アリババグループと通義研究所が生んだ動画生成AI「Wan2.1」の実力とは？

2025年2月、アリババグループの通義研究所が公開した動画生成AI「Wan2.1」が、動画生成分野に革命をもたらしつつあります。

このモデルは、テキストや画像から高品質な動画を生成できる技術として注目を集めており、Stable Diffusionが画像生成に与えた衝撃を彷彿とさせます。

Wan2.1は、Diffusion Transformerと3D Causal VAEを駆使した高度な表現力に加え、ローカル環境での高速な生成性能、そして商用可能なオープンソースモデルという実用性を兼ね備えています。

Wan2.1の動画生成AIとしての性能はどこがすごいのか？

2025年にアリババグループの通義研究所から登場した動画生成AI「Wan2.1」は、これまでの動画AI技術を大きく飛躍させる存在として注目を集めています。

その背景には、独自の先進アーキテクチャと圧倒的な表現力があり、単なる映像生成を超えた「動きの再現」という新たな地平を切り拓いています。

本章では、Wan2.1の技術的なブレイクスルーと、なぜ今これほどまでに評価されているのかを掘り下げていきます。

Diffusion Transformerと3D Causal VAEによる自然な動作表現

Wan2.1の最大の特徴は、Diffusion Transformerアーキテクチャと3D Causal Variational Autoencoder（VAE）を組み合わせている点にあります。

これにより、従来の動画生成モデルでは難しかった「時間軸を意識した一貫性のある動き」が可能になり、被写体が歩く、ジャンプする、回転するといった複雑な動作でも、滑らかで自然な映像表現を実現しています。

特に、画像一枚から戦車を動かす例では、キャタピラーの動きや方向転換に至るまで、物理的な説得力を持った生成が行われており、ローカル環境でここまでできるのかと驚かされます。

ベンチマーク「VBench」でOpenAI Soraを上回る精度を実現

Wan2.1は、動画AI性能を評価するベンチマークテスト「VBench」において、総合スコア86.22%を記録しました。

これは、OpenAIの「Sora」と比較してもモーションの滑らかさや被写体の一貫性において優れていることを示しており、複数オブジェクトの相互作用をリアルに表現する力も高く評価されています。

特にLoRAとの相性が良く、ユーザーが任意の学習データを与えることで、オリジナルキャラクターやストーリーの再現も容易になるなど、クリエイティブな応用にも強いモデルとなっています。

