概要
https://zenn.dev/xtm_blog/articles/4917236407b026
詳細内容
## ポン出しで良い感じのPVが作れるか（Suno x Runway）
https://zenn.dev/xtm_blog/articles/4917236407b026
筆者は、SunoとRunway AIを組み合わせ、課題に直面しながらもプロモーションビデオ制作を試みた。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:2/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 67/100 | **Annex Potential**: 66/100 | **Overall**: 68/100
**Topics**: [[AI音楽生成, AI動画生成, AIツール連携, プロモーションビデオ制作, 生成AIの活用課題]]
このZenn記事は、AIを活用したプロモーションビデオ（PV）制作の実験について、ウェブアプリケーションエンジニアの視点から具体的なツール連携と課題を詳述しています。筆者は、音楽生成にSuno、動画生成にRunway AI、プロンプト作成にChatGPT、そして最終的な編集にiMovieを使用し、京都芸術大学R&Dの活動紹介PV制作に挑戦しました。
特に注目すべきは、実践的な利用で浮上した課題点です。Sunoでは、GUIでの入力文字数制限（200文字）が、複雑な内容を伝える際の障壁となることが指摘されています。また、著作権切れの歌詞を用いるなど、生成物の法的側面への配慮も示唆されています。Runway AIでは、デフォルトで高コストなモデル（Veo3）が選択され、一度に多量のクレジットを消費する落とし穴が明らかにされました。これにより、開発者はAIツールの利用コストを常に意識し、適切なモデル選択が重要であることを学びます。ChatGPTによる詳細な動画プロンプトの作成は、意図したビジュアルを実現するための効果的な手法として紹介されていますが、「ポン出し」だけでは期待通りの品質に至らない現実も示されています。
この実験は、複数の生成AIツールを連携させる際の具体的なワークフロー、予期せぬコスト問題、入力制限、そして品質向上のための人間の介在の重要性を浮き彫りにしています。ウェブアプリケーションエンジニアにとって、これらの知見は、AI機能をプロダクトに組み込む際の設計、リソース管理、そしてユーザーへの期待値設定において極めて実用的な示唆を与えます。単にAIで「できること」だけでなく、「どのように使うべきか」「何に注意すべきか」を具体的に示す点で、非常に価値のあるレポートです。