従来、動画制作は専門技術や膨大な工数が必要とされ、個人で楽しむ動画はともかく、ビジネスで活用する動画となるとプロのクリエイターに依存せざるをえませんでした。近年、動画生成AI技術の急速な進化に伴い動画生成の精度が向上し、AIを活用したCM広告やSNS広告などビジネスユースでの活用が増えつつあります。
本記事では、動画生成AIの仕組みや主要ツールの種類、AI開発の手順、ビジネスの活用事例や注意点について詳しく解説します。従来の映像制作手法と比較したメリットについて理解を深め、実際の業務への活用時に役立てていただける内容となっています。
動画生成AIは、テキストによる指示（プロンプト）や既存の画像・動画などのデータをもとに、リアルな動画やアニメーションを自動的に生成する技術です。ディープラーニングアルゴリズムを使用して、入力データにもとづいて多様な映像を作成でき、従来の動画制作プロセスを大幅に効率化します。
具体的には、以下のようなことが可能です。
| テキストから動画を生成 | 簡単なストーリーを入力すると、シナリオに沿った映像が生成される |
| 画像から動画を生成 | 静止画のキャラクターに動きを加えたり、背景を動的に変更したりできる |
| 画像と音楽でミュージックビデオを生成 | 音楽のリズムや雰囲気に合わせた映像が作成される |
| ニュースやSNSの投稿などから動画を生成 | 既存のニュース記事やSNS投稿にマッチした動画が生成される |
| アバター生成 | ユーザーの入力した情報や画像をもとにリアルなアバターが生成される |
動画生成AIは、簡単なテキストや画像から多様な動画コンテンツを生成できることから、今後さらに多くの分野で効率化と新たなコンテンツ制作での活躍が期待されています。
動画生成AIの多くは、以下に挙げるディープラーニングの技術を応用しています。
近年では、DiffusionモデルやTransformerが、特に高品質で一貫性も取れた動画生成において目覚ましい成果を上げています。まず、AIは膨大な量の既存の動画データと、それに対応するテキスト記述などを学習します。そして、ユーザーがテキストプロンプトを入力すると、AIは学習した知識を基に、指示に合致する動画を生成していきます。画像生成AIと同様に、入力するプロンプトの質が、生成される動画のクオリティを大きく左右します。
動画生成AIは、以下のようなさまざまな分野における業務効率化と新たなコンテンツ制作に活用されています。
| 広告 | ブランドのメッセージに即したカスタム動画やプロモーション映像を生成 |
| マーケティング | 商品紹介動画の制作やキャンペーン用のSNS動画 |
| ゲーム開発 | CGや特殊効果で活用 |
| 教育コンテンツ制作 | 動画教材の生成 |
| エンターテインメント | ユーザー参加型のコンテンツ作成やインタラクティブな体験の実現に貢献 |
特に、企業のプロモーションや教育、エンターテインメント業界において需要が高まっています。
近年、動画生成AIツールの多様化が進んでおり、さまざまなニーズに応じたツールが登場しています。それぞれ異なる特徴を持つため、制作ニーズに合わせて選ぶことが重要です。ここでは、特に注目されている主要な動画生成AIツールを紹介します。
OpenAIが開発したSoraは、テキストから動画を生成する動画生成AIです。1080pの高品質な動画生成や、最長60秒の動画生成に対応している点が主な特徴です。また、高度な自然言語処理が可能で、簡単なテキストでもニーズに忠実な動画を生成できます。
Google DeepMindのVeoは、高画質の動画生成に特化したAIツールです。テキストや画像をもとに非常に高精度の動画を生成できます。ショート動画制作や高品質なYouTube動画、広告制作などで活用されています。特に、複雑なシーンや広範囲な内容を持つ動画を迅速に生成する点で、業界内で注目されています。現状の提供モデルは720pですが、Googleの発表では理論上最大4Kまでの高解像度で動画を生成する能力があるとしています。
