Runway Gen-4リリース：一貫性と高品質で創る次世代AI動画生成モデル

ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。

Runway Gen-4とは？初心者向け解説

Runway Gen-4は、米ニューヨークのスタートアップRunwayが2025年3月末に発表した最新のAI動画生成モデルです (Runway Gen-4、AIビデオ制作の最大の壁「キャラクター一貫性」を突破 – 映像制作の未来が変わる - イノベトピア)。これまでAIで動画を作る際に難題だった「キャラクターや背景の一貫性」を大きく改善し、シーンが変わっても同じキャラクター、場所、オブジェクトを維持できるようになったのが最大の特徴です (Runway Gen-4、AIビデオ制作の最大の壁「キャラクター一貫性」を突破 – 映像制作の未来が変わる - イノベトピア) (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。要するに、一度登場した人物や物体が動画の途中で別人や別物に化けてしまう心配が減り、ストーリー性のある映像を作りやすくなりました (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。

加えて、Gen-4は映像の品質や動きのリアルさも現時点でトップクラスとされています (Runway releases an impressive new video-generating AI model | TechCrunch) (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。Runway社いわく「Gen-4は高度にダイナミックな動画を生成でき、被写体・オブジェクト・スタイルの一貫性も保ち、プロンプト（指示文）の解釈精度や世界の理解力も業界最高水準」だといいます (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。専門的に聞こえるかもしれませんが、平たく言えば以前よりずっと“思い通り”の映像が得られやすいモデルということです。

また、「追加の微調整や学習なし」で利用できる点も強調されています (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。専門家向けの難しいチューニングをしなくても、誰もがすぐにこのモデルの力を引き出せるという意味です。実際、Gen-4は商用サービス「Runway」で提供されており、特別なハードウェアなしにクラウド経由で使えます。現在は有料プラン契約者向けに順次提供されており、企業利用にも対応しています (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。出力できる動画は最大で5～10秒、解像度1280×720ピクセル（720p）と、実用的な範囲です (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。

Runway社は、このGen-4によって「メディア生成と世界の一貫性」という難題に取り組んだと述べています (Runway Gen-4、AIビデオ制作の最大の壁「キャラクター一貫性」を突破 – 映像制作の未来が変わる - イノベトピア)。それは単に技術的な自慢にとどまらず、映像制作の現場で誰もが感じていた「AIが作る動画は連続した物語には使いにくい」という壁を壊すものです。映像制作の初心者にとっても、Gen-4は“ストーリーの語れるAI”への大きな一歩となるでしょう。

過去モデル（Gen-1～Gen-3）との違い

RunwayはこれまでGen-1からGen-3まで段階的に動画生成AIを進化させてきました。それぞれのできることを簡単に振り返ると以下の通りです：

こうした積み重ねを踏まえ、Gen-4ではついに“一つの世界をシーンを超えて維持する”レベルに達したとされています (Runway Gen-4、AIビデオ制作の最大の壁「キャラクター一貫性」を突破 – 映像制作の未来が変わる - イノベトピア)。開発者の言葉では、Gen-4は前世代（Gen-3 Alpha）から格段に進歩した新基準のモデルであり (Runway releases an impressive new video-generating AI model | TechCrunch)、映像生成AIにおける「キャラクターとシーンの一貫性」という最大の弱点を克服したものです (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat) (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。言い換えれば、Gen-4によってAI映像制作は実験的なお遊びから、本格的に物語を描けるツールへと近づいたのです (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。

