さらば静止画バナー？動画生成AIが広告業界を飲み込む日
テキストや画像から、数十秒の動画を自動生成する「動画生成AI」。
本記事では、静止画バナー中心だった広告クリエイティブがどのように変わりつつあるのか、マーケティング担当者の視点から整理します。
- 動画生成AIの基本と、静止画バナーとの関係性
- 広告運用での具体的な活用シナリオとワークフロー
- チームに導入する際のステップと注意点
「バナーは作れるが、動画まで手が回らない」。そんな悩みを抱えるマーケティング担当者は少なくありません。
SNSや動画プラットフォームの普及により、広告の主戦場はテキストや静止画だけでなく、短尺動画へと広がりました。 しかし、動画制作には企画・撮影・編集といった工程が必要で、予算・スケジュール・人材の制約から「やりたくてもやれない」という声が多く聞かれます。
こうした状況を背景に、テキストや画像から動画を生成する「動画生成AI」が一気に広がり始めました。 OpenAIのSoraシリーズをはじめ、Runway、Pika Labs、GoogleのVeoなど、複数の動画生成サービスが登場し、広告クリエイティブ制作に組み込まれつつあります。
本記事では、「静止画バナーがすぐに消える」といった極端な話ではなく、 静止画と動画がどのように共存しつつ、動画生成AIが広告現場の前提をどう変えていくかを、実務目線で解説します。
概要：動画生成AIとは何か、静止画バナーとどう違うのか
「動画生成AI」という言葉は広く使われていますが、広告の文脈ではいくつかのタイプに分けて理解すると整理しやすくなります。
動画生成AIの主なタイプ
現在、広告クリエイティブ文脈で使われる動画生成AIは、ざっくり次のようなカテゴリーに分けられます。
- テキストから動画（Text-to-Video）型：文章やスクリプトから、数秒〜数十秒の映像を生成（例：Soraシリーズ、Runway Gen-4、Pika Labs など）
- 画像から動画（Image-to-Video）型：既存の静止画バナーや商品画像を、ズーム・パン・パーティクルなどの動きを付けた動画へ変換（例：Google Product Studioの動画生成など）
- 動画編集補助型：既存の動画をカットダウン・テロップ付け・リサイズする際にAIを活用（例：各種オンライン動画エディタや、Google・YouTubeのAI編集機能など）
静止画バナーと比較したときの特徴
静止画バナーと比べたときの動画生成AIの特徴を、マーケティング担当者の視点でまとめると次のようになります。
| 観点 | 静止画バナー | 動画生成AIを活用した動画 |
|---|---|---|
| 制作スピード | デザイナーがいれば比較的用意しやすい | プロンプト次第で短時間に複数パターン生成が可能 |
| 情報量・ストーリー性 | 一枚で要点を伝える設計が必要 | 「フック → 説明 → クロージング」といった流れを表現しやすい |
| 運用の柔軟さ | サイズ・フォーマットの変更が中心 | 尺・構図・テロップなど複数要素をテストしやすい |
| 媒体との相性 | ディスプレイ広告や一部SNSで有効 | 動画プラットフォーム、リール、ショートなどで存在感が出しやすい |
広告業界での採用状況のイメージ
業界レポートや媒体社の記事では、すでに多くの広告主が動画生成AIを活用し始めていることが紹介されています。 「動画の一部をAIで自動生成して編集に組み込む」「大量のバリエーションをAIで出し、その中から人が選ぶ」といった使い方が一般的になりつつあります。
「動画と組み合わせて使う」「生成AIの素材として使う」といった、新しい位置づけになると見ています。
利点：動画生成AIがもたらす広告クリエイティブ運用の変化
「静止画から動画へ」ではなく、「少ないリソースでどれだけ試せるか」という観点で整理すると、動画生成AIの利点が見えやすくなります。
クリエイティブの「量」と「質」のバランスを取りやすくなる
