YouTubeのAIミュージックビデオ制作に、クリエイターはどんなツールを使っているのか

音楽、画像、動画、編集ツールを組み合わせたAIミュージックビデオ制作ワークフロー
18 分で読めます

YouTubeでAIミュージックビデオを見続けていると、同じ疑問が浮かぶことがあります。

このクリエイターたちは、実際に何のツールを使っているのか?

答えは、たいてい「Kling」や「Runway」だけでは済みません。

YouTube上のミュージックビデオの大半を、特定のAIツールが作っていると示す信頼できる公開データはありません。実際、多くのクリエイターは1つのツールだけでは制作していません。

使っているのは、ツールスタックです。

あるツールが楽曲を作り、別のツールがビジュアルコンセプトを育て、画像ジェネレーターがシンガーやファーストフレームを作り、ビデオモデルがショットをアニメーションし、別のツールがリップシンクを担う。そしてすべてをCapCut、Premiere Pro、DaVinci Resolve、あるいは音楽ファーストのAIビデオプラットフォームで組み立てます。

典型的なワークフローは、たとえば次のような形です。

Suno → ChatGPT → OpenArt → Kling → CapCut

別のクリエイターなら、次のように進めるかもしれません。

オリジナル楽曲 → Midjourney → Veo → Premiere Pro

ツール間の受け渡しを減らしたいクリエイターなら、音楽ファーストのプラットフォーム、BeatVizのAIミュージックビデオジェネレーターを使い、企画、シーン生成、編集までを1つのつながったプロジェクト内で進めることもあります。

だからこのガイドでは、10個のツールをランキングして、どれか1つが万能の「最高」だと装うのではなく、制作の各段階でクリエイターがどんなAIミュージックビデオツールを使い、それぞれのツールが実際に何のためのものかを分解します。

楽曲はもうありますか?

スタックのすべての部分を、別々に組み立てる必要はありません。音楽ファーストのAIビデオワークフローなら、完成したトラックから始め、構造のあるビジュアルプロジェクトへ変えていけます。

BeatVizで始める

短い答え:ほとんどのAIミュージックビデオは、ツールスタックで作られている

「AIミュージックビデオツール」という言葉は、まったく違う製品を指すことがあります。

美しい5秒のシネマティックショットを生成するツールと、3分の楽曲を分析し、シーンを企画し、編集を同期し、最終ビデオを書き出すソフトウェアは、同じ仕事をしていません。

この違いは重要です。

実践的なAIミュージックビデオのワークフローには、次のような段階の組み合わせが含まれることがよくあります。

段階クリエイターが必要なものよく使われるツールの種類
音楽楽曲を作る、または完成させるSuno、Udio、DAW
企画ストーリー、ビジュアルコンセプト、ショットのアイデアChatGPTなどのLLM
キャラクターとフレーム一貫した人物、ロケーション、ファーストフレームOpenArt、Midjourney、GPT Imageなどの画像ジェネレーター
動画生成画像やプロンプトを動くショットに変えるKling、Veo、Runway、Wanなどのビデオモデル
パフォーマンス歌唱、リップシンク、ダンス、楽器演奏ビデオモデルと、専用のリップシンクワークフロー
編集ショットの配置、音楽との同期、弱いシーンのカットCapCut、Premiere Pro、DaVinci Resolve
フルミュージックビデオワークフローこれらの段階のいくつかをつなぐBeatVizなどの音楽ファーストプラットフォーム

だから、「このミュージックビデオはどのAIが生成したのか?」と聞いても、簡単な答えが出ないことが多いのです。

3分のビデオ1本に、複数の異なるモデルで作ったショットが含まれることもあります。

最終結果を決めるのは、魔法のような1つのモデルではなく、クリエイターがツールをどうつなぐかです。

楽曲制作からYouTube向け完成ビデオまでのAIミュージックビデオツールスタック

1. 音楽生成:多くのAIミュージックビデオは、ここから始まる

クリエイターによっては、楽曲はすでに存在します。

別のクリエイターでは、ビデオフレームを1枚も生成する前から、AIが関わっています。

Suno

Sunoは、AI生成の楽曲を試すクリエイターにとって、なじみのある出発点になっています。歌詞、ジャンルの方向性、ボーカル、完成したトラックまで作り、その音声を別のビジュアルワークフローへ持ち込めます。

