マルチモーダル＆動画生成の2026夏アップデート：Gemini 3.5 + Grok Imagineの現場活用

この記事のまとめ

2026年夏の生成AIは、テキストだけでなく画像や音声、動画までひとつのモデルで扱う流れがはっきりしてきました。ここでは、GoogleのGemini 3.5系とxAIのGrok Imagine系を中心に、動画生成の現場でどう選び、どう組み合わせるかを整理します。

Gemini 3.5 Flashは長い手順のエージェント作業を、他社の先端モデルより短時間かつ半分以下のコストで進める設計です。
Gemini Omni FlashはNano Banana 2 Liteの画像を種にして、会話しながら動画を編集できます。
Veo 3.1は標準・Fast・Liteの3段で、Grok Imagineは音声つき動画と複数の作風モードが強みです。
Gemini Omni Flashで生成した動画にはSynthIDの透かしが入り、来歴の確認に役立ちます。

生成AIとマルチモーダルの前提

ここでの前提を押さえておくと、後半のモデル比較が理解しやすくなります。まずは言葉の整理から始めます。私自身、生成AIを毎日の文章作成に使う中で、テキスト以外のモダリティへの対応がこの1〜2年で急速に変わったと実感しています。

生成AIとマルチモーダルの定義

生成AIは、学習したパターンをもとに新しい文章や画像、音声、動画を作り出す仕組みです。2022年末のChatGPT登場時点では「テキスト生成」が主戦場でしたが、今や出力の形式はテキストにとどまりません。

Geminiは、文章、コード、PDF、画像、動画、音声といった複数の入力を扱い、さらに出力側でも複数の形式に対応できるため、マルチモーダルモデルとして設計されています（参照*1）。文章から画像、文章から動画、文章から音声というように、ひとつのプロンプトから複数の形式の出力を作る流れは、生成AIの中核となる考え方として位置づけられています（参照*2）。

つまりマルチモーダルとは、入り口と出口の両方で複数の形式を行き来できる状態を指します。動画生成もこの枠組みの一部で、文章や画像を入力に、音や映像がひとまとまりで出てくるという発想で組み立てられています。重要なのは、「テキストが書ければ動画も作れる」という入口の低さです。プロンプトを設計する力が、そのまま映像制作の力に直結してきました。

動画生成が難しい理由

動画は、時間の流れと空間の広がりを同時にそろえる必要があるため、静止画より一段むずかしい課題です。

動画生成は、入力となる情報から、時間方向に連なる複数のフレームを条件付き確率としてモデル化する問題として定義されます。代表的な方式には敵対的生成ネットワーク、拡散モデル、自己回帰モデルがあり、それぞれ目的関数の設計と最適化の工夫を積み重ねる形で発展してきました（参照*3）。

ここから読み取れるのは、動画の品質は「1コマの見栄え」だけでは決まらないということです。前後のコマのつながり、被写体の一貫性、動きの自然さを同時に満たす必要があり、モデル選定でもこの視点が効いてきます。実際に動画生成ツールを試すと、静止画では問題なく見えても、動かした途端に顔が崩れたり背景が溶けたりするケースに頻繁に出くわします。この「時間方向の整合性」こそが、動画生成の核心的な難しさです。

テキスト・画像・音声・動画の関係

この4つは、別々の道具ではなく、同じ意味の情報を違う形で表したものと考えると扱いやすくなります。

文章を起点にすると、画像生成、動画生成、音声生成のそれぞれに専用のエンコーダーと生成器が組み合わされ、ひとつの入力から複数の形式の出力が生まれる構成になります（参照*2）。動画生成の研究では、テキストから動画、画像から動画、動画から動画といった変換を、ひとつのモデルで扱う設計も登場しています（参照*4）。

制作の現場では、この関係を意識すると素材の使い回しが進みます。同じキャラクター設定を文章、画像、動画で共有できるため、企画から仕上げまで一本の流れで組み立てやすくなります。私が動画生成を試す際も、まずテキストでキャラクターの外見や動作を細かく定義し、それを画像生成の参照として渡してから動画に展開するという順序が、最も失敗が少ないと感じています。