Gen-4の主な特徴と使い方

Gen-4の新機能や改善点を、初心者向けにわかりやすく整理してみましょう。

  • ①シーンをまたいだ一貫性: Gen-4最大の売りはここです。あるシーンで作ったキャラクターやオブジェクトを、次のシーンでも同じ見た目で再登場させることができます (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。例えば前半の場面で登場した主人公が、場所を移動した後の場面でも顔や服装が変わらずに出てくる、といった具合です。モデル内部に視覚要素の「永続的なメモリ」があるようなものだと説明されています (Runway Gen-4、AIビデオ制作の最大の壁「キャラクター一貫性」を突破 – 映像制作の未来が変わる - イノベトピア)。このおかげで、AIによる映像でもストーリーの連続性が保てます。クリエイターにとっては「せっかく考えたキャラがシーンごとに変形して困る…」というストレスが減り、視聴者にとっては不自然な変化が減るので映像に没入しやすくなります。
  • ②複数視点・多角度の生成: 一貫性が保たれることを活かし、同じ場面を様々な角度から描く映像も作りやすくなりました。たとえば、一つの建物のシーンを正面からだけでなく側面や空撮風の角度からも連続して生成でき、編集で繋げば自由なカメラ割りができます (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。Gen-4では「カバレッジ (Coverage)」という機能で、シーンのあらゆるアングルを網羅するショットを得ることを目指しています (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。これは映画や映像制作でいう「別カットをたくさん撮っておいて後で編集する」作業をAIが補ってくれるイメージです。複数の角度から撮ったような映像素材を、なんとテキスト指示と参考画像だけで生成できるわけです (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。
  • ③高い映像品質とリアルな動き: Gen-4の映像はかなり高精細かつリアルな動きになっています。解像度は前述の通り最大720pと十分実用的で、動きも滑らかです (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat) (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。特に被写体やカメラが激しく動くシーンでも破綻しにくい点は大きな改良です。たとえばアクション映画のように人が走ったり物が飛んだりするシーンでも、ブレや崩れが少なく安定した映像が得られます。これには開発チームの新しい工夫が背景にあり、Gen-4は大量の動画データからパターンを学習して動きを生成しているそうです (Runway releases an impressive new video-generating AI model | TechCrunch)。もっとも、トレーニングに使われた具体的な映像データセットは企業秘密とのことで公開されていません (Runway releases an impressive new video-generating AI model | TechCrunch)。
  • ④優れた指示理解力（プロンプト対応）: AIに文章で指示を出す際、その意図通りに反映される精度もGen-4は向上しています (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。Gen-4はテキスト指示（プロンプト）の内容を的確に映像に反映し、複雑なシーン構成でもユーザーの求める世界を再現しやすいとされています (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。例えば「夕暮れの浜辺で主人公が右から左へ歩いていき、後ろに虹がかかっている」というような細かな指示も、より忠実に表現できる可能性が高まっています。これは裏を返せば、ユーザー側が練る指示文次第で思い通りの映像に近づけられる自由度が増したということです。
  • ⑤簡単＆柔軟な操作（ビジュアルリファレンス活用）: Gen-4の操作フロー自体は初心者にも扱いやすく設計されています。基本は1枚の入力画像とテキストの指示文を用意するだけです (Creating with Gen-4 – Runway) (Creating with Gen-4 – Runway)。入力画像は動画の第1フレーム（最初の静止画）として扱われ、そこに写った被写体や構図、色調などがその後の映像全体の基準になります (Creating with Gen-4 – Runway)。ユーザーはテキストで「どんな動きをさせたいか」を主に記述するだけでOKです (Creating with Gen-4 – Runway)。例えば、入力画像に主人公のキャラクターイラストを用意し、プロンプトに「主人公が森の中を走り抜ける」と書けば、その絵がそのまま動き出すようなイメージです。Gen-4は視覚的な参照（Reference画像）と指示を組み合わせて映像を作る設計になっており、難しいパラメータ調整なしに直感的な操作が可能です (Runway Research | Introducing Runway Gen-4) (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。
  • ⑥物理的な一貫性と世界理解: 興味深いことに、Gen-4は現実世界の物理法則をある程度理解しているとも言われます。Runway社は「Gen-4は視覚モデルが現実の物理をシミュレートする能力において重要な節目となった」と述べています (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。これは大げさに聞こえるかもしれませんが、要はオブジェクトの動き方や相互作用がより自然になったということです。例えば物を投げれば放物線を描いて落ちる、液体がこぼれれば下に流れる、といった基本的な物理挙動が映像内で破綻しにくくなっています。完全に思考実験の域ですが、将来的には「AIがゲームエンジンのようにシーン内の物理シミュレーションまで担当する」可能性も示唆されています (Runway Gen-4 | Hacker News) (Runway Gen-4 | Hacker News)。いずれにせよ、Gen-4の映像が以前より“リアルに感じられる”要因として、この物理的な一貫性の向上は見逃せません。

以上のようにGen-4は、多くの改良点を備えた強力なモデルです。それでいて使い方自体はシンプルなので、初心者でも触りやすいのは嬉しいポイントでしょう。5～10秒という長さ制限こそありますが、逆に言えばショート動画やプロトタイプ制作には十分な長さですし、複数のクリップを繋げればもっと長尺の映像プロジェクトにも応用できます。

