日本のAI動画生成は「見えない」？裏側の独自戦略を解説

皆さん、こんにちは。

AIワークフロー設計士のOKIHIROです。

今回のテーマは、「日本のAI動画生成は本当に「見えない」のか？」です。

結論から言うと、表面上は見えにくいかもしれませんが、その裏側では私たちのワークフローを劇的に変革する、極めて戦略的な進化が進んでいるのです💡

多くのクリエイターが抱く疑問：なぜ日本のプラットフォームが見当たらないのか？

「日本のAI動画生成プラットフォームが見当たらない。ほとんどが中国かアメリカの印象である」といったユーザーの皆さんの指摘は、私もよく耳にします。

確かに、OpenAIの「Sora」やGoogleの「Veo」といった米国勢、そしてKuaishouの「Kling」やShengShuの「Vidu」のような中国勢が、一般消費者向けの「Text-to-Video（テキストからの動画生成）」市場において圧倒的な存在感を示しているのは紛れもない事実でしょう。

表面的な「不在」の裏側で進む、日本の独自戦略

しかし、この表面的な「不在」の裏側で、日本のエコシステムは独自の、そして極めて戦略的な進化を遂げています。

本レポートの分析結果は、その真実を鮮やかに浮き彫りにしていますね。

重要なのは、日本のAI動画生成エコシステムが、米国や中国のように「何でも生成できる魔法の杖」を追求するのではなく、以下の3つのポイントに特化して進化している点です🚀

• B2B（企業間取引）における業務効率化：アニメ制作支援、マニュアル動画の自動化、不動産内覧のバーチャル化など、実利的な産業応用への資源集中です。
• 知的財産（IP）管理：著作権処理されたクリーンなデータセットを用いた、法的リスクを回避するモデル開発です。
• 特定領域への深掘り：汎用性よりも、特定のバーティカル領域での深いニーズに応えるソリューション開発です。

グローバル市場の現状：米中の圧倒的なプレゼンスとその理由

日本の戦略を理解するためには、まず世界の状況を把握することが不可欠です。

米国と中国がなぜこれほどまでに市場を席巻しているのか、その理由を見ていきましょう。

圧倒的な計算資源とデータ・グラビティ：日本が直面した現実

生成AI、特に動画生成モデル（Diffusion Transformersなど）の開発において、最も重要な資源は「計算力」です。

• GPUの争奪戦
  日本のスタートアップや研究機関が数千基規模のクラスターを確保することは物理的に困難でした。
• クラウドインフラの遅れ：AI学習に特化したハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）インフラの整備は、日本で周回遅れであったことが、モデル開発の初動を遅らせた最大の物理的要因です。
• データの量的劣勢
  特に中国企業は、自社プラットフォーム上の膨大なユーザー投稿動画を学習に利用できる「データ・アドバンテージ」を持っています。
  
• 日本語・日本文化の壁：高品質な動画生成には、動画の内容を正確に記述したテキスト（キャプション）のペアデータが不可欠です。
  
  日本語の詳細なキャプションが付与された大規模動画データセットは世界的にも希少であり、海外製モデルでは「日本の信号機」や「日本家屋の細部」が正しく生成できないという課題（ハルシネーション）が残ります。これが、国産モデル開発の必要性を支える論拠となっています。

米国勢の「World Simulator」戦略と中国勢の「China Speed」

米中両国の戦略は対照的です。

• 米国：物理法則への挑戦

  OpenAIのSoraやGoogleのVeoは、「World Simulator（世界シミュレータ）」としての動画生成を目指しています。Diffusion Transformer (DiT) への移行により、時間的な一貫性や物理現象の再現性が飛躍的に向上しました。
  
  彼らはハリウッドや大手広告代理店をターゲットとし、プロフェッショナルな映像制作プロセスを置換・拡張することを狙っています。

• 中国：「チャイナ・スピード」とソーシャル実装

  中国企業の強みは、研究から製品化までのサイクルの圧倒的な速さ（China Speed）にあります。Kling (Kuaishou) はSoraが一般公開をためらう間に、同等の品質を持つモデルを全世界に公開しました。MinimaxやViduのような新興ユニコーン企業も、アニメ調や東洋的な美的感覚を持つ映像生成に強みを持ち、無料で試せる環境を早期に提供しました。
  