2026年夏の動画生成トレンド全体像

2026年夏は、動画生成のモデルが一気に増え、用途別に選ぶ時代に入りました。「とりあえずSora」「とりあえずRunway」という時代は終わりつつあり、エージェント性能、音声同期、コスト構造、来歴管理といった軸で選ぶ判断が必要になっています。全体像をざっと押さえます。

Gemini 3.5世代の位置づけ

Gemini 3.5は、速さと精度のバランスを軸に置いた世代です。

Gemini 3.5 Flashは、速度と性能のバランスがよく、長い手順を伴うエージェント作業に向いた設計になっています。開発者が数日、監査担当者が数週間かけていた作業を、他の先端モデルの半分未満のコストで、より短い時間に圧縮できるとされます（参照*5）。動画側では、Gemini Omni Flashが登場し、画像生成のNano Banana 2 Liteと組み合わせて使うワークフローが公式に案内されています（参照*6）。

この世代の要点は、単発の生成ではなく、長い作業を通しで任せられる点にあります。動画づくりでも、素材集めから編集までひと続きにできる流れが整いつつあります。コスト面でも他の先端モデルの半分未満というのは、量産フェーズでの検討に直接影響する数字です。試作回数を増やしながらコストを抑えたい案件では、最初の選択肢として検討する価値があります。

Grok Imagineの立ち位置

Grok Imagineは、動画に音を最初から乗せる作りが特徴です。

xAIの動画生成モデルであるGrok Imagineは、テキストと画像を入力として、動画の生成、編集、延長に対応します。台詞や効果音、音楽といった音声を映像と同期させて出力でき、通常、遊び、カスタムといった複数の作風モードを備えます（参照*7）。

音の同期が標準で入るため、短尺の広告やSNS向け動画では、後から音を足す手間が減ります。用途がはっきりしている案件で、下書きを短時間で仕上げたいときに向く選択肢です。私自身が動画生成ツールを比較する中で感じるのは、「映像を作ってから音を合わせる」工程の手間が意外と大きいという点です。Grok Imagineのように音声同期を最初から担保している設計は、ポストプロダクションの負荷を下げるという意味でも評価できます。

研究モデルとオープンソース勢

商用の大型モデルの外側では、研究機関発の新しい方式や、より安価に使える選択肢が広がっています。

2026年のCVPRで発表されたSTARFlow-Vは、時空間の潜在空間で動作するモデルで、全体を捉える大域的な潜在と、フレーム内の細かなやりとりを扱う局所構造を分けて設計されています。可逆な構造をもつため、同じモデルで文章から動画、画像から動画、動画から動画の各タスクを扱えます（参照*4）。

研究側の動きは、商用モデルの機能設計にも影響してきました。単機能ごとにモデルを分ける発想から、ひとつのモデルで複数の変換をまかなう方向へと寄ってきています。ここで重要なのは、研究発表から商用実装までのサイクルが極めて短くなっている点です。2026年のCVPR発表内容が、数ヶ月以内に商用APIに反映されるペースは、以前とは比較にならないほど速い。

Gemini 3.5とOmni Flashの実力

Gemini 3.5とOmni Flashは、組み合わせて見ると使い分けがつかみやすくなります。単体で評価するより、「前工程にGemini 3.5 Flashを使い、生成本体にOmni Flashを使う」という連携前提で考えると、それぞれの強みが整理されます。

Gemini 3.5 Flashのエージェント性能

Gemini 3.5 Flashは、長い作業を任せる用途で存在感を出しています。

Gemini 3.5 Flashは、速度と性能のバランスから、長い手順を要するエージェント作業に向いた設計とされています。開発者が数日、監査担当者が数週間を要していた作業を短い時間にまとめられ、他の先端モデルの半分未満のコストで済むケースがあると案内されています（参照*5）。

