AIGC の急成長はビデオ業界にどのような変化をもたらすでしょうか?

AIGCの出現は、さまざまな業界にどのような影響を与えるのでしょうか？映像業界に関して言えば、AIGC の登場によりクリエイティブの効率がある程度向上する可能性があります。撮影や編集などの作業がクリエイターにとっての参入障壁ではなくなると、想像力と創造力がビデオクリエイター間の競争の要素になるかもしれません。

一夜にして、ほぼすべての業界が AIGC との何らかのつながりを望むようになりました。単に話題を盛り上げて株価を押し上げるためなのか、それとも本当にこの熱狂の波に乗って業界の状況を変えたいと望んでいるのか。

AIGCは2023年から、さまざまな伝統産業の変革に着手しています。

ビジネスの歴史の観点から見ると、映画やテレビのエンターテインメント業界は、新しいテクノロジーの受け入れと活用において遅れをとっておらず、多くの場合、最前線に立ってきました。ビデオ業界がゲームなどのエンターテインメントの影響を受けつつある現在、AIGC の台頭を黙って見ているわけではないことは明らかです。特に中国や海外の企業が「コスト削減と効率化」を熱心に追求している状況で、AIが少しでも貢献できるのであれば、それをやらない手はないのではないでしょうか。

実際、ChatGPTとその後継作品が話題を独占していたちょうどその頃、Netflixは1月31日に実験的な短編アニメーション映画「Dog and Boy」をリリースした。この作品のストーリーにはそれほど革新性はない。この作品全体の実験的な性質は、実際のキャストとスタッフのリストに表れており、そこからこのアニメーションの多くの部分が実際の人々によって作成されたのではなく、AIGC によって作成されたことがわかります。

もちろん、より重工業的で細かい分業が求められる長編ビデオの映画やテレビの業界では、AIGC は機能面でもツールの豊富さでもまだ初期段階にあり、実際に大規模なプロジェクトに適用できるようになるまでには時間がかかるかもしれません。

しかし、より軽量な PUGC や UGC コンテンツ向けには、ChatGPT の機能を使用してスクリプトを記述することから、AI ビデオ ツールを使用してワンクリックで生成することまで、クリエイターが使用できる新しいツールが数多く登場しています。

AIGC がビデオ制作に与える最も直接的な影響は、当然ながら、特にポストプロダクションにおける効率の向上です。脚本、撮影、編集さえもビデオクリエイターにとってのハードルではなくなった今、ビデオクリエイターにとっての究極の競争は、より過激なブレインストーミングです。

プラットフォームの場合、AIGC ツールの助けを借りれば、コンテンツの成長率は指数関数的になる可能性があります。プラットフォームのアルゴリズムの注目を集める能力と、高リスクコンテンツのレビューメカニズムの両方が、より大きな課題に直面することになるだろう。

AIGC は睡眠なしでも生産できますが、使用者の肉体は休息を必要とします。

1. ストリーミングメディアにおける「AIGCテスト爆弾」

1月末、ストリーミング大手Netflix、Microsoft、WIT STUDIOが共同制作したAIGC初の短編アニメ映画「Dog and Boy」が正式に公開された。それを AIGC と呼ぶのは、実はその話題の人気に少し乗っているような気がします。アニメーションは実際には AI によって完全に生成されるわけではなく、一部のアニメーション シーンの描画のみを担当します。

ストーリーの観点から見ると、この 4 分未満のアニメーションで語られるストーリーと表示される画像は比較的シンプルです。アニメでは、列車が走行中に富士山や静岡の海岸線、山を下りる主人公の背後に広がる水辺の集落やそびえ立つ山々など、遠景のショットが多く登場します。

複雑なトランジションアニメーションや難しいアクションシーンはほとんどなく、アニメをある程度見てきた人なら、このアニメーションはスタイルや背景の表現の点であまり洗練されていないことにすぐに気づくだろう。特に、このレベルにこれほど短期間で到達したわけではないからだ。現在はエントリーレベルのレベルです。

