- Google DeepMindが、リアルタイム音楽生成のオープンウェイトモデル「Magenta RealTime 2」を公開
- 前バージョン比で約15倍のレイテンシ削減（200ms未満）を達成し、Apple Silicon搭載のMacBook上でネイティブ動作
- テキスト・オーディオ・MIDIの3入力によるライブ制御に対応し、DAWプラグインやMax/MSP拡張も同時リリース
2026年6月5日、GoogleがAIライブ音楽生成モデル「Magenta RealTime 2（MRT2）」をオープンウェイトで公開しました！
Introducing Magenta RealTime 2, a new open model musicians can play as an instrument!
— Google Gemma (@googlegemma) June 4, 2026
Run low-latency, live music synthesis natively on your MacBook using MIDI, text, and audio.
We love seeing Google’s open model ecosystem grow! pic.twitter.com/80jc3S5uua
前モデルと比較してレイテンシを約15分の1に削減し、Apple Silicon搭載のMacBook上でネイティブに動作するこのモデルは、テキスト・オーディオ・MIDIの3つの入力で音楽をリアルタイムに操作できる楽器として演奏できるAIとして、ミュージシャンや開発者の間で大きな反響を呼んでいます。
そこで本記事では、Magenta RealTime 2の概要から技術的な仕組み、ライセンス情報、具体的な使い方までを徹底的に解説していきます。ぜひ、最後までご覧ください。
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- Magenta RealTime 2とは？
- Magenta RealTime 2の仕組み
- Magenta RealTime 2の特徴
- X上での反響：「楽器としてのAI」に興奮の声
- Magenta RealTime 2の安全性・制約
- Magenta RealTime 2の料金
- Magenta RealTime 2のライセンス
- Magenta RealTime 2の使い方
- 【業界別】Magenta RealTime 2の活用シーン
- 【課題別】Magenta RealTime 2が解決できること
- Magenta RealTime 2を使ってみた
- よくある質問
- Magenta RealTime 2でAIを楽器として演奏してみよう！
- 最後に
Magenta RealTime 2とは？
Magenta RealTime 2は、Google DeepMindが開発したオンデバイス向けのオープンな音楽生成モデルです。先代のMagenta RealTimeモデルおよびLyria RealTime APIの後継にあたり、より豊かなコントロール性と低レイテンシを実現しています。
他の大規模音楽生成モデルがプロンプトからトラックをオフラインで生成する方式を採るのに対し、MRT2は、MIDI・オーディオ・テキストの3種類の入力でリアルタイムに制御できるライブ・インタラクティブモデルとなっています。つまり、AIを作曲ツールではなく楽器として演奏できるという発想が根本にあるわけです。
スタンドアロンアプリとして動かすことも、DAW（デジタル・オーディオ・ワークステーション）にドロップインすることも、他の音楽ソフトウェアに統合することも可能で、実用性の高さが際立っています。
オープンウェイトモデルに加えて、MRT2で構築されたプレイアブルな楽器やエクスペリエンスのコレクションも同時にリリースされており、サウンドのクローニング、スタイルのブレンド、ライブ伴奏の生成などをすぐに試せる環境が整っています。
Magenta RealTime 2の仕組み
MRT2は、SpectroStream、MusicCoCa、LLM（大規模言語モデル）の3つのコンポーネントで構成されています。基本構造は先代のMagenta RealTimeと同様ですが、最大の違いはLLM部分で、チャンク単位ではなくフレーム単位の自己回帰をサポートするDecoder-onlyモデルに刷新され、オンデバイスストリーミングとフレームレベルの制御に最適化されています。
各コンポーネントの役割は以下の通りです。
SpectroStream（離散オーディオコーデック）
ステレオ48kHzの音楽オーディオをトークンに変換するコーデックで、25Hzのフレームレート、64のRVQ深度、10ビットのコード、16kbpsのビットレートで動作します。
高忠実度の音楽オーディオを効率的なトークン列に変換することで、言語モデルによる生成を可能にしています。
MusicCoCa（テキスト・オーディオ共同埋め込みモデル）
テキストとオーディオを共通の埋め込み空間にマッピングする対照学習モデルで、768次元の埋め込みを出力し、12のRVQ深度で量子化されます。
これによって、「heavy metal」や「blissful ambient synth」といったテキストプロンプトと実際のオーディオサンプルを同じ空間で扱えるようになり、自由な比率でのスタイルブレンドが実現しています。
Decoder-only Transformer LLM（オーディオトークン生成）
コンテキストのオーディオトークン、トークン化されたMusicCoCa埋め込み、MIDIトークンを入力として、各タイムステップでオーディオトークンを生成するモデルです。