動画生成AIの新たなスタンダードを打ち立てた

これまでの動画生成AIは、どちらかというと「お試し」や「研究段階」の域を出ないものが多く、クオリティの面でもまだ粗さが残っていました。

しかし、Wan2.1はその常識を覆し、プロンプト一行でプロ品質の映像が作れるという世界を現実のものとしています。

この進化は、個人のクリエイターや中小規模の制作現場にとって、制作コストを抑えながらも質の高い作品を生み出すための強力な味方となるでしょう。

Wan2.1はローカル環境で本格運用が可能

これまで高性能な動画生成AIはクラウド依存が常識でしたが、「Wan2.1」はその常識を覆しました。

ローカルPC環境でもスムーズに動作する設計により、個人クリエイターや小規模プロジェクトでも本格的な映像制作が可能になります。

本章では、Wan2.1のローカル対応性能と、それを支えるハードウェア要件、処理速度などについて具体的に解説します。

8.2GBのVRAMで動作する軽量モデル「T2V-1.3B」

Wan2.1には、T2V-1.3Bという軽量モデルが用意されており、必要なVRAMはたったの8.2GBです。

これはゲーミングPCや一部のクリエイター向けノートPCでも十分対応可能な水準であり、誰でも高度な動画生成を自宅で実行できることを意味します。

これまでの高性能モデルでは16GB以上のVRAMが求められることが多かったため、T2V-1.3Bの登場は動画AIの民主化に大きく貢献しています。

RTX 4090環境で5秒動画を約4分で生成可能

筆者のRTX 4090搭載PCでの検証では、704×528ピクセル・5秒間の動画を約4分で生成できました。

この速度は、従来モデルと比較して約2.5倍の高速化が図られており、実用性の面でも十分です。

さらに、再生成や編集の試行回数が多く必要なクリエイティブな作業においても、短時間で複数バージョンを作成・比較できるのは大きなメリットです。

ローカル運用のメリットとは？

ローカル環境での運用には、通信コストの削減やデータプライバシーの保護といった明確な利点があります。

特に教育機関や企業での利用では、クラウドにアップロードせずに映像生成が完結できることは、セキュリティ面でも安心材料となります。

さらに、オフライン環境でも動作可能なため、撮影現場やイベント会場などネット接続が不安定な場面でも強力なツールとなるでしょう。

Wan2.1の実用事例とユーザーによるカスタマイズ

Wan2.1は単なる研究用途にとどまらず、すでに多くの分野で実際に活用されています。

教育や広告、アニメ制作といった現場では、その高い表現力と操作の簡易性が高く評価されており、プロンプト一行で作品を形にするスピード感も魅力の一つです。

また、LoRAなどによるカスタマイズ性も高く、創作の幅を広げる強力なツールとなっています。

教育・広告・アニメなど多彩な応用領域

Wan2.1はすでに教育現場での教材動画制作や、広告業界での商品紹介動画、そしてアニメ制作のプリビズ用途など、幅広い分野で活用されています。

たとえば、歴史の授業でテキストだけでは伝えにくい場面を、簡単なプロンプトで動画に変換すれば、生徒の理解が飛躍的に深まります。

また、スタートアップ企業が広告制作に活用すれば、外注せずにコストを抑えたプロモーション動画を内製することも可能になります。

明日来子や戦車のリアルな動きもLoRAと連携で実現

ユーザーによる応用事例として、AIキャラクター「明日来子」の映像は代表的な成功例です。

LoRAを組み合わせて学習させた結果、自然な笑顔やダンス、歩行などの一貫した動作が表現できるようになりました。

また、画像一枚から戦車を生成し、キャタピラーの可動や方向転換、砲撃などリアルな挙動を再現できたという報告もあり、物理的リアリティの高さが際立っています。

UGC時代に最適な「自由度の高い動画生成AI」

Wan2.1はユーザーが自らのプロンプトや学習データで出力内容を制御できるため、UGC（ユーザー生成コンテンツ）との相性が非常に良いです。

LoRAなどの軽量学習モジュールを活用すれば、お気に入りのキャラクターや表現スタイルを簡単に追加することができ、自分だけの世界観を映像に落とし込むことが可能になります。