動画制作の現場に置き換えると、企画メモの整理、素材の下調べ、台本の下書きといった前工程を任せる形が想定できます。生成そのものだけでなく、その前後の段取りまで一気通貫で進めやすくなります。私がコンサルティング現場で繰り返し見てきたのは、「AIで動画を作る」と言いながら、実際には企画設計や台本整理の工程で詰まるケースです。Gemini 3.5 Flashはその詰まりを解消する役割を担えます。

Gemini Omni Flashの動画生成と会話編集

Omni Flashは、動画を作りながら言葉で直していく使い方が中心です。

Gemini Omni Flashは、高速な動画生成、編集、映画的な操作を狙った高性能なマルチモーダルモデルで、テキスト、画像、音声、動画を同時に処理します。Interactions APIによる会話編集に対応し、自然な言葉のやりとりで動画を少しずつ直していけます（参照*8）。Google Cloudの案内では、Gemini Omni Flashがパブリックプレビューとして提供され、実世界の知識に基づく高品質な動画生成と会話編集を担うと説明されています（参照*9）。

出力の目安として、動画1秒あたり約0.10ドルの価格で、1回の生成は10秒の動画とされます（参照*10）。短い尺を積み重ねる作りのため、シーンごとの検討や差し替えがしやすい構成です。10秒という制約は一見短く感じますが、シーン単位で品質を確認しながら積み上げる進め方と捉えれば、むしろ検証コストを下げる設計とも読めます。

Nano Banana 2 Liteとの連携ワークフロー

画像生成と動画生成をつなぐ流れは、公式にひとつの型として案内されています。

Nano Banana 2 LiteはGemini 3.1 Flash-Lite Imageに当たるモデルで、Nano Bananaシリーズの中で最も高速かつ低コストな画像生成と編集に位置づけられています（参照*9）。Nano Banana 2 Liteで高速に画像を作り、その画像を参照としてGemini Omni Flashに渡して高品質な動画へと動かす流れが公式に紹介されています。Interactions APIを併用すると、セッション履歴と文脈を保ちながら、最大3回まで連続した編集を積み重ねられます（参照*6）。

この2段構えは、まず静止画で見た目を固めてから動きを付けるという、映像制作の順序に近い流れです。試作の速度が上がり、方向性の判断も早くなります。実際に試してみると、最初から動画を直接生成しようとするより、Nano Banana 2 Liteで画像の確認を挟む分、「この方向性で行く」という判断が格段にしやすくなります。静止画の段階で修正をかけられるため、無駄な動画生成コストも減ります。

Veo 3.1ファミリーとGrok Imagineの比較

Veo 3.1系とGrok Imagineは、動画生成の主要な選択肢です。それぞれの狙いを整理します。

Veo 3.1 Lite・Fast・標準の使い分け

Veo 3.1は、目的に合わせて3つの階層を選べる構成になっています。

Veo 3.1ファミリーは、いずれも音声の直接生成に対応し、3つの階層で提供されます。標準のVeo 3.1は、映像の作り込みを優先する最終仕上げ向けで、Veo 3.1 Fastは品質を保ちつつ生成を速める選択肢、Veo 3.1 Liteは大量に動画を作るアプリ向けに、費用を抑える位置づけとされます（参照*11）。

この3段構成は、案件の段階に合わせた使い分けを促します。最初はLiteで数を作り、方向性が固まったらFast、最終カットで標準に切り替えるという流れが組み立てやすくなります。私がAIツールの導入支援をする際も、「最初から最高品質を狙わない」という原則を伝えることが多いです。Veo 3.1の3段構成は、その原則に沿った設計です。

Grok Imagine Video 1.5の特徴

Grok Imagineの新世代は、品質と対応比率の広さを打ち出しています。

Grok Imagine Video 1.5は、xAIによる次世代の動画生成モデルで、テキストと画像の入力から動画を生成、編集、延長でき、複数のアスペクト比と解像度に対応します。前世代と比べて品質が改善されたと案内されています（参照*12）。前世代のGrok Imagineは、台詞、効果音、音楽といった音声を映像と同期させる特徴を持ち、通常、遊び、カスタムのモードを備えます（参照*7）。