だからSunoは、動画生成の段階ではなく、AIミュージックビデオのチュートリアルの冒頭に出てくることが多いのです。

大切な区別は、次です。

楽曲づくりと、ミュージックビデオづくりは、別の制作課題です。

楽曲が完成しても、クリエイターはまだ、それがどう見えるべきかを決める必要があります。

楽曲がSunoから始まる場合は、Sunoの楽曲をAIミュージックビデオにする方法のガイドで、その移行をより詳しく解説しています。

Udio

Udioも、より広いAI音楽の生態系で、似た役割を果たしています。

そこで楽曲を生成し、完成した音声を書き出し、ビジュアル企画と動画制作へ移るクリエイターもいます。

すでに自分の楽曲がある場合は?

その場合は、AI音楽生成のステップを完全に飛ばせます。

完成したトラックを持つミュージシャン、プロデューサー、レーベル、アーティストにとって、本当のワークフローは次から始まります。

楽曲 → ビジュアルコンセプト

当たり前に聞こえますが、実際に必要なツールが変わります。

既存のトラックを映像化するだけが目的なら、別の音楽生成プラットフォームに課金しても、ワークフローには何も加わりません。

2. クリップを生成する前に、ミュージックビデオを企画する

これは、AIビデオ制作でもっとも地味な部分のひとつであり、同時にもっとも重要な部分でもあります。

弱いAIミュージックビデオの多くは、ビデオモデルが悪いから弱いのではありません。

明確なビジュアルプランが、そもそもなかったからです。

動画生成にCreditsを使う前に、クリエイターはChatGPTなどの言語モデルで、次のような問いに答えることがよくあります。

  • メインキャラクターは誰か?
  • ビデオはどこで起きるのか?
  • コーラスでは何が起きるべきか?
  • どのビジュアル要素を繰り返すべきか?
  • どのセクションにパフォーマンスショットが必要か?
  • ビデオはどこでゆっくりすべきか?
  • カメラはどこで、よりエネルギッシュになるべきか?
  • 1番のヴァースと2番のヴァースのあいだで、何が変わるのか?

たとえば、すぐに次のようにプロンプトするのではなく:

ネオンの都市で歌う女性。

クリエイターは、まず次のように定義するかもしれません。

孤独な女性シンガーが、ヴァースでは真夜中すぎの静かな東京の通りを歩く。各コーラスでは、混雑したネオンのアーケードへ移り、世界が明るく、よりエネルギッシュになる。ラストコーラスは、日の出の屋上で展開する。

これで、ビデオにビジュアル構造が生まれます。

すべてのショットが同じアイデアに属するので、個々のプロンプトははるかに書きやすくなります。

楽曲構成を、ショット構成に変える

トラックを聴き、主要なセクションを特定しましょう。

イントロ → ヴァース → プレコーラス → コーラス → ヴァース → コーラス → ブリッジ → ラストコーラス

それから、セクション間でビジュアルに何が変わるべきかを考えましょう。

5秒ごとに、まったく新しいロケーションは必要ありません。

実際、強いロケーションをいくつか繰り返す方が、ミュージックビデオは意図的に感じられることがよくあります。

同じステージ、クラブ、屋上、アパート、パフォーマンス環境へコーラスが戻ると、繰り返しが制約ではなく、ビジュアルアイデンティティになります。

先に企画することは、お金の節約にもなります。

悪いアイデアを、文の段階で捨てる方が、そこからビデオクリップを20本生成したあとで捨てるより、はるかに安く済みます。

3. キャラクターとファーストフレームを作る

クリエイティブ方向性が明確になったら、多くのクリエイターは動画生成の前に、画像生成へ進みます。

だからOpenArt、Midjourney、GPT Imageなどの画像ツールが、AIミュージックビデオのワークフローに頻繁に登場します。

目標は、必ずしも完成したアートワークを作ることではありません。

画像は、ビデオモデルのビジュアルな錨になることがよくあります。

画像から動画への変換が、これほど一般的な理由

同じ女性パフォーマーを、10のシーンに登場させたいと想像してください。

テキストから動画では、新しい生成のたびに、次のような描写を解釈しなければなりません。

24歳の女性、長い黒髪、赤いレザージャケット、シルバーのネックレス...

