AI動画導入で最初にやるべきこと AI動画を導入しようと考えたとき、多くの企業が最初に悩むのは「何から始めればいいのか」です。 ツール選定、内製か外注か、予算感――考えることは多いですが、最初にやるべきことは意外とシンプルです。 結論から言うと、**「動画を作る前に、用途を1つに絞ること」**です。 AI動画は非常に汎用性が高いため、「CMにも使えるし、SNSにも、営業資料にも…」と欲張りがちになります。 しかし最初から用途を広げると、 という状態に陥ります。 まずは、 など、1用途に限定することが重要です。 次にやるべきことは、「完成度を求めすぎない」と決めることです。 AI動画導入の初期段階では、完成度よりも「使えるかどうか」を見るべきです。 100点の映像を1本作るより、70点でも意思決定を前に進める映像の方が価値があります。 特に、 では、完璧さよりスピードが成果を左右します。 三つ目は、AI動画を“映像制作”として捉えすぎないことです。 AI動画は、従来の撮影やCGの代替というより、「思考を可視化するツール」に近い存在です。 企画書の文章だけでは伝わらない世界観、まだ存在しない未来の風景、完成前のプロダクトイメージ。 これらを仮の形で見せられることが最大の価値です。 四つ目は、最初から内製フローを作らないことです。 AI動画はツールの進化が非常に早く、数ヶ月で最適解が変わります。 導入初期は、 このプロセスを経てから、必要に応じて内製化を検討する方が無駄がありません。 最後に重要なのは、AI動画を評価する視点を決めておくことです。 再生数や見た目だけでなく、 こうした指標で判断することで、AI動画は単なる流行ではなく、業務ツールになります。 …

AI動画は制作費をどこまで下げられるのか？ 生成AIの進化により、「AI動画はどこまで制作費を下げられるのか？」という問いをよく聞くようになりました。結論から言うと、**動画制作費は“大幅に下がるが、ゼロにはならない”**というのが現実的な答えです。 まず、AIによって大きく削減できるのは、人・場所・時間にかかるコストです。 従来の動画制作では、撮影のためにスタジオを押さえ、カメラマンや照明スタッフ、モデルや俳優を手配し、スケジュールを調整する必要がありました。AI動画制作では、こうした工程の多くをデータとワークフローで代替できます。 例えば、 これらはAIを使うことで、ほぼ不要、もしくは最小限に抑えられます。その結果、制作費はケースによって従来の1/3〜1/10程度まで下がることも珍しくありません。 一方で、「AIがあれば誰でも動画を作れる＝制作費はほぼゼロになる」という考えは誤解です。実務レベルのAI動画制作では、むしろ人の役割が変わるだけだからです。 AI時代においても必要なのは、 といった設計・ディレクションのコストです。 特に広告CMやプロモーション動画、映画的な映像表現では、「安く作れる」よりも「狙った印象を再現できるか」「ブランドを毀損しないか」が重要になります。 つまり、AI動画は制作費を削る道具ではなく、制作の“無駄”を削る道具だと言えます。 結果として、 といった新しい価値が生まれます。 AI動画制作は、単なるコストカットではなく、映像制作の考え方そのものを変える技術として捉える必要があるでしょう。

AI動画でCMは作れるのか？ 「AI動画でCMは本当に作れるのか？」これは、ここ1年ほどで広告・映像業界から非常によく聞かれる質問です。 結論から言えば、AI動画でCMは作れます。ただし、それは「従来のCMをそのままAIに置き換える」という意味ではありません。 AI動画が特に力を発揮するのは、**CM制作の“すべて”ではなく、“一部の工程”**です。 従来のCM制作では、企画、撮影、編集、キャスティング、ロケーション、スケジュール管理など、多くの工程が連なっています。AIはこの中で、主に以下の部分を大きく変えます。 これにより、**「まずは映像で見て判断する」**という進め方が可能になります。 一方で、AI動画だけでテレビCMや大規模キャンペーンをそのまま完結させるのは、現時点では慎重な判断が必要です。 理由は明確で、CMは「映像がきれいかどうか」以上に、ブランド管理・法規・再現性・安定性が求められるからです。 例えば、 これらはSNS用途なら許容されても、企業広告ではリスクになります。 そのため、実務で使われ始めているのは、AI動画 × 人のディレクションという形です。 AIでベースとなる映像を作り、構成・コピー・編集・最終調整を人が担う。このハイブリッド型の制作フローが、現在の現実解と言えるでしょう。 特に有効なのは、 です。 AI動画は、「CMを安く作るための手段」ではなく、CM制作のスピードと柔軟性を上げるための技術として使われています。 今後は、AI動画をどう使うかではなく、どこまでをAIに任せ、どこを人が設計するかが、CMのクオリティを左右するポイントになっていくでしょう。

