SoraはOpenAIが開発した動画生成AIです。2025年にはSora 2へ進化しましたが、Web・アプリ版は2026年4月26日に提供終了し、APIも9月24日に終了予定です。
「Soraは今も使えるの？」「Sora 2とは何が違うの？」と、過去の記事を読んで混乱している方もいるかもしれませんね。
この記事では、Soraとは何だったのか、初代SoraからSora 2で何が進化したのか、2026年8月現在の提供状況、仕組みや注意点まで、初めての方にも分かる言葉で整理します。
Soraとは？2026年現在は提供終了している
Sora（ソラ）とは、ChatGPTを提供するOpenAIが開発した動画生成AIです。
文章で場面を説明すると、それに沿った動画をAIが生成する技術として2024年に発表され、その後は画像や動画を入力して新しい映像を作る機能も提供されました。
ただし、2026年にSoraを調べるなら、最初に知っておかなければならない点があります。
SoraのWeb版とアプリ版は、2026年4月26日にすでに提供を終了しています。
さらにOpenAIは、Sora 2を利用するVideos APIについても、2026年9月24日に終了すると案内しています。
大まかな流れを整理すると、次のようになります。
| 時期 | Soraの主な出来事 |
|---|---|
| 2024年2月15日 | 初代Soraの研究成果をOpenAIが公開 |
| 2024年12月9日 | Sora TurboをChatGPT Plus・Pro向けに提供開始 |
| 2025年9月30日 | Sora 2を発表 |
| 2026年4月26日 | SoraのWeb・アプリ体験を提供終了 |
| 2026年9月24日予定 | Sora 2モデル・Videos APIを終了 |
2024年12月の一般提供時には、研究プレビュー版より高速化されたSora TurboがSora.comでChatGPT Plus・Proユーザー向けに公開されました。最大1080p、最大20秒の動画生成などに対応していました。
つまり2026年8月現在、Soraを「OpenAIで今から普通に始められる最新動画サービス」と紹介するのは正確ではありません。
現在は、OpenAIの動画生成AIがどのように発展したかを知るうえで重要なモデル・サービスとして理解するのが分かりやすいでしょう。
私はここに、生成AIを追いかけるときの大事な教訓があると感じています。
AIサービスは進化が非常に速く、「何ができるか」だけを覚えていても情報が古くなります。その機能が現在も提供されているのかまで確認することが、以前にも増して重要になっているのです。
SoraとSora 2の違いは？映像だけでなく音声も生成
SoraとSora 2の最大の違いを簡単に言えば、Sora 2では映像表現の自然さや操作性が改善され、映像と同期した会話・環境音・効果音まで生成できるようになったことです。
初代Soraが「文章から動画を作るAI」の可能性を強く示したモデルなら、Sora 2は「映像と音を一つの場面として作るAI」に近づいたモデルと考えると分かりやすいでしょう。
初代Soraは2024年2月に発表された
OpenAIがSoraを初めて公開したのは2024年2月15日です。
当時は一般ユーザー向けサービスではなく、動画生成モデルに関する研究成果として紹介されました。OpenAIはSoraを、物理世界の動きを理解・シミュレートできるモデルを目指す研究の一部として位置付けていました。
初代Soraでは、文章による指示から最長1分の動画を生成する例が公開されています。
発表時には、雨に濡れた東京の街を歩く人物や雪原を歩く動物など、人物・背景・光・カメラの動きを組み合わせた映像が披露され、大きな注目を集めました。
当時の驚きは、単に「AIが動画を作った」ことだけではありません。
文章で、
「どんな場所なのか」
「誰が何をしているのか」
「どんな光なのか」
「カメラからどう見えるのか」
と説明することで、まとまった映像表現を作ろうとしていた点にありました。
それまで映像制作は、カメラ撮影や編集ソフトなど専門的な操作を覚える必要がある世界でしたよね。
Soraが示したのは、映像制作の入口が機材操作から自然な言葉へ変わる可能性でした。
2024年12月にはSora Turboを一般提供
研究発表から約10か月後の2024年12月9日、OpenAIはSora TurboをSora.comで公開しました。
対象は当初ChatGPT Plus・Proユーザーで、最大1080p、最大20秒の動画を生成でき、横長・縦長・正方形などの画面比率にも対応していました。