Adobe Fireflyは、テキストから動画生成や画像から動画生成を行える動画生成AIツールです。カメラの寄りやアングル、カメラモーションなどを豊富にコントロールでき、より精密かつ動的な映像制作が可能になります。また、Adobeの他の強力なツール群と連携することで、高度なビジュアルエフェクトや動的シーンの作成を効率的に行えます。そのため、映像クリエイターやマーケティングチームにとって役立つツールです。
Runwayは、スタートアップ企業のRunwayが開発した、テキストや画像から動画を生成できる動画生成AIツールです。Runwayは、直感的に使いやすいインターフェースを提供し、初心者でも高度な映像を制作可能な点が主な特徴です。シンプルな入力で高品質な動画を生成できる点が評価され、広告やSNSコンテンツ、教育コンテンツなど幅広い分野で活用されています。
Pikaは、3Dアニメキャラクターに強みを持つ動画生成AIツールです。テキストや画像をもとにリアルで魅力的な3Dアニメキャラクターの動きを生成でき、アニメーション制作やゲーム開発において幅広く活用可能です。アニメキャラクターのデザインや動作を短時間で生成できるため、アニメーション制作の効率向上が期待できます。
動画生成AIは、映像制作のプロセスを改善し、ビジネスに多くのメリットをもたらしています。ここでは、3つの主要なメリットに焦点を当てて、どのようにビジネスの効率化と創造性を支援しているのかを紹介します。
従来の映像制作は、撮影環境の準備やモデルの手配、撮影した映像の修正やエフェクトの調整、音声の同期など多くの工程が手作業で行われるため、制作には膨大な時間と労力がかかります。映像編集者が時間をかけて手動で作業を行う必要があり、特に大量のコンテンツ制作において大きな負担となります。一方、動画生成AIは専門的なスキルが必要な制作・編集作業の多くを自動化することが可能です。結果的に、手作業で時間のかかるプロセスを短期間で実施でき、大量の動画コンテンツを迅速に制作できます。
映像制作には、専用のスタジオ・カメラ・照明機材・編集ソフトなど、多額の初期投資と運用コストがかかります。そのため、制作費用が限られる中小企業やスタートアップが映像コンテンツを制作する際は、コストが大きな障壁となります。動画生成AIを導入すれば、これらの初期投資や運用コストが大幅に軽減されます。また、俳優やモデルのキャスティング、専門的な撮影・編集スタッフの人件費を必要最低限に削減しつつ、高品質な映像制作が実現できます。そのため、予算が限られる中小企業でも高品質な映像を制作でき、動画市場での優位性を強化することが可能です。
従来の映像制作では、技術的な制約や予算、時間などの要因で表現の幅に限界がありました。一方、動画生成AIは従来の枠組みに捉われない新しい演出や独創的なコンテンツ表現を可能にします。例えば、AIが自動で生成する特殊効果や、リアルタイムで変化する映像を取り入れることが可能です。動画生成AIの活用により、独自性のある魅力的なコンテンツを提供でき、競合の動画コンテンツや広告に対する差別化につながります。
動画生成AIは、ビジネスのさまざまな分野で活用され、効率化をもたらしています。以下に、実際の活用事例を紹介します。
株式会社サイバーエージェントは、AIで生成したタレントを広告事業に積極的に活用しています。AIタレントを用いた広告キャンペーンは、楽天グループの動画広告、ブランド広告、屋外広告など非常に多様な媒体で展開されています。楽天グループの事例では、実際の広告配信データをもとに、AIタレントの選定および表現を自動生成しています。広告グループごとに、AIタレントの顔・背景・衣装・ポーズなどの人物表現を細かく調整し、ターゲットに最適なAIタレントを起用したクリエイティブを制作しています。また、サイバーエージェントは、実在する著名人の音声の再現やAIタレントに合わせた自然な音声の生成など、AIタレントの音声生成技術にも取り組んでいます。
株式会社QUICKは、AIで生成した架空のキャスター（アバター）がニュースや情報を読み上げるオリジナル動画配信サービスの提供を開始しました。このサービスでは、実際の人物の写真をもとに、あたかも本人が話をしているかのような番組の配信が可能です。具体的には、経済情報やニュース、気象・人流データなどさまざまな情報を収集してAIが原稿にまとめ、複数言語に対応した音声や動画で自動生成します。また、事業会社や地方自治体の新商品や住民へのお知らせ、決算情報の投資家向け広報（IR）にも活用できるなど幅広い分野で活用可能です。