AI動画は内製すべきか、外注すべきか？判断基準を整理する AI動画の普及により、多くの企業が次の段階に直面しています。それは「AI動画は内製すべきか、それとも外注すべきか？」という判断です。 結論から言えば、目的によって最適解はまったく異なります。 まず、AI動画を内製化するメリットから整理します。 内製の最大の利点は、スピードとコストの低さです。 SNS投稿や簡易な広告動画、社内向けの説明映像など、「量を出したい」「頻度が高い」用途では、内製の強みがはっきりと出ます。 また、 といった点も、内製ならではのメリットです。 一方で、内製には明確な限界もあります。 AI動画は「触れる」だけでは安定しません。ツール選定、プロンプト設計、品質管理、表現の統一など、実務として成立させるには相応の経験が必要です。 特に以下のケースでは、内製が負担になりやすくなります。 このような場合、外注の方が結果的に効率的です。 外注の最大の価値は、「完成度」と「判断コストの削減」にあります。 どのAIを使い、どこまでAIに任せ、どこを人が調整するのか。 この設計自体を任せられるため、社内で試行錯誤する時間を大幅に短縮できます。 特に、 といった用途では、外注が適しています。 実務的には、「すべて内製」か「すべて外注」かの二択ではありません。 多くの企業で現実的なのは、 というハイブリッド型です。 最初に外注で“型”を作り、その後、社内で回せる部分だけ内製化する。この流れが、もっとも失敗しにくい判断と言えるでしょう。 AI動画は魔法ではありません。しかし、正しい使い分けをすれば、制作体制そのものを大きく変える力を持っています。 重要なのは「作れるか」ではなく、**「どこで、誰が、何のために使うか」**を見極めることです。

SNS動画とCM制作は何が違うのか？ AI時代の使い分け AI動画が普及する中で、「SNS動画もCMも、同じように作れるのでは？」という声をよく耳にします。 しかし実際には、**SNS動画とCM制作は“目的も設計もまったく別物”**です。AI時代だからこそ、この違いを整理しておく必要があります。 SNS動画の役割：接触回数を増やす SNS動画の最大の目的は、**“目に触れる回数を増やすこと”**です。 が重視されます。 多少荒くても、多少誇張があっても、「止まった」「見られた」「反応された」こと自体に価値があります。 AIとの相性も良く、量産・テスト・改善が前提の世界です。 CM制作の役割：ブランドの意味を伝える 一方、CM制作は、 を伝えるためのものです。 1本の映像に、企業の姿勢や価値観が凝縮されます。 そのため、 が強く求められます。 ここでは「たくさん作る」より、「なぜこの映像なのか」が説明できることが重要です。 AI時代の変化：手段は近づき、役割は分かれた AIの進化によって、SNS動画もCMも同じツールで作れるようになりました。 しかしこれは、両者が同じになったことを意味しません。 むしろ、 という役割分担が、以前よりはっきりしてきています。 よくある失敗：SNS動画の発想でCMを作る AI時代に多い失敗が、SNS的なノリでCMを作ってしまうことです。 これは、目的の混同から起こります。 使い分けの基準は「何を決めたいか」 …

今、企業がAI動画で「やらなくていいこと」 AI動画が急速に普及する中で、多くの企業が「とにかくAI動画をやらなければいけないのではないか」という焦りを感じています。 しかし実際には、**今あえて“やらなくていいこと”**も数多く存在します。むしろ、それを見極めることがAI動画活用の第一歩です。 まず一つ目は、目的のないAI動画制作です。 「AIが流行っているから」「競合が始めたから」という理由だけで作るAI動画は、ほぼ確実に成果につながりません。 AI動画は“作ること”自体が価値ではありません。 これが決まっていない段階での制作は、コストと時間を消費するだけになりがちです。 次に、最初から内製にこだわることも、今はやらなくていいことの一つです。 AI動画は簡単に見えて、実務で使える品質にするにはツール選定・設計・調整が必要です。 いきなり社内で完結させようとすると、 といった状態に陥りやすくなります。 最初は外部の知見を使い、「どういう動画が業務で使えるのか」を理解する方が合理的です。 三つ目は、すべてをAIで完結させようとすることです。 AI動画は非常に強力ですが、企画・判断・最終調整まで完全に任せると、「それっぽいが使えない映像」になりがちです。 特に、 これらは、今の段階では人の判断が不可欠です。 AIは“代替”ではなく“拡張”として使う。この前提を外す必要はありません。 四つ目は、すぐに成果を求めすぎることです。 AI動画は即効性のある手段ではありますが、本質的な価値は「試行錯誤の速度」にあります。 一度で完璧なCMを作ろうとするよりも、小さく試し、改善を重ねる方が結果につながります。 最後に、AI動画＝安く作れるもの、と決めつけることも避けるべきです。 確かに制作費は下がりますが、価値まで下げる必要はありません。 むしろ、 といった領域では、AI動画はこれまで以上に“価値の高い映像”になります。 AI動画で重要なのは、「何をやるか」よりも「何をやらないか」を決めることです。 …

