AI動画革命が広告を変える｜プロモーション×パーソナライズの新時代
広告やプロモーションの現場において、“人”を撮影しなくても、AIが高品質なアバターを生成・動画化できる時代が到来しています。
たとえば、日本では2025年5月に登場したツール「AvaMo」が、テンプレート＋AIアバター＋TTS（自然音声合成）を組み合わせ、数分でプロ品質の広告動画を自動生成できるとして、制作スピードとコストを最大98％削減しています
また、DeepBrain AIとブイキューブによる提携により、30秒程度の撮影でリアルなバーチャルヒューマンアバター＆ナレーション動画を生成し、社内研修や窓口業務まで用途が拡大する実証実験も進んでいます 。
業界でも一歩先を目指すわが社の構想をご説明いたします。
目次
動画版生成AIは今、何ができるのか？
Amazon Ads Video Generatorは、単一画像や既存動画素材に対し、人やペットの登場、スムーズなフレーム遷移、高運動のシーン生成がワンクリックで実現可能です。
U.S.ではβ期間を経て一般公開へ。
小〜中規模事業者も手軽に活用でき、CTR（クリック率）が30%増加の効果も報告されています
高度な動画要約機能も搭載されており、長尺デモやSNS動画からキークリップを自動抽出し、広告に最適なショート動画を生成する機能を提供 。
Amazon以外では、Google VeoやMetaのマーケ施策、Runwayの動画生成・編集、Moments Labの制作支援などが進展し、広告業務の高速化・省人化に貢献しています 。
実際の効果検証では、制作コスト60%減、キャンペーン立ち上げ4倍速、エンゲージメント35％増といった成果も出ています 。
1枚の写真から「動き出す3Dモデル」へ
LHM（Large Animatable Human Reconstruction Model）
アリババTongyi Lab発。
単一画像から
3D Gaussian splattingで数秒以内にアニメーション対応モデルを生成。
服のしわや顔のディテールも高精度に再現されます。
Human‑VDM
CMU × Sun Yat-sen大学による設計。
1枚の画像 → 動画 → Gaussian変換 という構成で、
表情や質感の一貫性・自然さが非常に高いのが特長です。
AdaHuman / HumanRAM / HumanDreamer‑X
最新の3D人型生成モデル群。
ポーズ制御、
高解像度化、
自己完結型の再構成に対応。
いずれも商用フェーズに突入しており、実運用が可能です。
これら3Dモデルは自動でリギング（骨組み）対応され、MixamoやBlenderなどで即アニメ演出に移行可能に。
つまり「スマホで撮った写真が、その場で動くアバター動画へ進化する」世界が、もう目の前にあるのです。
動画制作の工程が10分の１～100分の一へと減少されていきます。
現在、研究開発が進み、あとはquality次第で、どの業種においてもプロモーション・コンテンツの主役に変化していくことでしょう。
ただし、我々はただのプロモーションでは終わりません。
独自の構造＝差別化されたマーケティングへ挑戦していきます。
それがMYドラマ、MYライフログ、による体験共有型のエコシステムです。
PDRM設計による、MYドラマ（パーソナライズ化されたプロモーション動画）のデータ活用
動画作成が容易になるということは、個人ごとのカスタマイズされた体験イメージムービーも作成が可能となります。
Personal Data Relationship Managementは、ユーザー自身が提供するゼロパーティデータ（嗜好・感情・属性などを自発的に提供）を軸に、ユーザーとの関係性を継続的に深め、最適化する一連の仕組みです。
高い視聴・エンゲージ率
パーソナライズされた動画は、視聴者の注意を引きやすく、
関与率が35〜116%向上するとされており、
CTRやエンゲージメント増加に直結します。
感情データによる体験改善
自己申告による感情ログをもとに、BGM・演出・セリフなどを調整可能。
「この場面が心に響いた」という声に動画設計で応答し、体験は見るたびに
“どんどん自分に合う”ものへ進化します。
忠誠心とブランド信頼の醸成
個別対応を感じられる動画は、安心感と信頼をユーザーに与えます。
Emotionally resonant content はリピートやシェアを促し、
購入や行動決定に強く影響します。
高ROI・効率性
