soraの使い方/作り方/作成例を徹底解説【2025年12月最新】

Soraとは、OpenAIが開発した動画生成AIで、テキスト入力から最長1分の高品質な動画を生成できる革新的なツールです。

動画生成AI「Sora」とは

2024年2月15日にOpenAIから公開された動画生成AI「Sora」は、従来の動画生成AIにはないクオリティの動画を最長1分という長さで生成できるのが特徴です。

それまでの動画生成AIは数秒程度の動画しか生成できないのが難点でしたが、Soraはその問題を解決し、さらに画質の良さにも強みがあります。

まずはSoraが作った動画を見てみましょう。

1分ほどある動画ですが、本物のようにとてもリアルです。

注意深くみれば、看板や標識が日本語らしくないので、実写ではないことがわかるといったレベルのクオリティです。

何の情報もなく、いきなりこの動画を見ただけでは多くの人が本物の風景と間違えてしまうほどの高品質です。

しかもそれが1分近くという長さなのにも驚きです。

Soraを使える人

2024年2月時点では、まだSoraは一般公開されていません。

現在は、SoraはOpenAI外のデザイナーや映画製作者など、特定の分野の専門家にも限定的に提供されています。

動画生成による悪用・著作権など、まだまだ検討すべき事柄がたくさんある業界でもあるため、すぐに一般公開というわけにはいかないかもしれません。

動画生成AI「Sora」ができること・機能

Soraは多様な機能を備えており、生成AIおすすめ17選で紹介している他のAIツールと比較しても、動画生成分野では圧倒的な性能を誇ります。

Text-To-Video機能

「Text-To-Video」はSoraの最も強みとしている機能の1つで、テキスト（プロンプト）の入力でその内容に従って動画を自動生成してくれるものです。

具体的には以下のようなことが可能です。

• ストーリーやシナリオを入力すると、その内容に基づいて動画を生成する
• 商品やサービスの説明を入力すると、その内容に基づいて商品説明動画を生成する
• ニュース記事を入力すると、その内容に基づいてニュース動画を生成する
• レシピを入力すると、その内容に基づいて料理動画を生成する

「Text-To-Video」は、動画制作の作業を効率化し、より高品質な動画を作成することができます。

また、動画制作の経験がない人でも、簡単に動画を作成することができます。

Image-to-Video、Video-to-Video機能

Soraはテキスト入力以外にも画像や動画入力による動画生成も可能としています。

そのほかには画像からアニメーションを作ることも可能です。

• 1枚の画像を入力すると、その画像をアニメーション化して動画を生成する
• 複数の画像を入力すると、それらの画像を繋ぎ合わせてスライドショー動画を生成する
• 画像とテキストを入力すると、それらを組み合わせて説明動画を生成する

DALL・Eで生成された画像をアニメーション化

OpenAIの発表では、DALL・E2およびE3で生成された画像からアニメーション化した例を挙げています。

たとえば、【A Shiba Inu dog wearing a beret and black turtleneck.】とプロンプト入力し、生成された画像とSoraがそれをもとに生成した動画を紹介します。