文章から新しい動画を作るだけではありません。
既存の素材を使った、
なども利用できました。
ここでSoraは、研究室で公開される「すごいAI」から、一般の利用者が実際に作品作りへ使うサービスへ一歩進んだわけです。
Sora 2は2025年9月30日に登場
そして2025年9月30日、OpenAIはSora 2を発表します。
Sora 2はOpenAIが「動画・音声生成システム」と位置付けたモデルで、以前のシステムより物理的な正確さ、現実感、コントロール性が改善されたと説明されています。
特に大きな違いが音です。
Sora 2では、
などを、映像と同期させて生成できるようになりました。
たとえば雪山で2人が話す映像なら、人物の映像だけを作るのではなく、会話や周囲の音まで含めた一つのシーンとして生成できます。
私は、Sora 2で最も重要な進化は単純な「高画質化」ではないと考えています。
AI動画が「映像素材を作る道具」から「場面全体を作る道具」へ近づいたことのほうが、動画制作への影響は大きいからです。
Soraでは何ができた？動画生成の代表的な機能
Soraの基本は、文章や画像などをもとにAIが動画を生成することです。
ただ「動画を自動で作る」と聞くだけでは少し分かりにくいですよね。代表的な使い方を具体的に見ていきましょう。
文章から動画を作る
最も分かりやすいのが、Text-to-Videoと呼ばれる文章からの動画生成です。
たとえば、
「雨上がりの夜の東京。濡れた道路にネオンが反射している。黒いコートを着た人物がゆっくり歩いている」
といった場面を文章で説明します。
AIはその指示を手掛かりに、人物、建物、光、道路、動きなどをまとめて映像として作ります。
面白いのは、「東京の動画」のような短い指示だけでなく、
といった条件を文章で伝えられることです。
つまり、映像制作の知識が十分になくても、まずは自分が頭の中で思い浮かべている場面を言葉にするところから始められるわけです。
画像を動く映像へ発展させる
Soraでは、静止画像を入力して動画へ発展させる技術も示されました。
たとえば風景写真のような画像をもとに、
「木の葉が風で揺れる」
「人物が歩き始める」
「カメラがゆっくり近づく」
といった動きを生成する考え方です。
これは画像そのものを横へ動かす単純なスライドショーとは違います。
画像の中にある世界が本当に動き始めたらどうなるのかをAIが予測して、新しいフレームを作るイメージです。
企画段階のイメージ画像を短い動画にしたり、広告やSNS動画の試作品を作ったりする用途にも向いていました。
「何を映すか」だけでなく「どう映すか」も指定できる
Soraでは、動画に登場する物だけではなく、撮影方法に近い表現も文章で指定できます。
たとえば、
といった内容です。
動画生成AIの大きな特徴は、「何を作るか」だけでなく「どう見せたいか」まで言葉で指示できることです。
専門用語を知らなくても、「人物の顔へゆっくりカメラを近づけてください」と普通の文章で伝えればよいわけですね。
Sora 2では映像と音声を同時に扱えるようになった
Sora 2ではさらに、映像だけではなく音声まで一緒に生成できるようになりました。
これは制作工程を考えると大きな違いです。
従来なら、
「映像を作る」
「セリフやナレーションを作る」
「効果音を用意する」
「映像と音を編集ソフトで合わせる」
というように、複数の作業を組み合わせる必要がありました。
映像と音をAI側でまとめて生成できれば、少なくとも企画や試作の段階では工程を大幅に減らせます。
ここから見えてくるのは、「動画生成AI」という言葉そのものが変わり始めていることです。
将来的には動画を作るAIというより、映像・人物・セリフ・音をまとめて一つの場面にするAIと考えるほうが実態に近くなるかもしれません。
Soraの仕組みとは？難しい技術をやさしく解説
Soraの内部では非常に高度な技術が使われています。
ただし利用する側が数式まで覚える必要はありません。
初代Soraの仕組みを大まかに言えば、動画や画像をAIが扱いやすい小さな単位へ分け、ノイズの状態から少しずつ目的の映像へ変えていく技術です。
ノイズから映像を作る「拡散モデル」
初代Soraは、拡散モデルと呼ばれる方式を利用しています。
イメージとしては、最初にテレビの砂嵐のようなノイズがあります。
そこからAIが何度も処理しながらノイズを減らし、ユーザーが入力した文章に合う映像へ近づけていきます。OpenAIはSoraを「diffusion transformer」と説明しています。
