業務自動化🤖 AI主導公開中
音楽量産パイプライン
AI音楽生成（ACE Step 1.5）からストックミュージック販売まで。予算0円・既存GPUで楽曲を量産するパイプライン
PythonACE Step 1.5GradioRTX 3070音楽生成AI自動化
// VIBE CODING RATIO
💪 自力実装 20%🤖 AI担当 80%
■ 設計・判断・レビュー■ AI実装
「予算0円・既存リソースだけで音楽販売収益化を実現する」というコンセプトと全体パイプライン設計を自分で決めた。Audiostockの規約（完全AI生成NG・人間の創造的寄与が必要）を調査して販売戦略に落とし込む判断も自分が行った。実装はAIと壁打ち。
// BACKGROUND — なぜ作ったか
RTX 3070（VRAM 8GB）というローカルGPUを持っていながら、AI画像生成以外の活用ができていなかった。AI音楽生成モデル（ACE Step 1.5）がApache-2.0ライセンスで商用利用可能と知り、「ストックミュージック販売で収益化できないか」と考えたのが始まり。
完全自動化ではなく「人間が5〜10分の構成編集を加える」第3の道を選んだのは、Audiostockなどの規約（人間の創造的寄与が必要）を調査した結果。
// WHAT I DID — 何をやったか
楽曲生成から販売準備までの量産パイプラインを構築した。
ACE Step 1.5をCLIから操作して楽曲を量産（RTX 3070で約5〜6秒/曲）。Gradio UIから生成パラメータを管理。生成した楽曲をカタログDB（SQLite）で管理し、試聴・選別・出品パッケージ（商品説明文・SNS投稿文・ハッシュタグ）まで自動生成。実測で2曲同時生成を40秒で完了。
// MY DECISIONS — 自分が設計・判断した部分
「完全自動化を諦めて人間編集を介在させる」という設計判断が最重要だった。これにより規約リスクを回避しつつ、AudiostockとBOOTH/DLsiteの両方で販売できる戦略を確立した。販売プラットフォームの多層構造（Audiostock主力・AudioJungle副次・BOOTH補助）も自分が設計した。
// TECH DETAIL — 技術的な工夫
- **ACE Step 1.5（Apache-2.0）**：商用利用可能なAI音楽生成モデル。CLIランナー経由で制御
- **実測パフォーマンス**：Lo-Fi 80bpm / 30秒 / batch=1 → 5.2〜5.7秒/曲（接続〜保存込み）
- **Gradio UI**：生成パラメータ（ジャンル・BPM・長さ・スタイル）をUIから管理
- **カタログDB**：SQLiteで生成楽曲を管理。重複検出（fpcalc.exe）対応
- **出品パッケージ自動生成**：商品説明文・SNS投稿文・ハッシュタグをAIで自動生成
// RELEASE NOTES
v5.02026-04
カタログDB・重複検出・出品パッケージ自動生成実装
v3.02025-12
CLIランナー・バッチ生成・Gradio UI整備
v1.02024-07
ACE Step 1.5連携・基本生成パイプライン
開発開始: 2024-07最終更新: 2026-04