【セミナーアーカイブ】第7回 デザイナー必見！2026年1月最新アップデートを90分で完全網羅

開催日：2026年1月29日 ／ 登壇：スペースラボ株式会社 代表取締役 柴原誉幸　／　コーリング法律事務所 代表弁護士 竹下千尋 ／ 収録時間：80分

第1部は竹下弁護士による生成AIと著作権法の基礎と最新判例の解説、第2部は柴原による動画生成AIの最新トレンド解説です。Sora 2・Veo 3.1・Kling 2.6を同じプロンプトで比較し、感情表現・物理シミュレーション・ファンタジー表現の得意不得意と、広告・研修・EC商品動画などのビジネス活用例が分かります。

登壇者

この回の要点

• 著作権法が関わる場面は「学習」「生成物の利用」「生成物の著作物性」の3つに分かれる
• 日本は30条の4、アメリカはフェアユース、EUはオプトアウト権ありと国ごとに制度が異なる
• 新聞3社対Perplexity、Anthropicの約2200億円和解、ドイツGEMA対OpenAIなど最新事案を紹介
• 生成物の著作物性は人間の関与度合いで決まり、契約書では両方のパターンに備える必要がある
• 動画生成AIはネイティブ音声・物理シミュレーション・構造的コントロールが進化し実用段階に入った
• Sora 2はストーリー性、Veo 3.1はプロ品質と追従性、Kling 2.6は音声同期とコスパが強み
• SNS広告のABテスト、EC商品動画、Google Vidsによる研修動画など導入しやすい活用例を紹介

アーカイブ動画

目次

• はじめに 0:00
• 第1部：最新のAIと法律に関するニュース解説 1:48
• 第2部：動画生成AIの基礎知識・最新トレンド・ビジネス活用紹介 33:12

※各見出しの時間をクリックすると、YouTubeの該当箇所から再生できます。

講演の全文（文字起こし）

※本記事はセミナー当日の音声をもとに作成した文字起こしです。読みやすさのため、言い回しを一部整えています。ツール名・料金・法制度の内容は開催当時のものです。

はじめに 0:00

まずは簡単なご紹介からさせていただければと思います。私はスペースラボ株式会社の代表の柴原と申します。会社は画像生成や、ビジュアルを作る会社です。また後で詳しくご説明します。

今日は2部構成です。毎回一緒に来ていただいているコーリング法律事務所の代表弁護士、竹下先生に、17時から法務にまつわる最新トピックをご紹介いただきます。17時から17時半まで最新のAIと法律に関するニュース、5分休憩を挟んで17時35分から18時半まで、画像生成AIの中でも動画生成AIをピックアップして最新トレンドをお伝えできればと思っております。

本日のゴールは、法務リスクを知ること、動画生成の最新動向を理解すること、そしてもしよければ自社導入のイメージを掴んでもらうことです。セミナーの特徴としては、実践でどのような活用ができるのかをご紹介しています。では、第1部のAIの法務リスクと安全な活用方法というところで、竹下弁護士にバトンタッチしたいと思います。よろしくお願いいたします。

第1部：最新のAIと法律に関するニュース解説 1:48

竹下弁護士の自己紹介と今回のテーマ 1:48

（竹下弁護士）ただいまご紹介いただきました弁護士の竹下です。本日は画像の法律問題として、著作権法に関する話題をお話しさせていただければと思っております。今回のセミナーはもう何回目かになるのですが、複数回見ていただいている方がいると知らず、今日は年が変わったこと、そして今後アーカイブとして録画が放送される可能性があることから、一番最初に戻って著作権法の基礎の部分からお話しします。ただ、最新のトピックも少し入っていますので、すでに見たことがある方も、ぜひ見ていただければと思います。

（竹下弁護士）まず私ですが、コーリング法律事務所代表の竹下と言います。独立してまだ4年ぐらいの新しい小さい弁護士事務所をやっております。基本的にはITやテック関係を含めた事業分野の法務を中心にやっており、いわゆる個人の案件は基本的にゼロで、企業法務全般をやっております。今は私ともう1人の弁護士の2人体制ですが、今後少しずつ大きくしていきたいと思っており、今回のようなセミナーを活用させていただいてお話ししております。

（竹下弁護士）元々私は企業法務を法律事務所の中だけではなく、会社の中に入ってインハウスの弁護士として経験した期間が長いです。今日お聞きになっている皆様は、会社として事業で生成AIを使われる立場の方だと思います。そういった状況の方に、身になったアドバイスができるようなバックグラウンドを進んできたつもりです。今日のセミナーも、皆さんの目線に立って、どういうところに気をつけたらいいのか、どういう問題があるのかを踏まえてお話しできればと思っております。

（竹下弁護士）早速今日の内容です。今日は著作権に限りました。特に生成AI、画像生成AIとその生成AIサービスの著作権法に関するところです。しかも日本国内だけだと情報として少ないので、海外の訴訟案件や法律関係がどうなっているかも含めてご紹介しようと思っています。日本国内だけ見ていれば問題ないかと言うと、最近は自分たちで生成AIのサービスを作って海外に出ていくという事業者さんも私のお客様でも結構あります。そういった会社さんのためにも、今まで提供してきた知見も含めてご紹介できたらと思っております。

著作権法が関わる3つの場面 5:14

（竹下弁護士）著作権法が関わる場面として、大きく分けて3つあると思います。1つは学習のタイミングで、著作権法と生成AIがどう絡むかという問題です。その後、アウトプットを作った場面、もしくは作った後の利用の場面でどういうことが起きるかという問題です。もう1つは、すでに生成AIが作ったものに著作物性があるのかどうかという問題です。

（竹下弁護士）2番目と3番目がどう違うかと言うと、生成AIを使ってアウトプットとして出てきたものが、すでに人が作った著作物を侵害しているのではないかという問題が2番目です。3番目はそうではなく、生成AIを使って生まれてきたものに著作物性があるのか、つまりそれに著作権があって、誰もそれを真似してはいけないと言えるものなのかどうかという問題です。これらは世界中で今話題になっているホットな事案で、毎月ベースでいろんな情報が出てきます。今回も去年の年末に出てきた事案も含まれているので、ぜひ聞いていただければと思います。

