きながら試した：ローカルで音楽を生成するには（1週間検証記）

🎵 ChatGPTに聞きながら、ローカルAI音楽生成を1週間試した記録（2025年10月）
ローカルAI作曲モデルの全体像と検証対象
ACE-Step：安定感と速度のバランスを感じたモデル
MusicGPT：軽快だが現状は技術実験の域
Riffusion：現在は動作させること自体が困難
クラウド型（Suno等）との比較
🎯 まとめと今後の展望
FAQ
内部リンク・外部リンク案

🎵 ChatGPTに聞きながら、ローカルAI音楽生成を1週間試した記録（2025年10月）

2025年10月時点で、ChatGPTに「ローカルで音楽を生成するには？」と質問し、その提案をもとにいくつかローカルAI作曲モデルを実際に試してみました。

この検証を通じて感じたことや各モデルの特徴、現状の課題についてレポートします。
今後も継続的に調査・更新していく予定です。

対象環境はApple silicon以降のmacOSを主とし、一部はWindowsおよびLinuxでも動作確認を行っています（詳細は各モデルの公式ドキュメントをご確認ください）。

提案の中にはRiffusionやMusicGPTといった名称が含まれていましたが、実際に触れてみるとRiffusionは現在メンテナンスが停止（更新されていません）で、MusicGPTは同名アプリが複数存在し混乱しやすく、今回の対象はMetaのMusicGen系をローカル実行するアプリでした。いずれも最新のトレンドと比べると少し以前のものとなります。

ローカルAI作曲モデルの全体像と検証対象

ChatGPTの回答では、ローカルで動作するAI音楽生成環境として複数の候補が挙げられました。何度かやりとりをして、以下の3モデルを検証の候補としました。

それぞれの体験を踏まえ、特徴や操作感を観察的にまとめます。

モデル名	特徴	商用利用	対応OS
ACE-Step	比較的安定して動作し、GPU対応で高速。	可	Windows / macOS / Linux
MusicGPT	軽量でセットアップが簡単だが、音質や構成は実験的。	要確認（アプリはMITでもモデルは非商用あり）	Windows / macOS / Linux
Riffusion	音声を画像化して生成する独特の方式。メンテは停止中。	要確認（更新停止中／用途限定）	Windows / macOS / Linux

なお実際は多数のサービス名を提案してくれますが、ローカルでないもの、実在しないもの（ハルシネーション）、既にサービスを終了しているものが多く混ざっていました。これらはChatGPT自身ではその問題の解消は難しいため、実際に検証してみて初めてその誤りに気がつくという繰り返しが必要でした。

ACE-Step：安定感と速度のバランスを感じたモデル

ACE-StepはPythonベースで、セットアップ後は完全にオフラインで動作します。
1週間程の使用で感じたのは、安定性や速度の面で比較的優れている点です。
今回検証した中では、比較的実用の可能性が高いものです。

体験から見えた特徴

オープンソースかつ商用利用が可能で安心感があります
GPU搭載環境での高速生成が実用的に感じられました
テキストからメロディを生成する機能はまだ発展途上で、生成結果にはばらつきがあります
初回のモデル取得後はネット不要で運用できる点は利点です

全体として、「自分の環境でじっくり試す」用途には適していると感じました。

MusicGPT：軽快だが現状は技術実験の域

ChatGPTからの提案で試したMusicGPTは、インストールが比較的簡単で、すぐに起動できました。
実際に調べてみると、MusicGPTという名称のサービスが複数存在し、目的のものを特定するのに苦労しました。
今回試したものはMetaのMusicGen系統に属するモデルであり、音楽生成の仕組みも同系列のものです。
しかし、音質や楽曲構成はまだ実験的な印象が強く、実用には課題があると感じました。

体験を踏まえた観察

MITライセンスで自由度は高いものの、生成結果のばらつきが目立ちます
音楽的な構造が乏しく、完成度は低めです
教育用途やプロトタイプ開発には向くものの、商用利用を考えると慎重な検討が必要かもしれません

全体として、軽量で試しやすい反面、あくまで実用性は限定的な印象です。

Riffusion：現在は動作させること自体が困難

RiffusionはStable Diffusionの技術を応用し、スペクトログラム（音の周波数分布を画像化したもの）を生成して、そこから音声に再変換する方式を採用しています。
2025年時点で公式リポジトリに「このプロジェクトは現在アクティブにメンテナンスされていません」と明記されており、環境構築に相当な苦労をしました。
コードレベルのデバッグや修正を行えば動かすことは可能ですが、音質や長さを含め実用性は限定的です。

使用感と観察

技術的な面白さは感じられますが、依存ライブラリの古さや環境整備の難しさが目立ちました
教材や研究向けの価値は残りますが、実用的な作曲ツールとしてはやや古い印象です
カットオフの古い生成AIの提案に含まれることからも、情報の更新が追いついていない側面がうかがえます

提案の頻度が高いため、AI音楽の歴史的な一例として理解しつつ、最新の技術動向の把握が重要だと感じました。

クラウド型（Suno等）との比較

比較対象として、クラウド型のSunoも試しました。
こちらは登録後すぐにボーカル入り楽曲を数分で生成でき、品質や利便性の高さが印象的でした。

観点	ローカル型	クラウド型（Suno）
導入	やや複雑	登録だけで簡単
音質	実験段階	商用水準に近い
コスト	無料（PC性能依存）	無料枠あり（1日最大50クレジット／UTC基準）
プライバシー	完全ローカル	クラウド依存

ローカルモデルは「自分で制御したい」ユーザー向け、クラウドは「手軽に高品質を得たい」ユーザー向けといった棲み分けがあるように感じました。

🎯 まとめと今後の展望

1週間の検証を通じて、ChatGPTの提案のみでローカルAI作曲を検証する良い部分と難しい部分がわかってきました。

初期の情報収集やToDo出しなど、迷わず進められる点は非常に大きなメリットです。
しかし実際に試してみるとセットアップの難易度にばらつきがあり、既に古くなった技術だったりと情報の鮮度を自分で確認する重要性を再認識しました。
特に、ChatGPTの知識カットオフ時点（2024年6月頃）以降の最新動向が反映されていないため、古い技術提案が混ざることがあります。
これは2025年10月時点でのGPT-5を主に用いた検証結果であり、今後の変化を追っていく必要があります。

生成AIのようなトレンドのテクノロジーについてChatGPTを活用する際は、常に最新情報を自分で確認し、実際に試すことが重要だと感じました。
現時点で、ローカル生成の音楽を動画素材に使うことを想定した場合、以下のような結論に至りました。