Google Veo 3.1 Brings Native Vertical Video Generation to Gemini

Googleは正式に Veo 3.1 を導入しました。これは同社の生成型AI（Generative AI）ビデオモデルの最新バージョンで、現在は直接 Gemini に統合されています。今回のアップデートは「モバイルファースト」なコンテンツ制作への大きな転換を示しており、ポストプロダクションでのトリミングを必要とせず、ソーシャル向けの 9:16 縦型動画 をネイティブに生成できるようになりました。

デジタルマーケター、ソーシャルメディアマネージャー、コンテンツクリエイターにとって、この進展はTikTok、Instagram Reels、YouTube Shortsのようなプラットフォーム向けワークフローの合理化を意味します。ユーザーが縦型フォーマットを直接プロンプト（prompt）で指定できるようにすることで、GoogleはGeminiをクリエイター経済向けの包括的なツールとして位置づけ、依然として主に横向き生成に依存する競合に挑戦しています。

The Shift to Mobile-First Generation

Veo 3.1の定義的な特徴は、縦型アスペクト比をネイティブに理解し生成できる点です。従来のテキストからビデオへのモデル（text-to-video models）や、現在市場に出回っている多くの競合モデルは、しばしば正方形（1:1）や横長（16:9）フォーマットでビデオを生成します。これらのクリップをモバイルプラットフォームで利用するには、クリエイターは従来、映像をトリミングする必要がありました。

この「先にクロップする」アプローチにはいくつかの技術的制約がありました：

• 解像度の損失： 横長ビデオから縦のスライスをズームして切り出すと、最終出力のピクセル数が著しく減少します。
• 構図の問題： 映画的な横長データで学習されたAIモデルは、被写体を中心に配置する傾向があり、縦にトリミングすると被写体が切れてしまったり文脈を失ったりする不自然なフレーミングが生じます。
• ワークフローの摩擦： 追加の編集や再フレーミングの工程が「アイデアからアップロードまで」の速度を遅らせます。

Googleのアップデートに関する声明は、Veo 3.1が「フルフレーム縦型ビデオを生成することで最適化された構図を提供する」と強調しています。これは、モデルの基礎となる学習データや推論プロセスが、ヘッドルームや縦方向の構図線など、モバイルエンゲージメントに不可欠な縦型フレーミングの慣習を認識するよう調整されていることを示唆しています。

Comparative Analysis: Native Vertical vs. Landscape Cropping

業界はデスクトップ時代のビデオフォーマットを適応させる段階から、モバイルネイティブなコンテンツを生成する段階へと急速に移行しています。以下の表は、従来のワークフローとVeo 3.1のネイティブ生成の運用面での違いを示します。

Table 1: Comparison of AI Video Generation Methodologies

Market Dominance and LMArena Rankings

Veo 3.1のリリースは、Googleが生成ビデオ分野で支配力を積極的に主張している時期に行われました。広く引用されるベンチマークである LMArena は、大規模マルチモーダルモデル（Large Multimodal Models）向けの指標として参照されており、Google Veoの複数バージョンが現在テキストからビデオへのランキング上位を占めています。

このランキングは企業やプロフェッショナルユーザーにとって重要です。多くの実験的モデルが存在するなかで、ランキング上位はプロが要求するプロンプト遵守性、時間的一貫性（動きの滑らかさ）、視覚的な忠実度の安定性を示唆します。高性能なこのモデルをGeminiに統合することで、Googleは開発者向けAPIやクローズドβから、消費者向け製品へとトップクラスのビデオ合成アクセスを民主化しています。

The "Slop" Debate and Content Saturation

Veo 3.1の技術的能力は印象的ですが、業界の観測者からはアルゴリズム生成コンテンツの飽和、いわゆる「AIスロップ」（AI slop）に関する妥当な懸念が提起されています。Geminiユーザーが無限に縦型ビデオを生成できるようになることで、機械生成の「エンゲージメントベイト」と人間作成コンテンツが視認性を巡って競合し、画一化したインターネットが生まれるのではという懸念が高まります。

Metaのようなプラットフォームはすでにこの概念を試験しています。スクロール専用のAIビデオに特化したソーシャルサーフェスである Vibes のローンチは、業界の方向性を示す一例です。批判者は、Veo 3.1のような強力なツールが「無限のスロップ」のエンジンとして機能し、低労力の合成メディアでソーシャルプラットフォーム上のユーザー体験を劣化させる可能性を指摘します。

しかし、Creati.ai の視点からは、このツールは中立であり、その影響はクリエイターの意図に依存します。プロのデザイナーやストーリーテラーにとって、Veo 3.1は高品質なBロール、ダイナミックな背景、ストーリーボードのコンセプトをこれまでにない速度で生成する手段を提供します。クリエイティブ業界にとっての課題は、これらのツールを単にフィードを埋めるために使うのではなく、物語の価値を高めるために活用することになるでしょう。

Integration with Gemini Ecosystem

Veo 3.1をGeminiに統合したことは、GoogleのAIモダリティのさらなる融合を示唆します。ユーザーは、おそらくGeminiの優れた言語能力を活用してビデオのアイデア出しや脚本作成を行い、同じインターフェース内で直ちに付随する視覚資産を生成できるようになります。

このエコシステム統合の主な利点には以下が含まれます：

1. コンテクスト認識： ユーザーはGeminiとの自然言語の会話を通じてビデオプロンプト（prompt）を洗練させ、生成前に視覚スタイルを反復できます。
2. マルチモーダルワークフロー： 理論的には、製品画像をアップロードして「これをInstagram向けの縦型ビデオでアニメートして」とGeminiに依頼し、Veo 3.1の動きの理解とアップロード画像のコンテクストを活用するワークフローが可能です。
3. アクセシビリティ： Veo 3.1をGemini内に置くことで、専門的なビデオソフトウェアの必要性を回避し、中小企業のオーナーや独立系マーケターにもハイエンドな生成ビデオを利用可能にします。

Technical Implications for the Future

2026年の残り期間を見据えると、縦型ビデオ生成の標準化はより高度な機能への序章となります。将来的なアップデートでは以下に焦点が当てられると予想されます：

• 可変フレームレート（Variable Frame Rates）： 各ソーシャルプラットフォームで好まれる30fpsや60fpsなどに最適化すること。
• オーディオ同期（Audio Synchronization）： ビデオ生成とAI生成の効果音やボイスオーバーとのより緊密な統合。これはすでにGoogleの研究パイプラインに存在する要素です。
• ブランドキット統合（Brand Kit Integration）： 企業がスタイルガイドをアップロードできるようにし、生成される縦型ビデオが特定のカラーパレットやタイポグラフィ規則に準拠するようにすること。

Conclusion

Google Veo 3.1は、生成ビデオ技術の成熟を示しています。「ビデオを作る」という新奇性の段階を越え、現代のインターネットが求める特定の納品フォーマット（特に9:16の縦型ビデオ）に焦点を当てることで、Googleは生成型AIを実用的なユーティリティへと変貌させています。コンテンツ飽和に関する議論は依然重要ですが、プロのクリエイターにとっての有用性は明白です：Veo 3.1は、クリエイティブなアイデアと世界最大のビデオプラットフォームでの実行との間にある摩擦を減らします。