Suno v4と他ツールを連携させた広告制作ワークフロー事例

1本の広告を35セントで作る。それがどういうことか、少し考えてみてほしい。

Midjourney、Suno v4、Veo 3.1という3つの生成AIを、Difyというワークフロー自動化ツール上で数珠つなぎにする。画像を生み、音楽を乗せ、映像に仕上げる。その一連の流れが、人の手をほとんど介さずに回り、1回あたりのコストが0.35ドルで収まる。これが今、実際に動いているパイプラインとして公開された事例だ。

AIで音楽を作っている人にとって、ここで注目したいのはSuno v4が「単体で使われていない」という点だ。画像生成があって、映像生成があって、音楽生成がある。それらが連結されてはじめて「広告」という成果物になる。Suno v4はこのパイプラインの中で、映像に乗る音楽トラックを担当するポジションにいる。つまり、音楽は広告の一部品として扱われている。じゃあ何が作品なんだ、という問いが自然と浮かぶ。

一方で、実用の文脈では話は違う。広告制作というのは本来、コンセプト、撮影、音楽、編集と、複数のプロが分業してようやく出てくるもので、そこにかかるコストと時間は小さくない。それが自動化ワークフロー一本で0.35ドルになる。数字だけ見れば、産業の構造が変わる話だ。

うちとしては、この事例を「Sunoがどう使われているか」の観点から読んだ。音楽生成AIは単体のクリエイティブツールとして語られることが多いが、こうしたマルチモーダルなパイプラインの中では、他のAIと連携して初めて価値が出る素材生成エンジンとして機能している。それは用途の拡張であって、音楽を「わかる」人間の審美眼を不要にするものではない。むしろ、何をどう組み合わせ、どう設計するかという判断の部分に、人の腕が移行していくイメージに近い。

コストが劇的に下がることで、広告を作れる人が増える。量が増えれば、埋もれるものも増える。その中で音として、映像として、人の記憶に残るものを作れるかどうか。ワークフローが自動化されても、その問いだけは自動化されない。

本記事は元ニュースを基に AI MUSIC JUDGE 編集部が作成した読み物です。審査員のコメントはキャラクターによる創作・論評であり、出典元の見解ではありません。事実は出典をご確認ください。