自動入札や機械学習を活用した媒体運用が一般化したことで、クリエイティブのバリエーションを増やし、 媒体側に学習させていくアプローチが重要になっています。
- 動画生成AIを使うと、訴求軸ごとに複数の動画パターンを用意しやすい
- 静止画と違い、「冒頭数秒のフック」や「ラストカット」など局所的なパターンもテスト可能
- 短時間で多くの案を出し、反応の良いパターンに絞り込む運用がしやすくなる
制作コスト・リードタイムの圧縮
従来の動画制作では、「企画 → 絵コンテ → 撮影 → 編集 → 修正」という流れが一般的でした。 動画生成AIを活用すると、「企画 → プロンプト作成 → 生成・軽微な編集」という流れで、試作段階までは進められます。
いきなり本番用動画をAIで完結させるのではなく、まずはAIでラフ動画を生成し、
社内・クライアントと方向性を擦り合わせるための素材として活用すると、全体のリードタイムを抑えやすくなります。
静止画資産を「動かす」ことで寿命を伸ばせる
既に大量の静止画バナーや商品写真を持っている企業にとって、画像から動画を生成するタイプのAIは相性が良い存在です。
- 過去のキャンペーンで使用したバナーを、軽いモーション付き動画に変換
- ECの商品画像から簡易な商品紹介動画を作成
- ブランドキービジュアルを、LPやSNS用の背景動画として再利用
クリエイティブテストの「幅」と「深さ」が増える
AI動画生成プラットフォームの中には、テキスト・アバター・音声などを組み合わせて多くのバリエーションを一気に生成し、 広告配信と連携して検証するワークフローを提案しているものもあります。
動画生成AIにより、「カメラワーク」「構図」「世界観」など表現要素も含めてテストできるようになります。
チームの役割分担を見直すきっかけになる
動画生成AIを導入すると、「誰がプロンプトを書くか」「誰が品質を確認するか」といった新しい役割が発生します。
- マーケター：インサイトやKPIに基づいたプロンプトの設計
- クリエイター：世界観・演出・ストーリーテリングの監修
- アナリスト：クリエイティブ別の結果分析と学びの言語化
このように、動画生成AIは「人の仕事を奪うツール」というより、 役割の重心を変え、より分析・戦略・演出に集中できる環境をつくるツールとして位置づけることができます。
応用方法：動画生成AIの具体的な活用シナリオ
広告運用・オウンドメディア・営業支援など、よくあるユースケースをパターン別に整理します。
パフォーマンス広告：静止画バナーの「動画版」を量産する
まず取り組みやすいのは、既存の静止画バナーやLPクリエイティブをベースに、 ショート動画版を作成するパターンです。
- バナーのメインコピーを、3秒程度の「冒頭フック」として動画化
- 商品のビフォー／アフターを簡易アニメーションで見せる
- LPのファーストビューを、そのまま縦型動画の構図に落とし込む
既存のバナーデザインをベースに、縦型9:16のショート動画を生成する。
冒頭2秒は、バナーと同じキャッチコピーを画面中央に大きく表示。
その後、背景のグラフやアイコンが柔らかく動きながら、サービスの特徴を1つずつテキストで表示。
ブランドカラーの青とオレンジを基調に、落ち着いたBGMを加える。
SNS・ブランディング：世界観を伝える「シネマティック動画」
OpenAI Sora や Runway Gen-4 など、シネマティックな表現を得意とするモデルでは、ブランドの世界観を伝える短編動画づくりがしやすくなっています。
- ブランドストーリーを30秒前後のムービーに落とし込む
- 季節キャンペーンのイメージ動画（桜・夏・ハロウィン・ホリデーなど）
- ミッション・ビジョンを象徴する抽象的な映像を作成し、採用・IRにも再利用
EC・小売：商品紹介・レビュー風コンテンツ
ECや小売の領域では、商品を立体的に見せたり、利用シーンをイメージさせる動画が効果的です。 動画生成AIは、商品画像から簡易な「商品紹介動画」を自動生成できるサービスも登場しており、 自社のカタログ資産をそのまま活かせます。
