生成AIで動画制作はどう変わる？最新技術を徹底解説

はじめに：生成AIと動画の新潮流

近年、生成AIは文章や画像だけでなく、動画制作の分野でも大きな注目を集めています。特に「大規模言語モデル（LLM）」などの技術進歩により、動画の企画から編集まで、従来は専門スキルが必要だった多くの工程がAIによって効率化できるようになりました。これにより映像業界には新たな価値が生まれ、従来の制作プロセスが大きく変化しています。

実際、動画の台本作成や字幕の自動生成、ナレーション音声の合成など、さまざまな領域で生成AIが導入されています。自然言語で指示するだけで映像の構成やカット編集ができるシステムも登場し、映像制作の専門家だけでなく、動画編集の経験がない人でも、適切なプロンプトを入力することで高品質な動画を作成しやすくなりました。

市場ではこうした技術の需要が高まり、広告動画やオンラインコンテンツを中心に活用分野が拡大しています。特にSNSや配信プラットフォームでは、生成AIによる効率的な動画制作への関心が高まっています。動画制作プロセスの「言葉によるコントロール」が加速している背景には、言語モデルの精度向上と多言語翻訳機能の進歩が大きく影響しています（参照*1）。さらに2020年代以降、テキスト対動画モデルの研究が活発化し、ユーザーが入力した文章をもとに短時間で映像を生成するソリューションも拡大しています（参照*2）。

テキストから映像へ――生成AIの動画化技術

テキスト対動画と画像対動画の仕組み

生成AIによる動画化の仕組みは、大きくテキスト対動画と画像対動画の2系統に分かれます。テキスト対動画では、ユーザーが入力した文章に基づき、動きや背景、シーン構成を推定して映像を出力します。これらのモデルは膨大な動画データとテキスト情報を学習し、独自の映像生成能力を獲得しています。国内外の研究機関やスタートアップも開発を進めており、グローバルな競争が激化しています。

主要な生成AIモデルと技術動向

2022年以降、MetaやGoogle、Runwayなどが革新的な生成モデルを発表し、SNSなどでデモを公開しています。たとえば「Gen-1」「Gen-2」といった動画生成モデルは、短いテキスト指示でも複雑な映像表現を再現できるレベルに進化し、多層の映像を組み合わせて安定したアニメーションを作り出せるようになっています。動画拡散モデルやニューラルレンダリング技術の導入により、リアルな陰影やモーションブラーなども自在にコントロール可能です（参照*2）。

動画対動画アプローチと実務活用

既存の動画をもとに新しいバージョンを生成する動画対動画のアプローチも注目されています。たとえば「昼→夜の雰囲気に変更」「アニメ風に変換」など、プロンプトで映像の雰囲気やスタイルを変化させることができます。背景の自動塗り替えやキャラクターの動きの微調整などにより、クリエイターの作業負担が軽減され、よりクリエイティブな表現が可能になりました。企業のマーケティング部門でも、短い宣伝動画を迅速に作成する手段として導入が進んでいます（参照*3）。

編集工程の進化と言語指示による効率化

対話型編集とワークフローの変革

生成AIは動画制作の一からの生成だけでなく、編集工程全体の効率化にも大きく貢献しています。膨大な素材から使いたいシーンを自然言語で検索・抽出したり、シナリオをテキストで入力するだけで自動的にカット割りを提案したりと、対話型の編集が実現しつつあります。従来のキーボードやマウスによる細かな操作に比べ、「ここをもう少しドラマチックに」「このシーンを昼間の屋外風に」など、直感的な指示で映像を組み立てられる点が大きなメリットです（参照*1）。

多言語対応と字幕・音声合成の進化

音声の自動合成や字幕の自動挿入が進化し、一本の動画を多言語に対応させやすくなっています。従来は言語ごとにナレーターを手配し、映像も再編集する必要がありましたが、生成AIの活用で工程が大幅に短縮されます。コメントやテロップの自動生成も進化し、複数言語での高速編集が可能です（参照*4）。

ノーコード編集と映像制作の民主化

動画制作の構想から最終的な書き出しまで、AIによるサポートが一般化しつつあります。ノーコード感覚の編集プラットフォームが登場し、スマートフォンやタブレットだけで完結する作業プロセスも増えています。これにより、専門ソフトの習得にかかる時間やコストが削減され、多様な人材が映像制作に参入しやすくなっています（参照*5）。

翻訳と字幕、ナレーションの自動化がもたらすメリット

多言語展開とローカライズの効率化

生成AIの進化により、動画の翻訳や字幕、ナレーションの自動化が進んでいます。国や地域ごとに言語や文化的要素を変える必要がある場合でも、AIの言語モデルと音声合成を組み合わせることで、文字情報と音声情報を同時に変換し、多言語対応の動画を短時間で作成できるようになりました。

