動画の生成AIは気軽なお遊び映像づくりには最適

最近では、SNSに生成AIの短い動画を投稿する人が増えており、驚くほど高クオリティの動画を目にする機会も多くなってきました。

 

10年から20年前であれば、商業映画の中で「見せ場」として使用されていてもおかしくないようなクオリティの映像が、今では簡単にパソコンやスマートフォンで作られている時代です。

生成AIの動画は、「プロンプト」と呼ばれる加工命令文を入力することで、AIがそれに基づいてイメージの再現を試み、加工を行なって動画が完成するという仕組みが用いられています。

 

本来なら動かないはずの写真が動き出したり、ペットがまるで人間のような動きをして、アニメーション映画のキャラクターのように演技をする映像を作れるような時代になりました。

このような物作り全体を「創作」という表現でまとめた場合、新しい創作の入り口としてAIを活用できることは、非常に素晴らしいことだと思います。

専門的な知識やスキルを持たない人が、面白い映像を作ることができるのは、とても楽しいことでもあります。

 

しかし、AIが登場する以前から創作活動を行っていた人々の中には、AIの活用拡大について非常に懸念を抱いている方々も少なからず存在します。

映画は生成AIで作られるようになる？

映画が生成AIによって作られる時代が来るとよく言われます。

確かに、生成AI技術は急速に進化し、新しいソフトウェアが次々と開発されています。

 

これまでは、スタッフが知恵を絞り、多くの撮影技術や編集技術を駆使して、特定の空間やイメージを再現してきました。

しかし、生成AI技術があれば、「こんなイメージの映像が欲しい」という文章を入力するだけでそのイメージが実現するのです。

こうした技術進歩に対して「これから映画はこれで十分ではないか」という声も多く聞かれるのです。

 

同じような懸念はCGが登場したときにも出ました。

1980年代の終わりにアメリカで公開された映画『バットマン』では、様々な場面で非常にリアルなCG映像が使われていました。

この映画では一部、俳優の演技部分さえもCGで作られ、その部分が他の実写部分と自然に繋がる形で映像化されました。

 

ところが、俳優に無断でCGの映像を作成したことが訴訟問題に発展しました。

特に、リアリティを出すためにCGのキャラクターに演技としての仕草を加えたことが問題視されたんです。

こうしたCGの使い方を許すと「俳優という職業がなくなるのではないか」と懸念されたわけです。

 

しかし実際は、その後、映画制作において俳優を全く使わずにCGキャラクターのみで制作するような作品が主流になることはありませんでした。

私はこれと同じように、生成AI技術が映画制作に完全に取って代わることはないと考えています。

 

その理由として、「限界効用」という経済学の概念が挙げられます。

暑い日に飲む一杯目のビールは非常に美味しく感じられますが、二杯目、三杯目と進むにつれてその美味しさは徐々に感じられなくなる、という話です。

 

同じことがCGや生成AIの映像についても言えるのです。

私は『ジュラシック・パーク』を初めて観たときの衝撃を覚えています。

まるで生きている恐竜がそこにいるかのようで、本当に驚かされました。

 

しかし、数年後、続編『ロストワールド』を観たときには、CGの鮮度が薄れ、全く新鮮味を感じなくなっていました。

 

同様の現象は現在の生成AIでも起こりつつあります。

 

生成AIによる映画制作が主流にならない、ビジネス的な理由もあります。たとえば、アカデミー賞を受賞した『ゴジラ -1.0』は低予算で制作されましたが、同じ映画をアメリカで制作するとその予算は10倍にもなると言われています。

これは同じ映画を作る際に、アメリカでは10倍の人を養える企画であるとも言えるわけです。

つまり、生成AIによって制作費を削減できたとしても、それによって産業全体が縮小する可能性が高いので、業界自体がそれを望まないはずなんです。

 

以上のような理由から、生成AIが完全に映画制作を支配する時代にはならないと私は考えています。

ただし、生成AIは映画制作の中で役立つツールとして進化し、さまざまな場面で活用されていくでしょう。

AIは使いこなすべき便利な道具

私はいろんな場面で「AIは所詮道具である」と言っています。

 

これは決して、CGやAIを毛嫌いするという意味ではなく、「道具として上手く活用しましょう」という提案です。

従来の手作業、いわゆるアナログ作業と、AIを使った作業を組み合わせることが最適な選択だと考えています。

 

この考え方は、特撮の活用方法とも通じるところがあると思います。

特撮技術は非常に面白い分野であり、CGも特撮の一部と言えます。

 