縦長・横長・正方形など、配信面ごとに求められる比率が変わる現場では、比率の選択肢の広さがそのまま制作効率に響きます。XやInstagramのリール、YouTube Shortsといったプラットフォームはそれぞれアスペクト比の要件が異なります。ひとつのモデルで対応できる比率が増えるほど、再生成のコストが下がります。

用途別モデル選定の判断基準

どのモデルを使うかは、案件の要件から逆算するのが近道です。

Geminiの公式ドキュメントは、動画生成の既定モデルとしてGemini Omni Flashを推奨しています。理由として、映像の一貫性、テキスト・画像・音声・動画を同時に扱う推論、キャラクターの一貫性、事実の正確さ、複数ターンの会話編集を挙げます。シーンの延長、最終フレームの制御、既存パイプラインとの統合といった特定機能が必要な場合には、Veo 3.1を使い分ける案内が明記されています（参照*13）。

要件が「1本を丁寧に作る」ならOmni FlashやVeo 3.1の標準、「量産と検証」ならVeo 3.1 Lite、「音つきの短尺」ならGrok Imagineと切り分ける発想がとりやすくなります。逆に言えば、モデルを選ぶ前に「何のための動画か」「どの段階の成果物か」を決めていないと、高機能なモデルを使っても判断基準がなく、試行錯誤が増えるだけです。

ハイブリッドワークフローの実践

単発の生成にとどまらず、画像と動画を組み合わせる流れがハイブリッドワークフローの中心です。ここが、2026年夏時点での動画生成の実務的な核心だと私は見ています。どのモデルを単体で使うかという議論より、どう組み合わせてフローを設計するかのほうが、成果物の品質に直結します。

画像-to-動画とアニメ風演出

まず静止画を作り、それを動画の起点にする方法は、演出の狙いを反映しやすい進め方です。

Gemini Omni FlashのAPIでは、画像を動画の起点として使うためのタグが用意されています。FIRST_FRAMEを使うと画像を最初のフレームに指定でき、IMAGE_REF_Nを使うと画像をスタイルや被写体の参照として扱えます。たとえば、1枚目を作風の参照、2枚目を被写体の参照として組み合わせ、「1枚目の作風で2枚目の人物が歩く」といった指示が書けます（参照*8）。

アニメ風の絵柄を参照側に置き、被写体だけ差し替えれば、同じ世界観のカットを量産できます。作風と被写体を別々に指定できることで、演出の再現性が上がります。この「参照を分離する」発想は、プロンプト設計全般に通じる考え方です。何を固定して何を変数にするかを設計しておくことが、AIによる量産の品質を左右します。

キャラクター一貫性の設計

登場人物の見た目をぶらさない工夫は、動画制作の要になります。

研究の分野では、1分程度までの長めの動画で人物の見た目を保つ手法が検討されています。WanS2VはFramePackという仕組みで、同じ人物の複数の参照フレームをまとめて扱い、時間方向と見た目の一貫性を高めます。ほかにキーフレーム補間で長い区間の人物同一性を保つ手法もあります（参照*14）。動画生成の既定モデルとしてGemini Omni Flashが推奨される理由のひとつにも、キャラクターの一貫性が挙げられます（参照*13）。

参照画像の準備は、絵の完成度だけでなく、正面・横顔・全身といったバリエーションの厚みが効きます。短いカットの積み重ねでも、同じ人物に見える確度が上がります。実際に試すと、参照画像が1枚だけの場合と複数アングルを用意した場合では、キャラクターの一貫性に明確な差が出ます。手間に見えますが、後から修正するコストと比べれば、最初に参照素材を整える方が効率的です。

長尺化とシーン設計

長い動画をまとめて作るのではなく、構造を分けて考える発想が有効です。

長尺の映像生成に関する研究では、完成した脚本から主要な物語イベントを取り出し、各イベントを構成するシーンに分け、さらに個々のシーンをカメラアングル、登場人物の動作、視覚要素などのショット単位に分解する設計が示されています（参照*15）。

