論文の概要: From Generation to Attribution: Music AI Agent Architectures for the Post-Streaming Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20276v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 07:00:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.46383
• Title: From Generation to Attribution: Music AI Agent Architectures for the Post-Streaming Era
• Title（参考訳）: 世代から属性へ:ポストストリーミング時代の音楽AIエージェントアーキテクチャ
• Authors: Wonil Kim, Hyeongseok Wi, Seungsoon Park, Taejun Kim, Sangeun Keum, Keunhyoung Kim, Taewan Kim, Jongmin Jung, Taehyoung Kim, Gaetan Guerrero, Mael Le Goff, Julie Po, Dongjoo Moon, Juhan Nam, Jongpil Lee,
• Abstract要約: 生成的AIは音楽の創造を形作っているが、その成長は帰属、権利管理、経済モデルにおける構造的ギャップを露呈している。 本稿では,創作ワークフローに直接属性を埋め込むコンテンツベースの音楽AIエージェントアーキテクチャを提案する。 このフレームワークは、AIを生成ツールからフェアAIメディアプラットフォームのためのインフラストラクチャに再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.718365586353325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative AI is reshaping music creation, but its rapid growth exposes structural gaps in attribution, rights management, and economic models. Unlike past media shifts, from live performance to recordings, downloads, and streaming, AI transforms the entire lifecycle of music, collapsing boundaries between creation, distribution, and monetization. However, existing streaming systems, with opaque and concentrated royalty flows, are ill-equipped to handle the scale and complexity of AI-driven production. We propose a content-based Music AI Agent architecture that embeds attribution directly into the creative workflow through block-level retrieval and agentic orchestration. Designed for iterative, session-based interaction, the system organizes music into granular components (Blocks) stored in BlockDB; each use triggers an Attribution Layer event for transparent provenance and real-time settlement. This framework reframes AI from a generative tool into infrastructure for a Fair AI Media Platform. By enabling fine-grained attribution, equitable compensation, and participatory engagement, it points toward a post-streaming paradigm where music functions not as a static catalog but as a collaborative and adaptive ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 生成的AIは音楽の創造を形作っているが、その急速な成長は、帰属、権利管理、経済モデルにおける構造的ギャップを露呈している。 ライブパフォーマンスからレコード、ダウンロード、ストリーミングに至るまで、過去のメディアシフトとは異なり、AIは音楽のライフサイクル全体を変換し、生成、配布、収益化の境界を崩壊させる。 しかし、不透明で集中的なロイヤリティフローを持つ既存のストリーミングシステムは、AI駆動生産の規模と複雑さを扱うには不十分である。 本稿では、ブロックレベルの検索とエージェントオーケストレーションを通じて、帰属を直接創造的なワークフローに組み込むコンテンツベースの音楽AIエージェントアーキテクチャを提案する。 繰り返しセッションベースのインタラクション用に設計され、BlockDBに格納された粒度の細かいコンポーネント(Block)に楽曲を整理する。 このフレームワークは、AIを生成ツールからフェアAIメディアプラットフォームのためのインフラストラクチャに再構成する。 微粒な属性、公平な補償、参加参加を可能にすることで、静的カタログではなく、協調的で適応的なエコシステムとして機能するポストストリーミングパラダイムを指している。

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