投稿者 global-ai-media 
動画生成AI領域でのスタートアップHiggsfieldが1億3000万ドル（約200億円規模）の資金調達を実施したことは、この技術が単なる「目新しいツール」から、企業のマーケティング活動を支える「インフラ」へと移行し始めたことを象徴しています。元Snapの生成AI責任者が率いる同社の動向を参考に、動画生成AIの実務利用における可能性と、日本企業が留意すべきガバナンス上のポイントを解説します。
「一貫性」と「制御性」が動画生成AIの実用化を加速する
Higgsfieldが1億3000万ドルもの巨額調達に成功した背景には、動画生成AIに対する市場の期待値が「面白半分で作ってみる」段階から「業務プロセスに組み込む」段階へとシフトしている事実があります。創業者のAlex Mashrabov氏は、Snapchat（Snap）で生成AI部門を率い、過去にはパーソナライズされたAIビデオクリップを生成するアプリ「Diffuse」を開発した実績を持つ人物です。
これまでの動画生成AIは、プロンプトを入力するたびに結果が大きく変わるランダム性が強く、企業のブランドイメージを厳格に守る必要があるマーケティング実務では扱いづらい側面がありました。しかし、今回の「マーケティング・インフラストラクチャ」としての位置付けは、キャラクターの一貫性、動きの制御、そしてブランド固有のトーン＆マナーを維持できる技術レベルに到達しつつあることを示唆しています。
日本市場におけるマーケティング活用とIPの可能性
日本企業、特にコンテンツ産業やBtoCメーカーにとって、動画生成AIのインフラ化は二つの側面で大きな意味を持ちます。
第一に、クリエイティブ制作の「量と速度」の変革です。日本の商習慣では、季節ごとのキャンペーンや細やかな顧客セグメントに合わせた訴求が求められますが、従来の実写撮影やCG制作ではコストと時間がボトルネックでした。Higgsfieldのようなソリューションがインフラ化すれば、一人のマーケティング担当者が、ブランドガイドラインに準拠した数百パターンの動画広告を短時間で生成・テストすることが現実的になります。
第二に、日本が強みを持つIP（知的財産）やキャラクターの活用です。アニメーションやマスコットキャラクターを、AIを用いて動的に動かし、顧客一人ひとりに向けたパーソナライズ動画として配信する手法は、顧客エンゲージメントを劇的に高める可能性があります。
無視できない「肖像権」と「ブランド毀損」のリスク
一方で、日本国内での実装には特有のリスク管理が不可欠です。生成AI、特に動画領域では「ディープフェイク」技術との境界が曖昧になりがちです。
日本の法制度において、著作権法第30条の4はAI学習に対して比較的柔軟ですが、生成されたコンテンツの利用（出力）に関しては、既存の著作物との類似性や依拠性が問われます。また、実在の人物（タレントや社員）の顔をAIで生成・加工する場合、パブリシティ権や肖像権の侵害リスクに加え、不自然な生成物が拡散することによる「不気味の谷」現象や、ブランドイメージの毀損（炎上リスク）も考慮しなければなりません。
日本企業が導入する際は、単にツールを導入するだけでなく、生成された動画に対する厳格な品質チェック体制（Human-in-the-Loop）と、AI生成であることを明示する透かし（ウォーターマーク）技術やガイドラインの策定がセットで求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のHiggsfieldの事例と動画生成AIの進化を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点に着目してアクションを起こすべきです。
- PoCから本番運用への移行準備：動画生成AIを「飛び道具」としてではなく、CMS（コンテンツ管理システム）やMA（マーケティングオートメーション）ツールと連携する「インフラ」の一部として捉え直し、IT部門とマーケティング部門が連携できる体制を整えること。
- 権利処理とガバナンスの確立：生成AIベンダーを選定する際、学習データの透明性が確保されているか、また特定のキャラクターや人物の固定（Consistency）機能が、権利侵害を回避できる設計になっているかを技術的に評価すること。
- クリエイターとの共存モデル：AIは「ゼロから１」を生み出すこともできますが、日本市場では「高品質な素材をAIで大量展開する」というハイブリッドモデルが奏功しやすい傾向にあります。クリエイターの職を奪うのではなく、彼らの制作したアセットを最大活用するための増幅装置としてAIを位置づけることが、組織的な受容性を高める鍵となります。