曇った窓ガラスを少しずつ拭いていくと、向こうの景色が見えてくるような感じですね。
もちろん実際にはもっと複雑ですが、初心者の方は「最初から絵を描く」のではなく、乱れた状態を少しずつ目的の動画へ整えるAIと覚えておけば十分です。
動画を小さな「パッチ」に分けて扱う
もう一つ重要なのが「パッチ」という考え方です。
文章を扱うAIでは、文章をトークンと呼ばれる小さな単位に分けて処理します。
それと似た考え方でSoraは、画像や動画をvisual patches（視覚的なパッチ）という小さなデータ単位として扱います。
動画には、
「横長」
「縦長」
「短時間」
「長時間」
「高解像度」
などさまざまな形式があります。
それらを共通した単位に置き換えることで、多様な動画や画像を一つのモデルで扱いやすくするわけです。
動画生成AIが文章生成より難しい理由も、このあたりにあります。
文章なら主に言葉の前後関係を考えればよいのに対して、動画では画面内の位置関係と時間の流れを同時に保つ必要があるからです。
人物が右から左へ歩いていたのに突然逆側へ現れたり、持っていた物が途中で別物へ変わったりしては、不自然な映像になってしまいます。
画像生成AIで培った技術も利用された
初代Soraでは、画像生成モデルDALL·E 3の研究で利用された「リキャプション」の技術も活用されました。
これは画像や動画の内容を詳しい文章で説明し直し、視覚情報と言葉をより正確に結び付けるための考え方です。
たとえば単に「男性」と覚えるのではなく、
「夕方の街を赤いジャケットを着た男性が歩いている」
という具合に、より具体的な説明と画像を対応させます。
すると利用者が詳しい指示を書いたときにも、その内容を映像へ反映しやすくなります。
Soraは突然ゼロから登場した技術ではありません。
GPTで発展したTransformerの考え方や、画像生成で培った技術を、時間の流れを持つ動画へ広げたものと考えると理解しやすいでしょう。
Sora 2は何がすごかった？物理表現と音声が大きく進化
Sora 2でOpenAIが強調した改善点の一つが、物理現象をより自然に表現する能力です。
初代Soraでも非常にリアルな映像を作れましたが、「見た目は本物らしいのに、よく見ると現実ではあり得ない」という弱点がありました。
初代Soraでは物体が不自然に変化することがあった
動画生成AIは、一枚の画像をきれいに作るだけではありません。
1秒前の状態と今の状態、さらに1秒後の状態が自然につながっていなければなりません。
ところがAIは、場面ごとにはもっともらしい映像を作れても、
といった矛盾を起こすことがあります。
人間なら「リンゴを一口食べれば、その部分はなくなる」と自然に理解できますよね。
AIの場合、次の画面をそれらしく作ろうとするあまり、かじったリンゴが元の形へ戻ってしまうこともあり得ます。
Sora 2では「失敗した結果」を描く能力も改善
OpenAIはSora 2について、従来のモデルより物理的に正確になった例を説明しています。
ここで興味深いのは、単に「きれいな動き」を作れるようになったという話ではありません。
現実の世界なら失敗する動作について、無理やり成功した映像へ変えてしまわず、失敗した結果を表現できる方向へ進んだことが重要です。
ボールを投げても毎回ゴールに入るとは限りません。
物を積み上げれば倒れることもあります。
現実世界を理解するAIを目指すなら、「成功した映像」だけではなく「原因に応じた結果」を表現できなければなりません。
私はこの部分こそ、動画生成AIの本当の難しさを表していると感じます。
画質がきれいなだけなら「映像生成」です。
しかし原因と結果まで維持しながら動画を作れるようになれば、それは徐々に世界の動きをシミュレートする技術へ近づいていきます。
Soraの弱点と注意点は？リアルでも事実とは限らない
Sora 2で性能が改善されたからといって、AIが現実世界を完全に理解できるようになったわけではありません。
ここは非常に重要です。
リアルに見える動画と、現実に起きた出来事を撮影した動画はまったく別物です。
AI動画は「映像証拠」ではない
生成AIが進歩すると、「こんなにリアルなら本当に起きたのでは？」と感じる映像が増えていきます。
しかしAI動画は、指定された条件をもとに人工的に作られた映像です。
現実の出来事を撮影した証拠とは限りません。
動画を見る側も、
「誰が公開したのか」
「元の映像はあるのか」
「AI生成ではないか」
「情報源は確認できるか」
と一度考える習慣が必要になります。