しかし、この荒々しい入り込み感こそが、この短編アニメーションのハイライトなのかもしれない。結局のところ、これは基本的な AIGC ツールによって支援されたアニメーションです。

「犬と少年」の静止画

「犬と少年」と多くのAIGC作品との最大の違いは、AIの存在を非常にうまく抑えている点でしょう。もし制作チームが映画の最後にAI作成ショットを特別に分けなかったら、誰も違いを見分けるのは難しいでしょう。

アニメの最後には、制作チームがAIを活用したシーン制作の大まかなプロセスを明かした。一般的に言えば、プロセスは手描きのシーン、一次 AI 生成、二次 AI 生成、最終ドラフト (手動修正) の 4 つのステップに分けられます。

つまり、アニメーターは最初に手でラフシーンを描き、それを AI に渡して二次生成し、最後にアニメーターが AI 生成に基づいて最終的な修正を行います。

このプロセスは、基本的に、アニメーションの背景制作における面倒なステップ 2 と 3 を AI に完全に引き渡すことを意味します。人間の介入は、初期の創作段階と最終草稿段階でのみ行う必要があるため、アニメーターの人的資源を最大限に節約できます。

AIGCが予想外のヒットとなった2023年初頭、このような実験的な短編映画が突然公開されたことは、アニメ・ストリーミング業界全体に強力な爆弾を投下したようなものだった。当初、外部の世界は、AIGC が産業化された映画やテレビのプロセスに介入する能力について懐疑的でしたが、Netflix はすでに Microsoft と秘密裏に連絡を取り、この分野で実験を始めていました。

しかし、面白がって見守る観客や興奮する資本市場に比べ、AIGCの登場にすでに不安を抱いていた業界関係者の多くは、SNS上でAIのアニメ参加に嫌悪感を表明した。特に、日本のアニメ業界は草の根の絵師を搾取することで長らく有名であったが、現在、プラットフォームはクリエイターの待遇を改善して全体のレベルを向上させることを検討するだけでなく、代わりにAIを使用して元の手作業を置き換えることを望み始めている。

海外の視聴者や業界関係者によるAI利用への反対

今のところ、労働者と資本家の間の対立により、AIGC 自体の最先端の技術探究は薄れてしまっています。

実際、人材不足は長い間日本のアニメ制作に影響を及ぼしており、特にストリーミングプラットフォームがアニメ作品に大きな需要を持ち始めている状況ではその傾向が顕著です。

プラットフォームの制作効率の観点から、Netflix のアニメーション チームは当然ながら、人間と AI の共同制作モデルに非常に楽観的です。より技術的な観点から見ると、Netflix はすでに、より一般的な AIGC 作成ツールの開発を計画しています。

Netflixアニメの総合プロデューサーである桜井大樹氏は、Business Insider Japanのインタビューで、今回の『犬と少年』で使用されたAIGCは汎用的なツールではなく、rinnaと協力して完全にゼロから開発したものだと語った。著作権上の理由により、トレーニングに使われるすべての資料は、以前の Netflix オリジナルシリーズからのものです。このため、高品質のアニメーションを作成するには、トレーニングの量が十分とは言えません。

桜井氏は、今後の展望についても次のように語った。「日本中のアニメ会社が制作した背景原画を集めて、背景原画のAIを作るのもいいかなと思っています。それはどこかの会社のものではなく、日本のアニメ業界の共有財産になる。みんなで知識や技術を共有するようなことをやってもいいのではないかと思います。」

明らかに、Netflix は、すべてを個別に開発するのではなく、依然としてオープンソースのルートを採用したいと考えています。

Yiyuguanchaは「ChatGPTの中国版をめぐる戦いで勝利するのは誰か」という記事の中で、大規模なAIモデルのトレーニングには非常に高い費用と時間を要するとすでに言及している。より広範な協力がなければ、Netflix 単独では最終的に実用的な価値のある汎用 AIGC ツールを作成することは困難であり、ましてやそれを自社のコンテンツ制作に真に変えることは困難です。

