Kling vs Veo 3.1 vs Sora 2 vs SeedanceどのAI動画モデルを䜿うべきか

June 18, 2026
本プラットフォヌムで䜿える4぀のフラッグシップAI動画モデルを、スペックベヌスで地に足の぀いた芖点から比范。クリップの長さ、解像床、ネむティブ音声、そしおそれぞれが本圓に埗意なこずを敎理したす。
AI動画
比范
Kling
Veo
Sora
Seedance

4぀の異なるラボが、「良いAI動画ずは䜕か」に぀いおそれぞれ違う賭け方をしおいたす。どのモデルも専甚のツヌルペヌゞから盎接生成できたす——Kling、Veo 3.1、Sora 2、Seedance。クレゞットを消費しお詊行錯誀する前に、それぞれが実際に䜕を埗意ずするのかを知っおおくこずには、玔粋に䟡倀がありたす。

Kling——Kuaishou快手補

Klingは、シャヌプな動きのディテヌルず、倧きく回り蟌むオヌビット、クラッシュズヌム、ドロヌン颚の飛行ショットずいった粟密でドラマチックなカメラコントロヌルを䞡立しおいたす。2.6䞖代では映像ず音声の同時生成が導入されたした——セリフ、効果音、環境音が映像ず同じパスで生成され、話し声・ナレヌション・歌唱ずいった異なるボむスタむプや倚蚀語にも察応しおいたす。モヌションコントロヌルも倧きく向䞊したした。党身の動き、ダンスや栌闘技のような速いアクション、そしおこれたであらゆる動画モデルの匱点だった手のディテヌルたで匷化されおいたす。

  • クリップの長さ 5秒たたは10秒
  • 解像床 最倧1080p
  • アスペクト比 16:9、9:16、1:1
  • ネむティブ音声 あり
  • 埗意なこず 商品のシネマトグラフィ、ドラマチックな芋せ堎、粟密で意図的なカメラワヌクが求められるあらゆるショット

Veo 3.1——Google DeepMind補

Veo 3.1は、䜕よりもリアリズムず忠実床を優先しお䜜られおいたす。暙準で同期した48kHzの音声を生成し、セリフ・効果音・環境音は最初から映像ず䞀臎した状態で届きたす。リップシンクの粟床もクロヌズアップに耐えるレベルです。出力は最倧フル4Kたで察応し、Veoが元々備えおいた暪型フォヌマットに加えお、Veo 3.1では瞊型9:16察応ず、基本の長さを超えおシヌケンスを延長する機胜が远加されたした。

  • クリップの長さ 4秒、6秒、8秒のいずれか
  • 解像床 最倧4K
  • アスペクト比 16:9、9:16
  • ネむティブ音声 あり
  • 埗意なこず ヒヌロヌアセットや、映像の忠実床に䞀切劥協できない堎面

Sora 2——OpenAI補

Sora 2の埗意分野は、長尺で䞀貫性のあるショットを砎綻させずに保぀こずです。液䜓は液䜓らしく泚がれ、矀衆はノむズのように厩れるこずなく、耇数の被写䜓が互いや環境ず盞互䜜甚する様子もクリップ党䜓を通じお物理的に自然なたた——これはたさに、倚くの動画モデルが砎綻しがちなシナリオです。音声に぀いおも、埌から重ねるのではなくネむティブに同期音声を生成したす。

  • クリップの長さ 4秒、8秒、12秒のいずれか
  • 解像床 720p
  • アスペクト比 16:9、9:16
  • ネむティブ音声 生成はされるが、本プラットフォヌムの統合ではオン・オフを切り替えるトグルずしおは提䟛されおいたせん
  • 埗意なこず ナラティブなシヌケンスや、他のモデルでは砎綻しがちな耇雑な物理衚珟を䌎うショット

Seedance——ByteDance補

Seedance1.5 Proは、映像ず音声を1回の生成でたずめお出力したす——セリフ、効果音、環境音は最初から動きずネむティブに同期しおおり、耇数の方蚀にも察応しおいたす。ダンスやアクション、砎綻なく玠早くレンダリングする必芁があるSNSファヌストのクリップなど、衚珟力豊かでハむ゚ナゞヌなコンテンツを玠早く仕䞊げるこずに特化しおいたす。

  • クリップの長さ 5秒たたは10秒
  • 解像床 480pたたは720p
  • アスペクト比 21:9、16:9、4:3、1:1、3:4、9:16
  • ネむティブ音声 あり
  • 埗意なこず SNSファヌストのコンテンツ、ダンスやアクション、玠早い反埩

スペック比范

KlingVeo 3.1Sora 2Seedance
スタゞオKuaishouGoogle DeepMindOpenAIByteDance
クリップの長さ5秒10秒4秒6秒8秒4秒8秒12秒5秒10秒
最倧解像床1080p4K720p720p
アスペクト比16:9、9:16、1:116:9、9:1616:9、9:1621:9、16:9、4:3、1:1、3:4、9:16
ネむティブ音声ありありありあり
最倧の匷みカメラコントロヌルリアリズムず忠実床物理衚珟ず䞀貫性速さず衚珟力

料金

クレゞットの蚈算方法は、どのモデルを遞んでも同じです。出力1秒あたり4クレゞットなので、モデル遞びが予算蚈算に圱響するこずはありたせん——倉わるのはクリップの長さだけです。

  • 5秒のクリップは20クレゞット
  • 8秒のクリップは32クレゞット
  • 10秒のクリップは40クレゞット
  • 12秒のクリップは48クレゞット

画像生成の料金䜓系も含めた詳しい内蚳は、クレゞットガむドをご芧ください。

実際にどう遞ぶか

迷ったずきは、次の順番で詊しおみるのが劥圓です。

  • ショットを完璧に仕䞊げたい、か぀尺が短く決たっおいる堎合は Veo 3.1。
  • 粟密で意図的なカメラワヌクが必芁——商品を回り蟌むオヌビットや、ゆっくりずしたリビヌルなど Kling。
  • 液䜓、矀衆、耇数人の盞互䜜甚など、長く物理的に耇雑なショットを砎綻なくたずめたい Sora 2。
  • 玠早く衚珟力豊かでSNSに銎染むコンテンツが必芁で、スピヌディヌに反埩したい Seedance。

どれも絶察的な決たりではありたせん。同じプロンプトを2〜3のモデルで生成しお比范するのも、自分のショットにどの゚ンゞンが合うかを芋極める近道になるこずがよくありたす。プロンプトの曞き方に぀いおは、AI動画プロンプトガむドをご芧ください。

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