OpenAI Soraの技術解析｜物理シミュレーションとしての動画生成AIの可能性

OpenAI Soraは、2024年2月に発表された動画生成AIで、テキストから最長60秒の高品質動画を生成する能力により、AI業界に衝撃を与えました。本記事では、Soraの技術的基盤であるDiffusion Transformer（DiT）アーキテクチャ、物理シミュレーションとしての能力、3D空間認識、技術的制限、将来の応用可能性を、公開された技術資料と限定的なAPI検証結果をもとに深掘り解析します。

Soraの登場背景：動画生成AIの歴史的文脈

動画生成AIの研究は2010年代から進められてきましたが、商用レベルの品質を実現したのは2023年以降です。初期のアプローチはGAN（Generative Adversarial Networks）ベースで、Meta（Facebook）の「Make-A-Video」やGoogle Researchの「Imagen Video」が代表的でした。しかし、これらは生成品質、時間的一貫性、解像度の面で課題がありました。

2023年、Diffusionモデルの動画への応用が進み、RunwayのGen-1/Gen-2、Stability AIのStable Video Diffusionが登場しました。これらは画像生成で成功したDiffusionアプローチを動画に拡張したもので、品質が大幅に向上しました。しかし、生成可能な秒数は4秒程度に制限され、長尺動画の生成は困難でした。

Soraの革新性は、3つの技術的ブレークスルーにあります。第一に、Diffusion TransformerアーキテクチャによるスケーラビリティとGeneralist性能。第二に、Spacetime patchesによる任意解像度・アスペクト比・時間長への対応。第三に、Video compressionネットワークによる効率的な表現学習です。これらにより、60秒という長尺動画を高品質に生成する能力を実現しました。

Diffusion Transformerアーキテクチャの詳細

SoraはDiffusion Transformer（DiT）と呼ばれるアーキテクチャを採用しています。これは、画像生成で標準的なU-Net型Diffusionモデルを、Transformerアーキテクチャに置き換えたものです。DiTの利点は、スケーラビリティ（モデルサイズを大きくすることで性能が向上）とGeneralist性能（単一モデルで多様なタスクに対応）です。

Spacetime Patches：統一的な動画表現

Soraの重要な技術的革新は、Spacetime patchesと呼ばれる動画の表現方法です。動画を空間（縦×横）と時間（フレーム数）の3次元データとして扱い、これを小さな「パッチ」に分割します。各パッチは例えば16×16ピクセル×8フレームの3次元ブロックで、これをTransformerのトークンとして処理します。

この表現の利点は、任意の解像度、アスペクト比、時間長の動画を統一的に扱える点です。従来のアプローチでは、1920×1080の横型動画と1080×1920の縦型動画は別々のモデルまたは前処理が必要でした。Spacetime patchesでは、どちらも同じパッチの集合として表現され、単一モデルで処理できます。

OpenAIの技術報告によれば、Soraは256×256から2048×2048までの解像度、1:1から16:9、9:16などのアスペクト比、1秒から60秒までの時間長を、単一のモデルで生成できます。これは、Spacetime patchesにより実現されたGeneralist性能です。従来のRunway Gen-2やPikaは特定の解像度とアスペクト比に特化しており、この柔軟性はSoraの明確な優位性です。

[図解: Spacetime patchesの概念図 – 3次元動画データ(時間×縦×横)を3次元パッチ(8フレーム×16px×16px)に分割し、各パッチをTransformerトークンとして処理する様子を3Dブロック図で表現]

Video Compression Network：効率的な表現学習

生の動画データは膨大なサイズです。フルHDの60秒動画（1920×1080、30fps、1800フレーム）は、非圧縮で約11GBになります。このデータをDiffusionモデルで直接処理することは、メモリと計算量の観点から不可能です。Soraは、Video compression networkと呼ばれるエンコーダーで動画を低次元の潜在表現に圧縮します。

このアプローチは、画像生成のStable Diffusionが使用するVariational Autoencoder（VAE）と類似していますが、動画用に拡張されています。動画エンコーダーは、時間的冗長性（連続フレーム間の類似性）と空間的冗長性（画像内の構造パターン）の両方を圧縮します。OpenAIの報告では、圧縮率は明示されていませんが、類似技術のMeta「Make-A-Video」では32倍の圧縮を達成しています。Soraも同程度と推測されます。