生成AIとアンケート自動化によって、制作コストの削減と配信スケールを両立。
高い転換率を維持しつつ、ROI最大化に貢献します。
実装イメージの詳細
アンケート設計
感情カテゴリ（喜び・驚き・不満など）を選ばせ、
「どのシーンでどう感じたか」をタイムスタンプ付きで取得。
変化スコア化
「ネガ→ポジの入力数 ÷ 総入力数」で変化率を定量化。
例：変化率が+0.6なら「ポジ化効果大」と判断。
動画パラメータ反映
スコアが高い場合、該当シーンの尺・BGM・セリフ・カット割りなどを調整。
テンプレートにも自動反映され、個別最適化が進みます。
効果測定とABテスト
異なるスコアに基づく動画を配信し、
再視聴率・反応率・さらなる感情入力を比較。
有効な動画パターンを探る PDCAサイクル を実行します。
これがPDRM思想の中核。「感じたことを返すこと」で、感情に合った体験を研ぎ澄ませられるのです。
なぜこの仕組みはこの業界の主流のプロモーションになりうるのか？
エンゲージメントとクリック率の大幅向上
生成AIによるパーソナライズムービーは、CTRや関与率を 30〜116%改善する実績があり、 従来型動画では得られない「見る気にさせる力」があります。
継続的パーソナライズによる“自己最適化体験”
リピート視聴のたび、ユーザーの入力した感情フィードバック（喜び・不満・驚きなど）を取り込み、動画のテンポ・演出をアップデート。
→ 一度で終わりではなく、「見るたびに自分に最適化される」体験へと進化します。
定量化された感情データによる効果的動的設計
「ネガティブ→ポジティブ」への変化を変化スコアとして定量化することで、どの演出が共感を生むのかが明確に把握できます。
その結果、データに基づき動画構成を科学的に改善でき、企業の本質的なROI向上につながります。
心理的信頼性とブランドロイヤルティの構築
“自分が伝えた意見が反映される”という心理的満足感は、視聴者との信頼を築き、再訪や紹介を促進する重要な要素です。
全体最適化と自動化による効率効果
AI動画＋アンケート→感情可視化→再生成→配信のフル自動ループにより、人手不要でPDCAを運転可能。
結果として、費用対効果が高く、高頻度な改善＆リリースサイクルを実現できます。
この“体験ムービー”概念は、従来の一方向的な広告を越え、双方向的でユーザーが感情移入しやすい新しい自己参加型プロモーションとして、VR・AR・メタバース時代との親和性も高くなっています。
パーソナライズされた体験が集まり体験共感型エコシステムが完成する
個人ごとにカスタマイズされた“マイドラマ”動画は、ユーザーがまるで自分だけの主人公になれる新しいプロモーション体験です。
たとえば、Gan.AIやIdomooのようなプラットフォームでは、視聴者の名前、好み、行動履歴などを自動で組み込んだ数万〜数百万本規模の動画を、数分で生成・配信できます。
この“体験ムービー”概念は、従来の一方向的な広告を越え、双方向的でユーザーが感情移入しやすい新しい自己参加型プロモーションとして、VR・AR・メタバース時代との親和性も高くなっています。
ユーザの体験フロー
「趣味嗜好＋サービス利用＋感情変化ログ」はすべて時系列でMYライフスタイルDBに蓄積されます。
データを分析・クラスタリングすることで、「旅行で感動しやすい」「ファッション利用では驚き重視」といった傾向パターンを自動抽出。
ライフスタイルが似たパターンを持つユーザーには、類似体験を共有するマイドラマ動画や体験談、コメント交流機能が提供され、共感の場を形成。
この共有体験のリアクションもまたログ化され、更なるマイドラマ改善サイクルへ反映されます。
一人の体験が「自分に近い誰かの体験」として共鳴し、再視聴・共感・回遊が促進される循環型共感UXが実現できます。
まとめ
自動生成型広告動画はすでに実用フェーズ。制作スピードと品質を両立。
単一画像から3Dキャラクター化・アニメ化が秒単位で可能。
感情入力を設計し、体験を改善するPDRM方式で動画を進化させる設計が有効。
MYライフスタイルDB蓄積＋似たユーザーとの共有で共感と拡散を最大化。
PDRMは、「自らのデータを自己開示し、最適な体験を受け取り続ける」というUX設計と、それをデータ駆動で回す仕組みのことです。
この思想を「マイドラマ」「感情変化ログ」「ライフスタイル共有」の流れに実装すると、ユーザーは能動的に体験に関与し、企業は深い関係性と成果を得る、というマーケティングの理想形に近づけます。