AI学習と複製権、著作権法30条の4 6:40

（竹下弁護士）一番最初は学習のタイミングです。これは基礎からお伝えした方がいいと前回反省しました。AIによく学習データとして著作物を「食わせる」と言うと思います。学習データとして食わせて、こうやってAIを鍛えていきますという言い方をします。実はこれは形式的には、著作物をAIに学習データとして食わせる段階で著作権侵害が起きているのです。

（竹下弁護士）それは何かと言うと、データとして学習させるために、一旦著作物をストレージ内に保存します。これは一時的な保存で、実際にはその後パラメーター化してしまい、それ自体は残らないというのが一般的な理解です。ただ、その一瞬だけでもストレージの中にデータとして残ると、いわゆる複製権侵害になります。皆さんが考えて一番分かりやすいのは、本や漫画をコピーする場面ですよね。実は紙の媒体としてコピーする印刷だけではなく、デジタルデータを何かに物理的に固定するだけでも複製権侵害にあたります。皆さんが持っているパソコンのローカルだったり、インターネット上のサーバーだったり、いずれにせよどこかには物理的に固定されるので、この時点で実は複製権侵害が起きています。

（竹下弁護士）ただ、AIによる著作物のデータ学習を著作権侵害として禁止すると、基本的にAI産業は全く育たなくなってしまいます。それを避けてAI産業が育つために、学習データを違法でなくしようと思ったら、かつてのやり方だと各著作権者から個別に許諾を得る必要があるわけです。しかし、こんなことは実際にはできません。ネット上に転がっているデータや、いろんな会社が出しているフリーの記事をクローリングさせて、それによって得た情報を学習として取り込んでいるので、その量が膨大にも関わらず、許諾を取ってはいられません。

（竹下弁護士）そのために日本の政府はどう考えたかと言うと、著作権の市場を壊してしまうような利用態様は許さないが、そうでなければ学習することは認めましょうと決めました。これによって作られた法律の条文が、著作権法30条の4です。法律文書に馴染みのある方はこれを読んでいただければと思いますが、普段法律文章を読まない人にとっては、こんなに苦痛で読みにくい文章は多分ありません。ざっくりとお伝えすると、原則としてAIの学習データとして著作物を複製するのはオッケーにします。ただし、太字と下線部で書いてある通り、元々の著作権者の利益を不当に害することとなる場合はこの限りではない、となっています。

（竹下弁護士）これについては文化庁から一応見解が出されていますが、日本の裁判所では、どういった場合が著作権者の利益を不当に害することとなる場合なのかという判断を出されたことはありません。ただし、見れば分かる通り、著作権者に不利益を与えてしまうような態様でやってはダメなんだなということだけは分かるわけです。これが日本の法律の立て付けになっています。

アメリカのフェアユース規定と2つの事例 10:38

（竹下弁護士）一方でアメリカではどうなっているかと言うと、実はアメリカには日本の30条の4に当たるような個別の条文はありません。どういう条文があるかと言うと、聞いたことがある人はいるかもしれませんが、フェアユースという規定があります。これは30条の4のようなAI学習に特化した条文ではなく、一般規定と呼ばれています。基本的に複製したらダメですよ、それは著作権侵害になりますよ、ただしその理由が公正、つまりフェアな場合には著作権侵害を構成しないこととします、とだけ書いてある条文です。すごくざっくりとしていて、分かるんだか分からないんだか難しいものです。よく議論になるのがパロディですね。ある作品のパロディを作る時に、これはフェアユースだから大丈夫だという主張がなされます。

（竹下弁護士）昨今の事例で、フェアユースが認められた事例と認められなかった事例を1つずつご紹介します。一般規定なので非常に幅が広いです。1つ目は非常に有名な、Google対Oracle事件です。GoogleがAndroid OSを開発する際に、Oracleが持っていたJavaのAPIを一部複製した。これが著作権侵害に当たるのかが争われた事案です。裁判所は、新しい環境であるスマートフォンのプログラム創造を促す変容的利用であり、APIコード自体は市場性を持たないので、Oracleの市場を不当に害しているとは言えない、としてフェアユースを認め、著作権侵害を成立させませんでした。一言で言うと、この案件は著作権者を保護するよりも技術革新の利益、スマートフォンでJavaを使えるようにした方の利益が高いと言った事案だと思ってください。だからフェアだよね、ということです。

（竹下弁護士）一方でフェアユースが認められなかった最近の事案として、アンディ・ウォーホル財団対ゴールドスミス事件があります。アンディ・ウォーホルさんは、耳馴染みがあるかもしれませんが、キャンベルの缶をいくつも並べたり、マリリン・モンローの顔写真の色を変えていくつも繋げたりしたアート作品を作られる方です。この事案では、ゴールドスミスさんという写真家の方が撮影したプリンスというアメリカの有名なアーティストの写真を、ウォーホルさんがマリリン・モンローと同じように色を変えたコラージュのようなものにしました。ゴールドスミスさんは、これを使われてしまうと自分の写真が使われなくなってしまうと裁判所に訴えました。

（竹下弁護士）裁判所はゴールドスミスさんの言い分を認めました。ゴールドスミスさんが撮った元々の写真があり、一方でウォーホルさんが作ったアート作品があります。ウォーホルさんの方をフェアだと認めてしまうと、特に雑誌などで、綺麗で細かいものよりもちょっとおしゃれに載せたい写真として使いたいという時に、ウォーホルさんの方を使ってしまうことがあります。そうすると本来ゴールドスミスさんが撮って利用できるようにすべき写真の著作物がウォーホルさんに使われてしまい、ゴールドスミスさんが対価を得るチャンスがなくなってしまいます。なのでこれはフェアユースではありません、と認めた事案です。