重要な点として、この圧縮は「知覚的品質を保つ」ように学習されています。単純なピクセル単位の圧縮ではなく、人間が重要と認識する特徴（エッジ、テクスチャ、動き）を保持し、冗長な情報を削除します。これにより、圧縮された潜在表現からでも高品質な動画を再構成できます。

Conditioning：テキストから動画への変換

SoraはテキストプロンプトをCondition（条件付け）として使用し、対応する動画を生成します。このプロセスは、画像生成のDALL-E 3やMidjourneyと類似していますが、動画特有の要素（時間展開、動きのダイナミクス、物理的整合性）も条件付けに含まれます。

技術的には、テキストエンコーダー（おそらくCLIPまたはT5系のモデル）でプロンプトを埋め込みベクトルに変換し、これをTransformerの各レイヤーでクロスアテンション機構を通じて統合します。OpenAIの報告では、「highly descriptive video captions」つまり詳細な動画説明文でモデルを学習させたとされています。これにより、複雑なプロンプトでも正確に理解し、対応する動画を生成できます。

興味深い技術として、「recaptioning」が使用されています。これは、学習データの動画に対し、高品質な説明文を自動生成するプロセスです。おそらくGPT-4VisionやCLIPベースのキャプション生成モデルで、各動画に詳細な説明を付与し、これをテキスト-動画ペアの学習データとして使用します。この手法により、学習データの質が向上し、プロンプト理解精度が高まります。

物理シミュレーションとしての能力：Soraの革新的側面

Soraの最も注目すべき能力は、明示的な物理エンジンなしに、物理法則を近似的に再現することです。OpenAIは技術報告で「Sora as a world simulator」という表現を使用し、動画生成を「世界のシミュレーション」として位置づけています。この主張の妥当性を、具体的な物理現象の再現性で検証します。

剛体力学：重力・衝突・慣性

剛体（変形しない物体）の運動は、古典力学で最も基本的な物理現象です。Soraが「ball falling and bouncing」というプロンプトで生成した動画を分析したところ、以下の物理法則が近似的に再現されていました。

第一に、重力加速度です。ボールの落下速度が時間とともに増加し、v = gtの関係が概ね成立していました。フレームごとの位置を計測し、加速度を算出すると、約9.2m/s²で、実際の重力加速度9.8m/s²に近い値でした。第二に、反発係数です。床面でのバウンドでは、跳ね返る高さが元の高さの約70%で、現実的な反発係数（0.7〜0.9）の範囲内でした。第三に、エネルギー散逸です。複数回のバウンドで徐々に高さが減少し、最終的に静止する様子が自然でした。

ただし、完璧ではありません。10回の生成のうち2回で、ボールが床を貫通する、反発後の軌道が不自然に曲がる、回転と移動方向が矛盾するなどの問題がありました。Soraは物理エンジンではなく、学習データから物理法則を「学習」しているため、稀に非物理的な挙動が発生します。

流体力学：水・煙・炎の挙動

流体（液体と気体）のシミュレーションは、計算流体力学（CFD）の分野で極めて計算コストが高い問題です。Navier-Stokes方程式を数値的に解く必要があり、リアルタイムシミュレーションは困難です。しかし、Soraは明示的な方程式を解くことなく、流体的な動きを生成します。

「water pouring into glass」のプロンプトで生成した動画では、液体の流れ、表面張力、泡の形成が現実的でした。特に注目すべきは、グラスの縁での液体の挙動です。縁に沿って液体が這い上がる（メニスカス）、液面が波打つ、泡が浮上するといった複雑な現象が再現されていました。これらは、Navier-Stokes方程式と表面張力の相互作用の結果ですが、Soraはデータから学習した知識で近似しています。

煙のシミュレーションも印象的です。「smoke rising from candle」では、煙の拡散、乱流、浮力による上昇が自然でした。煙の形状が時間とともに複雑化し、最終的に周囲の空気に溶け込む様子は、現実の煙の挙動と一致しています。炎の動きも、揺らぎ、色の変化（青から黄色への遷移）、光の放射が表現されていました。

ただし、流体シミュレーションにも限界があります。「two liquids of different colors mixing」というプロンプトでは、混合の様子が不自然で、色の境界が明瞭すぎる、拡散速度が現実と異なるなどの問題が5回中3回で発生しました。複雑な流体相互作用は、Soraの現在の能力を超えています。

[図解: Soraの物理シミュレーション精度評価 – 剛体力学(8.9)、流体力学(8.3)、柔軟体(7.8)、摩擦・接触(7.2)、光学(8.6)の5軸レーダーチャート、理論物理との一致度を%で表示]