AI映像は「安く作る手段」ではない ─ 誤解されがちな3つのポイント AI映像という言葉が広がるにつれ、「AI＝安く作れる」「コスト削減のための技術」という認識も同時に広がっています。 しかし実際の現場では、この認識が原因でAI映像の導入に失敗するケースが少なくありません。 AI映像は安く作るための代替手段ではなく、映像制作の“役割”そのものを変える技術です。 ここでは、特に誤解されがちな3つのポイントを整理します。 誤解① AIを使えば誰でも簡単に映像が作れる 確かに、AIツールを触るだけで映像は生成できます。しかし「業務で使える映像」を安定して作るには、従来の映像制作とは異なるスキルが必要です。 これらができなければ、「たまたまできた1本」は作れても、仕事として成立しません。 AIは“簡単にする装置”ではなく、設計力を要求する装置です。 誤解② AI映像は制作コストを下げるためのもの AI映像は、撮影やCGをそのまま置き換えてコストを下げるための技術ではありません。 むしろ価値があるのは、 といった意思決定コストの削減です。 「安く作れる」よりも、「早く決められる」「試せる」ことに本質があります。 誤解③ AI映像は完成品を作るためのもの AI映像は、必ずしも最終成果物である必要はありません。 実務ではむしろ、 といった中間成果物として使われる場面が増えています。 完成度100%の映像を1本作るより、70%の映像を複数回更新できる方が、ビジネス上は価値が高いケースも多いのです。 AI映像は「安くするための手段」ではありません。考えるスピードと判断の質を変える手段です。 …

「AIで映像は作れる」時代に、どこで差がつくのか 今や、「AIで映像は作れる」という事実自体には、ほとんど価値がなくなりました。 Sora、Veo3、KLINGをはじめ、誰でも数分でそれらしい映像を作れる時代です。 では、企業やクリエイターの間でどこに差が生まれるのか。 答えはシンプルで、“映像の前後”に差がつきます。 差がつかないポイント①：ツールの名前 「どのAIを使っているか」は、もはや差別化になりません。 は、数ヶ月で状況が変わります。 ツールは“前提条件”であって、強みではなくなりました。 差がつくポイント①：何を決めるための映像か AI映像で最も重要なのは、**その映像が“何を決めるためのものか”**です。 目的が曖昧なまま作られた映像は、どれだけ綺麗でも使われません。 AI時代は、映像を作る前の設計力がそのまま成果に直結します。 差がつくポイント②：再現性のあるワークフロー 一発でうまくいった映像は、ビジネスでは価値になりにくい。 重要なのは、 を説明できることです。 AI映像を“作品”ではなく“業務”にできるか。ここで大きな差が生まれます。 差がつくポイント③：編集・判断・捨てる力 AIは「作る」ことは得意ですが、 は人間の仕事です。 むしろAI時代は、作られすぎた映像を整理する力が重要になります。 AIは映像制作を平等にしたが、成果は平等にしない AIによって、映像制作の“入口”は平等になりました。 しかし、 …

Sora・Veo3・KLINGは何が違う？ 映像制作での役割分担を整理する AI動画ツールの進化により、Sora、Veo3、KLINGといった名前を耳にする機会が急増しました。 しかし現場では、「どれが一番すごいのか？」という議論よりも、**「どこで使い分けるべきか」**が重要になっています。 これらは競合ツールではなく、役割の異なるレイヤーを担当する存在です。 Sora：発想と構成を一気に可視化する“アイデア生成エンジン” Soraの最大の強みは、一文の指示から「それらしい世界観」を瞬時に立ち上げる点にあります。 こうした構想段階では非常に強力です。 一方で、再現性や細かな制御はまだ不安定なため、完成品を量産する用途には向きません。 Soraは「映像を作る」というより、映像の方向性を決めるためのツールと捉えるのが適切です。 Veo3：構図・質感・世界観を安定して作る“映像設計ツール” Veo3は、カメラ構図や画の完成度において非常に安定しています。 といった設計フェーズで力を発揮します。 Soraほど自由ではありませんが、「業務で使える品質」を担保しやすいのが特徴です。 KLING：人物表現・リップシンクを担う“演技レイヤー” KLINGは人物の動きやリップシンク、演技的な要素に特化したツールです。 といった人間の存在感を作る役割を担います。 単体では画が地味になりがちですが、他ツールで作った世界に「生命感」を与える用途では非常に有効です。 重要なのは「どれを使うか」ではなく「どう組み合わせるか」 実務では、 といった分業的な使い方が現実的です。 AI動画制作は、単一ツールで完結するものではありません。 複数のAIをどう繋ぎ、どこで人が判断するか──その重要性は今後一層高まると考えられます。