日本：新聞3社対Perplexity AI 15:03

（竹下弁護士）では、フェアユースの事案と日本の事案で、今回のAIサービスの学習について裁判所に持ち込まれたケースを紹介します。まずは日本の事案です。2024年8月から訴訟が提起された事案で、読売新聞、朝日新聞、日経新聞がPerplexity AIを訴えた事件です。何が問題だったかと言うと、原告のウェブサイトの記事をクローリングしたのですが、その一部に有料課金しないと見えないような記事も含まれ、Perplexity AIの学習に使われてしまった。これは原告の主張の中に入っているものなので、まだ認定がされているわけではないと思います。

（竹下弁護士）そうすると、ユーザーが何かしらの情報を調べようと思って入力したプロンプトに対して、本当は読売新聞なり朝日新聞なり日経新聞にお金を払わないと得られなかったはずの情報が、Perplexityを通じて無課金で、もしくはPerplexityにはお金を払うのかもしれませんが、新聞社に払うことなく得られてしまう。これによって、30条の4に書いてあった不当に利益を害することになるのではないかとして訴えられているケースです。これはまだ裁判が進んでいる最中で、もう少し先になるのではないかと思いますが、日本としてはもしかしたら一番最初の基準になる事案になるかもしれません。

アメリカ：Anthropicの和解、ドイツ：GEMA対OpenAI 16:53

（竹下弁護士）一方でアメリカではどうなっているかと言うと、AnthropicのClaudeですね。海賊版サイトに入っていた特定の作家さんのデータをそのままクローリングして、自分たちの学習データとして用いたことがフェアユースに当たるのかが争われた事案があります。残念と言っていいのかどうか、これは実は判決が出ることなく和解で終わりました。ただ、和解内容が約2200億円で、かつデータ廃棄という非常に高額な内容で和解がされている点がすごく注目されています。アメリカの場合には懲罰的賠償のような日本にはない制度があり、和解金や賠償金が跳ね上がりやすいのですが、それにしても2200億円はかなりの金額です。本来その作家さんが自分たちの書いた文章で得ようと思ったら、なかなか難しい大変な金額が和解として出されており、非常に注目された事案です。もしかしたらこれが1つのメルクマールになって、今後の案件や裁判で示されていくのではないかと言われています。

（竹下弁護士）今度は一番最新の事案として、ドイツでChatGPTが裁判で負けた事案がありますので、ご紹介しておきたいと思います。学習の関係で判決が出たというのは、世界で多分これが最初なのかなと個人的には見ています。私が知らないところで出ている可能性はありますが、去年の11月にドイツでGEMAという著作権管理団体、日本で言うところのJASRACと同じようなところがOpenAIを訴えました。訴えた内容は、OpenAIがChatGPTの学習に使った素材の中にドイツの有名な楽曲の歌詞が入っていた。ユーザーが工夫してプロンプトを入れると、ほぼ正確にドイツの有名な歌手の歌詞が出てきてしまうということがあったそうです。

（竹下弁護士）これに対して差し止めと、どういうことをしたのかという情報開示、あと損害賠償と著作権侵害の認定が請求内容になりました。内容については、ごめんなさい、まだ私も綺麗に調べきれておらず、特に金額がいくらだったかは分からなかったのですが、判決としては原告勝訴が出ました。つまり、その学習が著作権侵害に当たりますよとなった判例です。

EUのオプトアウトと各国制度の比較 19:50

（竹下弁護士）EUにおける規制がどうなっているかをお伝えします。今日一番最初に、日本にはこういう条文があり、一方アメリカではフェアユースという一般規定の中で議論されるとご紹介しました。EUにおいては日本と同じような規制がなされています。つまり、AIによる学習については基本的に著作権侵害には当たりませんよという、非常に似た条文があります。ただ、日本の条文とEUの規制が明確に違ったのは、EUの方はオプトアウトという権利があることです。著作権者が「嫌です、我々は学習されたくありません」と言った場合には学習をしてはいけない、その場合には著作権侵害になるという権利が認められていたのです。日本の著作権法にはこの規定がありません。

（竹下弁護士）この判決では、まさしくそのオプトアウトについて、GEMAが「我々はその歌詞について学習データとして用いられたくありません」と明示的にしていたにも関わらず、ChatGPTのためにOpenAIがそれを学習してしまったという事案のようです。私もドイツ語が読めないので、1個1個翻訳をかけながら少しずつ見ていったため細かいところはまだ見えていませんが、ドイツ、EUも含めてこういった規制になっていて、今回初めて学習時の著作権侵害を認めた事案を見ました。

（竹下弁護士）ここまで紹介してきた通り、学習についてはその国で色々制度が違います。そもそも、これも誤解を含んでいたのではないかと思いますが、日本はAIによる学習データに寛容なのではないかと言われていました。ただ蓋を開けると、日本もアメリカのフェアユースも、使われ方次第で結論はそんなに変わらないのではないかというところがあります。それに対してEUについてはオプトアウトの権利が認められているので、制度的にアメリカや日本と比べると、AI学習やAIサービスのプロバイダーに対しては厳しい規定になっているのかなと思います。

生成物が他人の著作権を侵害した場合の責任 22:27

（竹下弁護士）ここまでAIサービスの学習と著作物がどう扱われるかについて見てきました。次に、生成AIを利用して出てきたコンテンツが他の人の著作権を侵害していた場合、他の人の著作物に類似していた場合、どういった責任を誰が負うのかについて見ていきます。左の図を見てください。あるユーザーAがAIサービスBを使ってコンテンツを作りました。画像でも何でもいいのですが、これが実はある著作権者のコンテンツCに非常に類似していた。この場合問題なのは、コンテンツCの著作権者であるDは誰を訴えればいいのかという問題です。

（竹下弁護士）これについて日本の文化庁が出している解説によると、中身は省略しますが、概要としては基本的にはユーザーの責任であると言っています。AIサービスプロバイダーの責任を100%否定するものではないのですが、基本的にはユーザーの行為なんですよと言っていると考えてください。ただ、海外では少し違う結論が出ています。