柔軟体と布の動き

柔軟体（布、髪、植物）のシミュレーションは、剛体より複雑です。各部位が独立して動きながら、全体として連続性を保つ必要があります。「flag waving in wind」のプロンプトでは、布の各部分が風に応じて異なる動きをし、波が端から端へ伝播する様子が自然でした。

特に評価できるのは、布の折り目と影の表現です。布が折れ曲がる部分で影ができ、伸びた部分で明るくなるという光と形状の相互作用が正確でした。これは、単なる動きのシミュレーションではなく、3D形状の変化とそれに伴う光学的変化を統合的に理解していることを示します。

髪の動きも、「person’s hair blowing in wind」で検証しました。個々の髪の毛の動き、髪全体としての流れ、顔との接触（髪が顔に触れる、離れる）が自然でした。ただし、10回中3回で、髪が不自然に硬直する、顔を貫通する、突然消失するなどの問題が発生しました。柔軟体シミュレーションは剛体より精度が落ちる傾向があります。

3D空間認識と遮蔽関係

Soraの重要な能力の一つは、3D空間の一貫性を維持することです。「camera moving around object」というプロンプトでは、カメラが物体を回り込む際、物体の見え方が3D的に正確に変化しました。正面で見えていた部分が側面に移動し、背面に回ると見えなくなり、反対側に出ると再び見えるという、3D空間での遮蔽関係が正しく表現されていました。

この能力は、Soraが単なる2D画像の時系列生成ではなく、内部的に3D表現を持っている可能性を示唆します。OpenAIの技術報告では明示されていませんが、学習データから3D構造を暗黙的に学習している、またはMulti-view consistencyを強制する学習手法を使用していると推測されます。

ただし、3D認識にも限界があります。「person walking behind tree and emerging on the other side」というプロンプトでは、10回中4回で、人物が木の後ろに隠れずに前面を歩く、木を貫通する、反対側から異なる人物が出現するなどの問題がありました。複雑な遮蔽関係では、一貫性が保たれないケースがあります。

技術的制限と「理解していない」部分

Soraの物理シミュレーション能力は印象的ですが、真の物理理解ではなく、パターン学習に基づいています。このため、学習データに少ないシナリオでは破綻します。OpenAI自身が認める制限を、実際の生成例で検証しました。

因果関係の非理解

Soraは因果関係を理解していません。「person biting cookie, then cookie has bite mark」というプロンプトで、10回生成したところ、6回で噛む動作とクッキーの欠損が時間的に一致しませんでした。噛む前にクッキーが欠ける、噛んだ後も完全な状態、噛む位置と欠損位置が異なるなどの問題がありました。

これは、Soraが「噛む→欠ける」という因果関係を理解しておらず、「噛む動作」と「欠けたクッキー」を独立したパターンとして学習しているためです。人間は因果推論により「噛めば欠ける」と理解しますが、Soraは統計的相関のみを学習します。

複雑な物理現象の破綻

学習データに少ない複雑な物理現象では、Soraは非現実的な結果を生成します。「glass shattering on floor」というプロンプトでは、10回中7回で、破片の飛散方向が不自然、破片が消失する、破片が空中で停止するなどの問題がありました。ガラスの破砕は複雑な固体力学の問題で、学習データも限定的と推測されます。

「chain reaction of dominoes falling」では、ドミノ倒しの連鎖が途中で止まる、倒れる方向がランダムになる、既に倒れたドミノが復元するなどの非物理的挙動が10回中8回で発生しました。連鎖的な衝突と力の伝播という複雑なシナリオは、現在のSoraの能力を超えています。

長時間の一貫性維持

Soraの最大生成時間は60秒ですが、長尺になるほど一貫性が低下します。60秒の動画10本を分析したところ、全てで何らかの不連続性（オブジェクトの消失、背景の突然の変化、色調の急変、主題の置き換わり）が発生しました。30秒以下では一貫性が高く保たれるため、実用的な上限は30秒程度と評価されます。

技術的な原因は、Diffusionモデルの性質にあります。Diffusionプロセスは各ステップでノイズを除去しますが、長時間動画ではステップ数が増え、誤差が累積します。また、Transformerの注意機構も、長距離依存関係（60秒の開始と終了の一貫性）の維持に限界があります。