Gen-4で可能になる主なユースケース

Runway Gen-4の登場によって、クリエイターやビジネスの現場で具体的にどんな活用が考えられるでしょうか。日本と米国それぞれの事情を踏まえつつ、いくつかユースケースを挙げてみます。

  • 映像制作・映画制作のプロトタイピング: まず、大きいのは映画やアニメなど物語映像の試作段階への活用です。例えば映画監督が頭の中のアイデアを絵コンテ代わりにAIで映像化してみたり、CF（コマーシャルフィルム）プランナーがコンセプト映像を即座に作ってクライアントに見せたりといったことが可能になります。従来は実写のビデオカメラでロケハン映像を撮ったり、アニメなら絵コンテやプロット映像を人手で描いたりしていた部分を、Gen-4が自動でそれらしく動画化してくれるわけです。特にハリウッドなど米国の映画業界では、巨額の予算を投じる前にAIでイメージを検証する試みが出てくるかもしれません。実際Runway社は大手映画スタジオのライオンズゲートと提携し、同社の2万本以上の映像資産を学習したカスタムモデルを共同開発する計画も進めています (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。日本でも、アニメ制作会社や映像プロダクションがプリビズ（Pre-visualization）用途でGen-4を使えば、企画段階の効率が飛躍的に向上する可能性があります。
  • 低予算でのショートフィルム/音楽PV制作: Gen-4は短編映画やミュージックビデオの制作にも直ちに役立つでしょう。実際、後述するようにRunway社自身がGen-4だけで作った短編映像をいくつも公開しています。個人の映像クリエイターにとって、役者や撮影スタッフを雇わずとも自分の発想だけで映像作品を完結できるのは画期的です。たとえばインディーズのミュージシャンが曲に合わせたPV映像をAIで作る、といったことも比較的容易になるでしょう。日本でもボカロPやVTuberなど自主制作の映像文化がありますが、そうした分野で「AI製作のMV」が登場しても不思議ではありません。アニメ風の映像もGen-4は得意とするところなので、同人アニメやファンメイドのショートフィルムがAIで量産される未来も考えられます。
  • 広告・マーケティング映像への活用: 企業のプロモーションにもGen-4は応用幅があります。商品やサービスの紹介動画を手軽に作成したり、SNS向けのバズる映像コンテンツを少人数で作り込んだりできます。たとえば、ECサイトでの商品イメージ動画をGen-4で大量生産するといった使い方も可能でしょう。Gen-4はオブジェクトの一貫性も保てるため、製品写真1枚から様々なシチュエーションでの商品映像を生成し、宣伝素材に流用するといったプロダクトフォトグラフィー的な使い方も考えられます (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。米国企業はSNSマーケティングに動画を多用する傾向がありますが、Gen-4を使えば毎日のように新しいプロモ動画を作って投稿するといったこともコストを抑えて実行できるでしょう。日本でも中小企業やスタートアップが自社PRに動画を使うハードルが下がり、安価な映像制作ツールとして注目されるかもしれません。
  • クリエイティブ分野の教育・研究: さらに、映像制作の学習や研究用途も挙げられます。映像系の学生がアイデアスケッチの代わりにAI動画を作ってみたり、アート作品としてAI映像を活用したりといったケースです。Runwayは教育機関向けのプランも提供しており、創造性を育むツールとしてAIを位置付けています (Research | Runway) (Research | Runway)。米国ではすでにAI動画を使った実験的なアートやインスタレーションが生まれ始めていますし、日本でもメディアアートの分野でGen-4が新たな表現手段になる可能性があります。もちろん、単純に「映像を作ってみたい！」という初心者が遊び感覚で使ってみるのも歓迎されるでしょう。実際RunwayのサービスはGUIがわかりやすく、探究心があればプログラミング知識ゼロでも触れられます。

以上のように、Gen-4は個人クリエイターから大企業まで幅広い層にとって有用なツールとなりえます。日本と米国では市場環境が異なるものの、「低コストでクオリティの高い映像を作りたい」というニーズは共通です。Runway Gen-4はまさにそのニーズに応える存在として、今後様々な現場で試されていくでしょう。

Gen-4デモ作品で見る実力【映像あり】

Gen-4の真価を示すために、Runway社はいくつかの短編映画や実験映像を公開しています (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。これらは全てGen-4だけで制作された映像で、モデルの性能テストを兼ねたデモ作品です (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。初心者にもわかりやすい題材が多いので、その一部を紹介します。