  ユーザーが直感的に「中国製が多い」と感じるのは、UIの背後にある生成の挙動や、モデルのクセに中国製モデルの特徴を感じ取っている可能性があるでしょう。

日本の逆襲：B2B特化と「クリーンAI」戦略

では、日本の戦略は具体的にどのようなものなのでしょうか。

その鍵は、国産基盤モデルの開発と、アプリケーション層でのワークフロー最適化にあります。

GENIACプロジェクトが牽引する「ソブリンAI」の胎動🚀

「日本にはない」という認識を覆すのが、2024年から2025年にかけて本格化した「GENIAC (Generative AI Accelerator Challenge)」プロジェクトです。

経済産業省とNEDOが主導するこの国家プロジェクトは、海外製モデルへの依存による経済安全保障上のリスクを解消し、「ソブリンAI（自律的AI）」を確立することを目的としています。

このプロジェクトから、AIdeaLab、Preferred Networks（PFN）、リコー、Stockmarkなどの企業が、独自の基盤モデルを開発・公開しているのです。

AIdeaLabが示す「VideoMoE」と「ホワイトボックスAI」の未来

本調査で最も注目すべきは、純国産の動画生成AI開発企業である株式会社AIdeaLabです。

• 技術的ブレイクスルー：VideoMoE

  AIdeaLabは、動画生成における計算コストの課題を解決するため、Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを採用した「AIdeaLab VideoMoE」を開発しました。これは巨大な単一モデルではなく、特定のタスクに特化した複数の「専門家（Expert）」ネットワークを束ねた構造です。
  
  入力データに応じて最適な専門家だけが計算を行うため、推論速度が速く、計算資源の消費を抑えられます。Sora級のモデルを動かすには莫大なGPUが必要ですが、VideoMoEはより軽量な環境での動作を目指しており、日本の中小企業や個人のクリエイター環境に適しているのです。

• 「クリーンなAI」という戦略

  AIdeaLabの最大の特徴は、「権利関係がクリアなデータ（CC-BY, CC0等）」のみを使用して学習を行っている点です。彼らの「VideoJPモデル」は、日本語と英語のプロンプトを直接理解し、日本文化（アニメ、風景）に最適化されつつ、権利侵害リスクを最小化した「ホワイトボックス」モデルとして設計されています。
  
  さらに、Apache 2.0ライセンスでHugging Face上にモデルを公開しており、日本の開発者コミュニティの活性化を狙っています。これは、モデルをブラックボックス化するOpenAIや中国勢に対する明確なアンチテーゼと言えるでしょう。

PFNが描く「空間の動画化」：3D Gaussian Splattingの衝撃

日本を代表するユニコーン企業であるPreferred Networks（PFN）も、独自の動画・マルチモーダル戦略を展開しています。

• PLaMoとマルチモーダル化

  PFNは独自開発のLLM「PLaMo」を基盤に、マルチモーダル化（画像・音声・動画の統合）を進めています。
  
  子会社Preferred Elementsを通じて、1兆パラメータ級のモデル開発も視野に入れているのです。
  
  

• 3D Gaussian Splatting (3DGS) による「空間の動画化」

  PFNの動画戦略の真骨頂は、テキストからの生成（Text-to-Video）だけでなく、実空間の3Dデジタルツイン化にあります。
  
  2025年に発表された3DGS技術は、数百枚の写真からフォトリアルな3D空間を再構成し、その中を自由にカメラが動き回る「動画」を生成できます。これは映画やCMのバーチャルプロダクション、ゲーム開発など、ハルシネーション（幻覚）が許されないプロの現場において、生成AIよりも確実性の高い「動画生成」手段として機能します。

リコーの挑戦：産業用LMMでマニュアル動画を「読む」AI

リコーもGENIACに採択され、独自のマルチモーダルLLM（LMM）を開発しています。

• 「読む」ための動画AI

  リコーのLMMは、「動画を作る」ことよりも、「動画（および図版・マニュアル）を読む・理解する」ことに主眼が置かれています。
  
  日本の製造業やオフィスには、膨大な紙のマニュアルや図面が存在しますが、これらをAIに読み込ませ、「この機械の修理手順を動画で教えて」といった問いに対し、マニュアル内の図版や手順を理解した上で回答（あるいは視覚的提示）を行う能力が求められているのです。
  
  