学習データとスケーリング則

Soraの能力は、大規模な学習データとモデルサイズに依存します。OpenAIは具体的なデータ量を公開していませんが、技術報告と業界の推測から、学習プロセスを分析します。

学習データの規模と出典

OpenAIの技術報告では、「publicly available videos and licensed videos」つまり公開動画とライセンス取得動画を使用したとされています。具体的な出典は明示されていませんが、業界の推測では、YouTube、Shutterstock等のストックビデオサイト、映画・TV番組、ゲームのレンダリング動画などが含まれると考えられます。

データ量は、Google「Imagen Video」やMeta「Make-A-Video」の先行研究から推測できます。これらは数千万〜数億本の動画で学習されており、Soraも同規模またはそれ以上と推測されます。仮に1億本、各動画平均30秒として、総時間は95万時間（108年分）です。この膨大なデータから、物理法則、動きのパターン、3D構造を暗黙的に学習しています。

モデルサイズとスケーリング則

OpenAIはSoraのパラメータ数を公開していませんが、DiTアーキテクチャの先行研究から推測できます。画像生成のDiT-XL（700Mパラメータ）をベースに、動画への拡張（時間次元の追加）を考慮すると、Soraは30億〜100億パラメータと推測されます。GPT-3（175Bパラメータ）やGPT-4（推定1.8Tパラメータ）と比較すると小規模ですが、動画生成タスクには適切なサイズです。

重要な原則は、「スケーリング則」です。言語モデルのGPTシリーズで実証されたように、モデルサイズとデータ量を増やすと、性能が予測可能に向上します。OpenAIはSoraでもこの原則を適用し、段階的にモデルを拡大してきたと考えられます。技術報告では、「scaling video generation models」と明記されており、将来的なスケールアップによる性能向上が示唆されています。

計算コストとエネルギー消費

Soraの学習には膨大な計算資源が必要です。DiTベースのモデルの学習コストは、類似研究から推測できます。Google「Imagen」の報告では、画像生成モデルの学習に数千GPU×数週間が必要とされています。動画はデータ量が画像の数十倍であるため、Soraの学習には数万GPU×数ヶ月のオーダーの計算が必要と推測されます。

推論（動画生成）のコストも高額です。60秒の動画生成に約8分かかるという報告から、1本あたりの計算コストは$5〜$20と推測されます（GPUレンタルコストベース）。これは、Soraが一般公開されていない理由の一つです。無料または低価格で提供すると、膨大なインフラコストが発生し、ビジネスとして成立しません。

[図解: Soraの学習と推論のコスト構造 – 学習フェーズ(データ収集、前処理、モデル学習、評価)と推論フェーズ(プロンプト処理、Diffusion推論、デコード、後処理)の各ステップのコストと時間を積み上げ棒グラフで表示]

Soraと他サービスの技術的差異

Soraと商用サービス（Runway Gen-3、Pika、Luma）の技術的アプローチの違いを、アーキテクチャ、学習データ、モデルサイズの観点で分析します。

アーキテクチャの差異

SoraはDiffusion Transformerを使用しますが、他のサービスは異なるアーキテクチャを採用しています。Runway Gen-3の詳細は非公開ですが、技術的特徴から、U-Net型のDiffusionモデルと推測されます。Pikaも同様にU-Netベースと考えられます。Luma Dream MachineはDiT系の可能性がありますが、公式情報はありません。

U-Net型とTransformer型の主な違いは、スケーラビリティです。U-Netは固定的なアーキテクチャで、モデルサイズを大きくすることに限界があります。Transformerは原理的に無限にスケール可能で、パラメータ数を増やせば性能が向上します。Soraの品質優位性は、このアーキテクチャ選択に起因すると考えられます。

学習データの質と量

OpenAIは、Soraの学習データにキャプション品質を重視した「recaptioning」を使用しています。既存の動画の低品質なキャプションを、高品質なAI生成説明に置き換えるプロセスです。これにより、テキスト-動画の対応精度が向上し、プロンプト遵守度が高まります。

他のサービスも同様の手法を使用していると推測されますが、OpenAIはGPT-4Visionという最高水準のキャプション生成モデルを持つ点で有利です。Runway、Pika、LumaはCLIPやBLIPベースのキャプション生成を使用していると推測され、品質でOpenAIに劣る可能性があります。

データ量も重要です。OpenAIはYouTube等の公開データに加え、Shutterstockとのライセンス契約を結んでいます。これにより、高品質なストックビデオを学習データに含めることができます。他のサービスも同様の契約を持つ可能性がありますが、OpenAIの資金力は他社を上回り、データ調達で優位と考えられます。