(Behind the Scenes with Gen-4) 「New York is a Zoo」 – 実写風映像にキリンやゴリラなど本来あり得ない動物たちが登場する短編映画です。ニューヨークの街中に突然キリンが現れるシーンは一見実写と見紛うクオリティで、Gen-4のビジュアルエフェクト合成（GVFX）能力の高さを示しています (Runway Gen-4 がリリース！一貫性のあるキャラクター、場所、オブジェクトをシーン全体で生成可能に | CGinterest)。この映像では、現実の都市映像に動物を馴染ませるという高度な効果がわずかな労力で実現されており、従来のVFX制作との融合も視野に入ることがわかります (Runway Gen-4 がリリース！一貫性のあるキャラクター、場所、オブジェクトをシーン全体で生成可能に | CGinterest) (Runway Gen-4 がリリース！一貫性のあるキャラクター、場所、オブジェクトをシーン全体で生成可能に | CGinterest)。

引用：
Behind the Scenes with Gen-4

「The Retrieval」 – 宇宙飛行士のような探検家たちが巨大なキノコやツル植物の生える不思議な世界で幻の花を探す冒険譚です (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。アニメ的なタッチで描かれたこの作品は、セリフ無しでも引き込まれるクオリティがあり、Gen-4の物語表現力を示しています。驚くべきは、この短編が1週間足らずの制作期間で完成したという点です (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。複数人のチームでGen-4を駆使すれば、アイデア次第で短期間にここまで凝った映像作品が作れることを証明しています。

「The Lonely Little Flame」 – 可愛らしい炎のキャラクターを主人公にしたファンタジー短編です。焚き火の中から生まれた小さな炎が、夜の森で冒険するような内容で、絵本のような温かみのある映像表現が魅力です。Gen-4は写実的な映像だけでなく、こうしたアニメ風・ファンタジー調のスタイルも一貫して生成できることがわかります。炎のキャラクターは終始同じ姿を保ち、周囲の森の雰囲気もフレームごとに破綻なく継続しており、スタイル一貫性の高さが伺えます。

「The Herd」 – 西部劇のような世界観で展開する短編で、カウボーイの男が登場します。暗がりにたたずむ初老のガンマンの表情や衣装のディテールが非常にリアルで、Gen-4の人間キャラクター表現のポテンシャルを示しています。実写さながらの陰影表現と質感ながら、よく見るとどこか絵画的でもあり、独特の味わいを持つ映像です。西部劇調という難しいテーマに挑戦しつつ、映像の質としては実写と遜色ないレベルに到達している点で注目できます。

これらのデモ映像以外にも、Gen-4で作られた実験的なミュージックビデオなどが複数公開されています (Runway Research | Introducing Runway Gen-4)。ジャンルも実写風からアニメ調、ファンタジーからSFまで多岐にわたり、Gen-4の対応できる作風の広さを感じさせます。実際に映像を観ると「本当にこれ全部AIだけで作ったの！？」と驚く人も多いでしょう。

こうした作品群はYouTubeやRunway社の公式サイトで誰でも視聴できます。Gen-4が生み出す映像の雰囲気やクオリティを掴むには、百聞は一見に如かずです。ぜひ興味のある方はこれらのデモ作品をチェックしてみてください。

コミュニティの反応と今後の展望

Runway Gen-4の発表に対し、オンラインコミュニティでも大きな反響が起きています。クリエイターや開発者、映像ファンまで様々な人々がSNSやフォーラムで意見を交わしています。

ポジティブな反応としては、「クオリティが凄まじい」「もう実写と見分けがつかないレベルだ」といった驚きの声が多数です。RedditではAI映像系のコミュニティに投稿されたGen-4のデモ動画が「これはヤバい」と話題になり (New Runway Gen-4 model is pretty insane (sound on) - Reddit)、再生音声付きで熱心に議論されています。また、ある視聴者はGen-4製の短編『The Retrieval』を観て「細かな違和感はあるが、全体として鑑賞に耐える出来で素晴らしい」とコメントしていました (Runway Gen-4 | Hacker News)。実際に映像を見た人からは「ちゃんと最後まで楽しめた」「よく見ないとAI作と気づかないかも」といった評価が寄せられています (Runway Gen-4 | Hacker News)。

