Veo 3.1・Wan 2.7・Sora 2・Sora 2 Pro・Kling 3.0・Runway Gen-4.5・Grok Imagine ほか、
日本語セリフ観点だけで 8 〜 10 モデルを横断比較。書式選択早見表と書き分け実例付き。
動画生成 AI は 2026 年現在、Veo 3.1・Wan 2.7・Sora 2 / Sora 2 Pro・Kling 3.0・Runway Gen-4.5・Grok Imagine・Vidu Q3 Pro・Seedance 2.0 など多種多様なモデルが並立しています。同じ日本語セリフを伝えるプロンプトでも、モデルが変われば書き方も結果も全く変わります。本記事は「日本語セリフをどう扱うか」観点でだけ横断比較し、書式選択早見表と、同じセリフを各モデル向けに書き分ける実例 3 本で、モデル選択と書き方の指針を提供します。
「Sora 2 で出ていたセリフを Veo に貼ったら別物になった」「Wan ではひらがな化が必須らしい」──モデルを乗り換えた人なら誰もが経験する現象です。原因はプロンプトではなく、モデル内部の構造そのものにあります。
動画生成 AI が日本語セリフを扱う仕組みは、大きく 3 段階に分かれます。(1) プロンプトのテキストをトークン列に分解する トークナイザ、(2) トークン列を映像・音声・口の動きに変換する マルチモーダル生成エンジン、(3) 出力された音声をフレームに同期させる リップシンクモデル。各モデルがこの 3 段階それぞれを独自に実装しているため、日本語の扱いに大きな差が出ます。
さらに、各モデルの学習データの言語分布が違います。OpenAI Sora 2 は比較的多言語バランスを意識した学習データを使い、Google Veo 3.1 は英語動画に強く偏った学習で、中国系 Wan / Kling / Vidu / Seedance は中国語動画が中心──というように、ベースとなる「世界観」が違います。これが日本語セリフの精度差を生む根本要因です。
2026 年 5 月時点で日本国内から実用的に使える主要動画生成 AI は、以下の 8〜10 モデルです：
2026 年 2 月 4 日から 15 日までのわずか 11 日間で、Kling 3.0、Seedance 2.0、Veo 3.1 が立て続けにメジャーアップデートを発表しました。これは AI 動画生成の競争が半年単位で勢力図を塗り替える状況にあることを示しています。
本記事の内容は 2026 年 5 月時点の状況です。Veo 4 や Sora 3 が出れば日本語対応の前提が大きく変わる可能性があります。本記事の鮮度監査は月次で実施し、変更は随時反映しますが、最新リリース直後の情報は実機検証が間に合っていない可能性がある点にご注意ください。
OpenAI の Sora 2 は、2026 年現在の日本語セリフ用途で最もバランスが良いモデルです。リップシンクが日本語でも自然に動き、長尺セリフ・方言・感情表現にも対応します。弱点は漢字の読みの不安定さです。
強み：日本語リップシンクの自然さ、最大 25 秒の長尺セリフ、関西弁などの方言対応、感情表現の豊かさ。プロンプトは dialogue: "..." 形式で指定できます。
弱み：固有名詞（「神保町」「母島」）、難読語（「初日の出」「水無月」）、同音異義語（「明日」「市場」）、数字読み（「2025 年」「100 人」）、外来語の発音崩れが頻発します。これは Sora 2 が「文字を読まず音と口を同時生成する」設計に由来する構造的問題で、Sora 2 Pro でも変わりません。
推奨書式戦略：①漢字+ふりがな併記（推奨）、②全ひらがな化、③カタカナ化、④セリフ分割。例：初日の出（はつひので）を見ながら、明日（あした）の予定を話す。
→ より詳しくは：Sora 2 で日本語のセリフがおかしい・漢字を読めない問題の直し方──音声生成メカニズム、20 の典型誤読パターン、4 つの書式戦略の使い分けを実例ベースで解説しています。
Google DeepMind の Veo 3.1 は、映像品質と表現力で業界トップクラスでありながら、日本語セリフだけは英語より成功率が下がる特殊な弱点を持ちます。リップシンクが英語音素に最適化されている構造に起因します。
