生成AIを映像制作ビジネスに活かすとすれば
- Tomizo Jinno
- 6月6日
- 読了時間: 7分
更新日：9月26日
一般社会からみると、生成AIによる動画生成が映像制作業界に大きなインパクトを与えていると想像していると思います。
しかし現実的には、このサービスを提供する生成AIの動画生成機能は、地球上の膨大なリソース（電力、水、レアメタル、土地、地球環境など）を消費することから、サービスを提供する企業はユーザーへの課金システムによって、野放図な利用にブレーキを掛けています。その結果は「気に入らない映像でも生成の度に課金される」というユーザーの不満となって、表れています。
一般の人々が「ジブリ風にして」と画像生成を楽しむ分には、不満はなくても（著作権者は不満ですが）、この課金システムは、ビジネスユースには無理があります。その事情を説明しましょう。
現在の映像制作ビジネスにおいて、動画生成AIサービスが本格的に利用できない最大の理由は、業務プロセスと経済的合理性を損なう、「非再現性」と「現行の課金システム」です。
1.クライアントワークにおける致命的な非再現性
しかし、現在の動画生成AIサービスは、一度生成された映像を部分的に修正・調整することが極めて困難です。
具体的には、クライアントが「この部分をもう少し明るくしてほしい」「この要素を少しだけ移動してほしい」と要望された際、生成AIでその微調整を試みると、元の気に入っていた映像全体が全く異なるものに変わってしまうリスクが非常に高いのです。
これは、95%満足できる映像が生成されたとしても、残りの5%を改善しようとした瞬間に、それまでの成果がすべて失われる可能性があることを意味します。従来の映像制作では、承認済みの素材を土台として段階的に完成度を高めていきましたが、生成AIではこの基本的なワークフローが成り立ちません。
2.予測不可能なコストと経済的合理性の欠如
この非再現性の問題は、現行の「生成回数課金制」と組み合わせによって、さらに深刻です。映像制作業務では、クライアントに対して適正な見積もりを提示し、確実な成果物を納品する責任があります。しかし、生成AIサービスでは、満足のいく結果が得られるまでの試行錯誤のたびに課金が発生するため、制作コストが予測不可能となってしまいます。
クライアントワークでは、結果の品質に対して対価をいただくのが一般的です。しかし、生成AIでは生成された結果の品質に関わらず一律で課金されるため、たとえクライアントの要求水準に達しない映像が生成されたとしても費用が発生します。これは、業務委託契約における「善管注意義務」の観点から見ても、クライアントに対して説明責任を果たすことができず、ビジネスとしての信頼性を保てません。
3.プロジェクト管理と品質保証の破綻
映像制作プロジェクトでは、「ラフ案→修正→詳細調整→最終確認」といった段階的な承認プロセスが不可欠です。クライアントはこのプロセスを通じて、映像の方向性や品質を段階的に確認し、承認していきます。しかし、生成AIの非再現性により、クライアントが中間段階で承認した要素が、次の工程で消失する可能性があるため、このワークフロー自体が機能しなくなります。
また、企業映像制作では、ブランドガイドラインへの厳格な準拠、コンプライアンスの確保、メッセージの正確性などが必須となります。生成AIでこれらの要件を満たすための品質調整を試みることは、前述の非再現性と課金システムの問題によって、経済的に成り立ちません。結果として、生成AIを主力ツールとして採用することは、事業リスクが高すぎる選択となるのです。
4.業務利用には根本的な変革が必要
現在の動画生成AIサービスは、コンシューマー向けの「試行錯誤を楽しむ」サービスとしては理解できますが、ビジネスでの映像制作業務には適していません。非再現性による「制御不可能なリスク」と、生成回数に応じた課金システムがもたらす「予測不可能なコスト」は、単なる費用の問題を超え、業務プロセス自体を破綻させます。
映像制作ビジネスにおいて動画生成AIを本格的に活用するためには、成果物の品質保証を含む新たな課金モデルの導入、そして何よりも同一性を保ちながら部分的な修正・調整が可能な「再現性」の確保が不可欠です。
5.動画生成AIの進化と将来性について
例えば、画像生成AIのインペインティング技術が動画に応用され、特定の部分だけを自然に修正する機能が進化しています。また、生成時のシード値固定や既存動画への追加プロンプト入力により、意図通りの微調整が容易になるかもしれません。
将来的には、AIによる効率的な生成と、従来の編集ソフトによる精密な手作業を組み合わせたハイブリッドなワークフローが実現する可能性があります。さらに、業務利用に適した、より予測可能な課金モデルも検討されるでしょう。
これらの技術革新が進めば、動画生成AIは、現在の限定的な用途を超え、プロの映像制作現場で不可欠なツールとなる未来が来るかもしれません。
6.現時点での動画生成AIの利用方法
現在の動画生成AIサービスが抱える課題は大きいものの、特定の映像制作分野においては、その活用に可能性が見出せます。主なポイントは、
修正・調整の必要性が低い
大量生産が求められる
クリエイティブの方向性が明確かつ柔軟である
といったケースです。
費用対効果が重視される試作段階やアイデア出し
クライアントへの提示前に、いくつかのアイデアを素早く形にしたい試作段階や、多様なビジュアルコンセプトを検討する初期フェーズでは、動画生成AIは非常に有効です。この段階では、最終的な品質よりも、多様なパターンを低コストかつ短時間で生成できる点が重視されます。例えば、企画書に添付するイメージ動画や、社内検討用のラフ案など、後工程での修正を前提とした使い方が考えられます。
大量生産とパターン出しが求められる場面
CGなどの背景映像、デジタルサイネージのループ動画、SNS広告のABテスト用バリエーションなど、内容の大きな変更が頻繁に発生せず、かつ大量のパターンが必要とされる分野では、動画生成AIの活用が期待できます。特に、既存の素材を組み合わせて新たなバリエーションを生成するような場合、手作業に比べて圧倒的なスピードとコスト効率を実現できます。例えば、同じ広告メッセージでも、ターゲット層に合わせて異なるテイストの動画を複数作成するといった用途です。
クリエイティブの柔軟性が高い分野
ミュージックビデオの背景映像や、アート作品、イベントのオープニング映像など、明確な「正解」がなく、クリエイターの裁量が大きい分野であれば、動画生成AIの非再現性が逆に「予期せぬクリエイティブ」としてプラスに作用する可能性があります。厳密なコンプライアンスやブランドガイドラインに縛られない、より実験的・感覚的な表現を求める場合に、AIが生み出す偶発性が新たなインスピレーションとなることがあります。
補助ツールとしての活用
動画生成AIをメインツールとしてではなく、あくまで制作プロセスの一部を効率化する補助ツールとして活用することも重要です。例えば、特定のシーンのイメージを固めるための参考動画生成、ストーリーボード作成時のビジュアル補助、あるいは単調な背景素材の生成など、人間のクリエイターの作業負荷を軽減する目的での利用です。最終的なクオリティは手作業や既存ツールで担保しつつ、AIの強みである「素早いアイデアの具現化」を最大限に引き出す形です。
【執筆者】
本記事は名古屋を中心とする地域の企業や団体の、BtoBビジネス分野の映像制作を専門に、プロデューサー/シナリオライター歴35年、ディレクター/エディター歴20年の株式会社SynAppsの代表が、映像制作を外注しようと考えている企業担当者に参考になるよう、参考情報を提供し、合わせて業界の後進のために、映像制作をビジネスとして営む上での知識や考え方、知っておくべきビジネス常識を綴る「名古屋映像制作研究室」の記事です。
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