中国のウルトラマン判決とディズニー対Midjourney 23:45

（竹下弁護士）1つ目は中国で出されている判決です。どういった事案だったかと言うと、日本の円谷プロダクションからライセンスを受けた中国国内の権利者さんが、中国国内の画像生成AIサービス事業者を訴えた事案です。中国には画像生成AIサービスがたくさんあります。日本や海外に出ていないだけで、結構たくさんあります。何が問題になったかと言うと、ユーザーがAI生成モジュールに「ウルトラマン」という単語をプロンプトに入力すると、ウルトラマンとほぼ同じような人型のものが出てくる。それに髭を加えたり、カラーを被せたりといった加工ができるということです。

（竹下弁護士）問題は、ユーザーを訴えたのではなく、サービスを提供する事業者を訴えたことです。判決としては著作権侵害を認めました。さらに、これはいろんな問題も含んでいますが、データセットの中から資料を廃棄しなさいということについては棄却しました。なぜかと言うと、このサービスを提供していた事業者は自社のAIモデルがバックにあるわけではなく、他のAIモデル、例えばChatGPTのようなものを活用してAIサービスを提供していた会社だったので、データセットからの著作物の廃棄命令については棄却したのです。一方で、ウルトラマンといった文言をプロンプトに入れてもそれが出ないようなキーワードフィルタリング等の技術をしなさい、それを怠った点に著作権侵害が成立するんですよ、と言った事案でした。

（竹下弁護士）こういうことを具体的にしなさいというところまで言う判決は、日本ではなかなか出ません。裁判所が認められるのは、損害があってそれに対していくら払わなければいけないのか、差し止めとしてこういう行為をやめなさい、ということは言えるのですが、具体的にこうしなさいということはなかなか難しいです。それで言うと、この中国の判決は非常に画期的な判決の1つだったと言われています。

（竹下弁護士）もう1つ、これは係争中ですが、ディズニー、ユニバーサル、ワーナーがMidjourneyを訴えている事件です。アメリカでは今ホットな事案になっています。中国の事案と同じように、プロンプトの中にバットマンやエルサ、ミッキーといった単語を入れると非常に酷似した画像が出てきてしまう。これに対してきちんとしたフィルタリングを行わなかった点に著作権侵害が成立するとして訴えている事案です。先ほどの事案と似ていますが、注目になっているのは予防的措置、このフィルタリング義務が司法によって認められるかどうかというポイントです。これもまだ訴訟継続中なので、将来的にどういう判決がなされるかは着目すべきですし、日本でどうなるのかも問題になってくると思います。私の知っている限り、この点について今日本で裁判になっているケースはないはずです。一方で、ユーザー自体が著作権侵害だと言われることは、今後は生じるのではないかと思っています。文化庁の出している見解と海外のトレンドが、どういった感じで日本の主流になっていくのかは非常にホットなところだと思っています。

生成AIのアウトプットに著作物性は認められるか 27:43

（竹下弁護士）最後は、生成AIを使って出てきたアウトプットに著作物性を認めて良いかどうかという問題です。左の図を見てください。ユーザーAがAIサービスBを使ってコンテンツCを作りました。このコンテンツCをDさんが無断で利用して複製翻案した場合、著作権侵害に問えるのかという問題です。皆さんにイメージがつきやすいように言うと、皆さんが生成AIを使って出てきた資料や画像を自分として活用することがありますよね。それを他の人がコピーして使ったら差し止めができるかという問題です。

（竹下弁護士）これは非常に面白くて、去年の11月に民事ではなく刑事の事案が先に出ました。千葉県警が、MidjourneyかStable Diffusionかを使って作成したものを、神奈川県山田市の無職の男性がコピーして違うものに使ったということで、著作権侵害を成立させたことがあります。正確に言うと書類送検をした段階ですが、要はこれに著作権侵害が成立しますよということです。問題は、どうしてこれに著作物性があるのかということです。

（竹下弁護士）日本の文化庁の出している見解によると、プロンプトに適当なものを入れて出てきたアウトプット全てに基本的に著作物性を認めるわけにはいかない。一方で、これが難しいところですが、AIを道具のように使った結果出てきたもの、要は人が主体として作ったものについては著作物性を認めますと言っています。何が難しいかと言うと、画像自体を見ても著作物性があるかどうか分からないのです。結局その作った人がどう関与したかが非常に重要になってくるということが、非常に分かりづらいところです。もちろんこの事案でも、県警がこれを立証するのは非常に難しいわけです。ここにも書きましたが、県警は被害者が生成AIに入力した多数のプロンプト指示や内容、表現に至るまでの過程を確認して、創作性がある表現と認めて著作物性を判断したと書かれていました。結局これを裁判所で立証しなければいけないということになります。

（竹下弁護士）海外ではAIを使って作られたものに著作物性を認めた事案があるのかと言うと、調べていただくと結構面白いのですが、結論としては結構まちまちです。ただし、やっぱり重要なのは人間がどの程度関与しているかという問題です。ある国ではプロンプトを入力しただけでは著作物はありませんとバーンと切った事案もあれば、一方で非常に具体的な内容を、しかも回数を重ねてやり直しを経た結果なので著作物性があると判断した事案もありました。なので今後、人間の関与の度合いと一言で言ってもどのくらいのものなのか、何を寄与すればいいのかは非常に分かりづらいので、時間の経過と共にいろんな事例が積み重なっていくと、ようやく分かってくることなのかなと思います。ただトレンドとしては、なかなか簡単には認められないという方針があるのではないかと思います。

契約実務への影響とまとめ 31:23

（竹下弁護士）問題なのは、先ほども言った通り、その画像を見てもこれに著作権があるかどうか分からないというのがポイントです。皆さんのお立場になって考えてみると、生成AIのサービスを使って作ったものを納品することがあると思います。もしくは出てきたものを多少変えて納品する。これに著作物性を認めていいのかどうかは、将来納品した先でどこまで使ってもらっていいのか、もしくはそれ以上使ってもらうならもっとお金をくださいと言えるのかどうかというところと関わってきます。