baseモデルは24億パラメータ・20レイヤー・25フレームのウィンドウアテンション、smallモデルは2.3億パラメータ・12レイヤー・41フレームのウィンドウアテンションという構成で、いずれも約20秒の実効受容野を持ちます。
Magenta RealTime 2の特徴
こちらでは、Magenta RealTime 2の性能面での特徴を見ていきます。
まず注目すべきはレイテンシの劇的な改善です。
MRT2は前バージョンと比較して約15倍のレイテンシ削減を達成しています。リリース時点で、リアルタイムかつ連続的な音楽オーディオ生成を低レイテンシ制御（約200ms）でサポートする唯一のオープンウェイトモデルとされています。
次に、マルチシグナル制御の実現が大きなポイントです。
先代モデルではテキストとオーディオによるスタイル制御が中心でしたが、MRT2ではスタイル制御に加えてMIDIによるノート・ドラムのオン/オフ制御をサポートしています。分類器フリーガイダンス（CFG）を複数信号に拡張することで、各コンディショニング信号の寄与度を個別にバランス調整でき、無条件生成にも対応する柔軟な設計です。
DAWへの直接統合も実用面で重要な進化です。Audio Unit（AU）プラグインとして提供されるため、Logic ProやAbleton Liveといった既存のDAWワークフローにシームレスに組み込めるほか、Max/MSP・PureData・SuperColliderといったクリエイティブコーディング環境向けの拡張機能もリリースされています。
X上での反響：「楽器としてのAI」に興奮の声
SNS上でもMRT2は大きな話題となっています。ここからは、X上で特に注目を集めている反応をご紹介します。
Google Gemmaの公式アカウントは、MRT2を「ミュージシャンが楽器として演奏できるオープンモデル」と紹介し、MacBook上でMIDI・テキスト・オーディオを使った低レイテンシのライブ音楽合成がネイティブに動作することを強調しました。この投稿は公開直後から多くのインプレッションを集めています。
Introducing Magenta RealTime 2, a new open model musicians can play as an instrument!
— Google Gemma (@googlegemma) June 4, 2026
Run low-latency, live music synthesis natively on your MacBook using MIDI, text, and audio.
We love seeing Google’s open model ecosystem grow! pic.twitter.com/80jc3S5uua
また、Hugging FaceのOmar Sanseviero氏もMRT2のポイントとして「オープンモデル」「わずか24億パラメータでオンデバイス動作に最適」「低レイテンシ制御」「オーディオ・MIDI・テキストでの制御」を挙げ、Macで直接実験できるアプリ群のリリースにも言及しています。
Google DeepMind is on
— AshutoshShrivastava (@ai_for_success) June 4, 2026
Google’s Magenta team has launched Magenta RealTime 2 (MRT2), an open-weights live music model and inference engine for real-time AI music generation locally on MacBooks.
Now anyone with an Apple Silicon Mac can generate and control live AI music… https://t.co/3vx0fA8s9P pic.twitter.com/wgpV0C2Ieb
さらに、MRT2の開発者の一人であるChris Donahue氏は「This thing is soooo fun to play with（これ遊ぶの本当に楽しい）」とコメントしており、開発者自身が自分たちのプロダクトを心から楽しんでいる様子が伝わってきます。
HuggingFaceのDailyPapersアカウントも、「テキスト、オーディオ、MIDIで約200msのレイテンシで操作できる、オンデバイスのリアルタイム連続音楽生成をサポートする唯一のオープンウェイトモデル」として紹介しています。
Magenta RealTime 2の安全性・制約
Magenta RealTime 2は、主にインストゥルメンタルデータで学習されています。特定のプロンプトによってボーカルサウンドやエフェクトが生成されることが確認されていますが、それらは非語彙的（non-lexical）なものにとどまる傾向があるとのことです。
ジャンルカバレッジの偏りと、非語彙的ボーカリゼーションに関する制限は、先代モデルと同様である点も認識しておく必要があります。また、2026年6月5日時点では、Apple Silicon搭載のMacBookが必須であり、Windowsやモバイルデバイスでの動作は公式にはサポートされていません。
Magenta RealTime 2の料金
MRT2はオープンウェイト・オープンソースプロジェクトとして公開されており、モデル自体は完全に無料で利用可能です。APIサービスとして課金される形態ではなく、ユーザーが自身のハードウェア上でモデルを動かす構成のため、利用料金は発生しません。
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| モデル利用（推論） | 無料 |
| アプリ・プラグイン（macOS） | 無料 |
