AI技術の進化により、テキストから画像を生成するだけでなく、クオリティの高い動画まで作成できる時代が到来しました。OpenAIが開発した動画生成AI「Sora」 です。「英語が苦手でも使えるのか」「日本語のプロンプト（指示文）にしっかりと対応しているのか」 という点ではないでしょうか。
🔍OpenAIの動画生成AI「Sora」とは？
Soraは、ChatGPTでおなじみのOpenAI社が開発・提供している動画生成AIモデル です。「現実世界の物理法則を深く理解し、シミュレートできる」 という点にあります。例えば、人物が歩く際の自然な足運びや、風になびく髪の毛、水面に反射する光の揺らめきなど、非常に複雑な描写を驚くほどリアルに再現することが可能です。「同期した音声の同時生成」 ができ、そのシーンにふさわしい環境音・効果音・BGM・登場人物のセリフ（ダイアログ）までもが、プロンプト一つで同時に作り出されます。静止画の風景写真をドローンの空撮映像のようにダイナミックに変化 させることもできます。
■料金体系と利用プラン Soraの利用には、用途に合わせた複数のプラン が用意されています。ChatGPTのサブスクリプションプランの一部 として機能が提供されています。
🔊Soraの日本語対応状況について
日本語プロンプトの認識精度や、インターフェースの日本語対応状況について詳しく解説していきます。
1.日本語プロンプトで直感的な動画生成が可能 Soraの魅力的なポイントの一つは、日本語のプロンプトにしっかりと対応している ことです。言語の壁を感じることなく、誰でも直感的にクリエイティブな動画制作 に挑戦できるようになりました。専門的な映像用語を使わなくても、「明るい雰囲気で」「映画のワンシーンのように」といった日常的な日本語を添えるだけで、カメラワークやライティングの調整まで自動で行ってくれるため、非常に使い勝手の良いツールに仕上がっています。
2.公式サイトやインターフェースの日本語対応状況 プロンプトの日本語対応だけでなく、Soraを提供するOpenAIの環境自体も日本のユーザーにとって親切な設計へと進化しています。OpenAIの公式サイトではSoraに関する専用ページが日本語で公開 されており、機能の紹介や安全な利用に関するガイドライン、活用事例などを母国語でしっかりと読み込むことができます。充実した日本語サポート体制 が整っており、誰でも簡単に使いこなせる環境が用意されています。
💻Soraの始め方＆使い方
Soraを始めるためのアカウント準備から、実際に動画を出力するまでの基本的な操作手順を分かりやすくステップ形式でご紹介します。
■アカウントの準備と利用環境 OpenAI sora.com
Webブラウザ版 ：タイムライン上での細かな調整や、編集に関するさまざまな機能が活用できます。iOSアプリ版 ：自分や友人を動画に登場させる最新の「キャラクター機能」や、他のクリエイターの作品を直感的にアレンジできる「Remix」機能など、ソーシャルで体験的な動画制作を楽しむことが可能です。
■動画を生成する基本的な手順 アカウントの準備ができたら、実際に動画を生成していく手順を確認していきましょう。
ステップ①：プロンプトを入力する
まず、入力欄に「どのような動画を作りたいか」を日本語で打ち込みます。
ステップ②：動画の確認と修正
生成された動画は、その場で再生して確認できるほか、デバイスへの保存も可能です。
⭐YoomはOpenAIのAI技術を活用した業務を自動化できます OpenAIの強力なAI技術は動画生成にとどまらず、テキスト作成やデータ分析など多岐にわたります。こうしたAIの恩恵を日々の業務に組み込み、圧倒的な効率化を実現できるのが「Yoom」です。
[Yoomとは]
例えば、「アイデアを追加するだけで、AIが自動でスレッド構成を生成し投稿する」 といった一連の流れを完全に自動化できます。
Google スプレッドシートに案が追加されたら、AIワーカーでOpenAIによる解析を行いX（Twitter）にスレッドとしてポストする
試してみる
■概要
X（Twitter）での情報発信、特に注目を集めるスレッド投稿の作成に時間や手間がかかっていませんか。OpenAIなどのAIを活用して魅力的なTwitterスレッドを作成したいと思っても、都度アイデアを練り、投稿文を作成するのは大変な作業です。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートにアイデアを追加するだけで、AIが自動でスレッド構成を生成するため、アイデア管理から投稿作成までのプロセスを効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方
X（Twitter）でのコンテンツ発信を効率化したいマーケティング担当者の方 OpenAIなどを活用した質の高いTwitterスレッドの自動作成に挑戦したい方 Google スプレッドシートで管理しているアイデアを素早くコンテンツ化したい方 ■このテンプレートを使うメリット
スプレッドシートへのアイデア追加を起点に、OpenAI等を活用したTwitterスレッド作成が自動化され、コンテンツ制作にかかる時間を短縮できます。 AIがアイデアを基に最適な構成を生成するため、投稿品質のばらつきを抑え、安定した情報発信の実現に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとX（Twitter）をYoomと連携します。 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。 次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、トリガーで取得したアイデアを基に、魅力的なX（Twitter）のスレッド構成とハッシュタグを作成し投稿するためのマニュアル（指示）を作成します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定では、連携対象のスプレッドシートやシート、監視したいテーブルの範囲などを任意で指定してください。 AIワーカーでは、生成したい投稿のトーン＆マナーや盛り込みたい要素など、目的に応じてマニュアル（指示）を柔軟にカスタマイズすることが可能です。 ■注意事項
