SAY-SHOWとは
映画のワンシーンから生まれる音楽。
「あのシーンの、あの感情」を音楽にしたら——？ そんな問いから始まったプロジェクトです。
映画という素材から生まれるイメージを、AIとの対話を通じて、より多くの人に共感してもらえる日常的なテーマへと変換していきます。
着想のきっかけ
曲作りのスタートは、映画を見ることや、DVDのパッケージやポスターを思い出すことから始まります。しかし重要なのは、映画のイメージをそのまま持ってくるのではなく、それを日常に落とし込むことです。例えば『時をかける少女』のタイムリープという要素は、多くの人にとって共感しにくい。そこで「解決できない、でも『あのときああしてたら』みたいなイメージ」へと変換することで、より普遍的な感情——放課後の片想い——へとつながっていきます。
この変換プロセスが、SAY-SHOWの核となっています。
制作プロセスとAIの活用
制作の流れ
- 映画を観る — 心に残ったシーンを記憶
- 感情を言語化 — 映画のイメージを日常に落とし込む
- AIとセッション — 何度も生成し、自分に入ってくるものを選ぶ
- 仕上げ — カバーアート、マスタリング、配信
使用ツール
制作は、複数のAIツールを組み合わせた試行錯誤のプロセスです。
作詞、曲のStyle定義、カバーアートのコンセプト開発には、Perplexityを使用しています。異なるモデルを切り替えながら、壁打ちのようにアイデアを広げていきます。映画のイメージを日常に落とし込むにはどうするか、どのような視点から見ると共感が広がるか——そうした検討をPerplexityと一緒に行うことで、曲の方向性が定まっていきます。
作曲には、Suno（Proプラン）を使用しています。同じ曲を何度も生成し、Styleを見直したりしながら制作していきます。音楽的な知識がないため、細かく調整するのではなく、生成されたものの中から「自分の中に入ってくる」ものを選ぶというアプローチです。
カバーアートは、Nanobanana ProとGPT Image 2の両方を使っています。用途で使い分けているのではなく、どちらにも出させて、出てきた絵を見ながらプロンプトを調整してまた生成する——その繰り返しです。作曲と同じで、出てきたものを見て初めて「こうしたい」がはっきりしてくるので、納得のいく一枚になるまで何度も作り直しています。
ジャンルやSound情報（近い音、BPM、テンポ、編成、ムード）の判定には、Geminiを使用しています。曲名も映画名も歌詞も伝えず、音源だけを聴かせて分析させるのがポイントです。タイトルを渡すと、その言葉の印象に引きずられた判定が返ってくるためです。返ってきた分析をもとに、最終的な棚分けは自分で決めています。
マスタリングにはLANDRを使用し、完成後はDistrokidから配信しています。
制作期間と判断基準
一つの曲が完成するまでの期間は1日から1週間以上と、さまざまです。途中で別の曲に取りかかったり、作ったけれどしっくりこなくて公開しないものもあります。
最終的な判断基準は「自分の中に入ってくるか」という直感です。言語化は難しいのですが、その感覚を大事にしています。自分にしっくりくるものがすべての人にしっくりくるわけではないことも理解していますが、その曲が自分の感覚に届くかどうかが、最も重要だと考えています。
基本姿勢
SAY-SHOWは大きな実験です。音楽は学校の授業でしかやったことがなく、知識もスキルもありません。しかし今はAIという新しい道具があり、クリエイティブなことに誰でも挑戦できる時代になりました。その中で最も大事にしているのは、「面白いからやる」という姿勢です。固定観念に縛られず、新しい道具を使ってできることを試していく——それがSAY-SHOWの本質です。
これまでのリリース
SAY-SHOWのリリース履歴を時系列でご覧いただけます。
ロゴについて
SAY-SHOWのロゴは、このプロジェクトの本質——「映画から音楽へ」という変換プロセスを視覚的に表現しています。
中央の縦に連なる波形は、フィルムのコマと音楽の波形を重ね合わせたデザインです。映画のシーンという視覚的な体験が、音楽という聴覚的な表現へと姿を変える、その瞬間を象徴しています。
音楽のほかにも、いろいろ作っています → say-show.studio