詳細なプロンプトでも、顔、髪、衣装、体の比率はズレることがあります。

参照画像があれば、ビデオモデルはより多くの視覚情報を手がかりにできます。

だから実践的なワークフローは、次のようになることがあります。

  • 1.キャラクターをデザインする。
  • 2.最初のシーンを静止画として生成する。
  • 3.顔、衣装、ロケーション、照明、カメラアングルを確認する。
  • 4.何かが間違っていれば、静止画を直す。
  • 5.それから初めてアニメーションする。

これはミュージックビデオで特に役立ちます。動画生成は、しばしばより高価な段階のひとつだからです。

ファーストフレームに、すでに間違った人物、間違った衣装、間違った構図が入っているなら、そのミスを8秒のビデオにしても、たいてい直りません。

キャラクター参照から一貫したAIミュージックビデオショットへ

4. 多くのYouTubeミュージックビデオを支えるAIビデオモデル

ここで、人々が最初に思い浮かべがちなツールにたどり着きます。

Kling。Veo。Runway。Wan。そして増え続けるほかのビデオモデル。

これらのツールは印象的な映像を作れますが、通常はショットを生成するツールとして考えるべきであり、完成ミュージックビデオの制作システムそのものだと自動的にみなすべきではありません。

Kling

Klingは、画像から動画、シネマティックなモーション、パフォーマンスショット、キャラクターベースのシーンで、クリエイターのワークフローに頻繁に登場します。

別の場所でキャラクター画像を生成し、Klingに持ち込み、5秒または8秒をアニメーションし、結果をダウンロードし、次のシーンで同じ工程を繰り返す、という進め方もあります。

それは、とてもうまくいくことがあります。

代償は、管理です。

3分の楽曲には、使えるクリップが何十本も必要になることがあり、すべての生成は最終的に、正しいタイムライン上の位置を見つけなければなりません。

Google Veo

Veoは、視覚的な忠実度とシネマティックな生成が重要なときに、クリエイターが検討するもうひとつの選択肢です。

ミュージックビデオでは、高品質モデルは特にヒーローショットに役立ちます。

  • ドラマティックなエスタブリッシングショット
  • パフォーマンスのクローズアップ
  • 大きなシネマティックな環境
  • 視覚的に重要なコーラスの瞬間

しかし繰り返しますが、美しいショットは、ミュージックビデオの一部にすぎません。

楽曲には、いまも構造、ペーシング、連続性、編集が必要です。

Runway

Runwayは、すでに映画制作者や編集者のように考えるクリエイターに、よく魅力的に映ります。

個々の映像を作り、それらがより大きな制作工程にどうはまるかを、より細かくコントロールしたいときに役立ちます。

最終的に編集ソフトで仕上げるつもりなら、この選択は理にかなっています。

Wanとその他のビデオモデル

有能なAIビデオモデルのリストは、すぐに変わります。

だからこそ、ワークフロー全体を1つのモデル名に依存させるべきではありません。

今日、特定の種類のモーションで最良のモデルが、あとでもっと強い選択肢に置き換わることもあります。

より良い問いは、次です。

このショットは、どんな仕事をする必要があるか?