Google スプレッドシート、X（Twitter）のそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。 Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項 」を参照してください。 トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。 プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。 AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法 」をご参照ください。 AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。 AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。 AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法 」ご参照ください。 AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法 」をご参照ください。
Google スプレッドシートに行が追加されたら、AIワーカーでOpenAIを用いたブログコンテンツの作成を自動化する
試してみる
■概要
ブログコンテンツのアイデアをGoogle スプレッドシートで管理しているものの、そこから記事を執筆するのに多くの時間を要していませんか。毎回、構成案を作成し、本文を執筆する作業は骨が折れるものです。
このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに行を追加するだけで、OpenAIを用いたブログコンテンツの作成を自動化できます。OpenAIとGoogle スプレッドシート間で情報を連携させ、記事作成の初稿作りを効率化することで、より創造的な業務に時間を充てることが可能になります。
■このテンプレートをおすすめする方
OpenAI・Google スプレッドシート間の情報連携により、ブログコンテンツの自動作成を実現したいと考えている方 Google スプレッドシートで管理している記事ネタをもとに、執筆作業を効率化したいコンテンツ担当者の方 定期的なコンテンツ発信において、記事作成の初稿作りに費やす時間を短縮したいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートへの情報追加を起点に、OpenAIがブログコンテンツの土台を自動で作成するため、手作業での執筆時間を短縮できます AIへの指示を定型化できるため、誰が担当しても一定の品質を保ったコンテンツ作成が可能となり、業務の属人化を防ぎます ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Google スプレッドシートから取得した情報をもとに、ブログコンテンツを作成し記録するためのマニュアル（指示）を作成します ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定では、監視対象としたい任意のスプレッドシートIDとタブ名を設定してください AIワーカーの設定では、利用したい任意のOpenAIのモデルを選択し、生成したいブログコンテンツの要件に合わせてAIへの指示を任意で設定してください ■注意事項
Google スプレッドシートとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。 Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項 」を参照してください。 AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法 」をご参照ください。 AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。 AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。 AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法 」ご参照ください。 AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法 」をご参照ください。 トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。 プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
🪄Soraに日本語プロンプトを入力して動画を生成してみた
ここからは、実際にSoraを使って日本語プロンプトで動画を生成してみた検証結果をお届けします。
検証①：シンプルな日本語プロンプトで風景動画を生成 まずは、AIの基本的な描写力を確認するために、シンプルな風景を指定してみました。【プロンプト】
「夕日が沈む穏やかな海辺。波が静かに打ち寄せており、空はオレンジ色とピンク色に染まっている。」
検証結果 生成された動画を確認したところ、海面の細かな波の動きや水面に反射する夕日の輝きが、実写と見紛うほどリアルに表現 されています。物理現象が自然にシミュレート されている点です。短い日本語の指示だけでこれほど完成度の高い映像が作り出される点は驚異的だと感じました。