（竹下弁護士）しかも、人間がどれぐらい関与したら著作物が生まれるのかは今の時点で全然クリアではないので、契約書の中に著作物性が生まれる場合と生まれない場合、両方のパターンに対応するような条文を作らなければいけないということになります。その点はこれから、いろんな顧問の弁護士の先生ともご相談しながら決めていただければと思いますが、考えなければいけないことは色々出てきます。

（竹下弁護士）いつもだったら最後に宣伝的に、社内でこういうものを作る時にはこういうルールを作るので私もお手伝いさせてくださいということを言うのですが、もう大体どこの会社さんも生成AIの利用についてはルールを作られていると思いますし、個別案件でご相談があれば私にご連絡いただければと思いますので、今日は割愛します。本日は3分ほど時間が伸びてしまいましたが、これで終わりにしたいと思います。ありがとうございました。柴原さん、お返しいたします。

はい、ありがとうございます。毎回、素晴らしい人気コンテンツでございます。

第2部：動画生成AIの基礎知識・最新トレンド・ビジネス活用紹介 33:12

スペースラボの会社紹介 33:28

第2部は動画生成の基礎知識と最新トレンド、ビジネス活用紹介です。まずは簡単に、主催をやっているスペースラボがどういったことをやっているかをご紹介します。我々は「ビジュアル体験を通じてビジネスの可能性を広げる」というところで、ビジュアルの制作をやっている会社です。動画、VR、ARなど、いろんなことをやっています。皆様のイメージがあるのになかなか絵にできないという方のお手伝いをしているのが我々の業務内容で、今期で18期目を迎える会社になっております。

元々はいわゆる建築パースを書いている会社でしたが、そこから広告用のCG制作や、デジタルイノベーション事業部というグループ会社newtraceではメタバース領域やVR、AR、動画、3Dの広告動画などを作っております。あと、社名が変わって今はノードポイントという名前になった会社では、CGを制作するためのパソコンを販売したり、各企業様の機械機器に専用のPCが必要であれば企画販売したり、中古のパソコンをたくさん販売しています。

また、ドッハニカムという会社では建築内装のDXを進めようというところで、我々と設計施工の会社様、AI開発の会社様、一級建築士事務所の4社で合弁会社を作り、建築内装のDXを推進する事業をやらせていただいております。

我々は本当にこういった絵を作るのが得意な会社で、商業施設の絵を書くことも多く、開発案件のパースや別荘、ホテルのようなもの、住宅用のビジュアルなどを書かせていただいています。AI分野で言うと、大阪大学の教授と共同でデジタルヒューマンAIというサービス展開をやらせていただいたりもしています。AI関連ではご興味があれば、画像生成セミナーを各会社様に対して個別にやらせていただいたり、ワークショップやAI導入支援をさせていただいたりしております。

動画生成AIの現在地：音声統合・物理・制御 36:47

早速、最新動画生成AI活用セミナーということで、前回昨年11月にやった時に次は動画をやりますよという話をしていたので、約束を守って動画生成のセミナーを開催させていただきます。今日は作り方というより、どのモデルがいいのかをご理解いただくことと、今回色々サンプルの動画を作りましたので、AIを使うとこんな感じができるんだなと比較しながら体験してもらい、皆さんに一番最適な動画生成を活用していただければと思っております。

動画生成は、我々が7回やってきてあまり触れてこなかったのですが、簡単に言うと、結構実用的なことができるぐらい性能が上がってきております。特に大きいのが、動画を生成すると同時に背景の音楽や音声を同時に入れてくれることが可能になってきたことです。このネイティブ音声が標準化というのは、日本語や英語、スペイン語など、いろんな言葉を音声として生成してくれて、それに対してリップシンク、口の動きも合わせてやってくれるので、さもネイティブな感じで表現できるということです。全く違和感なくできます。

あとは、これも後でお見せしますが、物理シミュレーションの精度が向上しました。例えばボールを投げて当てた時に、昔の動画AIだと跳ね方がおかしかったり、跳ねるところで壁を突っ切ってしまったりと色々ありました。そこら辺が改善されて、ほぼリアルに見えるような精度に上がってきました。

あと、構造的コントロールが拡大というところですが、前よりもControlNetと言って、動画生成プロンプトだけではなく、いろんな補助的なツールが出てきて、より扱いやすくなりました。その結果、自分が意図するものができるようになって、実務的になってきましたよねというところです。

音声統合で制作のワークフローが一変したというのは、まさしくその通りです。動画を編集されたことがある方は分かるかと思いますが、動画は動画、音声は音声とくっつけながら編集するんですね。別々でやっていたものが、今は生成AIで一緒にできるようになった。そこがすごく楽になってきたというところです。

市場を牽引する3モデル：Sora 2・Veo 3.1・Kling 2.6 40:32

今、主要の3モデルが市場を牽引しています。ChatGPTを提供しているOpenAIがやっているSora 2、Googleが出しているVeo 3.1、あとKlingという中国の企業がやっている動画生成です。この3つは特徴はありますが、この3つを使うと大体のものができてしまうような時代になってきております。

Sora 2は、また後でサンプルを見せますが、先にざっくりだけ言うと、映像作品やストーリー性に強いものを制作するのが得意です。最大60秒と言っておりますが、今まで動画生成AIで大変だったのは、動画は作れるけど4秒しか作れない、6秒しか作れないという短いものしか作れなかったことです。例えば1分ぐらいの動画を作ろうとすると、5秒込みで12個の動画を作っていくのですが、プロンプトを毎回入れてやっていくと、繋がりのないおかしな動画ができてしまったりして、なかなかできないよねというところがありました。最大60秒もやれると、違和感なく編集ポイントも作りながらできるようになったので、すごく便利になりました。あとイメージtoビデオやビデオtoビデオ、要は参考にする画像をリアルに表現しながらビデオに起こしたり、参考の動画を見ながら動画を作っていく、そういったことができるのがSora 2の魅力的なところです。同時に音声も、今どこのモデルも標準化し始めてきております。