あるモデルは、カメラモーションが優れているかもしれません。

別のモデルは、クローズアップが上手いかもしれません。

別のモデルは、より説得力のあるダンスを出すかもしれません。

別のモデルは、転換シーンでコスト効率が良いかもしれません。

経験のあるクリエイターは、AIビデオモデルを、映画制作者がレンズやカメラを扱うのと同じように扱うようになっています。

ショットに合うものを使う。

5. リップシンク、歌唱、ダンス、パフォーマンスショット

通りを歩く人のシネマティックショットは、比較的寛容です。

コーラスを歌うシンガーのクローズアップは、そうではありません。

キャラクターが歌い、話し、踊り、楽器を演奏する必要がある瞬間、視聴者はミスにずっと敏感になります。

リップシンクは、難易度を変える

説得力のあるパフォーマンスショットには、おおよその口の動き以上のものが必要です。

視聴者は、同時に次を見ています。

  • 口の形
  • タイミング
  • 表情
  • 頭の動き
  • 目の動き
  • 呼吸
  • ボディランゲージ

口が技術的には言葉に従っていても、顔が凍って見えるなら、パフォーマンスはまだ不自然に感じられます。

だから一部のAIミュージックビデオワークフローは、次を分けます。

シネマティックなBロール

と:

パフォーマンスショット

すべてのシーンにリップシンクするのではなく、いちばん重要なボーカルセクションに歌唱のクローズアップを残し、それ以外ではナラティブや雰囲気のショットを使うこともあります。

楽器は、別の一貫性の問題を生む

シンガーがギターを持ち、ピアノを弾き、ドラムを叩き、別のパフォーマーとやりとりしているなら、手と物体のインタラクションがショットの一部になります。

こうしたシーンでは、より単純な構図の方が、強い結果を出せることがあります。

ギタリスト1人のミディアムショットは、カメラが回りながら3人のミュージシャンが複雑な振り付けをこなすより、通常コントロールしやすいです。

AIビデオは急速に改善していますが、良い演出はいまも重要です。

6. AIワークフローに、いまもCapCut、Premiere Pro、DaVinci Resolveが出てくる理由

AIがビデオを生成できるなら、なぜクリエイターは従来の編集ソフトをまだ開くのでしょうか?

生成と編集は、別の仕事だからです。

3分の楽曲のために、クリップを35本生成したとしましょう。

いくつかは優秀です。

いくつかは許容範囲です。

3本は使えません。

いくつかは、少し長すぎます。

コーラスには、より速いカットが必要です。

パフォーマンスショット1本は、2秒遅く始めるべきです。

それは、編集の問題です。

CapCut、Adobe Premiere Pro、DaVinci Resolveのようなツールは、次のために使われることがよくあります。

  • 最終音声に対してクリップを配置する
  • 生成のアーティファクトをトリムする
  • ショットを正しい音楽セクションへ移す
  • ペーシングをコントロールする
  • 弱いクリップを差し替える
  • トランジションを追加する
  • ショットのカラーを合わせる
  • タイトルやキャプションを追加する
  • 最終書き出しを準備する

だからよくあるクリエイターのワークフローは、次ではありません。

プロンプト → 完成ミュージックビデオ

より近いのは、次です。

生成 → 確認 → 選別 → 再生成 → 編集 → 書き出し

だから公開チュートリアルは、1つの生成ツールに最初から最後まで頼るのではなく、Suno + Kling + CapCutのような組み合わせを、いまも定期的に見せます。

YouTubeのAIミュージックビデオスタックにおける、BeatVizの位置

マルチツールのワークフローには、大きな利点が1つあります。

柔軟性。

ほぼすべての作業に、別のツールを選べます。

しかしその柔軟性は、受け渡しを生みます。

  • あるプラットフォームで画像を生成する。
  • ダウンロードする。
  • ビデオモデルにアップロードする。
  • クリップを生成する。
  • クリップをダウンロードする。
  • リネームする。
  • 編集ソフトにアップロードする。
  • 楽曲の正しい位置を見つける。
  • 繰り返す。