トレーニング教材の豊富さから判断すると、100年の歴史を持つディズニーは、数年前からモデルを使用してテキストをビデオに変換する技術の探求を開始し、さらにそのモデルを使用してアニメーションを自動的に生成しているため、専用のAIGCを開発する可能性が高い可能性があります。

つい最近、iQiyi は、Baidu が後日リリースする AIGC ツール「Wenxin Yiyan」にも参加すると発表した。しかし、シンプルなテキスト コンテンツ生成ツールが長編動画プラットフォームのコンテンツ制作にどのような変化をもたらすのかを長期的に観察する価値はあります。

視聴者のコンテンツ改善に対する高い要求や、AIGC に対する舞台裏のクリエイターの抵抗に対処しなければならない映画・テレビ業界と比較すると、PUGC や短編動画業界、特に後者にとっては負担が少ないのは明らかです。 AIGC のコンセプトが普及する前から、汎 AI ツールの普及により短編動画制作のハードルが下がることが実際に多く、AIGC の登場により短編動画プラットフォームに新たな活力が加わったことは間違いありません。

2. 短編動画はAIダビングに限定されるべきではない、AIGCの大量生産はもうすぐそこだ

長い間DouyinやKuaishouに浸かってきたユーザーなら、小梅、小帥、桑彪などのAI吹き替え名人の声に馴染みがあるはずだ。 AI による吹き替えは現在、さまざまな短編動画コンテンツで最も頼りにされているツールと言えますが、AIGC ツールの継続的な拡張により、AI が短編動画に吹き替え以上のものをもたらすことができることは明らかです。

ChatGPT タイプのツールが普及した後、多くの人が、既存の機能で簡単なシナリオのビデオ スクリプトを十分に作成できることに気付きました。脚本が完成したら、あとは撮影、編集、吹き替えだけです。これらの項目それぞれに AIGC ツールを使用できれば、AI だけで短い動画を自動生成できるようになります。

テキストや画像から直接ビデオを生成する方法を模索する中で、シリコンバレーの大手企業の多くはすでに実験的な製品を生み出しています。

METAは昨年10月にビデオAIツール「Make-A-Video」を発表した。簡単に言えば、このツールは AI を使用して連続画像を生成し、それらの画像をビデオにリンクします。しかし、最終製品から判断すると、Meta によって生成された短いビデオは単調すぎるように見え、さらに重要なことに、解像度が非常に限られています。

大手 AI 企業として、Google は非常に先進的であり、超長大かつ高解像度のテキストを生成できる AI テキスト画像変換モデルを直接構築することを選択しました。同社は、Imagen（大規模言語モデルと業界で人気の拡散モデルに基づく）とParti（Google独自のPathwaysフレームワークに基づく）という2つのアイデアを同時に考案した。

前者は AI テキスト生成画像の解像度をさらに向上させることができますが、後者は大規模な言語モデルに依存して複雑なプロットのビデオコンテンツを生成します。

現時点では、これら 2 つの大手企業が提供する製品は学術的な価値しかなく、実用的ではありません。大企業では、AIGC ツールの開発においてまだ考慮すべき点がたくさんあるからです。製品が十分に磨き上げられていないと、数日前に Google 版 ChatGPT がクラッシュし、数千億の市場価値が蒸発してしまうような事態に陥ります。

スタートアップにはこうした懸念はありません。 ChatGPTが人気になってから数日後、ワンクリックで短い動画を生成できるプラットフォームツール「QuickVid」がリリースされました。確かにバグは多いですが、このツールはさまざまな AIGC オープンソース プロジェクトの超寄せ集めであると言えます。