- EC商品ページに埋め込む「回転・ズーム」動画
- 店舗サイネージ向けのループ動画（売り場ごとのオファー紹介）
- 「使ってみた」風の疑似レビュー動画（あくまでAI生成である旨は明示）
BtoB：ソリューション説明・ウェビナーティザー
BtoB領域では、「抽象的なサービス内容を、どう短時間で伝えるか」が課題になりがちです。 この点で、Sora や Google Vids / Veo など、テキストからストーリーボードや解説動画を生成するツールは相性が良い領域です。
- ウェビナー告知のティザー動画（課題 → 解決の流れを30秒程度で）
- 営業資料や提案書に挿入するイントロ動画
- 展示会ブースでループ再生するソリューション説明動画
インターナル：採用・オンボーディング・ナレッジ共有
広告出稿だけでなく、社内向けコンテンツの制作にも動画生成AIは活用できます。
- 新入社員向け「1日の仕事の流れ」イメージ動画
- プロダクトアップデートをまとめた社内用ハイライト動画
- ナレッジ共有会のオープニングムービー
失敗の心理的ハードルを抑えつつ、チームでノウハウを蓄積しやすくなります。
導入方法：動画生成AIをチームに組み込むステップ
「どのツールを選ぶか」だけでなく、「どのようなルールとフローで使うか」が肝心です。
目的と範囲を先に決める
まず、次のような観点で「どこから試すか」を明確にしておくと、社内合意が取りやすくなります。
- 目的：新規配信用の動画制作なのか、既存動画の補完なのか
- 対象範囲：特定キャンペーンのみ／社内用のみ／全媒体など
- KPI：クリック率、視聴完了率、CVRなど、評価指標の優先順位
- NG条件：人種・性別・職業など、ステレオタイプ表現の扱いなど
・OK：製品説明・UI表現・抽象的な世界観 など
・要確認：人物を含む動画・第三者のロゴが映りそうなシーン など
・NG：実在の著名人を模した表現 など
というように、具体例とセットで整理しておくと運用しやすくなります。
ツール選定：目的に合わせて使い分ける
代表的な動画生成AIの特徴を、広告用途に絞ってイメージだけ整理しておきます。
| ツール例 | 得意領域のイメージ | マーケター視点のポイント |
|---|---|---|
| OpenAI Sora シリーズ | テキストからリアル寄りの動画生成、物理挙動やカメラワークに強み | ブランドムービーやコンセプト動画のラフ制作に適した選択肢 |
| Runway Gen-4 など | 広告・MV・映画制作まで含むプロ向け動画生成・編集 | エージェンシーや制作会社との共同作業に向いたワークフローが整備されつつある |
| Pika Labs など | クリエイター寄りの表現力が高い動画生成 | ショート動画やSNSコンテンツとの相性が良く、トライアル用途に向く |
| Google Vids / Veo など | スライドやドキュメントと連携した動画生成・ナレーション | 社内共有用・BtoBコンテンツに活用しやすい |
重要なのは、「ひとつのツールにすべてを任せる」発想ではなく、 自社のワークフローや制作パートナーとの相性を見ながら、複数のツールを使い分けていくことです。
プロンプト設計とレビュー体制を決める
動画生成AIを広告で使う場合、プロンプト設計とレビューはセットで管理することが重要です。
- プロンプト設計：ペルソナ・課題・ベネフィット・トーン＆マナーを明文化してから書く
- 一次レビュー：マーケティング担当が、メッセージとKPIに沿ってチェック
- 二次レビュー：ブランド担当・法務・制作パートナーが、表現・権利面を確認
【目的】
データ分析ソリューションの価値を、非エンジニア層にもイメージしやすく伝える。
【シーン】
散らかったスプレッドシートとレポートが空中を舞い、ひとつのダッシュボードに集約されるイメージ。
【トーン】
落ち着いたシネマティックな映像。ブランドカラーの青とオレンジをアクセントに使う。
【構成】