画像1枚だけで細部まで高クオリティな動画が生成されます。

生成された動画を拡張させる

画像→動画の生成以外にもそもそもの動画を前後に拡張させる機能も持っています。

3つの動画はどれも違うところから始まっていますが、最後は同じところで終わっているというものです。

ドラマティックでテクニカルな動画であってもSoraにかかればあっという間です。

動画の編集と接続

動画の拡張機能を使えば、動画の編集も簡単にできます。

緑多い場面での風景に変わりました。

当然ですが車への光の入り方などもきちんと表現されています。

また、複数の動画をつなげる際に違和感なくつなげることも可能です。

AIに生成されたものだとは思えないほどのクオリティではないでしょうか。

新しいシミュレーション能力

Soraは今までの動画生成AIにはできなかった「シミュレーション能力」も持っています。

カメラ移動・回転、人物や建物などが空間内を移動する動画の生成も可能です。

もちろんこのシミュレーション動画でさえも、テキスト（プロンプト）入力だけでできてしまいます。

画像生成機能

Soraは、動画だけでなく画像生成も得意としています。

最大 2048×2048 の解像度までさまざまなサイズの画像を生成できるので、大きな画像を作りたい人にもおすすめです。

非常に高いクオリティの画像も生成できてしまいます。

まるで本物の人間のような画像がプロンプトの入力だけでできてしまいます。

また生成された画像を使って動画を生成できるので、様々な表現ができるでしょう。

Soraに使われている技術

ビジュアルデータのパッチ化

ビジュアルデータのパッチ化は、画像や動画を小さな部分に分割し、それぞれのパッチを独立した情報として扱う技術です。

これは、まるでジグソーパズルのピースのように、画像や動画を小さなピースに分解して扱いやすくするイメージです。

まず動画を低次元の潜在空間に圧縮し、次に表現を時空間パッチに分解することで、動画をパッチに変換するという順番で動画の生成を行っています。

この技術によって、画像や動画をより効率的に処理し、様々なタスクを実行することが可能になっています。

Video compression network

「Video compression network」とは「動画圧縮ネットワーク」といい、動画のファイルサイズを小さくしながら、画質をできるだけ維持する技術のことを指します。

動画をフレームと呼ばれる静止画の連続体として分割し、各フレームの特徴を分析し、冗長な情報を除去します。

動画圧縮ネットワークのメリットとしては、以下のようなことが挙げられます。

• インターネットやモバイルネットワークでの動画配信を効率化できる
• 動画の保存容量を節約できる
• 動画の読み込み時間を短縮できる

これにより、ユーザーは、高画質な動画をスムーズに視聴することができます。

Spacetime Latent Patches

Soraで使われている「Spacetime Latent Patches」は、動画の空間情報と時間情報を同時に捉えることで、動画編集や動画生成を効率化する技術です。

従来の技術では、空間情報と時間情報を別々に処理していたため、編集や生成に時間がかかったり、画質が劣化したりすることがありました。

Spacetime Latent Patchesは、動画を小さなパッチに分割し、各パッチの空間情報と時間情報をまとめて処理することで、これらの課題を解決します。

具体的には、以下のような処理を行います。

• 動画を3次元空間に変換し、各パッチを空間と時間における位置情報と関連付ける
• 各パッチの特徴を分析し、潜在変数と呼ばれる低次元ベクトルに変換する
• 潜在変数を使って、動画の編集や生成を行う

将来的には、この技術を活用することで、より高度な動画編集ツールや、より創造的な動画生成システムが開発されることが期待されます。

ビデオ生成用のスケーリングトランスフォーマー

ビデオ生成用のスケーリングトランスフォーマーは、大量の動画データから学習することで、高画質な動画を生成できる技術です。

従来の動画生成技術では、画質が粗かったり、動きがぎこちなかったりすることがありましたが、スケーリングトランスフォーマーはこれらの課題を克服し、よりリアルで自然な動画を生成することができます。

つまり、トレーニングを増やすにつれて徐々に質が向上するということです。

将来的には、この技術を活用することで、よりリアルな映画やドラマ、ゲームなどの制作の効率化にもつながるでしょう。

言語理解技術

Soraのテキストキャプション生成技術は、単なる画像キャプション生成技術ではありません。

動画の内容を理解し、言語化することで、動画の検索、理解、編集など、様々なタスクを支援する強力なツールとなります。

特にSoraは、DALL·Eの研究で得た成果、特にDALL·E 3からのキャプション再生成技術を使っており、動画の検索、理解、編集など、様々なタスクをサポートしています。