強み：映像品質、シーンの一貫性、表情演出、特殊効果、Google Workspace との連携。最大 8 秒の高品質動画、音声・効果音・BGM の統合的生成。
弱み：日本語のリップシンクが英語的になる、イントネーションにクセ、開始フレーム＋日本語セリフでエラー多発、Pro プランでも 1 日 5 本までの生成制限。
推奨書式戦略：①セリフだけ英語化（最も成功率高い）、②全ひらがな化（口元が映らないシーンのみ）、③ナレーション+字幕分離（ハイブリッド戦略）。日本語必須かつ口元がアップで映る構図では、ナレーション+字幕分離が最も品質が高くなります。
→ より詳しくは：Veo 3.1 で日本語のセリフがうまくいかない原因と対策──英語最適化の構造的理由、開始フレーム×セリフのエラー回避、3 つの書式戦略の使い分けを解説しています。
Alibaba 系の Wan は、中国語動画を中心に学習されたモデルで、日本語の扱いは Sora 2 や Veo よりも不安定です。読みのブレが大きいため、書式側で曖昧さを根絶する戦略が必要です。
強み：中国系プラットフォームで利用可能、料金が比較的安い、特定の SNS 向け短尺動画に強み。アジア系の顔表現が比較的得意。
弱み：日本語の漢字読み判定が不安定、リップシンクの精度が Sora 2 / Veo より低い、長尺セリフが苦手、商用利用時のデータ取り扱いに留意が必要。
推奨書式戦略：完全ひらがな化が基本です。漢字を一切残さず、すべてひらがなで書きます。例：あけまして おめでとう ございます。Sora 2 のような「漢字+ふりがな」を Wan に渡すと、ふりがな部分まで音読みされて崩れることがあります。読みの曖昧さを根本から取り除くのが、Wan で日本語を安定させる唯一の方法です。
Kuaishou の Kling 3.0 は、2026 年 2 月のメジャーアップデートで日本語短尺動画の対応が大きく向上しました。商用 SNS（TikTok、Reels、Shorts）向けの縦型動画では、Sora 2 や Veo に並ぶ品質を出します。
強み：無料枠あり、マルチショット（1 本の動画内で複数のカットを自動生成）、最大 3 分の長尺動画、低価格帯（月額数ドル）、SNS 向け縦型構成、2026/2 メジャー更新で日本語短尺の安定性が大きく向上。
弱み：商用案件でのデータ取り扱いに留意、長尺日本語セリフは依然不安定、リップシンクの精度はシーン依存、英語の方が成功率は高め。
推奨書式戦略：短尺（10 秒以内）に分割＋ひらがな化または漢字+ふりがな併記。Kling は短い区切りで複数生成して編集するワークフローが向いています。1 つの長尺ではなく、10 秒×6 シーンの方が安定します。
Runway の Gen-4.5 は、2025 年 12 月のリリース時に Artificial Analysis Video Arena で Elo 1,247 を記録し、Veo 3 や Kling 2.5 を抑えて 1 位を獲得しました。映画的演出と物理的整合性で業界トップクラスです。
強み：映画的演出、物理整合性、長尺動画、4K 出力（Pro プラン）、プロの映像制作ワークフロー連携。Veo / Sora と並ぶ三強の一角。
弱み：日本語セリフの対応は Sora 2 / Veo より控えめ、料金が高め（Pro $144/月〜）、リップシンクは Sora 2 ほど自然ではない。
推奨書式戦略：セリフは英語化が無難。Runway は「日本語必須シーン」より「映像品質優先シーン」で使うのが本来の用途です。日本語セリフが必要な部分は別モデル（Sora 2）で生成し、映像演出が必要な部分は Runway で生成して編集で結合するワークフローが最も品質が高くなります。
xAI の Grok Imagine は 2026 年初頭にリリースされた新参モデルで、X（旧 Twitter）連携と短尺カジュアル路線が特徴です。日本語の文字より「音そのもの」を直接渡す方が安定する場面で、ローマ字＋分かち書きの戦略が有効です。
強み：X 連携、SNS 即時シェア、カジュアル路線、無料利用枠。Grok ユーザー層との親和性。
弱み：日本語の文字理解は Sora 2 / Veo に劣る、リップシンクは限定的、長尺は苦手、出力品質にブレ。