Veo 3.1は、プロフェッショナル品質の追求というところで、今動画だと解像度の問題もありまして、4K出力対応ができているのがすごく大きなところです。あと業界最高のプロンプト追従性です。ちょっと前まではOpenAIのChatGPTベースの、プロンプトを打った時にどれだけ自分の意図を理解してもらえるかという理解性が高くて、Sora 2なども良かったのですが、最近は全般的にGoogleが開発しているAIの精度が高くなって、今一番最高水準まで上がっているのが現状です。これは画像生成もそうで、Geminiなどもそういったところになっております。プロンプト追従はすごく大きな役割があって、自分が思った通りの言葉のプロンプトをどれだけ理解して、どう動画をちゃんと作ってくれるかというところが、業界最高峰と言われております。あと先ほどありましたが、物理法則の正確なシミュレーション、さっきの跳ね返りや水面の動き、水の流れといったところです。あと、イングリディエント・トゥ・ビデオ等の高度な制御というところで、ちょっと難しくなりますが、本当に色々高度な制御はできるというところです。

あとKling 2.6は、音声同期とコスパで勝負というところで、これは大きいです。今回サンプル動画を作るだけでもお金がかかるんです。本当に無料でセミナーをやっているのがおかしいくらいです。実は動画生成の欠点は、画像生成と違って、普通にプロンプトをやって違うなと言って何度か繰り返して動画を作っていくのですが、実務で生かそうと思うとなかなか合わなかったりして、ものすごい量を生成します。その1回の金額がまあまあいい金額で、物によるのですが、下は本当に50円から始まって、上は300円とか500円とかする動画もあります。1回作るだけですよ。それがKlingは結構コスパがよくやらせていただいているというところと、ネイティブ音声生成のところがすごく高いと言われております。

あと、人の動きのモーションキャプチャーで、あるキャラクターの写真があったら、自分がモーションキャプチャーした動画を入れると、その画像とモーションキャプチャーの動画から、モチーフになっているキャラクターがモーションキャプチャーと同じような動きをできるという機能がKling 2.6についています。これがめちゃくちゃ精度が高くて、例えば口の動きや瞬きといったところまで同期してくれるようです。そういったところがKlingのいいところです。

その他の選択肢 46:51

他にも選択肢は急速に進化中です。どれが一番いいかという会話になると、さっきの3つはマルチにそれなりにやれるのでいいのですが、RunwayやLuma、Seedanceとなると、癖があるというか、偏ったところがあって、これであればやれるというものはあるのですが、今のところ私がやっている限りだと扱いが悪いので実務には向いていないのではないかという感じがします。

ただ、Seedanceはこの前も話しましたが、TikTokの会社が進めているもので、結構ここは注目です。今どんどん開発がいい感じで進んでいるので、個人的に注目している動画生成AIでございます。

比較検証1：人物の感情表現とリップシンク 48:04

今日は人物と物理と映像美の3軸で比較させていただきます。Veo 3.1、Sora 2、Kling 2.6の3つでサンプルを作りましたので、見ていただいて、実際どうなのかを皆さんと一緒に検証できればと思っております。今回は同一プロンプトで、同じ尺5秒から10秒、16対9固定で実験的にやって、フェアな比較で各モデルの動作を明確にさせていただきたいと思います。ここまではやらなくていいのですが、物理的なリアクションや詳細といったところを見ていただければと思います。

まず1つ目、人物の感情表現の比較です。プロンプトは英語になっていますが、若い人がカフェで飲み物を飲んで外を見ているといったものです。資料と少し違うプロンプトになっていてすみません。同じプロンプトでいくつか作らせていただきました。最初に違うものが混じっておりますが、お気になさらず。下に字幕のようなものが書いてあるので、参考にしながら見ていただければと思います。これはKlingです。

今のものは、口の動き、リップシンクがどれだけ優れているのかを評価するために作った3つの動画です。見ていると、Klingが一番自然な感じで表現されていて、Veo 3.1は全体的に少しシャープめかなと思います。リップシンクだけで言うと、どの3つも結構精度が高くやっているなという印象で、そんなに差はなかったかなと思っております。

次は人物の表現です。日本人女性が日本の街並みで雨の降っている中、紹介しているというプロンプトを英語で入れています。3つ比較しましたが、面白いなと思っているのが、背景のところも同時に見ていただくと分かるのですが、日本と指定してはいるものの、やっぱり文字が破綻していたりするんですよね。なんとなくボケているというのもあります。実際これは着物というところでやっていますが、服装も破綻しているというところで、そこが弱い、学習データがまだ少ないのかなというイメージです。

こちらSora 2ですが、唯一日本語でちゃんと喋りきれています。他のところは同じプロンプトをやっているのですが、なかなか日本語が反応しなくて、Sora 2だけ日本語として反応しております。ただ、このヒラヒラしたものや、雨が当たった時の流れ方といったところは、リアルはリアルなのですが、やっぱり追いついていないかなと。

これはVeo 3ですが、これはおかしいですよね。水が当たっても下に流れることなく、どんどんお化けみたいになっているという言い方は悪いですが、そんな感じになっています。ただそうは言うものの、後ろの日本というところでちゃんと日本として反応しているところはさすがで、いいなと思っております。物理的なところはともかく、表現を見るとやっぱりSora 2が一番綺麗に人も表現できているような感じでございました。

次はもっと比較すると、表情の差、悲しいとか嬉しいとかをどれだけ表現できるかを見比べています。これはKlingからになります。ちょっと生々しいぐらいの感じではありますが、柔らかい表現としてはすごくいいなと思いますね。ここら辺は、Sora 2はちょっと弱いなという感じはします。Veo 3は先ほど見て特徴的だなと思うのは、コントラストが強めなものができやすく、よりリアルな表現ができるというところですが、まだ物理的なところが弱いのが欠点だなというところです。

感情表現なら、やっぱりSora 2やVeo 3.1が向いているような感じもします。これは好みがあるのですが、性能的によく言われているのはこの2つが感情表現のところに向いていると言われておりますので、そういった表現をしたい時はSora 2やVeo 3.1を使っていただければと思います。

