動画生成AI市場の再編：Sora撤退後のパラダイムシフトとマルチモーダルLLMの進化
動画生成市場の構造変化と主要プレイヤーの現状
OpenAIの「Sora」提供終了という大きな転換点を迎え、動画生成AI市場は急速に再編されている。本動向は、単なる特定の製品のクローズを意味するのではなく、高コストな生成モデルから、より効率的で統合的なアーキテクチャへのシフトを象徴している。
現在、Kling AIがユーザーを獲得し市場シェアを拡大させる一方、Googleの「Veo 3.1 Lite」やAlibabaの「Qwen3.5-Omni」といったモデルが、マルチモーダルかつ即時性の高いソリューションを提供している。特にQwen3.5-Omniは、テキスト・画像・音声・動画を単一のモデルで並列処理する「Omnimodal」アプローチを採用しており、従来の特化型動画モデルに代わる強力な選択肢として浮上している。技術の焦点は、単一の静的動画生成から、ユーザーの意図を汲み取り、エージェントが自律的にコンテキストを拡張する「動的なシネマティック生成」へと移り変わっている。
基盤モデルの技術的進化とアーキテクチャの潮流
2026年4月現在の主要モデルの動向を俯瞰すると、以下の3つの主要なアーキテクチャトレンドが確認できる。
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MoE（Mixture-of-Experts）の標準化: Zhipu AIのGLM-5（744Bパラメータ）やMetaのLlama 4シリーズに見られるように、効率的な計算と巨大な推論能力を両立させるMoEが主流となっている。
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Long-Term Memory (LTM) の実装: DeepSeek V4に搭載が期待されるネイティブLTMシステムは、動画生成において一貫性を維持するための鍵となる。コンテキストウィンドウの増大（Anthropicの1Mトークン）と組み合わせることで、長時間動画や複雑なストーリー展開の整合性が飛躍的に向上している。
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エージェント的統合: Mistral Small 4が示すように、推論・マルチモーダル・エージェント機能の単一モデルへの統合が進んでいる。これにより、動画生成は単なるクリエイティブ作業から、ユーザーとの双方向対話を通じた「エージェント的創作プロセス」へと進化している。
開発者・エンジニア視点でのインサイトと今後の展望
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「統合マルチモーダル」への移行準備: 個別の画像生成モデルや動画生成モデルをチェーンさせるパイプラインから、Qwen3.5-Omniのような入力層でマルチモーダルな入力を統合的に処理するエンドツーエンドのモデルへの移行が必須となる。開発者は、単一モデル内でのモーダル間クロスアテンション最適化に習熟すべきである。
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LTMを活用した一貫性の担保: 動画生成における最大の課題である時間的一貫性（Temporal Consistency）に対し、モデルネイティブな長期間メモリをどう活用するかが差別化要因となる。特に、推論プロセスの途中で外部メモリを参照するエージェント的生成の実装が、高品質な出力を得るための最重要技術となる。
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モデル推論のデカップリング: 計算リソースの最適化のため、推論（Reasoning）と生成（Generation）のフェーズを明確に分け、エージェントが複雑な計画（Planning）を行い、軽量なモデルがその計画を忠実に描画するという階層的なシステム構成が、コスト効率と精度の最適解となる。
