2024年のSoraの発表は、AI業界にとって「ChatGPTモーメント」の再来でした。そして2026年現在、動画生成AIはAPIを通じて誰もが利用できるツールとなっています。

Webアプリ開発者として、この強力な機能をどうプロダクトに組み込むべきか。技術的な実装ポイントを解説します。

APIの基本構造

動画生成は計算コストが高く、時間がかかります。そのため、APIは基本的に**非同期型（Asynchronous）**で設計されています。

1. Jobの投稿: POST /v1/videos/generations にプロンプトと設定（アスペクト比、尺）を送信。
2. Job IDの受け取り: 即座にIDが返ってくる。
3. ポーリング / Webhook: GET /v1/jobs/{job_id} でステータスを確認するか、完了通知を受け取るWebhookを設定する。
4. ダウンロード: 動画（MP4）のURLが発行されるのでダウンロードする。

// 非同期処理の擬似コード
const job = await client.createVideo({ prompt: "A cyberpunk cat walking in Tokyo" });
let status = "pending";
while (status !== "completed") {
  await sleep(5000);
  status = await client.getJobStatus(job.id);
}
console.log("Video URL:", status.url);

リアリティと制御のトレードオフ

動画生成AIには大きく2つの派閥があります。

• 拡散モデル（Diffusion Models）: SoraやStable Video Diffusion。圧倒的にリアルで芸術的だが、細かい動きの指定（「右手を上げて」など）は苦手。
• プロシージャル制御併用: 3Dエンジンの情報をControlNetなどで入力するもの。画質は劣るが、キャラクターの動きを正確に制御できる。

アプリの用途が「雰囲気動画」なのか「説明動画」なのかによって、モデルを選定する必要があります。

コストとレイテンシの壁

動画生成は高価です。

• 単価: 5秒の動画生成で数十円〜数百円かかることも珍しくありません。無制限にユーザーに使わせると破産します。クレジット制（Credit System）の導入が必須です。
• 生成時間: 短い動画でも数分かかります。プログレスバーを表示したり、「完了したらメールで通知」といったUX上の工夫が求められます。

結論：権利関係は未だグレー

生成された動画に、著作権で保護されたキャラクターが映り込んでしまったら？ディープフェイクとして悪用されたら？

プラットフォーム側（OpenAIやGoogle）はフィルタリングを強化していますが、アプリ開発者としても利用規約で禁止事項を明記し、生成ログを保存しておく（監査証跡）などの自衛策が必要です。