字幕自動生成と編集作業の省力化

字幕作成では、従来は編集者がシーンごとに手動入力していましたが、AIによる自動書き起こしで作業負担が大幅に軽減されています。話者ごとの発言をテキスト化し、そのまま動画のタイムラインに字幕として反映できます。ただし、専門用語や固有名詞が多い場合は誤変換のリスクもあるため、最終的な確認や微調整が必要です（参照*6）。

ナレーション合成とアバター動画の活用

ナレーション合成は、より自然な発声や音声トーンを選択できるようになり、商品紹介動画や教育用コンテンツなどで広く活用されています。Synthesiaのようなアバター動画生成サービスでは、複数言語のナレーションを豊富な声色から選べる仕組みも普及しつつあります（参照*7）。これにより、海外向けサイトや動画チャンネルの展開が容易になっています。

動画生成AIツールの特徴と導入ポイント

主要ツールの特徴と選定基準

動画生成AIツールには、無料プランから高性能な有料プランまで多様な選択肢があります。利用目的や求める動画の品質によって、選ぶべきツールやプランが異なります。CanvaやFlexClipはテンプレート重視で初心者にも扱いやすく、RunwayやDescriptは高度な生成AI機能や細かな編集に対応しています。料金体系は生成枚数や解像度、コラボレーション機能などで異なります（参照*8）。

導入時の著作権・ライセンスとリテラシー教育

ツール導入時には、ライセンス条件や著作権処理も重要なポイントです。AIが生成した映像が第三者の著作物に類似している場合、権利問題が発生する可能性があります。企業やクリエイターはファクトチェックや契約内容の確認を徹底する必要があります（参照*9）。また、組織内でのリテラシー向上のため、チュートリアルやワークショップを実施し、ツールの特性を理解することがポイントです。

運用プロセスと品質管理の重要性

動画の公開前には最終チェックのプロセスを確立し、誤情報や想定外の不具合を防ぐことが重要です。AIはあくまで道具であり、人の手による編集や調整が動画品質を左右します。現場での活用では、無料プランでの検証から始め、最適なプロンプトやショット構成を探ることが現実的です（参照*3）。

クリエイティブの拡張とリスクへの向き合い方

生成AI活用による表現力の拡張

生成AIの活用により、映像制作の表現力は大きく広がります。AIが提案する多様なアイデアや映像表現を取り入れることで、従来にはなかった新しい作品づくりが可能になります。

創造性の均質化と著作権リスク

一方で、自動生成された映像が似通ったテイストになりやすい、いわゆる“AI依存”による創造性の画一化が課題となっています。また、AIが参照する映像データが膨大であるほど、元の著作物との境界が曖昧になりやすい点もリスクです（参照*10）。

環境負荷と持続可能性への配慮

生成AIによる動画制作が普及するほど、データセンターの消費電力や水資源の使用増加など、環境への影響も顕在化しています。AI技術の普及規模が拡大する中で、政策面や業界としての取り組みが求められています（参照*11）。一方で、AIを活用しつつ省エネ型の制作体制を構築することで、人間のクリエイティビティを補完し、新たな作品を生み出すことも可能です。

人間の感性とAIの協働モデル

重要なのは、人間にしか担えない「感性」や「ストーリーテリング力」を維持しつつ、AIに任せられる部分をうまく切り分けることです。シナリオの基礎をAIに提案してもらい、独自の演出や表現はクリエイター自身が作り込む。こうした協働モデルを身につけることで、映像制作のスピードと品質を高い水準で両立できます。

展望：人間の感性と生成AIの新たな共存

生成AIがもたらす動画制作の変化は、効率化だけでなく新たな表現の可能性を切り拓くきっかけとなっています。AIは膨大なデータ処理や最適な構成の提案などを担い、クリエイターは演出や独創的なイメージの創出に注力することで、両者の強みを補完し合い、これまでにない魅力的な動画が生まれる可能性があります。

今後は、社会のトレンドや時代の要請とともに、法整備や著作権の取り扱いも変化していくでしょう。AIで制作された映像の独自性や創造性、権利の枠組みはまだ流動的な課題です。だからこそ、生成AIの潜在力とリスクの両面を理解し、柔軟な姿勢で学び続けることが求められます。映像制作の民主化が進む一方で、人間にしかできない技巧や表現力が再評価される場面も増えていくでしょう。

生成AIによる動画制作の変化は、AIの性能向上や技術革新だけでなく、私たちの使い方次第でさらに多彩なクリエイティブの世界を切り拓きます。AIとの共存を前提に、一人ひとりのアイデアや感性を大切にすることで、豊かな映像文化の発展が期待されます。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、82万部（2025年3月時点）を売り上げる。
（“2023年・2024年上半期に日本で一番売れたビジネス書”（トーハン調べ／日販調べ））