このワークフローは、完全に有効です。制作のすべての部分を手動でコントロールしたいクリエイターには、特にそうです。

しかし、それが唯一の選択肢ではありません。

BeatVizは、逆の方向からこの問題に取り組んでいます。

ミュージックビデオプロジェクトから始め、生成の段階を楽曲のまわりにつなぐ。

AIミュージックビデオ制作向けのBeatViz Workflow、AI Director、Editor

BeatViz Workflow:完全なミュージックビデオを、ステップごとに作る

BeatViz Workflowは、楽曲がすでに完成していて、制作全体の構成をAIに手伝ってほしいときに役立ちます。

空白のタイムラインから、すべてのクリップを手動で作るのではなく、工程は次のように進められます。

音楽分析 → ビジュアル方向性 → ストーリー → シーン → ショット → ファーストフレーム → ビデオ → 最終組み立て

大切なのは、高価な動画生成の段階の前に、重要な決断を確認できることです。

独立した素材が何十にもなり、管理が難しくなる長いミュージックビデオでは、特に役立ちます。

案内付きの選択肢だと考えてください。

BeatViz AI Director:会話で演出したいとき

決まった操作の順番が欲しくないときもあります。

こう伝えたいのです。

2番のコーラスをもっとエネルギッシュにして。

あるいは:

このシーンをアパートから、夜の屋上へ移して。

あるいは:

同じシンガーのまま、ゆっくりしたカメラプッシュのクローズアップに変えて。

それが、BeatViz AI Directorの設計思想です。

音楽をアップロードし、会話を通じてAIとビジュアルプランを育て、アイデアが進化するにつれてプロジェクトを磨きます。

それが重要なのは、実際のクリエイティブ演出が、完璧なプロンプト1本ではほとんど解決しないからです。

決断します。

結果を見ます。

調整します。

そして続けます。

AIミュージックビデオのシーンを企画するBeatViz AI Director

BeatViz Editor:個々のショットをより細かくコントロールしたいとき

自動化は、強い最初のカットまで連れていけます。

しかし最終的には、プロジェクト全体を作り直さずに、特定のシーン1つを直したくなることがあります。

BeatViz Editorは、より手動で進める選択肢です。

生成と、個々のシーンとクリップを扱えるタイムラインベースのワークスペースを組み合わせています。

次のようなときに役立ちます。

  • ファーストフレーム1枚を差し替える必要がある
  • パフォーマンスショット1本にリップシンクが必要
  • あるシーンに、別のビデオモデルが必要
  • クリップを再生成すべき
  • タイミングを調整する必要がある
  • 最終シーケンスをより細かくコントロールしたい

3つのモードは、こう考えるとわかりやすいです。

Workflowは、制作を組み立てる助けになります。

AI Directorは、制作を演出する助けになります。

Editorは、制作を磨く助けになります。

AIツール間の受け渡しを減らしたいですか?

完成したトラックをBeatViz Workflowで始め、コンセプト、シーン、ファーストフレーム、ビデオまで、つながった1つのミュージックビデオプロジェクト内で作りましょう。

BeatViz Workflowを開く

どのAIミュージックビデオの構成を使うべきか?

万能に正しいスタックはありません。

適切な構成は、どれだけコントロールしたいか、工程のどの部分がいちばん重要かによって決まります。

最大限の手動コントロールが欲しいなら

別々のツールを使いましょう。

たとえば次のようなワークフローは:

ChatGPT → 画像ジェネレーター → Kling/Veo/Runway → Premiere ProまたはCapCut

各段階で正確なモデルを選ぶ自由が得られます。

欠点は、ファイル管理と手動編集が増えることです。

主にシネマティックなヒーローショットが欲しいなら

予算を、強い汎用ビデオモデルに集中させましょう。

Kling、Veo、Runway、あるいはいまのビジュアル方向性にいちばん合う現行モデルで、より少なく、より良いショットを生成し、それらを手動で組み立てましょう。

すでに編集のやり方を知っているなら、特にうまくいきます。

抽象的、または強くオーディオリアクティブなビジュアルが欲しいなら

Neural Framesのような音楽特化ツールの方が、従来のキャラクター主導のワークフローより理にかなうことがあります。

すべてのミュージックビデオに、シンガーやストーリーが必要なわけではありません。

エレクトロニック、アンビエント、サイケデリック、実験的なトラックは、音楽に直接反応するビジュアルから恩恵を受けられます。

楽曲が完成していて、完成ミュージックビデオが欲しいなら

ここで、音楽ファーストのワークフローがより役立ちます。

次のように考えるのではなく:

次の5秒は、どのモデルで生成すべきか?

