https://www.theinformation.com/articles/ai-videos-nearly-indistinguishable-real-videos-runway-finds?utm_source=ti_app&rc=01qtpq

runwayはどこのモデルを使って作っているのですか？

  結論から言うと、Runwayは「他社モデルをそのまま使っている」のではなく、 👉 自社開発の動画生成モデル（Gen-1 / Gen-2 / Gen-3 / Gen-4 系）を中核にしています。 ただし、ルーツや一部技術は既存研究・モデルの流れを強く継承しています。整理します。

1️⃣ Runwayは「自社モデル」中心

Runwayが提供している動画生成（Text-to-Video / Image-to-Video）は、
  • Gen-1（2023）： 既存動画を変換する video-to-video が中心
  • Gen-2（2023後半）： text / image → video（拡散モデル）
  • Gen-3 / Gen-4（2024–2025）： 物理一貫性・時間的一貫性・人物表現が大幅に改善
👉 API的に他社モデルを呼んでいるわけではありません。

2️⃣ どんな系統の技術か？（中身）

Runwayのモデルは、以下の系譜の動画拡張型と考えるのが正確です。

🔹 基本アーキテクチャ

  • Latent Diffusion Model（LDM）
  • Spatio-Temporal Transformer
  • 3D Diffusion / 時間方向Attention
これは研究的には：
  • Stable Diffusion 系
  • Imagen Video / Phenaki
  • Video Diffusion Models (VDM)
と同じ学術的流れです。

3️⃣ Stability AI との関係（重要）

Runwayは初期に Stability AIと非常に近い関係にありました。
  • Stable Diffusion 初期コミュニティ
  • Diffusion研究の共同エコシステム
  • Runway社内には Stable Diffusion初期開発に関与した研究者が在籍
👉 **「Stable Diffusionを動画に本気で拡張した系譜」**と考えると理解しやすいです。 ※ ただし 現在のGen-3/4はStable Diffusionそのものではありません。

4️⃣ OpenAI Sora / Google Veo との違い

比較するとこうなります：
項目 Runway OpenAI Sora Google Veo
モデル 自社動画拡散 自社（非公開） 自社（非公開）
公開度 商用・一般向け 限定公開 限定
得意分野 映像制作 世界理解・物理 高解像度
Runwayは 🎬 「映像制作者がすぐ使える実用性」 を最優先に最適化しています。

5️⃣ まとめ（短く）

  • ✅ Runwayは自社開発モデル
  • ✅ 研究的ルーツは Stable Diffusion / Video Diffusion
  • ❌ OpenAIやGoogleのモデルを使っているわけではない
  • 🎯 映画・広告・SNS向けに最適化された動画生成AI
もしよければ次に：
  • 「なぜRunwayは“見分けがつかない”ところまで来たのか」
  • 「Soraはなぜまだ一般公開されないのか」
  • 「研究用途ならどの動画モデルを使うべきか」
どれを深掘りしますか？

🧠 背景コンテキスト（関連トレンド）

  • AI生成動画技術は OpenAI の Sora 2 や Google の Veo 3 など複数の先進モデルでも大幅に進化しており、視覚・音声の両面でリアリティが向上しています。 (Medium)
  • こうした生成モデルの進展が進む一方で、AI生成コンテンツの検出・識別が追いついていないという議論も多く報告されており、ニュースルームや検証コミュニティでの対応が急がれています。 (TV News Check)
必要なら、このテーマの 社会的・法的リスクや検出技術 に関する解説も追ってまとめられますよ。  

これは有料ですか？

  はい — Runwayは有料サービスですが、 👉 無料でも試せるプランがあります。 詳しく整理すると以下の通りです👇 (Runway)

📌 1. 無料プラン（Free）

  • 料金：0ドル（無料）
  • 初回に 125クレジット が付与される（使い切り） (Runway)
  • このクレジットを使って、動画生成や画像生成を 少しだけ体験 できます (Imagine.Art)
  • 無料プランで生成した動画には ウォーターマーク（透かし）が付く ことがあります (Imagine.Art)
  • 5GB の保存容量など制限あり (Imagine.Art)
👉 気軽に 試してみたいだけ の場合はこれで始められます。