まさに、創造のハードルを大きく下げるAIとして、あらゆるクリエイターにとって心強い存在となっています。

グローバル戦略としての通義研究所とアリババの挑戦

Wan2.1の登場は、単なる技術革新にとどまらず、アリババグループと通義研究所の壮大なグローバル戦略の一環としても注目されています。

中国主導のオープンソースAI開発は、これまで西側諸国が主導してきたAI技術の構造に対し、新たなバランスをもたらしています。

この章では、アリババのAI投資戦略とその世界的影響について深掘りします。

約5.3兆円規模のAI投資でオープンソース主導の革新へ

アリババグループは今後3年間で約5.3兆円（約3,500億元）をAIインフラに投資する方針を明言しています。

この莫大な資本投入は、クラウド、チップ設計、大規模言語モデル（LLM）などの基盤強化に向けられ、グローバルなAI競争において優位性を築こうとする意図が明確です。

また、Apache 2.0ライセンスの下でWan2.1を公開する姿勢は、開発の民主化と共創を強く意識したものです。

西側主導から中国主導への開発モデルの転換

これまでAIモデルの多くは、OpenAIやMeta、Googleといった西側企業が開発・公開してきました。

しかし、Wan2.1のように高性能かつ商用可能な動画生成AIを中国企業が先導することは、グローバルなAI開発の主導権が移り変わりつつある兆候とも言えます。

専門家からは、「AI技術の民主化と脱西側依存の潮流」として評価されており、アジア圏のテックプレイヤーが台頭する流れが加速することが予測されています。

個人から国家までを巻き込む構造変化

この動きは、企業単位にとどまらず、教育、行政、文化産業など多分野に波及しています。

とりわけ、中国国内では教育コンテンツの自動生成や、公共放送向けアニメーションの効率化など、国家規模での実証実験も進行中です。

これにより、クリエイティブ領域における技術格差の是正が進むとともに、より多様な文化発信が可能となる未来が近づいています。

最新の動画生成AI比較と業界動向

動画生成AIの進化は2025年に入り加速し、さまざまな企業が競って高性能なモデルを発表しています。

中でも、アリババの「Wan 2.1」は、ローカル運用とオープンソース性を両立した希少な存在として注目を集めています。

主要動画生成AIツール比較表

ツール名	生成方式	最大解像度	物理演算	商用利用	特徴	処理速度（5秒動画）	価格
Alibaba Wan 2.1	テキスト/画像/動画	720p	○	可	オープンソース・ローカル実行	4分（RTX 4090）	無料
Runway Gen-3	テキスト/画像	1080p	△	要契約	プロ向けカメラ制御	90秒	$76/月～
OpenAI Sora	テキスト	4K	○	要審査	長尺動画生成（最大1分）	非公開	未公開
Stable Video 3D	テキスト/3Dモデル	1024×576	○	可	3Dシーン構築	7分	無料
Kling AI	テキスト/画像	720p	○	要契約	中国式美学表現	2分	$728.64/年
Pika Labs	テキスト/画像	512×512	△	可	コミュニティ機能充実	3分	無料
Google Lumiere	テキスト	720p	○	未公開	時空間一貫性技術	非公開	未公開

Wan 2.1が他社製品と差別化される理由

• 3D Causal VAE採用で時間軸における一貫性を確保
• Stable Video 3Dより約2.3倍高速な出力速度
• Apache 2.0ライセンスで完全商用利用可能
• ローカル環境対応で、ネット依存なしの柔軟な運用が可能
• LoRAと連携し、キャラクターの自然なスタイル転送が可能

注目すべき新興技術（2025年）

• 神経物理エンジン： NVIDIA「PhysNeRF」で布や液体の動きがリアルに
• マルチモーダル連携： Meta「VideoLLM」で言語と映像の同時制御
• 3D動画編集： Wonder Studioの「Dynamic Mesh」で3D空間変形が自在に
• エッジデバイス最適化： Qualcommと連携したスマホ向けAI（500MB以下）

業界動向と課題

• EUがAI生成動画に透かしの義務化（2026年予定）
• 市場予測： 2030年には$127億規模（年平均成長率32.1%）
• 技術的課題：
  • オブジェクト追跡精度の向上（82%→目標95%）
  • 音声・映像同期の精度改善

「Wan 2.1」は、商用利用可能なオープンソース動画生成AIとして、技術の民主化と表現の自由化を強く推し進めています。

今後のAI動画生成市場においては、精度や解像度だけでなく、実用性・柔軟性・倫理性といった総合的な視点が求められるでしょう。

動画生成AIに関するよくあるQ&A

動画生成AIは急速に進化しており、その仕組みや活用方法に関して多くの質問が寄せられています。

ここでは、初心者からプロフェッショナルまでが気になるポイントを厳選し、わかりやすく解説します。

導入や運用の際の参考にしてください。

Q1. 動画生成AIはどのような仕組みで映像を作っているの？

動画生成AIは、テキストや画像、映像などの入力データをもとに、ディープラーニングを活用してフレームごとの画像を連続生成し、これを1本の動画として出力します。

特に近年は、DiffusionモデルやTransformer、VAE（変分オートエンコーダー）などの技術が融合され、より滑らかで自然な映像が生成されるようになっています。