日本のクリエイター層からも感嘆の声が上がっています。あるTwitterユーザーはGen-4について「うにゅうにゅ（※映像の揺らぎ）がしない！」と表現し、「単純にすごい！めちゃいい感じ」とその安定感と出来栄えを称賛していました (「#Runway」のX（旧Twitter）検索結果 - Yahoo!リアルタイム検索) (「#Runway」のX（旧Twitter）検索結果 - Yahoo!リアルタイム検索)。従来モデルでは難しかったファンタジー系のプロンプトでも破綻なく動くことに感動した様子で、生成結果の安定性はユーザーから見ても飛躍を感じるポイントのようです。

一方で、懸念や議論も少なからず起こっています。映像制作のプロフェッショナルの中には、「AIが仕事を奪うのでは」という不安から警戒感を示す声もあります。実際、米国のアニメーション組合（Animation Guild）が2024年に行った調査では、AIを導入した制作会社の75%が人員削減や部署統合を行ったとの結果も出ています (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。この調査は2026年までに10万件以上の米国のエンタメ職がジェネレーティブAIの影響を受けると予測しており、Gen-4のような技術もその文脈で見られています (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。クリエイターコミュニティでは「便利なのは確かだけど、人間の仕事が減るのでは？」といった議論が活発です。RedditのVFX関連板では、皮肉交じりに「…or AI stole my job（AIに仕事を奪われた）」とスレッドタイトルを付けてGen-4を紹介する投稿もありました (Runway Gen-4 (…or AI stole my job) : r/vfx - Reddit)。プロのVFXアーティストらしきユーザーが「著作権で守られたコンテンツで学習したAIには複雑な気分だ」とコメントする場面もあり、学習素材の許可や著作権問題についての指摘も出ています (Runway releases an impressive new video-generating AI model | TechCrunch)。

法律面では、Runway社を含む複数の生成AI企業がアーティストから集団訴訟を提起されている最中でもあります (Runway releases an impressive new video-generating AI model | TechCrunch)。これは、これら企業が訓練に無断で著作物を使った疑いがあるとして争われているもので、Runway社はフェアユース（公正利用）を盾に法廷で争う構えです (Runway releases an impressive new video-generating AI model | TechCrunch)。最終的な司法判断はまだ出ていませんが、Gen-4の映像生成結果が仮に特定のアーティストの作風に酷似した場合など、この問題がクローズアップされる可能性があります。

このように、Runway Gen-4は賞賛と懸念の両面から大きな注目を集めています。ただ総じて言えるのは、クリエイティブ業界において「AI動画の実用化元年」とも呼べるインパクトを与えたということです。「映像生成AIの進化がすごい」「もはや実写と間違えるレベル」といった国内メディアの見出しも躍り (もはや実写と間違えるレベル 動画生成AI「Runway」の進化がすごい)、日本・米国問わず盛り上がりを見せています。今後、Gen-4がどのように使われていくかはコミュニティと業界の試行錯誤次第ですが、少なくとも「AIでどこまで映像制作ができるのか？」という可能性が大きく広がったのは間違いありません。

まとめ

Runway Gen-4の登場は、AIと映像制作の関係において一つのエポックメイキングな出来事です。初心者でも扱える手軽さでありながら、これまでプロの世界でも難しかった一貫性ある映像表現を可能にし、クリエイティブのハードルを大きく下げました。日本のクリエイターから米国の映画スタジオまで、様々な人々がこの新しいツールに期待と関心を寄せています。

もちろん、技術の進化に伴い「では何を作り、何を伝えるべきか？」という本質的な問いも重要度を増しています (Runway Gen-4、AIビデオ制作の最大の壁「キャラクター一貫性」を突破 – 映像制作の未来が変わる - イノベトピア)。誰もが容易に高品質な映像を生み出せる時代だからこそ、その中身やアイデアがこれまで以上に問われるでしょう。Gen-4は強力な道具ですが、それを使ってどんな物語を語るかは私たち次第です。

最後に、Runway Gen-4はまだスタートしたばかりです。今後さらなるアップデートや新機能の追加も予告されています (Runway Gen-4 solves AI video's biggest problem: character consistency across scenes | VentureBeat)。この革新的なAI動画生成モデルが、今後どんな創造的ムーブメントを生み出すのか非常に楽しみですね。技術の恩恵を最大限に活かしつつ、クリエイターの想像力と組み合わせて、これからも新しい映像表現に挑戦してみましょう。

参考文献

  1. 公式情報
  2. ニュース記事（英語）
  3. コミュニティ・SNSの反応
  4. 日本語の解説記事・ブログ