• Thetaとの連携

  リコーの360度カメラ「Theta」とAIを組み合わせ、不動産物件のバーチャルツアー動画を自動生成するソリューションも、広義の「AI動画生成」であり、実利的なB2Bユースケースの好例と言えます。
  
  

「Wrapper」を超えた実践的ソリューション：ワークフロー変革の具体例

日本市場でユーザーが触れる「AI動画ツール」の多くは、独自モデルではなく、海外モデルをラップしたアプリケーションですが、これらも日本のワークフローに最適化された形で進化しています。

Animon.aiの真実：グローバル連携が生み出す「日本のアニメIP」活用戦略

ユーザーの「中国の印象」を裏付ける象徴的な事例として、Animon.aiの分析は欠かせません。

• 日本発アニメ特化AIの謳い文句

  Animon.aiは「世界初のアニメ特化型AI動画生成プラットフォーム」として2025年にサービスを開始し、「日本のアニメの魂」と「最先端AI技術」の融合を掲げています。
  
  

• 資本と技術の出自

  しかし、その運営会社「株式会社アニモンドリームファクトリー」は、CreateAI Holdings Inc.の子会社です。CreateAIは、かつて自動運転トラック開発で知られたTuSimple（本社：サンディエゴ/北京）が、事業ピボットを経てリブランドした企業です。
  
  Animonの裏側で動いているのは、CreateAIが開発した動画生成モデル「Ruyi（如意）」であり、このモデルはHugging Face等で公開されており、中国のAI研究チームによって開発されたものであることが確認されています。

• 戦略的インサイト

  これは「技術の中国、ブランドの日本」という分業モデルと言えるでしょう。中国の強力な生成能力を持つモデルを、日本のアニメIPやブランド力（Soft Power）で「洗浄（Washing）」し、グローバル市場に展開する戦略です。
  
  ユーザーが直感的に「中国っぽい」と感じるのは、UIの背後にある生成の挙動や、モデルのクセに中国製モデルの特徴（Kling等との類似性）を感じ取っている可能性があるでしょう。

NoLang：業務効率化を徹底する「AIディレクター」の可能性

NoLangは、日本的な「カイゼン」思想を体現したツールです。

• Wrapperとしての価値

  NoLang自体は、Soraのようなピクセル生成モデルを一から開発しているわけではありません。
  
  OpenAIのLLMで脚本を書き、画像生成AIとStock素材を組み合わせて動画化していると推測されます。
  
  

• 「AIディレクター」機能

  NoLangの価値は「動画生成」そのものではなく、「編集・構成の自動化」にあります。
  
  長いドキュメントを読み込ませるだけで、数秒で解説動画（スライドショー形式に近い）を作り上げます。これは、クリエイティブな映像作品を作りたい層ではなく、「社内周知」「マニュアル作成」「簡単なSNS広告」を効率化したい日本企業のDX需要に完全にマッチしているのです。

アバター・VTuber領域：EmbodyMeとKn1ghtが拓く表現の新境地

日本独自のカルチャーである「VTuber」や「顔出しなし（Faceless）配信」に特化したツールも存在します。

• EmbodyMe (Xpression Camera)

  独自技術「Neural Rendering」を持つディープテック企業です。静止画一枚から、カメラ越しのユーザーの表情をリアルタイムに反映させて動かすことができます。
  
  これは生成（Generation）というよりは再演（Reenactment）技術であり、Zoom会議や配信での利用が進んでいます。

• Kn1ght

  テキストや音声からアニメアバターの動画を生成するツールです。
  
  Soraのような「物理世界のシミュレーション」ではなく、「キャラクターの演技」に特化することで、計算コストを下げつつ、日本のユーザーが好む「アニメ調」の表現を実現しています。
  
  

未来のワークフロー：AI動画生成が変える産業の姿

日本におけるAI動画生成は、汎用ツールとしてではなく、特定の産業フローに組み込まれる形で社会実装が進んでいます。

これは私たちのワークフローに大きな変革をもたらすでしょう。

アニメ制作の未来：ボトルネック解消とクリエイティブの加速

アニメは日本の基幹産業ですが、労働集約的で過酷な環境が課題です。

CyberAgent（Cygames等の親会社）は、この課題解決にAIを活用しています。

• アニメーションAIラボ

  彼らのアプローチは「全自動生成」ではありません。
  
  アニメ制作の工程における「中割り（In-betweening）」、「彩色（Colorization）」、「背景美術（Background Art）」などのボトルネック工程をAIで支援・自動化するツールの開発に注力しています。