Q2. ローカルで使える動画生成AIはある？

あります。たとえば、Alibabaの「Wan 2.1」はローカル環境（例：RTX 4090搭載PC）で動作し、オフラインでも高品質な動画生成が可能です。

これにより、ネット接続が不安定な場所でも映像制作が行えるほか、データをクラウドにアップロードしないため、プライバシー保護の観点でも安心です。

Q3. 商用利用はどこまで許されている？

動画生成AIによって異なります。Wan 2.1はApache 2.0ライセンスで提供されており、明示的に商用利用が許可されています。

一方で、OpenAI Soraなど一部モデルでは利用審査や契約が必要な場合がありますので、ライセンス条項を必ず確認してください。

Q4. LoRAってなに？Wan 2.1でどう使うの？

LoRA（Low-Rank Adaptation）は、AIモデルに少量の追加学習を施すための技術です。

Wan 2.1では、LoRAを使ってお気に入りのキャラクターや独自スタイルをモデルに学習させ、より自由な表現を可能にします。

たとえば、「明日来子」のようなAIキャラクターにダンスや笑顔のパターンを覚えさせるといった応用が可能です。

Q5. 生成された動画に著作権はあるの？

基本的に、ユーザーがAIで生成した動画には、そのユーザーに著作権が発生すると考えられています。

ただし、第三者の画像・音声・キャラクターを使って生成した場合は著作権侵害のリスクがあります。

また、EUなど一部地域では、2026年からAI生成物への「透かし埋め込み」義務が始まる予定です。

Q6. 動画生成AIを悪用される心配は？

懸念はありますが、Wan 2.1には「デジタル指紋検出システム」が搭載されており、生成動画に作成者情報を埋め込むことが可能です。

これにより、なりすましやフェイク動画の拡散を抑制し、安全な運用環境を実現する仕組みが整いつつあります。

Q7. 初心者でも簡単に使える？

はい。最近の動画生成AIは、テキストプロンプト一行だけで映像が生成できるほど、UI/UXが洗練されています。

特にWan 2.1は、初心者でも数分で結果を得られるほど直感的な操作設計となっており、生成結果をその場で確認しながら調整できます。

Q8. 今後、動画生成AIはどこまで進化する？

現在も進化中ですが、今後はさらにリアルタイム生成・音声同期・長尺編集が精度高く可能になると見られています。

また、スマートフォンやエッジ端末でも動作する軽量モデルが登場しつつあり、動画AIは日常的なツールへと変化していくでしょう。

アリババグループ 通義研究所 Wan2.1 動画生成AIのまとめ

ここまで見てきたように、「Wan2.1」は単なる技術革新ではなく、映像制作の在り方そのものを変えるAIモデルです。

Diffusion Transformerと3D Causal VAEによる高度な動作再現、ローカル運用の現実性、カスタマイズ性の高さ、そしてグローバル戦略の中核に据えられる意義まで、多方面にわたり注目されています。

最後に、Wan2.1の今後の可能性と、私たちがどのようにこの技術を活かしていけるのかを総括します。

商用利用可能な高性能動画生成AIの未来とは

Wan2.1はApache 2.0ライセンス下で商用利用が可能なため、スタートアップから大企業まで幅広く導入が進むことが予想されます。

広告、教育、アニメ、ゲーム、マーケティングなど、あらゆるコンテンツ産業に新たな制作フローをもたらすでしょう。

しかも、ローカル環境で本格的な出力が可能であるため、従来のクラウド依存モデルと比較して、コスト面・セキュリティ面の両方で利点が明らかです。

個人から企業まで創作のハードルを下げるWan2.1の可能性

創作の敷居を大幅に下げるこの技術は、誰もが「映像作家」になれる時代の到来を意味します。

特にUGC（ユーザー生成コンテンツ）の文脈では、プロンプト一行とLoRAなどの軽量学習データだけで、自分だけの世界観を表現する映像が制作可能になります。

このような環境が整えば、創造性を武器にする個人クリエイターやインディー開発者が、グローバルに勝負できる土壌が生まれることでしょう。

技術革新を超えた「文化変革」のはじまり

最終的に、Wan2.1がもたらす最大のインパクトは「創作の民主化」にあります。

技術の所有者や開発者だけが表現を独占する時代は終わり、多様な背景を持つ人々が自らのアイデアを形にできる未来が始まりつつあります。

アリババと通義研究所の挑戦は、その第一歩として世界に大きな問いを投げかけているのです。