📌 2. 有料プラン（定期課金）

無料だけだと体験範囲が狭いため、継続的に使うなら有料プランが必要です。代表的なプラン例👇 (Runway)
プラン 月額料金（目安） 内容
Standard（標準） 約 $12〜$15/月 毎月クレジット付与（例：625）
Pro 約 $28〜$35/月 多めのクレジット（2250/月）
Unlimited 約 $76〜$95/月 生成回数上限なしなど（チーム向け）
Enterprise 要相談 大規模ユーザー向け
（ドル価格はプランや年払い割引で多少変動します） (Runway)

🔹 クレジット制について

  • Runway の生成や編集には 「クレジット」 という消費単位を使います (help.runwayml.com)
  • 例えば、動画生成は 秒数 × モデルごとのクレジット単価 でコストが決まります (help.runwayml.com)

✅ まとめ

  • 🆓 無料で試せるプランあり（クレジットが少し付与） (Imagine.Art)
  • 💰 本格的に使うには有料プランが必要（必要クレジットに応じて定額） (Runway)
  • 🧾 無料と有料で使える機能や生成量に大きな差があります (Runway)
必要なら、「どのプランがどれくらいの動画量に相当するか」まで具体的に計算して比較もできますよ。使いたい用途（例：TikTok動画／広告用／映画制作など）を教えてもらえれば、それに合うプランの目安を出せます！

動画再生だとyoutubeをもつGoogleが強そうですが、どうやって戦っていくのですか？

  とても本質的な視点です。 結論から言うと、動画AIの競争は「YouTube（配信・再生）」と「Runway（制作）」で戦場が違うため、 Google（YouTube）が強くても、 Runwayは十分に戦えるポジションを取っています。 以下、構造的に整理します。

① Google / YouTube が「圧倒的に強い」領域

これは間違いありません。

YouTube の強み

  • 🌍 世界最大の 動画配信・再生プラットフォーム
  • 📊 視聴データ・嗜好データの独占
  • 💰 広告・収益化のエコシステム
  • 🧠 Google DeepMind の基盤モデル（Veo 等）
👉 「見る・配る・儲ける」 では Google が最強です。

② でも Runway が戦っているのは「そこではない」

Runwayの主戦場は 動画の“再生”ではなく“制作” です。

Runwayの立ち位置

  • 🎬 映画・CM・MV・SNS動画の 制作ツール
  • ✂️ Premiere / After Effects の代替・拡張
  • 🧑‍🎨 クリエイターの 手を速くするAI
つまり：
YouTube = テレビ局・配信網 Runway = 撮影機材＋編集スタジオ

③ なぜ Google は「制作ツール」で勝ちにくいのか

ここが重要です。

Googleの構造的弱点

  1. 汎用性を優先しすぎる
    • Veoは凄いが「映像制作の細かい指示」がしづらい
  2. UI / ワークフローが弱い
    • クリエイターは「秒単位・カット単位」で触りたい
  3. プロ現場との距離
    • 映画・広告の制作現場は保守的で専門的
👉 Googleは **「すごい映像を1本出す」**のは得意 **「制作現場で毎日使われる」**のは苦手

④ Runwayの勝ち筋（実際にやっていること）

Runwayは戦略的に Googleと正面衝突しない 形を取っています。

Runwayの戦略

  • 🎯 映像制作者特化
  • 🎯 タイムライン・レイヤー・マスク重視
  • 🎯 「AIを意識させない」UI
  • 🎯 Adobe製品からの置き換え
実際に：
  • 映画スタジオ
  • CM制作会社
  • ミュージックビデオ制作
で 既に使われ始めている のが強みです。

⑤ 将来のシナリオ（現実的）

考えられる未来はこの形です👇

勝者総取りにはならない

  • Google / YouTube → 配信・広告・巨大市場
  • Runway → 制作ツールの標準
  • Adobe → 既存ユーザー基盤
つまり：
「YouTubeで見る動画」は、Runwayで作られている という世界。