検証②：詳細な指示による人物と複雑なカメラワークの再現 次に、特定の人物描写・衣装・動的なカメラワークを含む詳細な指示を与え、難易度を上げた検証を行いました。あわせて、英語プロンプトとの生成精度の比較 も実施しています。
【プロンプト（日本語）】
「東京のネオン街を歩くサイバーパンク風の服装をした若い日本人女性。カメラは彼女の背後から追いかけるように移動し、途中で彼女が振り返って微笑む。背景には雨に濡れた路面が光を反射している。」 【プロンプト（英語）】
「A young Japanese woman in cyberpunk-style clothing walking through the neon-lit streets of Tokyo at night. The camera follows her from behind in a tracking shot, and at one point she turns around and smiles. In the background, the rain-soaked pavement reflects the colorful lights.」
検証結果 生成された動画は、指示通りネオンの光が路面の水たまりに反射する美しいサイバーパンクの街並みを見事に描き出しました。女性の歩行モーションは極めて自然で、髪の揺れや服のシワといった細部の動きまで正確に計算 されています。
特筆すべきは、振り返って微笑むアクションの滑らかさです。
また、日本語と英語のプロンプトを比較しても、生成結果に大きな差は見られませんでした 。
一方で、看板の日本語では不自然な創作漢字が減り、フォントもより日本的なものになっています。さらに、ファッションや顔立ち、街のディテール（自販機や電柱など）にも、日本特有のリアリティが表れやすいことが分かりました。【左：英語プロンプト/右：日本語プロンプト】
▼検証結果まとめ 今回の検証を通じて、Soraで理想の映像を得るための具体的な指針が見えてきました。
1：情景の徹底的な言語化
「歩く人」といった曖昧な指示ではなく、「どのような場所で」「どんな服を着て」「どのくらいのスピードで」といった詳細な描写を重ねるほど、AIは正確な出力を返します。 2：演出意図の明確化
俯瞰やクローズアップといった「カメラ視点」、あるいは明るい日差しや薄暗い室内といった「照明の雰囲気」を明示することが、クオリティ向上の鍵となります。 3：物理的限界の理解
物理的にあり得ない複雑な動きや、複数の物体が激しく交差するシーンでは、AIが空間を正しく認識できず、パーツの融合や消失が起こるケースを確認しました。 まずはシンプルな構図から着手し、少しずつ要素を足しながらAIの特性を見極めていくアプローチ こそが、高クオリティな動画を安定して生成するための最短ルートです。
📝Soraの便利な編集機能
Soraにはプロンプト入力だけでなく、生成した動画をさらに魅力的に仕上げるための強力な編集機能 が備わっています。
①Remix機能で生成した動画を微調整する 一度生成した動画をさらにブラッシュアップするための便利な編集機能が備わっています。「Remix（リミックス）」機能 です。これは、ベースとなる動画の基本的な構図や動きを保ったまま、部分的に要素を変更したり雰囲気を変えたりできる 強力なツールです。
②Blend機能を使って複数の動画をシームレスに合成する もう一つの非常にユニークで実用的な機能が「Blend（ブレンド）」 です。映像を自然に繋ぎ合わせたり、要素を融合させたり することができます。
③Style presetsで動画のテイスト（アニメ風・実写風など）を変更する 動画の印象をガラリと変えたい時に役立つのが「Style presets（スタイルプリセット）」機能 です。Soraでは、プロンプトのテキストだけでなく、あらかじめ用意されたプリセットを選択することで、動画全体のテイストを瞬時に切り替える ことができます。
🖊️まとめ 本記事では、OpenAIの革新的な動画生成AI「Sora」の概要から、利用するための準備、そして実際の使い方までを詳しく解説しました。日本語のプロンプトに完全に対応しており、英語に不慣れな方でも、普段の言葉で情景や動きを指示するだけで、驚くほどリアルで高品質な動画を簡単に作成できる ことがお分かりいただけたかと思います。
💡 Yoomでできること Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。登録フォーム
Google スプレッドシートに行を追加したらAIワーカーでOpenAI、Perplexityによるブランド可視性を分析し結果を反映する
試してみる
■概要
ブランドのオンライン上での可視性を分析する業務は、複数のツールを横断して情報を収集する必要があり、手間のかかる作業ではないでしょうか。このワークフローを活用することで、Google スプレッドシートに行を追加するだけで、AIワーカーが自動でOpenAIやPerplexityによるブランド可視性の分析を行い、その結果をシートに反映させることが可能になり、こうした定型的な分析業務を効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートでキーワードを管理し、手作業でブランドの可視性を分析しているマーケティング担当者の方 OpenAIやPerplexityなどの生成AIを活用した情報収集や分析業務を効率化したいと考えている方 AIワーカーを利用して、分析結果をGoogle スプレッドシートに自動で反映し、データ管理を円滑にしたい方 ■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートへの行追加を起点に、一連の分析から結果の反映までを自動化するため、手作業での情報収集や転記にかかる時間を短縮できます 手動での分析やコピー＆ペーストによる入力ミス、確認漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、常に一定の品質で分析業務を実行することが可能です ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシート、OpenAI、PerplexityをYoomと連携します 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、OpenAIやPerplexityを利用してブランドの可視性を分析し、改善案を生成して記録するためのマニュアル（指示）を作成します ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定では、分析対象の情報を管理している任意のスプレッドシートIDと、対象のシート名（タブ名）を指定してください AIワーカーのオペレーションでは、分析に利用したい任意のAIモデルを選択し、ブランド可視性を分析・評価するための具体的な指示内容を業務に合わせて設定してください ■注意事項
Google スプレッドシート、OpenAI、PerplexityのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。 ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プラン の契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態） OpenAIのAPIはAPI疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。 AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法 」をご参照ください。 AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。 AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。 AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法 」ご参照ください。 AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法 」をご参照ください。 トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。 プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
フォーム回答が送信されたら、AIワーカーでOpenAIによるクリエイティブデザイン要件を分析しGoogle スプレッドシートに登録する
試してみる
■概要
クリエイティブデザインの依頼を受ける際、依頼内容の要件を正確に把握し、整理する作業に時間がかかっていませんか？ このワークフローは、フォームで受け付けた依頼内容をOpenAIが自動で分析し、要件を整理した上でGoogle スプレッドシートに登録する作業を自動化します。OpenAIを活用したクリエイティブデザインの依頼受付から管理までを効率化し、担当者の負担を軽減します。
■このテンプレートをおすすめする方
クライアントや他部署からのクリエイティブデザイン依頼の管理に手間を感じている方 OpenAIを活用して、クリエイティブデザインの要件定義を効率化したいと考えている方 属人化しがちなデザイン依頼の受付プロセスを標準化し、チームで管理したい方 ■このテンプレートを使うメリット
フォーム送信を起点に、依頼内容の分析から転記までが自動処理されるため、手作業での確認や入力の時間を短縮できます。 OpenAIによるクリエイティブデザインの要件分析プロセスを自動化することで、依頼受付から管理までを標準化できます。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとOpenAIをYoomと連携します。 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、クリエイティブデザインの依頼を受け付けるフォームを設定します。 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、フォームの回答内容をもとに「要件を解析し、デザイン指示を生成してGoogle スプレッドシートに登録する」ためのマニュアル（指示）を作成します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション■このワークフローのカスタムポイント
フォームトリガーでは、受け付けたい依頼内容に合わせて、フォームのタイトルや質問項目を任意で編集してください。 AIワーカーオペレーションでは、利用したいOpenAIのモデルを任意で選択し、クリエイティブデザインの要件をどのように分析・整理するか、指示内容を具体的に設定してください。 ■注意事項
Google スプレッドシートとYoomを連携してください。 AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。 AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法 」をご参照ください。 AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。 AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。 AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法 」ご参照ください。 AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法 」をご参照ください。 AIワーカーで大容量のデータを処理する場合、処理件数に応じて膨大なタスクを消費する可能性があるためご注意ください。
