価格情報
- 元値
- $66.00
- 最安値
- $53.00
- 直近セール価格
- $53.00
- 直近セール日
- 2026/01/05
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価格推移グラフ
製品詳細
mastering the mixが、David GuettaやNicky Romeroといったトップアーティストと共同開発した革新的なマスタリングプラグイン「faster master」。AIが楽曲を分析し、最適な設定を瞬時に提案。ラウドネスを自動でマッチングさせる機能により、音量の大小に惑わされることなく、正確な判断でプロクオリティのマスターを迅速に仕上げることが可能です。
faster master の主な特徴
faster masterの主要なポイントを箇条書きで整理しました。
- AIが楽曲を分析し、10種類の最適な「スマートプリセット」を自動生成
- 全てのパラメーター調整で音量が自動補正され、正確なA/B比較が可能
- David Guetta、Nicky Romeroとの共同開発によるサウンド
- リファレンストラックを読み込み、そのサウンド特性をマッチング
- EQ、トランジェント、コンプレッション、ステレオ幅、リミッターを直感的に操作
スマートプリセットによる迅速なマスタリング
AIが楽曲を分析し、最適なプリセットを自動で提案します。
楽曲の最もラウドな部分を再生し「Analyze」ボタンをクリックするだけで、AIがトラックの特性を解析。わずか数秒で、その楽曲に合わせた10種類のカスタムプリセットを生成します。これを基点に微調整を加えるだけで、プロレベルのマスターに95%近づくことができ、作業時間を大幅に短縮します。ジャンル別のプリセットや、手持ちのリファレンス曲からプロファイルを作成することも可能です。
正確な判断を促す自動レベルマッチング
音量差に惑わされず、エフェクトの純粋な効果を判断できます。
マスタリング作業では「音量が大きい方が良く聴こえる」という心理的なバイアスが働きがちです。faster masterは、EQやコンプレッサーなど、あらゆるパラメーターを調整した際に、出力レベルが自動で一致するように補正します。これにより、プラグインをバイパスした際も音量差がなく、加えた処理の効果を正確に聴き比べることができ、自信を持って的確な判断を下せます。
リファレンストラックのマッチング機能
目標とするサウンドに、最短距離で到達できます。
お気に入りの楽曲や目標とする商業音楽をリファレンストラックとしてインポートし、その音響プロファイルを自分のマスターに適用することができます。さらに、プラグイン内でリファレンス曲と自身のマスターを、レベルを揃えた状態でシームレスに切り替えて試聴可能。目標との差を客観的に把握しながら、効率的に理想のサウンドへ近づけられます。
直感的かつ高品位なサウンドシェイピング
複雑な処理をシンプルな操作に集約し、サウンドのクオリティを維持します。
搭載されているEQは、位相歪みやトランジェントの劣化を最小限に抑えるよう設計された高品位なフィルターを採用。また、トランジェント・モジュールは、複雑な内部処理をシンプルなノブに集約しており、上下にドラッグするだけで直感的に楽曲のパンチ感を調整できます。
使用感とワークフロー
実際の制作フローでは、マスタートラックの最終段にfaster masterをインサートし、楽曲のサビ部分を再生しながら「Analyze」ボタンを押すことから始まります。生成された10種類のプリセットを聴き比べるだけで、楽曲のポテンシャルを最大限に引き出す方向性がすぐに見つかります。
そこからEQやトランジェントを微調整する際も、自動レベルマッチング機能のおかげで、変更が本当に良い結果をもたらしているのかを客観的に判断できます。初心者でも迷うことなく、短時間で「売れる音」に迫るクオリティの高いマスターを仕上げることができるでしょう。
システム要件
- Mac
- OS: OS X 10.15 以降 (Apple Silicon ネイティブ対応)
- プラグイン形式: 64-bit AU, VST 3, AAX
- Windows
- OS: Windows 10 以降
- プラグイン形式: 64-bit VST 3, AAX
※要件はバージョンアップで変わる可能性があります。
総評:AIとトッププロの知見が生み出す、次世代の時短マスタリングツール
faster masterは、マスタリングの専門知識に自信がない初心者から、効率的に高品質なデモやプリマスターを作成したいプロフェッショナルまで、幅広い層におすすめできるプラグインです。複雑なプロセスをAIに任せ、クリエイターは最終的な音楽的判断に集中できる。まさに現代のニーズに応える、強力なソリューションと言えるでしょう。
FASTER MASTER








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