推奨書式戦略：ローマ字＋分かち書きでセリフの音を直接渡します。例：akemashite omedetou gozaimasu。日本語の表記ゆれを介さず、音を直接プロンプトに渡すことで、狙った発音に近づけます。短尺カジュアル動画では実用的な選択肢です。
2026 年 1 月以降、Vidu Q3 Pro、Seedance 2.0 などの中国系新興モデルがランキング上位に登場しています。トップ 8 がわずか 26 ポイント差で並ぶ激戦状況です。
Vidu Q3 Pro：2026/1 メジャー更新でトップクラスに登場。短尺の表現力に強み。日本語セリフは Wan と同様に完全ひらがな化が推奨です。商用案件では Wan と同じ留意点があります。
Seedance 2.0：2026/2 メジャー更新。高速生成志向、コスト重視。日本語セリフはまだ発展途上で、英語化または完全ひらがな化のいずれかが安定戦略です。
これら中国系新興モデルは、機能・価格で魅力的な選択肢ですが、日本語セリフの実績はまだ蓄積中です。本番動画では Sora 2 / Veo / Runway を基本に、特定用途で補助的に使う、というワークフローが現実的です。
8 モデルの日本語セリフ向けの必須書式、推奨セリフ長、リップシンク精度、料金感を一覧にしました。プロジェクト開始前にこの表で確認するだけで、適切なモデル選択と書式選択ができます。
| モデル | 推奨書式 | 最大セリフ長 | リップシンク | 開始フレーム | 料金感 |
|---|---|---|---|---|---|
| Sora 2 | 漢字+ふりがな / ひらがな化 | 25 秒 | ★★★★★ | 対応 | $20/月（Plus） |
| Sora 2 Pro | 同上 | 25 秒・1080p | ★★★★★ | 対応 | $200/月（Pro） |
| Veo 3.1 | 英語化 / ナレーション分離 | 8 秒 | ★★★（英語）/ ★★（日本語） | エラー多発 | $20〜$240/月 |
| Wan 3.0 | 完全ひらがな化 | 10 秒 | ★★ | 限定対応 | 低価格〜中 |
| Kling 3.0 Pro | 短尺ひらがな化 / 分割 | 3 分（分割推奨） | ★★★ | 対応 | $6.99/月〜 |
| Runway Gen-4.5 | 英語化推奨 | 10 秒 | ★★★（英語） | 対応 | $144/月〜（Pro） |
| Grok Imagine | ローマ字+分かち書き | 6 秒 | ★★ | 限定対応 | X Premium 内 |
| Vidu Q3 Pro | 完全ひらがな化 | 8 秒 | ★★ | 限定対応 | 低価格〜中 |
| Seedance 2.0 | 英語化 / ひらがな化 | 10 秒 | ★★ | 限定対応 | 低価格 |
※ 本表は鮮度監査対象です。AI 動画生成の進化速度が極めて速いため、月次で更新されます。本記事公開時点（2026 年 5 月）の情報を基準にしています。
「初日の出を見ながら、明日の予定を話す女性」というシーンを、同じ意図で各モデル向けに書き分けてみます。同じ意図でも、モデルごとに書き方が全く違うことが分かります。
| モデル | セリフ書式 |
|---|---|
| Sora 2 | dialogue: "あけまして（あけまして）おめでとうございます" |
| Veo 3.1 | dialogue: "Happy New Year!" + 字幕：あけましておめでとうございます |
| Wan 3.0 | dialogue: "あけまして おめでとう ございます" |
| Kling 3.0 | dialogue: "あけまして"｜pause｜"おめでとう"｜pause｜"ございます" |
| Grok Imagine | dialogue: "akemashite omedetou gozaimasu" |
| モデル | セリフ書式 |
|---|---|
| Sora 2 | dialogue: "新発売（しんはつばい）の商品（しょうひん）をご紹介します。価格（かかく）は2980円（にせんきゅうひゃくはちじゅうえん）です" |