これらの技術を組み合わせることで、Soraは動画の内容を理解し、詳細で説明的なキャプションを生成することができます。

Soraの課題点

正確にモデル化できていない問題

Soraは、動画生成や編集など、様々なタスクにおいて大きな可能性を秘めたAI技術です。

しかし、現時点ではいくつかの課題も存在します。

その中でも、特に重要な課題が「正確なモデル化」です。

椅子の動画では、砂から突然椅子が現れ、人間の手に持たれているのではなく、宙をういているような構図になっています。

ガラスの動画においては、ガラスが割れるという表現が正確にできていません。

これらの課題は、主に以下の2つの原因によって発生します。

• データ不足：Soraは、学習に使用するデータ量がまだ十分ではありません。
• モデルの複雑性：Soraは非常に複雑なモデルであり、すべての状況を正確にモデル化することは難しいです。

出力に失敗することもある

動画生成や編集を行う際に、多くのエンティティが含まれるシーンでは出力に失敗することがあります。

エンティティとは、動画内の人物、動物、物体など、個別に認識される要素のことを指します。

エンティティ数が多いシーンでは、Soraは以下の理由から出力に失敗する可能性が高くなります。

• 処理負荷の増加：エンティティ数が多いと、それぞれのエンティティを認識し、処理する必要があります。
• 複雑な相互作用：エンティティ数が多いと、エンティティ間の相互作用も複雑になります。
• データ不足：エンティティ数が多いシーンのバリエーションは非常に多くなります。

例えば、以下のシーンはエンティティ数が多く、出力失敗が起こりやすいシーンの例です。

• 動物園のシーン：動物園には、様々な種類の動物がたくさんいます。
• 街中のシーン：街中には、人や車、建物など、様々なエンティティがたくさん存在します。
• スポーツの試合：スポーツの試合では、選手や観客など、たくさんの人が動いています。

