The Safest AI Beat-Maker for Creators & Artists
SOUNDRAWの音源は全て社内データから学習しているため、他者の音楽の盗用は一切していません。全てのトラックはあなたのもの。自由に使用・収益化・共有できます。
トラックを編集&パーソナライズ
ミキサー機能を使って楽器のオン/オフ、強弱の調整、長さの設定などが可能。SOUNDRAWはその場でトラックを再構築します。
Blend Genres, Unlock Fresh New Sounds
ヒップホップ+オーケストラ、トラップ+ローファイなど、好きなジャンルを選択。AIが数秒でロイヤリティフリー&スタジオ品質のトラックに融合します。
AI音楽生成SOUNDRAWで、、BGM、ポッドキャストのイントロ、ラップ用ビートを無制限に作成可能。高音質WAVファイルや個別ステムをダウンロードして、どこでも公開&永年100%のロイヤリティを保持。
Trained Only on SOUNDRAW Originals
SOUNDRAWのすべてのビートは、自社のプロデューサーが作曲・録音した音楽から生成されます。他のアーティストからの流用は一切ありません。この社内データだけでAIを学習させているため、作成したすべてのトラックに商用利用可能な世界規模の確実なライセンスが付与されます。他のアーティストからの流用は一切ありません。この社内データだけでAIを学習させているため、作成したすべてのトラックに商用利用可能な世界規模の確実なライセンスが付与されます。
AI Music Generation
SOUNDRAWのサウンドを聴く
年間プランだと最大67%お得
クリエイター個人、法人(社員9人以下)
アーティスト・音楽プロデューサー個人、法人(社員9人以下)
アーティスト・音楽プロデューサー個人、法人(社員9人以下)
アーティスト・音楽プロデューサー個人、法人(社員9人以下)
法人(社員10人以上)
商用利用
BGMとして利用
動画、ポッドキャストなど
楽曲を配信してマネタイズ
Spotify、Apple Music など
月間ダウンロード
ダウンロード形式
API
FAQ
はい。SOUNDRAWのAIは社内プロデューサーが作曲・録音した楽曲のみで学習しています。そのため生成されるすべてのビートは世界中で有効な永久ライセンス付きです。YouTube、Spotify、TikTokなどに投稿しても著作権侵害の心配はなく、収益は100%保持できます。
もちろんです。「WAV + ステム」でダウンロードすると、ドラム、ベース、メロディ、バッキング)、FXの個別WAVファイルを取得できます。Ableton、Logic、FL StudioなどのDAWに読み込んで、ミックス調整やプラグイン追加、ボーカル録音が可能です。
多くのAI作曲ツールは既存の楽曲をインターネットから収集して学習しますが、SOUNDRAWの学習データは100%自社制作。法的リスクがなく、小節単位の編集(ミュート、ソロ、強弱調整)、ジャンルブレンド、STEMエクスポートなど、他ではまだ少ない機能を備えています。
不要です。ヒップホップ、EDM、ローファイなど30以上のジャンルから選び、ムードを設定して「生成」をクリックするだけ。AIがアレンジを構築し、アプリ内エディタで長さやエネルギー、楽器を調整できます。音楽理論もDAWも必要ありません。
クリエイタープラン(1つのプラン): 月額または年額払いで、生成・ダウンロードは無制限。契約中に作成した楽曲は解約後も永久にライセンス有効です。
アーティストプラン(3つのプラン):
全アーティストプランには、完全STEMダウンロード、商用利用の永久ライセンス、配信での100%ロイヤリティ所有が含まれます。いつでもアップグレード・ダウングレード可能で、すでにエクスポートした楽曲は永続的に保証されます。
限界を超えて挑戦しよう
APIツール、法人向けライセンスなど、ビジネスに最適な音楽をご提案します。
APIを通じて高品質な音楽を即座に生成
動画プラットフォーム、ゲーム、広告テックに最適
楽曲は著作権フリーで恒久的に利用可能
専属の技術サポートによる簡単な統合
あらゆるジャンルやムードで無制限の著作権フリー楽曲生成
ダウンロードした楽曲は商用利用も永続的に許可
SOUNDRAWのツールで自由に編集・カスタマイズ可能
ジャンルや機能リクエストもできる法人専用サポート付き
店舗やカフェなどのBGMとしてSOUNDRAWを活用
AIが店舗の雰囲気に合わせて最適な楽曲を生成
著作権リスク・ライセンス管理不要
シンプルな導入でコストを抑えつつブランド価値を向上
SOUNDRAWは、「作曲の民主化」をビジョンに掲げた日本発祥のAI作曲ツールです。社内の音楽プロデューサーのみのデータを学習に用いており、以下のような特徴をもっています。