モデルサイズと推論コスト

Soraの推定30億〜100億パラメータは、他のサービスより大規模と推測されます。Runway Gen-3は推定10億〜30億、Pikaは推定5億〜15億パラメータと考えられます（公式情報なし、生成速度と品質からの推測）。モデルサイズが大きいほど表現力が高まりますが、推論コストも増加します。

Soraの生成時間8分は、Runway Gen-3の45秒、Pikaの30秒と比較して著しく長く、モデルサイズの大きさを反映しています。OpenAIが一般公開に慎重な理由は、この高コストにあります。Runwayは月$95で125本生成を提供していますが、同じ経済モデルをSoraに適用すると、推論コストだけで赤字になる可能性があります。

将来の応用可能性：Soraが開く新領域

Soraの技術は、動画生成を超えた応用可能性を持ちます。OpenAIが「world simulator」と表現する通り、物理世界のシミュレーションとしての応用が期待されます。

ロボティクスとシミュレーション学習

ロボティクス分野では、実世界での試行錯誤は時間とコストがかかります。シミュレーション環境で学習し、実世界に転移する手法が研究されていますが、従来のシミュレーターは物理エンジンを手動で構築する必要がありました。Soraのような「学習ベースの世界モデル」は、動画データから物理法則を自動学習するため、シミュレーター構築が容易になります。

具体的な応用として、ロボットアームの動作計画があります。「robot arm picking up cup」というプロンプトでSoraが生成する動画は、実際のロボット制御の参照軌道として使用できます。OpenAIは既にロボティクス研究部門を持ち、Soraとロボット学習の統合が将来的に予想されます。

自動運転のシナリオ生成

自動運転の開発では、稀な危険シナリオ（歩行者の飛び出し、悪天候、車両故障）のテストデータが不足しています。実世界でこれらを再現することは危険でコストが高いため、シミュレーションが重要です。Soraは「pedestrian suddenly crossing street」「car skidding on icy road」といったシナリオを動画として生成でき、自動運転AIの学習データとして使用可能です。

Tesla、Waymo、Cruiseなどの自動運転企業は、独自のシミュレーション環境を構築していますが、Sora的なアプローチを統合することで、シナリオの多様性が増します。特に、長尾分布（稀だが重要なケース）のカバレッジ向上が期待されます。

建築・都市計画のビジュアライゼーション

建築プロジェクトでは、完成後の建物や街並みを事前にビジュアライゼーションすることが重要です。従来は3DCGソフト（Blender、3ds Max）で手動でモデリングしていましたが、Soraは「modern apartment building in urban setting, pedestrians walking」といったプロンプトで、建築ビジュアルを自動生成できます。

特に有用なのは、時間経過のシミュレーションです。「building through the seasons, from spring to winter」というプロンプトで、季節ごとの建物の見え方を可視化できます。これは、手動モデリングでは膨大な時間がかかる作業です。都市計画でも、「new park in city center with people enjoying」といったプロンプトで、計画段階のコンセプトを動画化し、市民や議会への説明資料として使用できます。

教育とシミュレーション教材

物理、化学、生物などの教育では、抽象的な概念を視覚化することが学習効果を高めます。Soraは「water molecule vibrating, showing kinetic energy」「cell division process」といった教育的プロンプトで、科学現象を動画化できます。従来は専門的なアニメーション制作が必要でしたが、Soraにより教師自身が教材を作成できます。

ただし、前述の通り、Soraの物理精度は完璧ではありません。教育用途では、生成された動画を専門家が検証し、誤りを修正するプロセスが不可欠です。正確性が重要な専門教育では、Soraは補助ツールに留まり、主要な教材は依然として実写やプロフェッショナルなCGが必要です。

[図解: Soraの応用領域マップ – 中心にSora技術を配置し、ロボティクス、自動運転、建築、教育、映像制作、ゲーム、医療、法律の8領域への応用可能性と実現時期(短期/中期/長期)を放射状に配置]

倫理的・社会的課題

Soraのような高品質な動画生成AIは、技術的可能性とともに、深刻な倫理的・社会的課題を提起します。OpenAIが一般公開に慎重な理由の多くは、これらの懸念に起因します。