| GitHub ソースコード | 無料 |
| HuggingFace モデルウェイト | 無料 |
| Google Colab（TPU利用） | 無料枠あり |
| ローカル実行（GPU / Apple Silicon） | ハードウェアコストのみ |
Magenta RealTime 2のライセンス
Magenta RealTime 2はコードベースがApache 2.0ライセンス、モデルウェイトがCreative Commons Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）ライセンスのデュアルライセンス構成です。この組み合わせにより、商用利用や改変が非常に自由度高く行えるようになっています。
| 利用用途 | コード（Apache 2.0） | モデルウェイト（CC BY 4.0） |
|---|---|---|
| 商用利用 |  | （帰属表示必要） |
| 改変 | | （帰属表示必要） |
| 再配布 | | （帰属表示必要） |
| 特許利用 | （Apache 2.0に特許付与条項あり） | – |
| 私的利用 | | |
Magenta RealTime 2の使い方
Magenta RealTime 2にはいくつかのアクセス方法があります。今回は代表的な3つの方法を紹介します。
macOSアプリ（Plugin Bundle）で試す
最も手軽にMRT2を体験できる方法です。Apple Silicon搭載のMacBookがあれば、コードを書かずにすぐ試すことができます。
公式サイトにアクセスし、Plugin Bundle（macOS）をダウンロードします。Apple Silicon（M1以降）が必須です。
スタンドアロンアプリを起動すると、スタイルプリセットとMIDIコントロールを使ってすぐにジャムセッションを開始できます。
MIDIキーボードを接続すれば、コードやノートを押さえるだけでモデルがアンサンブル全体を生成してくれます。
Audio Unit（AU）プラグインとしてDAW（Logic Pro、Ableton Liveなど）に読み込んで使うこともできます。DAW内でMRT2を音源として扱い、既存の制作ワークフローに統合可能です。
Python（ローカルインストール）で利用する
プログラマティックに制御したい場合は、GitHubからクローンしてPythonで実行する方法があります。
sudo apt update
sudo apt install software-properties-common -y
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev -ygit clone https://github.com/magenta/magenta-realtime.git
cd magenta-realtime
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# t5xのパッチ適用とインストール
git clone https://github.com/google-research/t5x.git && \
pushd t5x && \
git checkout 7781d16 && \
patch setup.py < ../patch/t5x_setup.py.patch && \
patch t5x/partitioning.py < ../patch/t5x_partitioning.py.patch && \
pip install .[gpu] && \
popd
# Magenta RTのインストール
pip install -e .[gpu] && pip install tf2jax==0.3.8
patch .venv/lib/python3.12/site-packages/seqio/vocabularies.py < patch/seqio_vocabularies.py.patchpython -m magenta_rt.generate \
--prompt="blissful ambient synth" \
--output="./output.mp3"from magenta_rt import audio, system
from IPython.display import display, Audio
num_seconds = 10
mrt = system.MagentaRT()
style = system.embed_style('funk')
chunks = []
state = None
for i in range(round(num_seconds / mrt.config.chunk_length)):
state, chunk = mrt.generate_chunk(state=state, style=style)
chunks.append(chunk)
generated = audio.concatenate(chunks)
display(Audio(generated.samples.swapaxes(0, 1), rate=mrt.sample_rate))Google Colabで試す
ローカル環境を用意せずブラウザ上で試したい場合は、Google Colabのデモノートブックが便利です。
ランタイムのタイプを「TPU」に変更し、セルを順番に実行していきます。無料枠のTPUでリアルタイム生成が動作します。
セットアップが完了したら、テキストプロンプトやオーディオファイルを指定して音楽生成を開始できます。ライブオーディオ入力やファインチューニングに対応した追加デモも用意されています。
【業界別】Magenta RealTime 2の活用シーン