| Veo 3.1（ハイブリッド） | No spoken dialogue. Add silent Japanese subtitles: 新発売の商品をご紹介します。価格は2,980円です。背景にBGM。 |
| Wan 3.0 | dialogue: "しんはつばいの しょうひんを ごしょうかいします かかくは にせんきゅうひゃくはちじゅうえん です" |
| Kling 3.0（分割） | シーン1（5秒）: "しんはつばいです" ／ シーン2（5秒）: "おすすめです" ／ シーン3（5秒）: "にせんきゅうひゃくはちじゅうえん" |
| モデル | セリフ書式 |
|---|---|
| Sora 2 | dialogue: "わて、二十歳（はたち）でんねん。おおきに！"（関西弁対応の強み） |
| Veo 3.1 | 関西弁は再現困難。英語化推奨：dialogue: "I'm twenty years old, thank you!" |
| Wan 3.0 | dialogue: "わて はたち でんねん おおきに" |
| Kling 3.0 | dialogue: "わて はたち でんねん"｜pause｜"おおきに" |
同じ意図でも、モデルごとに「適切な書き方」が違うことが分かります。手作業でこれを毎回書き分けるのは負担が大きすぎます。
8 種類のモデルそれぞれの推奨書式・最大セリフ長・パラメータを全部覚えて、自分でモデルごとに書き分けるのは現実的ではありません。モデルが乗り換わるたびに、書き方ごと変わってしまうからです。
新しいモデルが出るたびに（2026 年 2 月だけで Kling 3.0、Seedance 2.0、Veo 3.1 の 3 モデル更新）、推奨書式、リップシンクの傾向、最大セリフ長、パラメータ構文が更新されます。すべてのモデルの最新仕様を追いかけるのは、それだけで仕事になる量です。
結果として、多くのユーザーは特定の 1-2 モデルに固定し、新モデルの利点を活かせない状態に陥ります。本来はモデルを使い分ければ広がる表現の幅が、書式の壁で閉じてしまうのです。
AI 日本語ラボの「動画生成AI 日本語セリフ変換ツール」では、モデル選択（Veo 3.1 / Wan 2.7 / Sora 2 / Kling / Runway / Grok など）に応じて、書式を自動で切り替えます。Sora 2 を選べば漢字+ふりがな併記、Veo 3.1 を選べば英語化または分離戦略、Wan を選べば完全ひらがな化、Grok を選べばローマ字+分かち書き──というように、ユーザーは日本語のセリフを入力するだけで、選んだモデルに最適化された出力が得られます。
モデル別の早見表を毎回引く手間がなくなり、最新モデルへの追従もツール側で行うので、ユーザーは「どのモデルでも同じ手順」で組み立てられます。完全無料・登録不要です。
Veo 3.1 / Wan 2.7 / Sora 2 / Kling / Runway / Grok ほか主要モデルに対応。日本語のセリフを入力するだけで、各モデル向けに最適化された書式を組み立てます。
⚡ セリフを変換書式戦略を正しく書き分けても、動画生成 AI にはいくつか残る課題があります。
どのモデルも、同じプロンプトでも生成のたびに微妙に違う結果が出ます。「絶対にこの読み・この口の動き」を保証することは確率的処理の性質上できません。重要なセリフは 3-5 回生成して、最も意図通りのものを選ぶことを前提に計画する必要があります。
Veo 4 / Sora 3 のような次世代モデルが出ると、推奨書式が大きく変わる可能性があります。本記事は鮮度監査対象（月次）で随時更新しますが、最新リリース直後は実機検証が間に合っていない可能性があります。リリース情報を追いながら、自分のプロジェクトのテンプレも定期的に見直す必要があります。
中国系モデル（Kling、Wan、Vidu、Seedance）は機能と価格で魅力的ですが、商用案件でのデータ取り扱いに留意が必要です。機密情報を含むプロンプトは入力しない、生成物の権利関係を利用規約で確認する、といった基本対策が前提です。商用案件では Sora 2 / Veo / Runway を選ぶのが無難な選択になります。