動画モデル調査ノート：2025年以降の提供形態と制作上の選び方

比較表の前に、提供形態を分ける

動画モデルには「最新」という一語では比較できない違いがある。クラウド製品は大規模計算と統合UIを提供できる代わりに、価格、待ち時間、地域、利用規約、更新の影響を受ける。open weights は手元または自前クラウドでの試行を可能にし得る一方、GPU、依存関係、推論時間、重みのライセンス、運用責任を引き受ける。公開リポジトリは推論コードを示しても、全ての重みや商用権利を意味しない。

1. 1要件: 音声/参照/速度/機密性/予算
2. 2提供形態を選ぶ

1. 1クラウド
2. 2API・UI・ポリシー・価格を確認

1. 1open weights
2. 2重みライセンス・VRAM・再現手順を確認

1. 1共通
2. 2固定テストセットで自分の用途を評価

GoogleのVeo公式ページ は、参照画像からのキャラクター一貫性、スタイル参照、カメラ制御、開始・終了フレーム、シーン拡張、音声を説明する。提供者が掲載する選好評価は能力の仮説として有益だが、比較条件、尺、解像度、音声有無を読む必要がある。例えば短い比較で選ばれたことは、編集済みの30秒作品の連続性を保証しない。

OpenAIのSora 2 system card は2025年9月30日公開で、動画と音声、物理らしさ、制御性を説明し、実在人物の同意なき利用や誤認を招く利用に対する安全策を扱う。これは安全資料であり、すべての利用者が同じ入力・出力・APIにアクセスできるという契約書ではない。公開前には現行の製品ページ、地域、プラン、ポリシーを確認する。

WanとLTX：ローカルの自由には検証責任がある

Wan2.1の公式リポジトリ はAlibaba系のオープン動画生成プロジェクトとして推論手順とモデル群を示す。実行可能な環境を作る前に、README、Hugging Face等の重みカード、ライセンス、必要VRAM、サンプルの解像度・尺を読む。GitHubのstar数や動画デモは、特定GPUでの実効速度・安定性・商用可否の証明にはならない。

LTX-Video は高速反復向けの蒸留モデル、大型品質寄りモデル、ComfyUI、制御とLoRA訓練への入口を提供している。リポジトリのApache-2.0はコードの表示である。重み、外部コンポーネント、使用するLoRA、出力に含む素材の条件を同じだと仮定しない。ローカル推論は入力を外部APIに送らない選択肢になり得るが、ログ、共有ストレージ、モデル取得先まで含めたデータ経路を確認して初めて機密性を論じられる。

選定を制作テストに変える

同じ8カットのショットリストを使い、人物参照、商品参照、開始・終了フレーム、カメラ移動、接触、音声、縦横比を試す。品質は人物一貫性、物理、カメラ、編集接続、文字・ロゴ混入、音声同期を採点する。運用は一候補あたりの所要時間、失敗率、再試行の費用、出力保存、設定再現、ライセンス確認時間を測る。モデルが単体で優秀でも、修正に三時間かかるなら日々の制作では負けることがある。

最初の実装は、機密でないダミー素材、短尺、低解像度、出力先限定で始める。人の顔、既存IP、ニュースに似た場面は後回しにし、公開前に必要な同意、来歴、ラベル、規約を確認する。進歩の速い分野では、固定モデル名を崇拝するより、同じ評価セットを12時間・月次などの更新周期で再実行できる仕組みの方が長く効く。

公式発表を作業手順に翻訳する

Veoの公式ページにある参照、開始・終了フレーム、カメラ制御、シーン拡張は、それぞれ別の失敗に対応する。人物の同一性には人物参照、二つの構図間の移行には開始・終了フレーム、画面の動きにはカメラ制御、尺の延長にはシーン拡張を試す。四機能を同時にオンにしてうまくいかなければ、どれが破綻の原因か分からない。まず一機能だけを使う小さな試験で、標準のテキスト生成と何が変わったかを観察する。

Soraのsystem cardは、動画と音声の生成能力だけでなく、実在人物の同意なき利用、誤認を招く生成、未成年者に関する制約などの安全面を扱う。映像の物理らしさが増すほど、視聴者が実写と誤認する可能性も増す。社会的出来事や人物を扱う素材は、品質評価の候補に入れる前に、表現目的、同意、ラベル、公開先の文脈を確認する。安全対策はモデル提供者だけの仕事ではなく、素材を選び公開する制作工程の一部である。

WanとLTXでは、ローカル実行に寄せるほど再現記録が重要になる。重みの取得元、コミット、依存ライブラリ、GPU、量子化、ワークフローJSON、入力と出力をまとめて保存する。処理速度だけを測ると、後日同じ出力が出せず比較価値が失われる。環境の差を記録して初めて、軽量版が自分の制作にとって本当に速いかを検証できる。

後日の提供状況チェック

これは2025年の比較ノートであり、現在の提供表ではない。後日の公式確認では、OpenAI は Sora 製品が 2026-04-26 に利用不能になったと記す。従って2025年の項目を、現在使える選択肢として Sora を選んではいけない。候補ごとに現アカウントのアクセス、region、input/export 契約、provenance 機能、削除挙動を同じ matrix で取り直す。旧比較は日付付きの履歴として残す。

記名した四つの項目について、2026-09-04〜2026-10-04の調査境界で直接関係する一次動画モデルリリースは確認できなかった。確認できないことは能力が低いという主張ではない。

古い table を新順位でなく access check に置き換える

現在の Runway model guide は2026-10-04の access surface を列挙するが、公開日は示さない。Runway が複数 model choice を公開する発見には使えるが、9月 release 発表や別 account/region の access 証明ではない。8月5日の Runway deprecation notice は Gen-3 と Veo 3 standalone tool が Runway 上で deprecated になったと記す。これは Runway の product surface の事実であり、元 provider が model を停止した主張ではない。

2025 matrix の各 row に checked-at、provider、host surface、観測した account/region、対応 input、export format、deprecation status を加える。third-party host が MiniMax H3 Max、Wan 3.0、Seedance 2.5、Veo 3.1、Gen-4.5 を列挙しても、その host の availability 情報であり、launch date、価格、能力測定ではない。