こう考えられます。

2番のコーラスでは、何が起きるべきか?

その差は小さく聞こえますが、ワークフロー全体が変わります。

BeatVizのようなプラットフォームは、2つ目の問いを軸に作られています。

ビデオの大半がパフォーマンスなら

次を優先しましょう。

  • キャラクターの一貫性
  • 説得力のあるリップシンク
  • 表情
  • 楽器とのインタラクション
  • タイムラインのコントロール

カットのたびにシンガーの顔が変わるなら、壮観な環境でもパフォーマンスショットは救えません。

個々のモデルを選ぶのではなく、制作全体を組み立てる方法については、ミュージックビデオの作り方ステップバイステップのガイドをご覧ください。

ミュージックビデオ1本のために、5つの異なるAIサブスクリプションが必要か?

必ずしも必要ではありません。

しかしこれは、初心者が見落とすことのある、重要なコストです。

手動スタックでは、次に別々に課金することがあります。

  • AI音楽生成
  • 画像ジェネレーター
  • 1つ以上のビデオモデル
  • リップシンクツール
  • 編集ソフト
  • ショットが失敗したときの追加生成

だからといって、マルチツールのアプローチが悪いわけではありません。

使いたいツールを正確に知っているプロのクリエイターなら、別々のサブスクリプションは大きな柔軟性を与えます。

しかし主にフルのミュージックビデオを作るなら、1回の生成価格だけでなく、ワークフロー全体のコストを比較する価値があります。

次を自問しましょう。

  • 何本のショットを生成するか?
  • 通常、何本を再生成する必要があるか?
  • リップシンクは必要か?
  • 1080pは必要か?
  • 毎月1本なのか、何本も作るのか?
  • 機能が重なるツールに課金していないか?
  • プラットフォーム間で素材を移すのに、どれだけ時間を使っているか?

統合型のワークフローを検討しているなら、別途必要になるツールと比べて、最新のBeatVizの料金とクレジットオプションを確認してみてください。

ミュージックビデオを定期的に制作していますか?

どのワークフローがより理にかなうかを決める前に、ビデオモデル1つだけでなく、ツールスタック全体のコストを、現行のBeatVizプランと都度クレジットオプションと比較しましょう。