比較検証2：物理シミュレーション 56:31

次は物理シミュレーションの精度というところを、同じプロンプトでやっております。今回は重力の自然さというところです。プロンプトは、コーヒーが床に落ちた時にどういう動きになるのかを試しに入れています。これはスローモーションで細かく見ていきます。皆さん、これは分かりました？おかしいんですよね。下に落ちると思ったら、反対の方に穴が開き始めるという、物理とはちょっと違うところで破綻していました。ただ、この羽根の動きなどはよかったです。

あとSora 2です。同じプロンプトなのに、なぜSora 2だけこうなってしまったのか分からないのですが、落ちるようなプロンプトを入れています。こちらはVeo 3.1になりますが、割れているようで割れていないんですね。もう1パターン、同じプロンプトで実は作ったのでお見せします。今見ていると皆さん分かるかもしれませんが、実はこれは落ちて割れていないのと、量が多くなっていますね。そういう意味で言うと、意外とリアルに近いのではないかという気がします。ただVeo 3.1は、質感も含めて絵の対比やクオリティが高いような感じがします。

鉄砲で撃たれたような感じになっていますが、簡単に言うと、前よりは動くようになったけれども、そんなにうまくいっていないよというのが結果になっております。同じプロンプトをやってもこれぐらい差がありますし、実際出来上がるものがちゃんと合っているのかと言うと、割れていなかったりするので、おかしいことがやっぱり多いのが現状です。

なので、これぐらいだから使わないのかという話はまた極論でして、こういうところではないところの生成はできるので、使えるところは使いましょうというのが実際の活用の仕方なのかなと思います。物を壊したいというのは苦手だというのが結果としてあります。結果は、一般論としてになりますが、Sora 2、Veo 3.1が確かに向いていると思います。Klingは少し破綻が多かったかなという感じになりました。

比較検証3：ファンタジー表現と用途別まとめ 1:00:36

次はファンタジー表現です。リアルなものを表現するのはそれなりに得意なのですが、ファンタジー表現はできるかできないかというところもあり、プロンプトでやっております。龍が出てきて火を吐くというファンタジーなプロンプトを入れています。これはKling 2.6です。ファンタジーっぽい感じですね。こちらSora 2でございます。こちらはVeo 3.1になります。

これを見ていると、共通してやっぱり同じ雰囲気があるなというのと、Sora 2はどちらかといえばダイナミックな映像を作るのがすごく得意なのかなということ、Veo 3はリアルな表現の動画を作るのが得意ということが、共通として言えるような気がします。ファンタジー表現だとこういうテイストになります。やっぱりSora 2は映画などで使えるのではないかと言われているだけあって、こういう斜めのアングルや構図がすごくダイナミックで、見ていても楽しいなというものを生成できるのがSora 2でございました。

色の鮮やかさや幻想的な雰囲気というところで言うと、雰囲気ベースではKling 2.6やVeo 3なのですが、私はSora 2の方が検証としてはいい結果になったのではないかという気がします。これは一般論なので、一般としてはKling 2.6とVeo 3.1がいいと言われております。

用途別のおすすめ早見表で即戦力にというところですが、映像作品やストーリー性の高いものはSora 2がやっぱり優れています。プロフェッショナル品質や精度で言うとVeo 3.1、音声同期やコスパで言うとKling 2.6がいいですよねというのが、皆さんに即戦力としてお伝えできる結果なのかなと思っております。

Freepikで複数モデルを試す 1:03:51

前もお伝えしましたが、動画生成を試すのに1個1個契約しなければいけないのかという話になると大変なので、我々がよく紹介しているのがFreepikというサイトです。ここは生成AIや動画生成のいろんな種類を、1つ契約すれば使えるようになるので、そういったところで試しながら、自分に合ったものを使ってみるのはいいのかなと思います。

実用フェーズへ：ビジネス活用例 1:04:23

2026年にAI動画生成は実験フェーズから実用フェーズに完全に移行したというところです。動画の吸引力はとても強いので、どういう業種の方がいらっしゃるのか分かりませんが、簡単なSNSで作るような動画であれば十分事足りるのではないかというところです。実際、バージン・ボヤージュというクルーズ会社では、広告分野で実用されており、今まで1枚数万円かけていたコストを数百円まで抑えて、いろんなバリエーションを作ってSNS広告をかけて集客をしているとのことです。

今は皆さんご存知の通り、いろんなCMでも人物を生成してやる会社もあります。先ほどの竹下弁護士の話もありますが、我々にも依頼があって、100%リスクがないのかという話になるとなかなか拭えないのですが、新しいことにチャレンジしたいという企業様は、チャレンジして自社のモデルを作って動画を作るといったことで、我々の会社に来たりしております。実際これからどんどんそういった活用が増えていくのではないかと思います。

いいところは撮影なしで制作完結というところです。本当にその通りで、静止画があれば精度高く再現性高く動画を作れますし、別に決まったものがないのであれば、プロンプトだけでそれなりの動画を作るのも全然ありだと思います。一番いいのは、ABテストをどんどん繰り返して、SNS広告で広告画像の回転率を上げられるというのがすごくメリットが高いのかなと思っています。大量のパーソナライズが現実にというところです。

実際、大量パーソナライズの広告として、これも後で見せますが、このプロンプトでVeoでやるとどんなものができるのかをお見せします。本当に立派なものができました。あとは先ほど話しましたが、ABテストをどんどん量産してやります。これに関してはKlingの方を使って作りましたので、高速ABテストというところでやればと思います。

あとこちらも後でお見せしますが、これは意外と一番導入しやすい第1歩ではないかと思います。Googleを使うと、Googleスライドの内容を動画にしてくれるんですね。プロンプトの作り方も色々ありますが、軽くお伝えします。研修マニュアルなどはなかなか読むのは大変なので、それを動画にして見せて、社内の人に周知するといったことが可能になりました。何がいいかと言うと、すぐに作ってくれるので、例えば研修内容が変わってスライドを変えたら、それも反映して動画もすぐ作り直してくれます。これも直してあれも直してということがないので、そういう意味ではすごく便利です。