GPT-3 のテキスト生成機能を利用して短いビデオ スクリプトを生成し、スクリプトからキーワードを自動的に抽出するか、手動で入力します。これらのキーワードに基づいて、Pexels ライブラリから背景動画を無料で呼び出し、DALL-E 2 によって生成されたテキストを画像に重ね合わせ、Google Cloud のテキスト読み上げ API を呼び出して、YouTube のロイヤリティフリーの音楽ライブラリから合成されたナレーションとバックグラウンド ミュージックを追加できます。

QuickVid の創設者 Daniel Habib 氏は、さまざまな既成の AIGC ツール インターフェイスと多数の無料マテリアル ライブラリを活用して、わずか数週間でこの製品をリリースすることに成功しました。重要なのは、そのユーザー エクスペリエンスがまさに「絶対確実」と言えるということです。たとえば、「cat」という単語を入力するだけで、生成をクリックすると、48 秒のラフカット バージョンを 3 分で表示できます。調整を行わずに直接出力することを選択した場合、このツールは、短いビデオのタイトルと紹介、およびタグ付けする必要があるさまざまなキーワードを作成するのにも役立ちます。

QuickVid スクリーンショット

全体のプロセスには 10 分もかかりません。同プラットフォームは現在、ダウンロード後にユーザーがショート動画プラットフォームに動画をアップロードすることのみをサポートしているが、ウェブサイトでは、YouTubeやTikTokへのワンクリックアップロードなどの機能も開発中であると述べている。製品の観点から見ると、QuickVid はまだ非常に初期段階にあります。コア機能は 1 つだけであり、まだベータ版ですが、あえて月額 10 ドルのサブスクリプション料金を請求しています。これもまた大胆な動きだ。

急速に加速している国内の AIGC トラックでは、同様のツールが登場するのは明らかに時間の問題です。たとえば、ByteDance の編集ツール Jianying のモバイル版には、以前から AI による画像から動画への変換機能が搭載されています。次に、関連する AI モデルに接続されていれば、QuickVid に似た短いビデオ AIGC ツールに簡単に変換できます。

一方、コンテンツの質よりもアルゴリズムに大きく依存する短い動画の場合、高速で効率的かつ経済的な AIGC ツールは、クリエイターとプラットフォームの両方にとって間違いなく有益です。前者はさまざまな極めて創造的なアイデアに多くの時間を費やすことができ、後者は当然ながらプラットフォーム上のコンテンツ量が爆発的に増加するのを見て喜ぶでしょう。

もちろん、これらすべては、AIGC ツールが洗練され、完成されているという前提に基づいています。

実際、AIGCによる長編動画の制作であれ、短編動画の制作であれ、現在最も有望な分野はおそらくB面の商業配信であり、特に、動画広告用の動画コンテンツを制作するために多くの人的資源、物的資源、資金を費やす必要があったブランド企業にとって有望です。消費財企業であれ、ゲーム企業であれ、AIGCビデオ制作の登場により、ソーシャルメディアマーケティングの「購買量」が最大限に「コスト削減」できるようになることは間違いありません。最終的に「効率化」できるかどうかについては、継続的な試行錯誤とユーザーテストを待つ必要があります。

AIGC アプリケーション ビュー

人工知能生成コンテンツ (AIGC) ホワイト ペーパー (2022)

著作権の問題や虚偽情報への対策については、Baidu などの国内 ChatGPT 製品が登場してから初めて議論する価値があるかもしれません。

現在、AIGCはすでにさまざまな産業の変革を開始しています。従来、敷居が高いと思われていた映像業界も、この運命からは逃れられないだろう。長いビデオでも短いビデオでも、最終的には創造性だけが本当の限界になります。結局のところ、これは AI が現在引き継ぐことができない唯一のリンクです。

※参考記事：Geek Park「たった1段落でワンクリックで短い動画を生成できるツールが登場」

著者: グレートエンターテイメント

出典: Yiyuguancha (ID: yiyuguancha)、総合エンターテイメント業界の望遠鏡とソナー。