例えば、昔の特撮映画では、俳優や実物大のものを撮影した映像と、ミニチュアや人形などの映像を組み合わせて制作していました。

現在では、実写映像とCG映像を組み合わせることが主流となっています。

ここで重要なのは、CG部分を補佐的に使うことです。

そうすることで、実写の魅力とCGの良さを最大限に引き出すことができます。

 

例えば、船のミニチュアが水面を走る映像を撮影すると、どうしてもミニチュア感が出てしまうことがあります。

その際、水しぶきだけをCGで作り、合成する方法が考えられます。

このようなやり方であれば、リアリティを保ちながらもミニチュアという現物の魅力を活かすことができ、結果として非常に効果的です。

ですが、この使い方を誤ると、CGの「限界効用」と呼ばれる問題に直面し、その映像に飽きてしまうことがあります。

 

特にAIに「作業のどの部分を任せるか」が重要になってきます。

 

例えば、料理が好きで、その楽しさから商売を始めた人がいたとします。

そこで、人手不足を解消するためにロボットを導入すると決めた場合、

料理は自分で行い、皿洗いのような面倒な作業をロボットに任せるのが賢明でしょう。

しかし、もし間違った使い方をすると、ロボットに料理を任せ、自分が皿洗いをしてしまって「自分は料理が楽しいから始めたのに、なぜ皿洗いをしているのだろう」と疑問を抱くことになるでしょう。

生成AIによるCG映像を使って映画が作れる状況もこれと似たようなものです。

本来楽しい部分をAIに任せてしまって意味があるのでしょうか？

 

結論としては、AIは面倒な部分を手伝わせるのが最も良い活用方法だということです。

例えば、シナリオのアイデア出しの場面で、適切なシーンやつなぎのアイデアを考える際、繰り返しダメ出しをする必要があります。

一人で考えるのは負担が大きく、他人に協力してもらうと気を使って頼みづらいこともあります。

その点、AIであれば気兼ねなくアイデア出しを依頼でき、何度でもやり取りが可能です。

 

AIは統計的な推測でアイデアを出しているだけなので、「驚くほど斬新なアイデアが出てくる」というわけではありません。

しかし、人間であれば控えてしまうような平凡なアイデアも気にせず提示してくれるため、それを目にすることで新しい発想が生まれることがあります。

このような「壁打ち」と呼ばれる方法は、直接的に革新的なアイデアを生まなくても、自分自身が新しい発想をするきっかけとなるため、非常に助かるのです。

 

また、作業においては個人で行うか、共同作業で行うかという2つの選択肢があります。

共同作業のメリットは、得意不得意に合わせて作業を分担できることで、質の高い成果を効率的に得られる点です。

一方で個人作業では、苦手な部分まで自分で行わなければならない場合もあります。

 

ここにAIを導入すると、実質的には個人作業でありながら、共同作業のメリットを一部享受することが可能になります。

例えば、映像制作において、「こういう映像が作りたい」と思ったとき、生成AIを活用することで複雑な技術や知識がなくても、手軽に目標を達成することができます。

もちろん、最初から簡単に成功するわけではないでしょうが、試行錯誤を繰り返すことで偶然にも思い描いた映像が完成することもあります。

 

AIを補助的に使うことで、視聴者から「AI技術ってすごいね」と言われるのではなく、「AIの使い方がいいね」といった正しい評価を得られる作品制作が可能になるのです。

生成AIは素晴らしい技術ではありますが、それによって創作の楽しさを奪われては本末転倒です。

この道具を上手く活用し、創作活動をより楽しく充実させていきましょう。

 

参考になれば幸いです。

（ブログ記事一覧）

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🤖 The Misuse of Generative AI: Is Automating the Fun Part Really Worth It?

🎥 Generative AI Is Great for Casual Video Creation

These days, more and more people are posting short generative AI videos on social media, and the quality is often astonishing. What would’ve required a full production team 10 or 20 years ago—something worthy of a commercial film’s “highlight scene”—can now be created on a laptop or smartphone.

Generative AI video tools work by processing “prompts”—text-based instructions that guide the AI to generate and manipulate images into motion. We’re now in an era where still photos can be animated, pets can move like humans, and characters can perform like actors in animated films.

As a gateway to creative expression, this is a wonderful development. People without technical skills or formal training can now produce entertaining videos with ease. That’s undeniably exciting.

⚠️ But Not Everyone Is Celebrating

Among those who’ve been creating long before AI entered the scene, there’s growing concern about how far this technology might go.