Magenta RealTime 2は、さまざまな業界で応用可能なポテンシャルを持っています。ここからは業界別の活用イメージを整理していきましょう。
音楽・エンターテインメント業界
Magenta RealTime 2は、ライブパフォーマンスやインプロビゼーションの場で、パフォーマーがスタイル埋め込みやオーディオコンテキストを操作しながらリアルタイムに音楽を生成する使い方が想定されています。DJやライブアーティストが、MIDIコントローラーを使ってAIとセッションすることで、これまでにない即興表現が可能になるでしょう。
エンタメ業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
ゲーム開発業界
開発者がプレイヤーのアクションや環境に基づいて、リアルタイムにカスタムサウンドトラックを生成するユースケースが挙げられています。従来のループ素材を貼り付けるBGM実装とは異なり、MRT2を使えばゲーム内の状況変化に即応するアダプティブミュージックを実現できます。また、MIDI制御に対応しているため、ゲームエンジンからの信号でダイナミックに音楽を変化させることも可能です。
ゲーム業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
教育・アクセシビリティ
テキストプロンプトによる自然言語操作で、ユーザーが音楽のジャンル・楽器・歴史について手軽に学び、実験できるようになります。また、伝統的な楽器の演奏に障壁がある方でも、コミュニティでのジャムセッションやソロ音楽制作に参加できるという、アクセシビリティ面でのインパクトも大きいでしょう。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】Magenta RealTime 2が解決できること
ここからは、Magenta RealTime 2がどのような課題に対してソリューションを提供できるかを整理していきましょう。
ライブ演奏でのAI活用における高レイテンシの壁を突破
従来の音楽生成AIは、生成に数秒〜数十秒を要するためライブパフォーマンスでの使用が困難でした。MRT2は、約200msのレイテンシを実現しており、人間の演奏者がリアルタイムでAIとセッションできるレベルに到達しています。フレームレベルの自己回帰方式により、入力変化への応答が約40msという極めて高速なレスポンスを実現しています。
楽器演奏のスキルバリアを解消
音楽制作には一般的に楽器演奏のスキルや音楽理論の知識が必要ですが、MRT2はテキストプロンプトで「funk」「blissful ambient synth」のように自然言語で音楽スタイルを指定できます。
MIDIキーボードでコードを1つ押さえるだけでモデルがアンサンブル全体を生成してくれるため、音楽制作へのエントリーバリアが大幅に下がるでしょう。
ゲームや映像制作における動的BGMを実現
ゲームや映像のBGMは、あらかじめ制作された固定トラックを使うのが一般的で、シーン展開にぴったり合った動的音楽を実現するのは困難でした。そこで、MRT2のMIDI制御とスタイル制御を組み合わせることで、プレイヤーの行動やシーンの変化に連動してリアルタイムに音楽を生成・変化させることが可能になります。
Magenta RealTime 2を使ってみた
それでは実際に、Plugin Bundleに含まれる「Jam」と「Collider」の2つのアプリを試してみました。
Jamアプリでプリセット切り替え＆演奏
モデルを「mrt2_small」、MIDI INPUTを「COMPUTER KEYBOARD」に設定して起動。最初のプリセット「Dreamy Ambient Pads」を再生すると、ふわっとしたアンビエントサウンドがすぐに流れ始めました。
「Jazz Piano Trio」に切り替えると背景色がゴールドに変わり、サウンドも即座にジャズトリオ風に変化。PCキーボードの「J」キーで鍵盤を鳴らすと、押したノートにアンサンブルが追従しました。
Colliderアプリで複数スタイルをブレンド
Colliderは、2Dサーフェス上にスタイルノードを配置し、カーソル位置でブレンド比率を操作するアプリになっています。
「Lo-fi Hip Hop Beat」「Supersaw Complextro Chords」「Heavily Digitally Distorted Harp Shimmer」の3ノードが初期配置されており、カーソルを各ノードに近づけるだけでサウンドがリアルタイムに変化します。
よくある質問
Magenta RealTime 2に関するよくある質問をQA形式でまとめました。
Magenta RealTime 2でAIを楽器として演奏してみよう！
本記事では、Googleが2026年6月5日に公開したMagenta RealTime 2（MRT2）について、概要から仕組み、ライセンス、使い方、活用シーンまでを徹底解説しました。
MRT2の最大のインパクトは、AIを楽器として演奏するというコンセプトを、200ms未満のレイテンシとオンデバイス動作で実用レベルに引き上げた点にあります。オープンウェイト・オープンソースでの公開、DAWプラグインやMax/MSP拡張といった実用ツールの同時リリース、そして生成出力にGoogleが権利を主張しないというライセンス設計は、ミュージシャン・開発者・研究者のいずれにとっても魅力的な構成です。
Apple Silicon搭載のMacBookをお持ちの方は、ぜひ公式アプリを試してみてください。AI音楽の新しい体験が待っています。
最後に
いかがだったでしょうか？
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