この考え方は、10秒単位の生成を積み重ねる現行モデルの制約とも相性がよく、シーン単位で品質を確認しながら組み上げる進め方に落とし込めます。「長い動画を一発で作ろうとしない」という原則は、現時点では技術的な制約への対応であると同時に、品質管理の観点からも理にかなっています。

注意点と信頼性の担保

便利さの裏で、現行モデルには制約もあります。仕上げの前に押さえておきたい点を整理します。私がAI生成コンテンツを検証してきた経験から言えば、「見た目が整っているほど、制約に気づくのが遅れる」という問題が動画生成でも起きます。出力が映像として成立して見えるため、尺の上限やシーン切り替え時の崩れに、実際に使う段になって初めて気づくケースが多いです。

現行モデルの制約と失敗例

Gemini Omni Flashは高機能ですが、いくつかの制限が公表されています。

Gemini Omni Flashの現時点の制約として、1回の生成は10秒であること、音声を参照として使う機能はGemini APIでまだ対応していないこと、シーンの延長機能もGemini APIでは未対応であることが挙げられます。動画を参照として渡すことはAPIのスキーマ上は最大3秒まで受け付けますが、公開時点では正しく処理されていません。シーンの切り替えやパン中にキャラクターの一貫性が崩れる場合があるとも案内されています（参照*10）。

案件で使う前に、尺、参照素材、シーン設計の3点を要件に照らして確認しておくと、後戻りが減ります。特に「音声参照」と「シーン延長」がGemini APIで未対応という点は、現時点での判断に直接影響します。ドキュメントを読んで「できる」と思っていた機能が、実際には未実装だったというケースは、AIツールの導入支援でも頻繁に遭遇します。公式ドキュメントの制約欄を先に確認する習慣が必要です。

SynthIDとC2PAによる来歴管理

生成された動画の出どころを、後から機械的に確かめられる仕組みが整いつつあります。

SynthIDは、AIで生成した画像や動画の一部に、目に見えない電子的な透かしを埋め込みます。作成のタイミングで自動的に付与され、画質や映像の見え方には影響せず、切り抜き、フィルター、フレームレートの変更、非可逆圧縮といった加工にも耐える設計とされています（参照*16）。Gemini Omni Flashで生成される動画にはSynthIDの透かしが必ず含まれ、視聴者からは見えませんが、プログラムから検知して来歴を確認できます（参照*8）。対応するGoogleの提供面では、C2PA Content Credentialsが含まれる場合があると案内されています（参照*10）。

権利や信頼の観点では、来歴を確認できる状態にしておくことが、公開後のトラブルを避ける支えになります。AIで生成した動画であることを開示するかどうかは別として、来歴が技術的に検証できる状態にあることは、発信者側のリスク管理として重要です。SynthIDの透かしは視聴者には見えませんが、後から問題が生じたときの説明責任を果たすための根拠になります。

おわりに

2026年夏の動画生成は、Gemini 3.5系とGrok Imagine系を軸に、目的に合わせて使い分ける段階に入りました。Omni FlashとNano Banana 2 Liteの連携、Veo 3.1の3階層、Grok Imagineの音声同期といった選択肢がそろい、企画から量産、仕上げまでを一本の流れに乗せやすくなっています。私が実務の観点で重要だと感じるのは、「どのモデルが優れているか」より「どの工程に何を当てるか」を設計できるかどうかです。

一方で、尺の制約やシーン切り替えでの一貫性の課題も残ります。SynthIDによる来歴の担保も含めて、要件と制約を突き合わせながらモデルを選ぶことがポイントです。AIツールは「できること」が宣伝されがちですが、実務への導入で問われるのは「現時点で何ができないか」を把握した上で設計できるかどうかです。その判断を先に持てるかどうかが、導入の成否を分けます。

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、95万部（2026年6月時点）を売り上げる。
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