Will movies be made entirely by generative AI?

It’s a question that’s often asked—and not without reason. The technology is evolving rapidly, with new tools emerging constantly.

Traditionally, filmmakers have relied on ingenuity, camera techniques, and editing skills to recreate spaces and moods. Now, with generative AI, you can simply type “I want a scene like this,” and the software will generate it.

Some argue that this is enough—that future films could be made entirely this way.

🧟 We’ve Been Here Before: The CG Debate

Similar concerns arose when CGI first entered the scene. In the late 1980s, Batman featured highly realistic CG effects, even using CGI to replicate parts of an actor’s performance. These scenes blended seamlessly with live-action footage.

But when CG was used without the actor’s consent—especially to simulate gestures and expressions—it sparked legal battles. Critics feared that such practices could make actors obsolete.

Yet, that future never materialized. Films made entirely with CG characters never became the norm. And I believe the same will be true for generative AI.

📉 The Law of Diminishing Returns

One reason is the economic concept of “diminishing marginal utility.” The first beer on a hot day tastes amazing. The second? Still good. But by the third, the thrill fades.

The same applies to CG and generative AI visuals. I still remember the awe I felt watching Jurassic Park—those dinosaurs felt alive. But by the time The Lost World came out, the novelty had worn off.

We’re already seeing this with generative AI. What once felt magical is starting to feel routine.

💼 The Business Case Against Full Automation

There’s also a practical reason why AI won’t dominate filmmaking. Take Godzilla Minus One, which won an Academy Award. It was made on a modest budget in Japan. If the same film were produced in the U.S., the budget would be ten times higher.

That’s not just about cost—it’s about employment. A higher budget means more people get paid. If AI drastically cuts production costs, it could shrink the entire industry. And no one in the business wants that.

So while AI will become a powerful tool in filmmaking, it won’t replace the process entirely.

🛠️ AI Is a Tool—Use It Wisely

I often say, “AI is just a tool.” That’s not a dismissal—it’s a call to use it well.

The best approach is to combine traditional, hands-on methods with AI-enhanced workflows. This mirrors how special effects have evolved: CG is now part of the toolkit, but it works best when used to support—not replace—live-action elements.

For example, in classic tokusatsu films, real actors and props were combined with miniatures and puppets. Today, we blend live-action with CG. The key is to use CG as a supporting element.

Imagine filming a miniature ship on water. It might look fake on its own. But if you add CG-generated splashes, the realism improves dramatically. You preserve the charm of the miniature while enhancing it with digital effects.

Misuse, however, leads to visual fatigue—another case of diminishing returns.

🍳 Automate the Chores, Not the Joy

The real question is: which parts of the process should AI handle?

Say someone starts a food business because they love cooking. To solve staffing issues, they bring in a robot. The smart move? Let the robot wash dishes while the person cooks.

The wrong move? Let the robot cook while the person washes dishes. Suddenly, the joy is gone.

Using generative AI to create entire films can feel like that. Are we automating the very part that makes creation fun?

💡 Let AI Handle the Tedious Bits

The best use of AI is to assist with the repetitive, draining tasks.

Take scriptwriting. Coming up with scene transitions or filler ideas often requires endless trial and error. Doing it alone is exhausting. Asking someone else can feel awkward.

But with AI, you can brainstorm freely, iterate endlessly, and never worry about judgment.

AI won’t give you wildly original ideas—it works through statistical prediction. But it will offer suggestions you might overlook, even if they’re mundane. And sometimes, seeing those ideas sparks something new in your own mind.

This kind of “wall bouncing” is incredibly helpful. Even if the AI doesn’t deliver brilliance, it helps you get there.

👥 Solo vs. Collaborative Work—AI Bridges the Gap

Creative work can be done solo or collaboratively. Collaboration allows people to play to their strengths. Solo work means doing everything—even the parts you’re not good at.

But with AI, solo creators can enjoy some of the benefits of collaboration. For example, if you want to make a video but lack technical skills, generative AI can help you achieve your vision without mastering every tool.

You won’t succeed instantly—but through trial and error, you might just stumble upon something brilliant.

And when viewers say, “That was a great use of AI,” rather than “That was made by AI,” you know you’ve struck the right balance.

Generative AI is a remarkable technology. But if it robs us of the joy of creation, we’ve missed the point.

Let’s use it wisely—to make our creative journeys more fulfilling, not less.

 

Hope this was helpful. If you’d like help crafting a companion piece or turning this into a video essay, I’d be glad to collaborate.