2026.01.26
デザイン
生成AIはガチャだった？映像制作の現場で起きているリアル
AI時代の映像制作 ― ディレクションと制作はどう変わるのか？
「AIで映像が作れる時代になった」とよく言われます。
でも実際の現場では、楽になった部分と逆にシビアになった部分が同時に増えています。
社内で実施した「AI映像制作セミナー」では、
単なるツール紹介ではなく、制作工程そのものをどう再設計するかにフォーカスしました。
今回はその内容を、コラムとして少し噛み砕いてお届けします。
生成AIの正体は「ガチャ」である
まず大前提として押さえておきたいのが、生成AIの性質です。
生成AIは、同じ指示を出しても毎回結果が変わる確率的な仕組みで動いています。
いわば「超高性能なガチャ」。
だからこそ重要になるのが、
「どこまでクオリティを求めるのか」
「どこで妥協するのか」
という期待値のコントロールです。
プロンプトのテクニック以前に、
・どんな条件なら“正解”と言えるのか
・どの時点でOKを出すのか
を事前に設計・合意しておかないと、プロジェクトは簡単に迷子になります。
AI時代の制作で求められるのは、技術よりも“設計力”です。
ディレクターと作業者の役割はどう変わる？
AI導入によって、役割分担もよりクリアになります。
ディレクターに求められること
- どこが高コストになりやすいかを理解している
・「それ、AIだと厳しいです」と判断できる
・無理な期待をそのまま通さず、代替案を出せる
AIは万能ではありません。
だからこそできない判断をできる人の価値が上がります。
作業者に求められること
- シーンごとに最適なツールを使い分けられる
・詰まったときに「どこが原因か」を切り分けられる
（プロンプトなのか、モデルなのか、パラメータなのか。）
闇雲に生成回数を増やすのではなく、疑うポイントが分かることが重要です。
生成AIは「魔法」ではなく「工程」
セミナーで何度も強調されたのがこの考え方です。
生成AIは魔法の杖ではなく、ひとつの制作工程。
どの修正が時間・お金・人手を消費するのか
どこがリスクになりやすいのか
そもそも実施可能なのか
これらをロジカルに判断できるようになることが、AI時代の制作力になります。
画像生成AIは、用途で使い分けるのが正解
画像生成は基本コストが低く、試行回数を重ねやすい領域です。
ですが、複数モデルをまとめて使えるプラットフォームを活用することで、案件ごとに最適解を探しやすくなります。
包括的プラットフォームサイトとは
複数の生成AIモデルを一括で使用・管理できる、制作向けの便利なWebサービスです。
画像生成・動画生成といった異なるAIを、同じ環境・同じ操作感で扱えるため、制作フローを止めずに試行錯誤できるのが大きな特徴です。
案件ごとにツールを切り替えたり、生成結果を行き来したりする必要がなく、
「どのモデルがこの用途に向いているか」をスピーディに判断できます。
生成履歴やプロジェクト単位での管理もしやすく、チーム制作との相性も良好です。
特に、AIを“魔法”ではなく制作工程の一部として扱いたい現場では、
包括的プラットフォームの導入が大きな武器になります。
おすすめはFreepikとHiggsfield。
どちらも複数モデルを横断的に扱え、クレジット管理や日本語対応など、
実務で使いやすい設計が整っています。
用途や制作スタイルに合わせて使い分けることで、AI制作の精度とスピードを大きく引き上げることができます。
使用生成モデル（ツール）
Nanobanana Pro | Seedream | Midjourney |
|---|---|---|
 プロンプト順守型 |  プロンプト順守型 |  アートスタイルの幅が圧倒的に広い |
動画生成AIは「お金と時間が同時に溶ける」
動画生成は一気にハードルが上がります。
- 1回の生成にコストがかかる
・生成時間も長い
・後から部分修正ができない（レイヤー構造がない）
つまり、事前のディレクションが甘いと即炎上します。
特性を理解した上で、
- 構成案出しに使う
・動きの検証に使う
・参考映像として割り切る
など、役割を限定する判断が超重要です。
プロンプトは「4つの明確化」で化ける
クオリティを上げるコツはシンプルです。
構成 → ライティング → 人物像 → ポーズ
この4点を曖昧にしない。
ChatGPTなどを使って、
「撮影指示書レベルまで詳細化して」と頼むだけで、生成精度は驚くほど上がります。
うまくいかないときは、
- あえて長文でガチガチに縛る
- 逆に短くシンプルにする
- リファレンス画像を使う
この切り替えができるかどうかが、上級者への分かれ道です。
※なお、AI上での過度な修正は画質劣化の原因になります。
最終調整はPhotoshopなどで行うのが鉄則です。
AIは「使える人」より「判断できる人」が強い
AI時代に目指すべきゴールは明確です。
- ツールを自分で選べる
- 詰まりの原因を特定できる
- 「AIでやる／やらない」を判断できる
生成AIは、使えば使うほど思考の解像度を問われます。
だからこそ、
AIはクリエイターの仕事を奪うものではなく、
思考力と設計力を持つ人の価値を引き上げる存在だと私たちは考えています。