BeatVizの料金を比較する

一部のAIミュージックビデオが、いまもランダムなAIクリップに見える理由

より良いモデルを持っていても、自動的により良いミュージックビデオになるわけではありません。

美しいショットが10本あっても、つながっていないように感じられるビデオもあります。

よくある理由は、次のようなものです。

1. キャラクターのドリフト

シンガーの見た目が、シーンごとに少しずつ違います。

髪が変わります。

衣装が変わります。

年齢が変わります。

やがて視聴者は、1人のパフォーマーではなく、AI生成の連続を見るようになります。

参照画像を使い、アニメーション前にファーストフレームを確認すれば、この問題は減らせます。

2. すべてのシーンが、まったく違うビジュアルスタイルを使う

1ショットはサイバーパンク。

次はヴィンテージフィルム。

それからアニメ。

それからフォトリアリズム。

それからファンタジーの城。

個々のショットは印象的でも、1本のミュージックビデオとしては感じられません。

生成前に、ビジュアル言語を選びましょう。

3. ビジュアルが楽曲構成を無視している

静かなヴァースと、爆発的なラストコーラスが、同じペーシングである必要はありません。

音楽プロデューサーがアレンジを考えるように、ビジュアルのエネルギーを考えましょう。

いちばん強いショットの一部は、それに値する楽曲の部分のために残しましょう。

4. すべてのショットが、壮観であろうとする

ミュージックビデオには、より静かな瞬間も必要です。

クローズアップ、シンプルな歩行ショット、静かな環境、抑制されたカメラの動きがあるから、大きなビジュアルの瞬間はより効きます。

5秒ごとに爆発、変身、ドローン移動、ダンスシーケンス、ありえないカメラオービットが入っていたら、何も重要に感じられなくなります。

5. 必要のない場所でリップシンクを使っている

すべての歌詞に、シンガーの口のクローズアップが必要なわけではありません。

パフォーマンス映像と、ナラティブショット、環境のBロール、ディテール、ビジュアルストーリーテリングを混ぜましょう。

6. 企画する前に生成している

これはおそらく、いちばん高い失敗です。

ランダムなクリップ20本を一貫したビデオにするのは、楽曲の特定の部分のために設計したクリップ20本より、はるかに難しいです。

生成前にビジュアル世界を企画する手順をもっと詳しく知りたい場合は、AIで音楽をビデオにする方法をご覧ください。

例:3分のYouTube楽曲向け、実践的なAIミュージックビデオワークフロー

3分のポップトラックが完成したと想像してください。

実践的な進め方は、次のようなものです。

ステップ1:生成する前に聴く

次をマークしましょう。

  • イントロ
  • ヴァース
  • コーラス
  • ブリッジ
  • アウトロ
  • 大きな音楽の変化

ステップ2:ビジュアルのアイデアを1つ定義する

たとえば:

シンガーが、ほぼ無人の夜の都市を進む。各コーラスで、同じ通りが混雑し、カラフルで、生き生きとする。

その1文は、無関係なプロンプトを10個生成するより、すでに役に立ちます。

ステップ3:ビジュアル世界を作る

次を選びましょう。

  • メインのパフォーマー1人
  • 繰り返すロケーションを2〜3か所
  • 衣装
  • カラー言語
  • カメラスタイル

ステップ4:参照画像とファーストフレームを作る

アニメーション前に、顔、構図、衣装、背景を確認しましょう。

ステップ5:パフォーマンスショットとナラティブショットを生成する

すべてのシーンを、同じやり方で生成しないでください。

ボーカルにはクローズアップ、動きにはミディアムショット、環境にはワイドショット、コーラス周辺にはより短くダイナミックなクリップ、という使い分けができます。

ステップ6:弱いショットは個別に直す

25本がうまくいき、2本が失敗したなら、その2本を直しましょう。

ミュージックビデオ全体を作り直さないでください。

ステップ7:組み立て、楽曲に対して確認する

ビデオ全体を、最初から最後まで観ましょう。

単体では素晴らしく見えるショットでも、音楽には合わないことがあります。

手動スタック版

クリエイターは、次でこのプロジェクトを作れます。

ChatGPT → OpenArt/Midjourney/GPT Image → Kling/Veo/Runway → CapCut/Premiere

これで最大限の柔軟性が得られます。

BeatViz版

あるいは、BeatViz WorkflowまたはAI Directorから始め、楽曲にプロジェクト構成を導かせたうえで、個々のシーンをより直接コントロールしたくなったらEditorへ移ることもできます。

どちらのアプローチも、全員に自動的に正しいわけではありません。

違いは主に、制作パイプラインのどれだけを自分でつなぎたいかです。

AI生成のミュージックビデオクリップと音声があるBeatViz Editorのタイムライン

よくある質問

YouTuberはミュージックビデオに、どんなAIツールを使っていますか?

標準の単一ツールはありません。多くのクリエイターは複数の製品を組み合わせます。音楽にはSunoやUdio、企画にはChatGPT、キャラクターとファーストフレームにはOpenArtやMidjourneyなどの画像ジェネレーター、映像にはKling、Veo、Runway、Wanなどのビデオモデル、最終組み立てにはCapCutやPremiere Proなどの編集ソフトです。

BeatVizのような音楽ファーストのプラットフォームなら、これらの制作段階のより多くを、1つのワークフロー内でつなげられます。

フルのAIミュージックビデオは、Klingだけで作れますか?

Klingは個々のビデオショットを生成でき、ミュージックビデオワークフローの重要な一部になれます。しかし完成ミュージックビデオには、いまも企画、ショットの選別、トラックとの同期、連続性、最終組み立てが必要です。

Klingを単独の生成ツールとして使うなら、通常はほかのソフトウェアと組み合わせます。

AIミュージックビデオでも、CapCutはまだ必要ですか?