冒頭：カオスな情報の描写 → 中盤：ダッシュボードに情報が整理される → 最後：タグライン表示。
計測とナレッジ蓄積の仕組みを用意する
動画生成AIの価値は、「試した結果から学べるかどうか」で大きく変わります。 クリエイティブ別にIDやタグを付与し、媒体管理画面や分析ツール側で結果を比較できる状態にしておきましょう。
- 動画ごとに「訴求軸・世界観・フォーマット」などのメタ情報をスプレッドシートで管理
- 配信結果から、良かった要素・課題だった要素を短くメモする
- 次のキャンペーン時に、そのメモを見ながらプロンプトを改善
未来展望：動画生成AIが「当たり前」になった後の世界
業界レポートによれば、今後数年で「生成AIを使っている動画広告」はさらに増えていくと見込まれています。
静止画バナーの役割シフト：「入口」から「素材」へ
近い将来、静止画バナーは次のような役割にシフトしていく可能性があります。
- 入口としての役割：フィードや検索結果で視線を止める「静止画フック」として機能
- 動画の素材としての役割：動画生成AIに読み込ませる「スタイル・テクスチャのベース」として活用
- ブランドの基準としての役割：トンマナを定義する基準画像として、AI動画生成のガイドラインに組み込まれる
つまり、「さらば静止画バナー」というより、「静止画バナーが動画生成AIと組み合わさる日」が現実的なシナリオと言えます。
API連携と「動的動画クリエイティブ」
OpenAIを含む各社は、動画生成モデルのAPI提供も進めており、 将来的には、広告プラットフォームや自社プロダクトと連携した「動的動画クリエイティブ」も現実味を帯びてきています。
- ユーザーの属性や行動に応じて、訴求内容や構図が少しずつ異なる動画を自動生成
- キャンペーン管理画面から、テキストを入力するだけで複数の動画案を自動生成
- メール・チャット・アプリ内メッセージに、リアルタイム生成された動画を挿入
クリエイティブ職とマーケターのスキルセットの変化
動画生成AIが当たり前になるほど、「ゼロから作る能力」だけでなく、 「AIをどうディレクションするか」というスキルが重要になっていきます。
- マーケター：インサイトやKPIを踏まえたプロンプト設計・パターン設計
- デザイナー／モーショングラファー：AIアウトプットのブラッシュアップ・演出強化
- クリエイティブディレクター：ブランドの世界観とAI表現の整合性チェック
このように、動画生成AIは人の仕事を単純に置き換えるのではなく、 チーム全体の役割とフローをアップデートしていくきっかけになると考えられます。
安全性・表現ガイドラインとの共進化
一方で、AI動画は誤情報やミスリード、肖像・著作物の扱いといった課題もはらんでいます。 OpenAIや各プラットフォームは、ウォーターマークやポリシー、ガイドラインなどを整備しつつ提供を進めています。
マーケティング担当者としては、技術だけでなく、各ツールの利用規約やポリシーの更新状況を定期的に確認し、 社内ガイドラインをアップデートしていく姿勢が求められます。
まとめ：静止画バナーの「次の居場所」を見据えて、動画生成AIを取り込む
動画生成AIの登場により、広告クリエイティブは「静止画か動画か」という二択ではなく、 両者を組み合わせながら運用していく段階に入っています。
いきなりすべての静止画を動画に置き換えるのではなく、「一部のキャンペーンでAI動画を追加する」「既存バナーの動画版を数本作る」といったスモールステップからでも十分です。
動画生成AIを、撮影やデザインを補完する「第三の制作手段」としてうまく取り込むことで、 静止画バナー時代には難しかったスピードとバリエーションの両立が見えてきます。 その変化の中で、マーケター自身の役割もアップデートしていくことが、これからの広告運用にとって重要なテーマになっていくはずです。
FAQ：動画生成AIと静止画バナーに関するよくある質問
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
