皆様、こんにちは！大変ご無沙汰しております。2025年もいよいよ残すところ12月のみとなりましたね。本格的な冬を迎えつつある今日この頃、暖かくしてお過ごしいただき、季節の変わり目の健康管理にご留意ください。
さて、本日はテキストから動画を生成する技術とその事例をご紹介します。すでに自然言語による指示で動画を生成するソリューションを活用されている方も多いのではないでしょうか。
天気予報や株式市場の市況のように、毎日繰り返される情報動画をAIで作成してみるのはいかがでしょうか。天気の場合、特別警報のような大きな変動がなければ、毎日同様の構成とフォーマットでニュースが提供され、内容だけが変わります。このような慣れた反復的な内容をAIに学習させれば、高品質でありながら制作効率も高い生成が可能になると考えられます。もちろん、AIが生成したコンテンツに対する視聴者の抵抗感を軽減することが必要不可欠となりますが。
🎬複雑な映像制作のプロセス
質の高い映像一本が持つ影響力は計り知れません。一般の人々の間では映像コンテンツへの嗜好がますます高まっており、この流れは当面続くものと見られています。これまで映像制作の裏側には、数多くの制作者たちの努力と時間が費やされてきました。
一本の映像が完成するまでには、企画、撮影、編集、そして字幕や吹き替えに至るまで、幾多のプロセスを経る必要があります。
企画： どのようなメッセージを伝えるべきか、どうすればストーリーを面白く展開できるか、頭を悩ませる企画。
撮影： 照明、出演者、ロケ地の選定といった事前準備に加え、現場で発生する多様な変数に対応しなければならない撮影。
編集： このシーンをここに、あのシーンをあそこにとつなぎ合わせ、効果や音楽を選んで加えるなど、完成度を高めるために果てしなく続く迷路のような編集。
字幕・吹き替え： 海外の視聴者への対応は？翻訳は誰が行う？音声はAIか、それともプロの声優か？微細なタイミングはどう合わせる？終わりのない作業、繰り返される調整！
映画やドラマのように高いクオリティが求められる映像の場合、数多くの専門家の手と莫大なコストが必要です。一言で言えば、専門家でなければ映像制作は夢のまた夢だったのです。
🖼️画像から始まった生成AIのイノベーション、動画へと波及
近頃、画像生成技術は目覚ましい発展を遂げています。「夜空を飛ぶキリン」といった数行の短いテキストを入力するだけで、目を疑うほどにリアルな画像を瞬時に作り出します。MidjourneyやStable Diffusionのような専門の画像生成サービスだけでなく、私たちが日常的に利用するChatGPTやGeminiでも、簡単な対話形式のコマンドで容易に画像を生成できるようになりました。
<Gemini（左）とChatGPT（右）が生成した「夜空を飛ぶキリン」の画像>
このような生成技術は、今や「動画」の領域へとその範囲を広げています。単に画像を生成するだけでなく、時間の流れと動きまでも予測して映像を作り出す時代が到来しているのです。
テキストが魔法の筆となり、何もないスクリーンに動きを描き出す様子を想像していただければ、その進化が理解しやすいかと思います。
💡テキストから動画を生成する原理と手順
テキストから映像を作り出す技術の基盤には、近年のAI画像生成で注目されている**拡散モデル（Diffusion Model）**があると言われており、その生成原理は以下の通りです。
① テキストエンコーダー（Text Encoder）： AIは、私たちが入力したプロンプト（例：「夜空を飛ぶキリン」）をテキストとして受け取り、AI自身が理解できる数学的なコードに変換します。
② 拡散モデル（Diffusion Model）： 映像生成は、何も描かれていないキャンバスからではなく、ランダムなノイズで満たされた画面から始まります。AIは変換したコードを参照しながら、「動く絵」の形になるようにノイズを取り除いていきます。
③ 視覚的連続性（Temporal Consistency）： 画像は静的ですが、映像には連続した動きが必要です。AIは画像生成技術に視覚的連続性の概念を追加します。画像の前のフレームと次のフレームの動きが自然につながるよう予測し、制御することで、動的な映像として完成させます。
このような原理に基づいて、AI生成モデルは映像コンテンツを作成します。その具体的な手順は以下の通りです。
① プロンプト入力： ユーザーは、希望する映像の内容、スタイル、雰囲気などをプロンプトに詳細に入力します。当然ながら、具体的に入力するほど、ユーザーの意図に合った映像が生成されやすくなります。
② テキスト-コード変換： AIはユーザーのプロンプト（テキスト）を分析し、これを数学的なコードに置き換えます。
③ 映像生成： ノイズで満たされた画面にコードを反映させ、連続したフレームを秒単位で生成していきます。
④ 映像完成： 最終的に、テキストの指示通りに完成した映像コンテンツが出力されます。
このようなプロセスを経てAIは映像を生成しますが、実際には映像の品質がユーザーの意図に100%合致することは困難です。そのため、生成後にヒューマンエキスパート（人間の専門家）がこれを修正または補完する形で作業を行い、最終的な成果物として完成させることができます。
🎯Text-to-Video技術はどのように応用できるのか？
テキストから映像を生成する技術は、活字ベースのコンテンツを扱っている方々にとって、大きなビジネスチャンスとなり得ます。
例えば、新聞社や雑誌社といった、テキストベースのコンテンツを専門的に扱う報道機関の場合を考えてみましょう。定期的に作成している記事コンテンツを、わずか数秒でニュースブリーフィング動画として生成できれば、自社のウェブサイトやYouTube、SNSを通じて読者に幅広く提供できるようになります。
また、天気予報や株式市場の市況のように、類似したフォーマットで毎日繰り返される情報を提供するコンテンツにも有効です。AIにフォーマットをあらかじめ学習させておけば、そのフォーマットに合わせたテキスト情報のみで、質の高い映像コンテンツを作成することが可能になります。
<AIが生成した「今週の天気」の画像例>
第1弾となる今回は、テキストから映像を生成する技術について簡単にご紹介しました。次号では、実際の映像生成事例を通して、さらに具体的な内容をお伝えします。
第2弾でお会いしましょう！