私は、動画生成AIが普及するほど、動画を見る力そのものがITリテラシーになると考えています。
以前なら写真や動画は「文字より信頼できる証拠」と受け取られがちでした。
これからは「映像があるから事実」ではなく、映像の出どころまで確認する時代になるでしょう。
AI生成であることを確認する仕組みも重要になる
Soraでは、安全性や生成物の由来を確認するための仕組みも導入されてきました。
こうした技術が必要になる背景には、AI動画が人間の目だけでは判別しにくくなっていることがあります。
私たち利用者にとって大切なのは、「AI動画を見破る裏技」を覚えることではありません。
重要な情報ほど、映像そのものではなく発信元や一次情報を確認することです。
映像が不自然ではないから本物。
ウォーターマークが見えないから実写。
このような単純な判断は危険です。
実在人物や著作物の扱いにも注意
AIが技術的に生成できるものと、自由に公開・商用利用できるものは同じではありません。
実在人物の顔、既存キャラクター、企業ロゴ、他人が撮影した画像などを扱えば、肖像や著作権、商標などの問題が関係する可能性があります。
特に仕事や副業としてAI動画を利用する場合は、
「作れたから使える」ではなく「公開・商用利用して問題ないか」まで確認する
という順番で考えましょう。
利用条件も変更されることがありますので、実際にAIサービスを業務へ利用する際は、その時点の公式規約を確認することが大切です。
Sora終了から何が見える？動画AIの今後を考察
ここからは、公開されている事実をもとにした私見です。
私はSoraの歴史で最も注目したいのは、性能そのものよりも、わずか数年で「動画生成」という概念が変わったことだと考えています。
動画AIは「素材生成」から「シーン生成」へ進んだ
生成AIが登場した当初は、
文章は文章生成AI。
画像は画像生成AI。
音声は音声生成AI。
動画は動画生成AI。
というように、それぞれが別の道具として認識されていました。
ところがSora 2では、映像と同期した会話・環境音・効果音まで扱えるようになりました。
料理にたとえるなら、以前は野菜、肉、ソースを別々の店で買い、最後に自分で一皿へまとめていた状態です。
それが少しずつ、AIへ「こんな料理を作って」と頼めば、一皿に近い状態まで作ってくれるようになってきました。
これは動画制作にとって大きな変化です。
企画会議で新商品のCM案を説明するとしましょう。
以前なら文章や絵コンテを作って説明する必要がありましたが、動画AIを使えば、完成前のイメージを短い映像として共有できる可能性があります。
私は、生成AIの本当の価値は「プロの動画制作者を丸ごと置き換えること」より、完成品になる前の試行錯誤を速くすることにあると考えています。
AI動画が増えても「人の判断」はなくならない
「動画も声もAIが作れるなら、動画編集者はいらなくなるのでは？」
そう不安に感じる方もいるかもしれませんね。
しかし私は、むしろ生成できる量が増えるほど、人間の判断が重要になると考えています。
AIに動画を100本作らせることができても、
「どれが目的に合っているか」
「どこが不自然か」
「誰に見せるのか」
「何秒にまとめるのか」
「公開して問題がないか」
を判断できなければ、仕事として完成しません。
つまり価値がなくなるのは「人」ではなく、単純に素材を作るだけの工程なのかもしれません。
その一方で、目的を考え、品質を見極め、相手へ伝わる形へ整える仕事の重要性は残ります。
40代・50代・60代の経験もAI時代の強みになる
これは、これからAIを覚えようとしているミドル世代にとって悪い話ではありません。
20代の人より速く新しいAIを操作できなければいけない、と考える必要はないからです。
長年仕事をしている方には、
があります。
これらはAIが生成したものを「使える仕事」に変えるときに必要な力です。
私は、AI時代ほど操作技術だけではなく、これまで蓄積した仕事経験との組み合わせが大切になると考えています。
副業でも「AI動画が作れる」だけでは差別化しにくい
副業についても同じです。
動画生成AIが誰でも使えるようになれば、「AI動画を作れます」というだけでは徐々に差別化しにくくなります。
そこで意識したいのが、自分の経験との組み合わせです。
たとえば、
といった使い方です。
営業経験がある方なら、営業を捨てて「AI専門家」になる必要はありません。
営業の知識にAI動画を足せばよいのです。
事務職なら資料作成やマニュアル作りへ使う。
Webライターなら記事内容を短い説明動画へ展開する。