ワークフロー次第です。

複数のAIツールで独立したクリップを生成するなら、CapCut、Premiere Pro、DaVinci Resolveのような編集ソフトは、最終ビデオの配置と同期に非常に役立ちます。

独自のタイムラインや組み立てワークフローを持つ音楽ファーストのプラットフォームを使うなら、別の編集ソフトに切り替えずに、プロジェクトのより多くを完了できることがあります。

Sunoでミュージックビデオも作れますか?

Sunoは主に、ワークフローの音楽生成側の一部です。

クリエイターは完成したトラックを、別の画像、動画、またはミュージックビデオ生成ツールへ持ち込み、ビジュアルを作ることが一般的です。

このワークフローなら、Sunoの楽曲をAIミュージックビデオにする方法のガイドをご覧ください。

YouTubeミュージックビデオに最適なAIツールスタックは何ですか?

最大限のコントロールなら、実践的なスタックには、AI企画ツール、画像ジェネレーター、高品質ビデオモデル、プロの編集ソフトが含まれます。

別々のツールを減らしたいクリエイターには、音楽ファーストのプラットフォームの方が効率的なことがあります。

正しい選択は、柔軟性、視覚品質、速さ、リップシンク、長尺のストーリーテリング、コストのどれをいちばん重視するかによって決まります。

専用プラットフォームの比較は、クリエイター向け最高のAIミュージックビデオジェネレーターのガイドでもご覧いただけます。

テキストから動画と、画像から動画、どちらを使うべきですか?

キャラクター中心のミュージックビデオでは、画像から動画の方がコントロールしやすいことがよくあります。開始フレームがキャラクター、衣装、環境、構図を確立するからです。

テキストから動画は、環境、転換、実験的なシーン、正確なキャラクター一貫性がそれほど重要でないショットに役立ちます。

多くのクリエイターは、同じプロジェクト内で両方を使います。

1つのAIプラットフォームで、完成ミュージックビデオは作れますか?

はい。

音楽ファーストのプラットフォームは、個々のクリップ生成以上を扱うように、ますます設計されています。

たとえばBeatVizは、楽曲分析、クリエイティブ企画、シーン生成、ファーストフレーム、動画生成、編集を、Workflow、AI Director、Editorを通じてつなげます。

ただし、人による確認はいまも重要です。

いちばん強い結果は、通常、生成されたシーンを確認し、弱いショットを直し、すべての最初の結果を自動的に受け入れるのではなく、クリエイティブな決断をすることから生まれます。

最良のツールは、通常、単一のモデルではなくワークフローである

AIビデオは、すぐに変わります。

今日いちばん印象的なショットを出すモデルが、6か月後にクリエイターが好むものとは限りません。

しかし、土台となるミュージックビデオのワークフローは、はるかに安定しています。

楽曲 → 方向性 → キャラクター → シーン → ショット → モーション → パフォーマンス → 編集 → 完成ビデオ

だから、いま流行しているAIモデルを追うより、果たす役割に基づいてツールを選ぶ方が理にかなっています。

楽曲が必要なら、SunoまたはUdioを使いましょう。

キャラクターとファーストフレームを確立する必要があるなら、画像ジェネレーターを使いましょう。

個々のショットが必要なら、Kling、Veo、Runway、Wan、または別の強いビデオモデルを使いましょう。

すべてを自分で手動組み立てしたいなら、CapCut、Premiere Pro、またはDaVinci Resolveを使いましょう。

そして本当の目標が「クリップを生成する」ことではなく、完成した楽曲を完成ミュージックビデオに変えることなら、楽曲そのものを軸にしたワークフローを使いましょう。

BeatVizには、そのための3つの方法があります。

Workflowは、フル楽曲の制作を案内してほしいときに。

AI Directorは、会話を通じてミュージックビデオを育て、直したいときに。

Editorは、個々のショットとタイムラインを直接コントロールしたいときに。

楽曲は、すでに出発点です。ビジュアルの世界を与えましょう。

BeatVizのAIミュージックビデオジェネレーターを試し、作りたい進め方に合うワークフローを選びましょう。

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YouTubeのAIミュージックビデオ制作に、クリエイターはどんなツールを使っているのか