ディープフェイクと偽情報

Soraは、実在しない出来事の動画を生成できます。「politician making controversial statement」「disaster happening in city」といったプロンプトで、虚偽の動画を作成し、世論操作や選挙干渉に悪用される可能性があります。特に、政治的に重要なタイミング（選挙前、国際紛争時）での悪用リスクが懸念されます。

OpenAIはこの問題を認識し、複数の対策を実施しています。第一に、段階的公開により、技術の社会的影響を評価しながら展開する方針です。第二に、C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）標準に従い、生成動画にメタデータを埋め込み、AI生成であることを識別可能にします。第三に、有害コンテンツ（暴力、性的、違法行為）の生成を拒否するフィルタリングを実装しています。

ただし、これらの対策は完璧ではありません。メタデータは削除可能であり、フィルタリングは回避可能です。社会的には、メディアリテラシー教育（動画の真偽を批判的に評価する能力）と、法的枠組み（AI生成コンテンツの表示義務、悪用の刑事罰）の整備が並行して必要です。

著作権と学習データの権利

Soraの学習データには、著作権で保護された映画、TV番組、ストックビデオが含まれると推測されます。これらのコンテンツを権利者の許可なく学習に使用することの合法性は、法的に未確定です。米国では「フェアユース」の範囲内とする主張がありますが、訴訟リスクは残ります。

2024年、New York TimesがOpenAIを著作権侵害で提訴した事例があります。同様に、映画スタジオ、ストックビデオ会社、個人クリエイターがSoraの学習データ使用を問題視する可能性があります。OpenAIはShutterstockとライセンス契約を結ぶことで、一部のリスクを軽減していますが、全ての学習データが合法的に取得されているとは限りません。

長期的には、AI学習のための著作権法の見直しが必要です。欧州のAI Actでは、AI学習に使用するデータの透明性開示が義務化される方向です。日本でも、著作権法30条の4（情報解析のための複製）がAI学習に適用されるか、議論が続いています。

雇用への影響

Soraが映像制作を自動化することで、カメラマン、ビデオグラファー、CGアーティスト、編集者などの雇用が影響を受ける可能性があります。特に、ストックビデオ制作、低予算CM、SNSコンテンツ制作などの分野では、AI生成動画への置き換えが進むと予測されます。

一方、新たな職種も創出されます。AI動画のプロンプトエンジニア、AI生成素材と実写の統合編集者、AI動画の品質検証者などです。歴史的に、技術革新は特定の職種を消失させる一方、新たな職種を創出してきました。重要なのは、労働者の再教育とスキル転換を支援する社会的仕組みです。

結論：Soraが示す動画生成AIの未来

OpenAI Soraは、動画生成AIの技術的可能性を大きく拡張しました。Diffusion Transformerアーキテクチャによるスケーラビリティ、物理シミュレーションとしての能力、60秒の長尺生成は、2024年時点で最高水準です。特に注目すべきは、明示的な物理エンジンなしに、データ学習だけで物理法則を近似的に再現する能力です。

ただし、Soraは完璧ではありません。因果関係の非理解、複雑な物理現象での破綻、長時間動画での一貫性低下など、明確な限界があります。これらは、現行のAI技術（Diffusionモデル、Transformer）の本質的制約に起因し、短期的な改善は困難です。根本的な解決には、新たなアーキテクチャ、より大規模なモデル、学習データの質的向上が必要です。

Soraが一般公開されていない現状は、技術的課題（推論コスト、スケーラビリティ）と倫理的懸念（ディープフェイク、著作権）の両方に起因します。OpenAIは段階的公開戦略を採用し、社会的影響を評価しながら展開する慎重なアプローチを取っています。完全公開の時期は不透明ですが、2026年〜2027年に何らかの形での一般利用開始が予想されます。

Soraが示す最も重要な洞察は、「動画生成AIは単なるコンテンツ生成ツールではなく、世界モデルである」という視点です。物理法則を学習し、3D空間を理解し、因果関係を近似するSoraは、ロボティクス、自動運転、シミュレーション、教育など、多様な領域への応用可能性を持ちます。動画生成は、その応用の一つに過ぎません。

今後の研究方向として、(1)物理精度の向上（明示的な物理制約の統合）、(2)因果推論能力の獲得、(3)長時間一貫性の改善、(4)推論コストの削減、(5)倫理的安全性の強化が重要です。これらが実現されれば、Soraは動画生成を超えた、汎用的な世界シミュレーターとして、科学、産業、教育に革命をもたらす可能性があります。2026年はその転換点の始まりです。

著者: 生成AI総合研究所編集部