このように考えれば、AIはこれまでのキャリアを捨てるための道具ではなく、今ある経験を少し広げる道具になります。
なぜSoraは終了した？サービス名より「できること」を見る
2025年9月30日にSora 2が登場した後、SoraのWeb・アプリ体験は2026年4月26日に提供終了しました。
さらにAPIについても、OpenAIは2026年3月24日に廃止予定を開発者へ通知し、2026年9月24日にSora 2モデルとVideos APIを終了するとしています。
「それだけ進化したSora 2を、なぜ終了するの？」
そう疑問に感じますよね。
ただし、OpenAIが公開していない理由まで推測で断定するべきではありません。
ここから言えるのは、AIサービスの名称や提供形態は、技術そのものより速く変わることがあるということです。
2024年には初代Sora。
同年末にはSora Turbo。
2025年にはSora 2。
そして2026年にはWeb・アプリ版終了という流れになりました。
この速度を見れば、一つの製品名だけを暗記して追い続けても、すぐに情報が古くなってしまうことが分かります。
だから私は、これから生成AIを勉強する方には、
「Soraを覚えなければ」
「新しいAIを全部使わなければ」
と焦らなくても大丈夫だとお伝えしたいです。
覚えるべきなのはサービス名より、AIで何ができるようになってきたのかという大きな流れです。
Soraが示した流れは明確でした。
文章で指示する。
画像を作る。
画像を動かす。
動画を作る。
動画へ会話や音を付ける。
このように、以前は別々だった作業が少しずつ一つにつながっています。
私はこの「機能の統合」こそ、Soraの歴史から読み取れる重要な変化だと考えています。
まとめ｜Soraは終了したが動画生成AIの転換点になった
Soraは、OpenAIが開発した動画生成AIです。
2024年2月15日に研究成果が公開され、同年12月9日には高速化されたSora TurboがChatGPT Plus・Pro向けに提供されました。
そして2025年9月30日に登場したSora 2では、物理表現や操作性が改善され、映像と同期した会話・環境音・効果音まで生成できるようになりました。
一方、2026年8月現在、状況は変わっています。
SoraのWeb・アプリ版は2026年4月26日に提供終了し、Sora 2モデルとVideos APIも2026年9月24日に終了予定です。
そのため、今からSoraを学ぶなら、「どこで使えるか」だけを見るより、Soraが動画生成AIにどんな変化をもたらしたのかを理解するほうが役立ちます。
初代Soraは文章から映像を作る可能性を示しました。
Sora 2は、そこへ会話や効果音を加え、映像素材ではなく一つのシーンをAIがまとめて作る方向へ進みました。
私は、この変化こそSoraを知るうえで最も重要なポイントだと考えています。
新しいAIが出るたびにサービス名や専門用語を全部覚える必要はありません。
「今は何ができるのか」「現在も提供されているのか」「自分の仕事にどう組み合わせられるのか」の3点を確認するだけでも、情報に振り回されにくくなります。
生成AIはこれからも変化していくでしょう。
だからこそ新しい名前を追い続けるのではなく、技術の大きな流れをつかみ、自分に必要なものだけを少しずつ取り入れていきましょう。
よくある質問
Soraとは何ですか？
Soraは、OpenAIが開発した動画生成AIです。
2024年2月15日に研究成果が公開され、文章から最長1分の動画を生成する技術として注目されました。その後、2024年12月9日にSora TurboがChatGPT Plus・Proユーザー向けに公開されています。
SoraとSora 2の違いは何ですか？
Sora 2では初代より物理的な正確さ、現実感、操作性が改善され、映像に同期した会話・環境音・効果音も生成できるようになったことが大きな違いです。
初代Soraを「動画を作るAI」とするなら、Sora 2は「映像と音をまとめて一つのシーンにするAI」へ近づいたと考えると分かりやすいでしょう。
Soraは2026年現在も使えますか？
一般ユーザー向けのSora Web・アプリ体験は2026年4月26日に提供終了しています。
Sora 2モデルとVideos APIについても、2026年9月24日に終了予定です。実際の利用を検討する場合は、OpenAIの最新公式情報を確認してください。
松原 健一
フリーランスITアドバイザー
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