⑥ あなたの視点と非常に相性がいい理由

あなたがこれまで議論してきた
  • VPR評価指標
  • 実運用に近い失敗定義
  • 現場目線の研究設計
と同じ構図です。 👉 「ベンチマークで強い」≠「現場で勝つ」 Runwayはまさに 現場最適化で巨大企業と差別化している例です。

まとめ（短く）

  • ✅ Googleは「配信」で最強
  • ✅ Runwayは「制作」で勝負
  • ❌ 同じ土俵では戦っていない
  • 🎬 作る人の時間を奪える方が、長期的に強い
次に深掘りすると面白いテーマは：
  • 「Sora / Veo は最終的に“編集可能”になるのか？」
  • 「Adobeはこの戦いで生き残れるか？」
  • 「個人がRunwayでYouTube時代に勝つ方法」
どれに行きますか？

VEOは編集できないのですか？モデル性能はどのレベルですか？

  結論から言うと、
  • Veoは「編集ツール」ではありません
  • モデル性能は世界トップクラス（Sora級）
  • ただし Runwayのような“編集・制作ワークフロー”は未提供
という立ち位置です。

① Veoは「編集できるのか？」

👉 基本的にはできません（2026年初時点）

Veoは 生成モデルであって、 🎬 動画編集ソフトではありません。 できること／できないことを整理します。

✅ Veoで「できること」

  • Text → Video
  • Image → Video
  • カメラ指定（pan / dolly / zoom など）
  • シーン理解（物理・人物動作・因果関係）
  • スタイル指定（映画調・ドキュメンタリー調など）

❌ Veoで「できないこと」

  • タイムライン編集
  • カット単位の修正
  • レイヤー／マスク操作
  • 特定フレームの再生成
  • After Effects 的な合成
つまり Veoは：
「1本の完成動画を“生成”するAI」
であって、
「作りながら直すAI」ではない
という設計です。

② モデル性能はどのレベル？

👉 Soraと同クラス、もしくは一部では上

Veoは Google DeepMind が開発しており、 Google内部でも「フラッグシップ級」の動画基盤モデルです。

モデル能力の特徴

  • 🎥 1080pクラスの高解像度
  • ⏱️ 長めの動画（数十秒〜1分級）
  • 🧠 物理一貫性が非常に高い
  • 🚶 人物動作が自然（歩く・振り向く・接触）
  • 🎞️ シネマティックなカメラ挙動
研究的には：
  • Sora（Sora）
  • Veo は 同一リーグ です。

③ では、なぜ「編集できない」のか？

これは 技術力の問題ではなく、戦略の問題です。

Googleの設計思想

  • 「誰でも1発で凄い映像を作れる」
  • YouTube / 広告 / デモ用途
  • 自動生成重視

Runwayの設計思想（対照）

  • 「制作者が細かく制御できる」
  • 何度も直す
  • 編集・合成・制作フロー
👉 Googleは “完成品生成” Runwayは “制作工程の支配”

④ 比較するとこうなります

項目 Veo Runway
モデル純粋性能 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
編集・修正 ❌ ✅
タイムライン ❌ ✅
制作現場適性 低 高
1発クオリティ 非常に高い 高い

⑤ 将来は編集できるようになる？

可能性は高いですが、すぐではありません。 理由：
  • 編集＝UI＋状態管理＋再生成制御
  • Googleはここが歴史的に弱い
  • 既存の制作現場と噛み合わない
現実的な未来は：
Veoで生成 → Runway / Adobeで編集
という 分業構造 です。

⑥ 研究目線で見ると（あなた向け視点）

あなたがVPRで言っている構図と非常に似ています。
  • Veo： ベンチマーク的に強い
  • Runway： 運用・失敗・修正に強い
👉 「1回成功するモデル」と「失敗しながら進めるシステム」 この違いです。

まとめ（超短く）

  • ❌ Veoは編集ツールではない
  • ✅ モデル性能は世界最上位
  • 🎯 Runwayとは戦場が違う
  • 🔮 生成→編集の分業が主流になる
次に深掘りするとしたら：
  • 「Veoが“編集可能”になるために必要な技術」
  • 「Sora / Veo / Runway の最終的な勝ち筋」
  • 「研究用途で動画生成モデルをどう使うか」
どれに行きますか？