• Google Veoの統合

  2025年、CyberAgentは自社の広告効果最大化プラットフォーム「AI SCREAM」に、Googleの動画生成モデル「Veo」を統合しました。
  
  これは、自社で及ばない領域（汎用動画生成）は潔く世界最高峰のモデルを採用し、自社の強みである「広告運用のデータ」や「クリエイティブの最適化」と組み合わせるという、極めて実利的な「インテグレーター」としての戦略です。

広告・マーケティングの効率化：質と量の両立

電通や博報堂などの大手代理店も含め、日本の広告業界では生成AI動画の利用が進んでいますが、その多くは「カンプ（試作）」や「絵コンテ」の段階での利用に留まることが多いです。

しかし、NoLangのようなツールを用いて、ウェブ記事を自動的にショート動画化し、SNSに大量投稿して流入を稼ぐといった「質より量」のマーケティング施策では、既に実戦投入が進んでいるのです。

インフラの進化：AI-RANとIOWNが支える未来の動画体験

通信キャリアは、生成AI時代を見据えたインフラ競争を繰り広げています。

• SoftBankのAI-RAN

  基地局にAI処理能力を持たせ、エッジ（端末に近い場所）で推論を行う構想です。
  
  将来的に、スマートフォンでの動画生成やリアルタイムのAI処理を、クラウドまで行かずに基地局側で処理することで、低遅延なサービスを提供することを目指しています。

• NTTのIOWN

  光電融合技術を用いた低消費電力・大容量通信網です。
  
  動画生成AIは膨大な電力を消費するため、IOWNのような省エネインフラは、将来的にAIデータセンターの競争力を左右する鍵となるでしょう。

まとめ：日本のAI動画生成は「偏在」する、未来への確かな一歩

結論として、「日本のAI動画生成プラットフォーム」は不在ではありません。

ただし、それらは一般消費者がApp Storeでダウンロードして遊ぶような「おもちゃ」としてではなく、企業のサーバーールームや、アニメスタジオの制作パイプラインの中、あるいは政府主導の研究プロジェクトの中に「偏在」しているのです。

「クリーンAI」が切り拓く、安心・安全なグローバル市場

OpenAIや中国勢が著作権訴訟のリスクを抱え続ける中、AIdeaLabやPFNのような「権利クリアなデータで学習したモデル」は、コンプライアプライアンスを重視するグローバル企業にとって唯一の選択肢となる可能性があります。

日本企業は「性能」だけではなく、「安心・安全」で勝負する道があるのです。

ハイブリッド・モデルの定着と「AIカメラ」の登場

Animon.aiのように、技術は海外（特に中国）、IPと企画は日本という枠組みは今後も増えるでしょう。

日本のアニメIPは世界最強の「学習データ」であり、これを武器に、海外の技術力を取り込むバーゲニングパワーを発揮できるかが鍵となります。

また、ソニーやキヤノンといったハードウェアメーカーが、カメラ内部でAI生成や編集を行う機能を実装してくることが予想されます。

クラウド上のプラットフォームではなく、物理デバイスとしての「AIカメラ」が、日本の勝ち筋の一つとなるでしょう。

ワークフロー設計士としての私の視点：今、私たちがすべきこと🚀

ユーザーの皆さんが感じた「中国かアメリカばかり」という印象は、現在のコンシューマー市場の断面としては正しいかもしれません。

しかし、その水面下では、日本の産業構造に最適化された、堅実で、時にガラパゴス的とも言える独自のAI動画エコシステムが着実に根を張りつつあります。

私たちワークフロー設計士は、これらの「見えない」技術をいかに発見し、既存のワークフローに組み込み、最大の生産性を引き出すかを考えるべきです。

これからの時代は、単にツールを使いこなすだけでなく、その背後にある技術思想を理解し、自身のプロジェクトに最適な「仕組み」を構築する能力が求められます。

日本のAI動画生成の未来は、決して遅れているわけではなく、異なる登頂ルートを選び、着実に頂上を目指しているのです。

その道のりを共に歩み、新たなクリエイティブの地平を切り拓いていきましょう💡