近年、目覚ましい進化を遂げる生成AI。その中でも特に注目を集めているのが、テキストや画像から動画を生成する「動画生成AI」です。ハリウッドでの活用も噂されるなど、クリエイティブ業界に革命をもたらす可能性を秘めていますが、その実力は一体どの程度なのでしょうか。今回は、実際に最新の動画生成AIツールを試したNOVEL株式会社代表の岡田氏と、同社エンジニアの秋月氏の対談を通じて、動画生成AIのリアルな実力、浮き彫りになった課題、そしてビジネス活用の未来について深掘りします。登場人物岡田: NOVEL株式会社 代表取締役。常に最新のAI技術の動向を追い、事業への活用を模索している。秋月: NOVEL株式会社 リードエンジニア。技術的な観点からAIの可能性と限界を冷静に分析する。はじめての動画生成AI：その実力と使い方岡田:今日はいくつか試したAIツールについて話したいのですが、まずは動画生成AIです。これまであまり触れてこなかった分野ですが、実際に試してみました。今回使ったツールは、まず基準となる画像を生成し、それに対してプロンプト（指示文）を与えることで動画化するという仕組みでした。例えば、自分で用意した画像やAIで生成したイルカの画像などを選び、それに動きの指示を与えるといった流れです。実際に生成された動画のクオリティですが、率直な感想として、Googleの技術を基盤とする動画生成AIはクオリティが高いと感じました。一方で、Runwayのようなツールは、動画を編集するエディターとしての機能が非常に優れているという印象です。Google Veo3Runway秋月:なるほど。動画のクオリティそのものはGoogle、編集機能はRunwayに軍配が上がるという感触ですね。岡田:ええ。ただ、生成された動画を見てみると、まだ何に使えるのか、正直なところ活用方法が明確には見えてきません。例えば、ミュージックビデオ風の動画例をみたのですが、確かに映像としては面白いものの、一貫したストーリーやメッセージ性を表現するのは難しいと感じました。秋月:やはり、まだ動画生成AIは発展途上という感じでしょうか。岡田:その通りですね。まず、現状のツールでは動画に文字を挿入することができません。 これだけでも、実用的なコンテンツを作成する上では大きな制約になります。動画生成AIが抱える「一貫性」という大きな壁秋月:動画の活用について、映画業界などが期待を寄せているという話はよく聞きます。しかし、実際に制作現場で使うには、いくつかの大きなハードルがあるようです。特に問題視されているのが、生成される動画の「一貫性」の欠如です。 例えば、あるシーンと次のシーンで、背景や登場人物の服装、アングルなどが微妙に、あるいは全く異なってしまう。これでは連続した物語として成立しません。岡田:それは私も強く感じました。生成された映像を見ていると、それぞれのクリップは興味深いのですが、それらが繋ぎ合わさると非常にカオスな印象を受けます。例えば、先ほどのミュージックビデオ風の動画も、時代設定がシーンごとにバラバラに見えるなど、視聴者が混乱してしまうような出来でした。まるで、つなぎ目がバラバラなキメラのような映像になってしまうんです。秋月:その「一貫性の欠如」という課題を解決するために、様々な研究が進められています。例えば、動画の構成を制御するための専用言語をAIとの間に介在させるアプローチなどです。LLM（大規模言語モデル）にまず専用言語で脚本やシーケンスを生成させ、その設計図に基づいて動画生成AIが映像を作ることで、全体の整合性を保とうという試みですね。映画制作の未来とAIの役割岡田:長編の動画、例えば映画のようなコンテンツをAIだけで作れるようになれば、制作プロセスは劇的に変わるでしょうね。しかし、映画は大きなスクリーンでの上映が前提です。そうなると、現在の生成AIのクオリティでは、解像度やディテールの点でまだ力不足は否めません。秋月:おっしゃる通りです。ですから、映画制作の全てをAIに置き換えるのではなく、一部のプロセスをAIで代替・効率化するというのが現実的な活用法になるでしょうね。例えば、絵コンテの作成、VFX（視覚効果）の一部の生成、あるいは背景映像の作成など、特定のタスクに特化して利用される形が考えられます。岡田:確かに、ハリウッドの映画制作を再現しようとするスタートアップが資金調達をしたというニュースも以前ありました。業界の関心が高いのは間違いありません。アカデミー賞がAI利用に関する公式ガイドラインを発表したという動きもありましたし、すでに何らかの形でAIが使われている作品も存在します。これは、AIが映画制作において無視できない存在になっていることの証左です。秋月:プラスにもマイナスにも、制作現場に影響を与え始めているということですね。全面的に頼るのではなく、あくまでクリエイターを補助する強力なツールとして、その地位を確立していくのかもしれません。岡田:そうですね。現状ではまだ「発展途上」という言葉がしっくりきますが、技術の進化は非常に速い。数年後には、今日我々が議論している課題の多くが解決されている可能性も十分にあります。重要なのは、この技術の限界と可能性を正確に理解し、過度な期待をせず、しかしその進化から目を離さないことでしょう。まとめ今回の対談から見えてきたのは、動画生成AIが驚異的な可能性を秘めている一方で、「一貫性の欠如」や「クリエイティブな制御の難しさ」といった実用化に向けた大きな課題を抱えているという実態でした。現状では、アイデア出しのたたき台や、SNS用の短いクリップ、抽象的なイメージ映像の作成など、限定的な用途での活用が現実的と言えそうです。しかし、映画業界をはじめとする多くの分野がその進化に期待を寄せており、課題解決に向けた研究も活発に進められています。今後、AIが生成する映像のクオリティと制御性が向上すれば、「制作プロセスの部分的な自動化・効率化」という形で、私たちのクリエイティブ活動に欠かせないツールとなる未来は、そう遠くないのかもしれません。その業務課題、AIで解決できるかもしれません「AIエージェントで定型業務を効率化したい」 「社内に眠る膨大なデータをビジネスに活かしたい」このような課題をお持ちではありませんか？私たちは、お客様一人ひとりの状況を丁寧にヒアリングし、本記事でご紹介したような最新のAI技術を活用して、ビジネスを加速させるための最適なご提案をいたします。AI戦略の策定から、具体的なシステム開発・導入、運用サポートまで、一気通貫でお任せください。「何から始めれば良いかわからない」という段階でも全く問題ありません。 まずは貴社の状況を、お気軽にお聞かせください。＞＞ AI開発・コンサルティングの無料相談はこちら（注釈）本文中に登場したツール名Googleの動画生成AI: 本稿執筆時点では「Google Veo3」などのモデルが発表されている。高品質な動画生成を目指して開発が進められている。Runway: AIを活用した動画編集・生成プラットフォーム。動画から動画を生成する「Gen-1」や、テキストや画像から動画を生成する「Gen-2」などの機能を提供しており、クリエイター向けのツールが充実している。