投稿者 global-ai-media 
Googleの動画生成モデル最新版「Veo 3.1」が登場しました。最大の焦点は、単なる画質向上にとどまらず、既存の画像やスタイルなどの素材（Ingredients）を指定して動画を生成する機能による「制御性」の向上です。エンタープライズ環境での利用を見据えたVertex AIへの統合やガバナンス機能を含め、日本企業が動画生成AIを実務に組み込む際のポイントを解説します。
ランダムな「生成」から、意図通りの「演出」へ
生成AI、特に動画領域における最大の課題は「一貫性（Consistency）」と「制御（Control）」でした。プロンプトだけで美しい映像が作れても、キャラクターの顔が変わってしまったり、指定したブランドカラーが守られなかったりと、企業がマーケティングやプロダクト開発で利用するにはハードルが高い状況が続いていました。
今回発表されたGoogleの「Veo 3.1」における「Ingredients to Video（素材から動画へ）」というコンセプトは、この課題に対する一つの回答です。ユーザーが提供する画像やスタイルなどの「素材（Ingredients）」をベースに生成を行うことで、出力結果の予測可能性を高めています。これは、偶然の産物を楽しむアートワークのフェーズから、意図通りのクリエイティブを制作する「実務フェーズ」へと技術が移行しつつあることを示しています。
エンタープライズ基盤への統合とMLOps
実務家として注目すべきは、単体のモデル性能だけでなく、Google Cloudの「Vertex AI」や「Google Vids」といったエコシステムへの統合です。今回のアップデートでは、1080pや4Kといった高解像度オプションがAPIやVertex AIを通じて利用可能になるとされています。
日本企業が生成AIを導入する際、セキュリティやガバナンスの確保されたクラウド環境でAPIを利用できることは必須条件となります。Vertex AI上でVeoを利用できるということは、既存のMLOps（機械学習基盤の運用）パイプラインに動画生成を組み込めることを意味します。例えば、ECサイトの商品画像を自動的に高解像度の紹介動画に変換し、それをセキュアな環境で管理するといったワークフローが、現実的な選択肢として視野に入ってきます。
真正性の担保とガバナンス対応
企業がAI生成コンテンツ（AIGC）を公開する際、最大のリスクとなるのが「ディープフェイク」や「誤情報」への懸念です。Veo 3.1で生成された動画には、Googleの電子透かし技術である「SynthID」などの検証機能（Verify videos）が適用される見込みです。
コンプライアンス意識の高い日本企業において、AIで生成したコンテンツであることを技術的に証明できる仕組みは、炎上リスクやブランド毀損を防ぐための重要な防波堤となります。透明性を確保することは、対外的な信頼獲得だけでなく、社内での利用ガイドラインを策定する上でも重要な要素となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のVeo 3.1の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の視点を持つべきです。
- 「お試し」から「ワークフロー統合」への移行：
単にチャット画面で動画を作って驚く段階は終わりました。自社の画像資産（商品写真や公式キャラクター）を「Ingredients」として入力し、一貫性のある動画を量産できるか、自社のアプリやサービスにAPI経由でどう組み込むかという「システム設計」の視点が必要です。 - クリエイティブ領域での工数削減と品質の両立：
アニメーションや広告制作の現場では、コンテ作成やビデオコンテ（Vコン）の工程で、高い制御性を持つ動画生成AIが強力な武器になります。完成品への適用は著作権的な議論が必要ですが、プリプロダクション（事前制作）段階での合意形成ツールとしては即戦力になり得ます。 - 権利侵害リスクと透明性の確保：
技術的に制御可能になったとはいえ、入力する「素材」の権利処理や、出力された動画の著作権（特に類似性）には引き続き慎重であるべきです。電子透かし等の技術を活用しつつ、最終的には人間の目によるチェック工程（Human-in-the-loop）を残す運用が、現時点での日本の商習慣においては賢明な判断と言えます。