動画生成AIの導入方法には、既存サービスを活用する方法とクラウドベースのAIプラットフォームを利用する方法があります。ここでは、それぞれのメリットやデメリットなどを紹介します。なお、オープンソースの動画生成AIモデルや関連ライブラリを利用して、自社で動画生成システムを構築する高度な方法もありますが、今回の記事では詳細は扱いません。
動画生成機能を持つSaaSプラットフォームやマーケティングツールなどを利用することで、動画生成AIの導入が可能です。例えば、Canvaなどのデザインツールには簡易的な動画編集・生成機能が搭載されています。また、広告動画自動生成ツールや研修動画作成プラットフォームなど、特定の用途に特化した動画SaaSもこの導入方法に該当します。既存サービスを活用する方法には、以下のメリットがあります。
既存プラットフォームに追加機能として提供されるため、インフラ構築や開発が不要で低コストです。アカウント登録や設定が簡単で、すぐに利用を開始できます。既存サービスを活用する方法には、以下のデメリットがあります。
機能やカスタマイズ性が限定的なことがあります。また、比較的新しいツールなので、ベンダーのサービス終了や価格変更に影響を受ける可能性にも注意しましょう。特に、他の導入方法に比べ、容易に始められるため、最初の導入ステップとして有効な選択肢です。
多くのベンダーが提供している動画生成AIモデルのAPIを利用し、自社のクラウドプラットフォームやアプリケーションに動画生成機能を組み込む方法でも導入可能です。社内に一定のAI理解力を持つ人材がいる場合に適しています。特定のニーズに合わせた高度な動画生成機能を求める場合や、既存システムとの連携を重視する場合に有効です。自社のニーズに合わせたカスタマイズが可能で、自社のクラウド環境やアプリケーションとシームレスに連携可能で、複数のAPIを組み合わせることで、高度な独自の動画生成ワークフローも構築できます。独自の動画データを追加学習させて、自社独自のキャラクターや拝見を使った動画の生成も可能です。デメリットとしては、API連携やクラウド環境の構築・運用に関する専門知識を持つ人材、そして導入コストが必要なことが挙げられます。
動画生成AIには、技術的な問題や倫理的なリスクがいくつか存在します。ここでは、主要な課題とその対策を紹介します。
AIが生成した動画には肖像権の問題が絡むケースがあり、商用利用を考える場合には各サービスの利用規約を確認することが重要です。特に、実在の人物の顔や姿に類似した登場人物の動画を無断で生成すると法的トラブルが生じる可能性も懸念されます。ただし、信頼性の高い動画生成AIモデルを選定し、肖像権やプライバシーに配慮したデータ管理を行うことで問題を回避できます。
現在の一部の動画生成AIでは、まだ高解像度や自然な動きの実現が困難です。特にフレーム間の連続性やディテール再現の精度が不足しています。また、生成された動画内容は必ずしも正確とは限りません。そのため、教育や医療、報道などの高度な正確性が求められる分野では内容の検証が必要です。また、安全性を前面に出したAIモデルを選定することも重要です。例えば、OpenAIはSoraにおいて低品質、悪用されやすい動画コンテンツを生成しないように、以下のような安全対策を講じています。
倫理的配慮に欠ける動画を公開すると、企業の信用失墜や法的な問題につながる可能性があるため、自社においても人が出力を監視する体制の構築が必要です。
動画生成AIを活用することで、静止画や簡単なテキストプロンプトから動的な映像を自動生成でき、従来の映像制作工程の効率化・制作コスト削減につながります。一方、肖像権やバイアスを含む動画生成など、倫理的・法的な課題に利用時は注意が必要です。特に、実在の人物や特定の文化的背景を反映したコンテンツを生成する際には、権利関係をしっかりと管理しなければなりません。