Soraの活用方法

SEO記事とは何かを解説する動画でも、Soraは大いに活用できます。

ホームページ集客のコツとして動画コンテンツを作成する際にも、Soraの機能は有効でしょう。

画像から動画を作成

Soraは、テキストや簡単な指示に基づいて、高品質な動画を生成できるAIです。

その驚異的な能力は、静止画から動画を作成する「画像アニメーション」にも発揮されます。

静止画に動きを与える方法は様々です。

既存のフレーム間に自動で中間フレームを生成し、滑らかな動きを実現したり、画像内の物体や人物を認識して個別に動きを付与したりすることもできます。

Soraによる画像アニメーションは、エンターテイメント、教育、ビジネス、医療、科学など、様々な分野で活用できます。

アニメーション制作

Soraは、AIを活用した日本語テキスト生成サービスです。その機能の一つに「アニメーション」への活用が挙げられます。

テキストを入力するだけで、ストーリーに沿ったアニメーションを自動生成できます。

セリフや場面描写だけでなく、キャラクターの動きや表情まで表現可能です。

クリエイティブ動画

YoutubeやTiktokなど、動画を作って多くの人に見てもらい、いわゆる「バズ」を狙う人も多いです。

そんな人たちにもSoraはとても大きな貢献をするでしょう。

一般的に自力で動画を作成する時には、まず動画撮影の企画から始まり、撮影・編集作業といった工程を必要とします。

しかしこれにはとても多くの時間や手間がかかります。

Soraであれば、企画は練ってしまえばあとはプロンプトの入力によって動画が自動的に生成されます。

短時間で動画を生成できるので、企画力がある人であれば魅力的な動画をすぐにいくつも作ることができます。

広告・プロモーションの作成

近年、情報過多の時代において、消費者の心を掴む広告・プロモーションはますます重要になっています。

しかし、効果的な広告・プロモーションの作成は、多くの時間と労力、そして専門知識を必要とします。

そこで、AI日本語テキスト生成サービス「Sora」を活用することで、誰でも手軽に、そして効果的な広告・プロモーションを作成できるようになります。

広告・プロモーションのストーリーをテキストで記述し、Soraで動画化することで、視覚的に訴求力のあるコンテンツを作成できます。

予算や時間をかけて制作する本格的な作品から、手軽にエフェクトを追加できるものまで、幅広いニーズに対応できます。

動画のOP・ED動画

近年、アニメのOP・ED動画は、作品の世界観を表現し、視聴者の心を掴む重要な役割を担っています。

しかし、高品質なOP・ED動画を制作するには、専門的な知識や技術、そして時間とコストが必要となります。

そこで、AI動画生成サービス「Sora」を活用することで、誰でも手軽に、そして高品質なアニメのOP・ED動画を制作できるようになります。

素人であってもアイデアだけで勝負できるのがSoraの魅力ではないでしょうか。

既存動画の編集

Soraは、動画編集機能も搭載しており、既存動画の編集にも活用できます。

シーンの切り抜きやつなぎのほかに、被写体以外の背景のみを編集した動画など、人間がやる場合はとても手間のかかる作業であっても、プロンプトの入力だけで行えます。

2024年2月時点ではどれくらいのレベルで編集ができるのかは公表されていませんが、今後もクオリティが上がっていくことは間違いないでしょう。

医療分野での活用

Soraは、医療現場における様々な課題解決に貢献できる可能性を秘めています。

複雑な医療情報を分かりやすくアニメーションで説明することで、患者の理解度向上に貢献できます。

専門用語を避け、患者に合わせた言葉遣いで説明することで、より効果的なコミュニケーションを実現できます。

医療従事者向けには、手術や治療の手順をアニメーションで説明することで、医療従事者のスキルアップに貢献できます。

複雑なデータを分かりやすく表現することで、より効果的な治療計画の立案に貢献できます。

教育分野での活用

Soraは教育現場においても活躍できるかもしれません。

例えば、個別学習においては生徒一人ひとりの理解度に合わせた学習コンテンツを作成することで、個別学習を実現できます。

教科書の内容をアニメーションで説明することで、より分かりやすく学習できます。

複雑な概念や抽象的な内容を、視覚的に理解しやすい表現で伝えることができます。

また実物のように完成度の高い動画を生成できるメリットとして、体験学習においても活用できるでしょう。

実際に体験することが難しい内容を、アニメーションで疑似体験できます。

シミュレーション動画の作成

OpenAIがSoraのことを「ワールドシミュレーター」と説明しているだけに、Soraはこれまでの動画生成AIとは一線を画す存在を証明する「シミュレーション能力」を有しています。

公開されている動画に「Minecraft」というテキスト（プロンプト）を入力して生成された動画があります。

まるでMinecraftをプレイしているかのようにキャラクターの動き、世界観などがしっかりと構成されたつくりになっています。

設計段階で問題点を洗い出したり、改善点をできるだけ早く見つけたりといった効率化につながります。

観光業界での活用

Soraによって生成される動画は観光業界でも役立つかもしれません。

実際に旅行に行く前に、観光地の風景や観光スポットの様子をアニメーションで疑似体験できます。

つまりまるでその場にいるかのような動画が見られるので旅行計画の際の資料としても使えるということです。

Soraは、観光業界における情報発信の強化、観光客の利便性向上、観光地の魅力向上など様々な場面でのニーズが高まるのではないでしょうか。

よくある質問

まとめ

Soraの使い方について紹介していきました。

テキスト（プロンプト）の入力だけで、誰でもすぐにクオリティの高い動画が作れてしまうのが強みです。

従来は数秒程度しか作れなかったですが、Soraにかかればなんと1分程度の長さのものが作れます。

またイラストから動画にすることや、動画と動画を違和感なくミックスさせるといった技術も可能なのが素晴らしい点です。

動画制作の効率化からアクセス数を増やす方法17選で解説している動画コンテンツの活用まで、Soraは幅広い場面で威力を発揮するでしょう。

2024年2月時点ではまだ一般公開されていないのですが、ChatGPT Plusのユーザーが優先にSoraのサービスを利用できるかもしれません。

気になる方は今後の発表をチェックしてみましょう。