あと、商品写真を動く商品紹介の動画にしますというところで、Kling 2.6のイメージtoビデオで、写真から動画にするといったところも簡単にできるようになりましたので、活用してもらえばと思います。EC商品の動画は本当にそうだと思います。あとは観光や不動産の雰囲気ツアー動画で、遠隔地の施設を数分で雰囲気動画にできますというところで、これも後で見せますが簡単にできます。

あとは映画的プロモの企画検証というところですが、これは僕も実は聞いていて、プロの動画制作会社、大手制作会社が、今まで絵コンテで見せていたところを、絵コンテどころかAIでさっと作ってお客さんにプレゼンするというのは最近よくやられているそうです。そうすると制作費が一気にコストダウンしていくので、中間段階のコストダウンにはすごく良いのかなと思います。これは画像生成AIも一緒で、社内でやるのにサンプル案を何パターンも出すといったことにはすごく適しているなと思います。

活用例の共通パターンで言うと、高速で大量のパーソナライズができて、撮影不要でPCで完結できるというところがあります。先ほど話しましたが、商用利用のモデルの規約は確認してくださいねというところです。

サンプル動画の紹介 1:10:36

先ほどのパターンを作ったので、お見せできたらと思います。まず最初の、大量にパーソナライズできますというところで、今までだったら撮影ロケーションも含めてできないものが、瞬時に動画を作ってくれます。もう10分までは作ってくれますので、いろんなものを作って、いいと思えるもの、評判のいいものだけを残していけばいいので、どんどん作ったものをどんどんアップしていくといいと思います。

あと広告のABテストだけではなく、例えばこういう商品があった時に、この動画も瞬時にすぐ作ってくれます。商品動画や説明動画も瞬時に作ってくれますので、今までのように背景やロケーションをやりながら商品を撮らなければいけないというところも、一気にできます。これは雨に強い携帯というところで作った簡単なCM動画のようなものです。

あとは建築系の動画もあります。これは精度が合っているかどうかは別として、ただのサンプルですが、内観のイメージ動画のようなものです。こういったものを作るのは、イメージがあればすぐ作れますのでいいと思います。あと先ほど話していた商品の家電です。ちなみに、この画像自体も実は画像生成AIで私が作って、その画像をツールにAIのモデルとして入れて、それに動画を加えてくださいというプロンプトを入れて作ったものです。この画像が生かされたまま、アングルだけ変わっていくというのができたのがこの動画になります。これが本当にサンプルで作ったものですが、これだったらすぐに誰でもできるので、皆さんやっていただければと思います。

Google Vidsで研修動画を作る 1:13:22

先ほどの研修動画のところが、皆さんの役に立ちそうだなと思ったので、そちらをお見せします。Google Vidsは、Googleアカウントを持っていれば使えるものになります。実際どんな中身になっているかというと、先ほどの資料のGoogleスライドをそのまま読み込ませて、どんなことができるのかをやっております。本当に簡単で、ナレーションを入れるといったものがこの横にあって、画像を入れたり、録音したり、色々あるんですね。

ナレーションを入れて、今回は5枚だけピックアップして動画をサンプルで作ってみました。何をやったかと言うと、ナレーションは勝手に考えてくれるわけではないので、資料を1回Geminiに読み込んで理解してもらって、各ページにナレーションを考えてくださいというプロンプトでGeminiに考えてもらい、そのナレーションの言葉をナレーションのところに各ページごとに入れていきます。これをやっていくと、簡単にお見せしますが、こんなものができるんですね。

（動画）2026年、AI動画生成は実験フェーズから実用フェーズへ移行しました。次は社内教育・研修分野での事例です。多国籍企業を中心に、SynthesiaやHeyGenといったAIアバターツールの導入が急速に進んでいます。従来、多言語での研修動画制作には多大なコストと時間がかかっていました。

なんか怪しいセミナーでやるような感じですけど、でもやっぱり文字を見るよりは分かりやすくていいですよね。こんなものが簡単にできるようになりますので、事務方の人が資料を作って説明したりするのも、AIで完結できますよという1個の例なのではないかと思います。予算の制約で諦めていた表現が可能になりましたというところで、これを簡単に分かりやすく、聞きやすい声で作ってくれるので、とても便利なのではないかと思います。

まとめと次回予告 1:16:56

動画生成のところをバーっと皆さんにお伝えしましたが、目的別で言うと、Sora 2と編集ですね。Runwayなど、動画編集も、作った映像をブラウザー内で編集できるようになったので、そこら辺が結構便利だなと思っております。あとGoogle Vidsは意外と使えるなと。今度次の機会は、資料作りにしましょうかね。来月の画像生成セミナーは、資料作りをこうやってやるとできますよというところをお伝えできればいいかなと思います。Googleであったり、いろんなツールがありますので、そこら辺もご紹介しながらできたらと思います。

以上になりますが、後で分からないことがあればメールなどで言っていただければ、お答えできるところはお答えしたいなと思っております。僕もそうですが、やっぱり触れないとこういう便利なツールはなかなか扱いきれなかったり、癖もあったりしますので、どんどん身近にAIを活用しながら皆様の業務に役立てていただければと思います。私もこの動画生成AIをたまに使ったりしますが、実際に実務でやるというとどこでやるのかという話はあって、今だとSNSの広告といったところが一番適しているような気がします。あと先ほどの会社案内の動画、プレゼン動画の自動化のようなものはすごくいいなと思っています。

毎回このセミナーは無料でやらせていただいており、数多くの方に聞いてもらいたいということもあって、皆さんからのアンケートを収集したいと思っております。こんなことをやって欲しい、こういうものを教えて欲しい、これはダメだよといったご意見をいただけると、どんどんブラッシュアップをかけられますので、ぜひアンケートにお答えいただければと思います。今日は少し早くなりましたが、これで終わりたいと思います。皆様お集まりいただきましてありがとうございます。また来月は資料作りというところでやっていきたいと思いますので、ぜひご参加ください。失礼します。

次回セミナーのご案内

「ゼロから始める画像生成AI入門」は毎月オンラインで開催しています（参加無料）。最新の開催情報は画像生成AI 導入支援のページをご覧ください。