Haiper AIビデオジェネレーター：AIを使ってテキストと画像をビデオに変換する

DeepMindの元研究者2人がGoogleを辞め、3260万ドルを調達し、ジェフリー・ヒントン本人をアドバイザーに迎え、450万人のユーザーを集めるAI動画生成ツールを開発しましたが、2025年初頭に両共同創業者がMicrosoftに移籍し、会社が分割売却されたことで、すべてが崩壊するのを目の当たりにしました。

Haiper AIは、AI市場がいかに熾烈な競争環境にあるかを如実に示す事例の一つです。潤沢な資金と優秀な人材、そして確かな技術力を持つスタートアップ企業であったにもかかわらず、Runway、Kling、Pikaといった競合他社の圧力に耐えきれませんでした。消費者向けアプリは2025年2月にサービスを停止。技術はNetMind.AIに買収されました。創業者たちは現在、Microsoft AIで働いています。

では、なぜ既にサービス終了した製品について書くのでしょうか？それは、Haiperが開発した製品が本当に優れたものであり、そのサービス終了の原因はAI動画分野に関心を持つすべての人にとって重要であり、そこから得られる教訓は、現在あなたが使用しているあらゆるAIツールに当てはまるからです。この記事では、Haiper AIとは何か、その技術はどのように機能していたのか、何が問題だったのか、そしてHaiperが撤退した2026年のAI動画市場はどのような状況にあるのかを解説します。

Haiper AIとは何か、そして誰がそれを開発したのか？

Haiper AIは、テキストプロンプト、画像、または既存のビデオクリップからビデオを生成するAIビデオジェネレーターでした。ロンドンで、オックスフォード大学で機械学習の博士号を取得し、元Google DeepMindの研究員であるYishu Miao氏とZiyu Wan氏によって設立されました。諮問委員会には、「深層学習のゴッドファーザー」でありチューリング賞受賞者でもあるGeoffrey Hinton氏や、DeepMindの主席科学者であるNando de Freitas氏が名を連ねていました。チームの規模は最大で約18人でした。

資金調達は2ラウンドで行われた。2022年4月に540万ドルのプレシードラウンド（ヒントンはエンジェル投資家だった）を行い、2024年3月にはオクトパス・ベンチャーズ主導で1380万ドルのシードラウンドを行った。調達総額は約3260万ドル。参考までに、ランウェイは2億ドル以上、ピカ・ラボは8000万ドルを調達している。ハイパーは少数精鋭の組織だったが、競合他社のほとんどが太刀打ちできない実績を持っていた。

このプラットフォームは、期待通りに動作しました。ブラウザベースのWebアプリまたはAPIを介してHaiper AIを使用できました。テキストの説明を入力し、スタイルを選択して、「生成」をクリックするだけです。結果は30～90秒で返ってきました。技術的なスキルは一切不要です。最後にアクティブだったバージョンであるHaiper 2.5は、VEEDとの統合とAPIアクセスの改善を伴って2024年12月にリリースされました。その2か月後、Haiperは姿を消しました。

Haiper AIの使い方：作成ワークフロー

haiper ai の利用は haiper.ai から始まります。Google または Discord でサインアップしてください。ダッシュボードには次の 6 つのツールがあります。

テキストから動画へ。見たい動画の詳細なテキスト説明を入力してください。「夕暮れ時のヒマワリ畑を走るゴールデンレトリバー。カメラは後ろから追いかけ、暖色系の映像。」Haiper AIはこのテキストを動画クリップに変換します。テキストが具体的であればあるほど、より良い結果が得られます。曖昧なテキストでは、結果も曖昧になります。

画像から動画へ。静止画をアップロードすると、Haiperがアニメーションを作成します。風景写真には動く雲が、人物写真には繊細な頭の動きが、商品写真にはゆっくりとした回転が加わります。この機能は、奥行きが明確で被写体が識別しやすい画像に最適です。

動画から動画へ。既存のクリップを取り込んで、新しいスタイルを適用できます。スマートフォンの動画を水彩アニメーションやサイバーパンク風のスタイルに変換できます。AIが元の映像の動きを保持しながら、すべてのフレームをリスタイルします。

再生時間を延長する。短いクリップを長くすることができます。Haiperは、元のコンテンツと動きに合わせた継続フレームを生成します。6秒のクリップが必要なのに、使える映像が3秒分しかない場合に便利です。

ビデオエンハンサー。解像度を向上させ、色を改善し、ディテールを鮮明にします。下書きレベルのクリップを、プロ仕様のクオリティに近づけます。

AIサウンド。動画コンテンツに合わせて音楽や効果音を自動的に追加します。花火の動画には爆発音が、森のシーンには鳥の鳴き声が加わります。

無料プランでは、生成回数に制限があり、透かしが入ります。有料プランは、生成回数無制限で透かしなしのProプランが月額約15ドルからとなっています。ビジネスユーザーは、チームツールと優先処理を利用するために月額50ドルを支払います。

Haiper AIの動画生成を支える技術

Haiperは内部で独自の拡散モデルを実行しています。これはStable DiffusionやMidjourneyと同じ技術ファミリーですが、時間的な一貫性に特化して調整されています。1枚の画像を生成するだけでも大変なのに、毎秒24枚の連続した画像を生成するとなると、すべてのフレームが前のフレームと一致していなければなりません。これは桁違いに難しいことです。写真のわずかな不整合は目に見えませんが、動画では同じ不整合がちらつき、変形、0.5秒の間に2つの異なるアイデンティティの間を漂う顔として現れます。

Haiper 2.0は2024年後半にリリースされ、まさにアップグレード版でした。モーション物理演算が著しく改善されました。オブジェクトは、氷の上を滑るように動くのではなく、物理的にありそうな方法で加速と減速をするようになりました。シーンを歩く人物は、フレームごとに同じ顔と体の比率を維持します。これは基本的なことのように聞こえますが、無料のAIジェネレーターを試してみると、20フレーム目までにすべての人物が形を変える悪夢のような存在になってしまいます。また、プロンプトの解析も賢くなりました。「テーブルの上の猫」と「テーブルから飛び降りる猫」は、同じ静止した猫ではなく、異なるビデオを生成するようになりました。

解像度は最大1080pまで対応。動画の長さはプランによって2～8秒。短く感じるかもしれないが、OpenAIのSoraでさえ約20秒が上限で、しかも料金はもっと高い。この分野では、1秒の動画を滑らかに再生するには数十億回の計算が必要となる。8秒間の滑らかな映像を制作するのは、実に難しいのだ。

限界は確かに存在し、議論する価値があります。水の物理演算は半分くらいの確率で不自然に見えます。風になびく布は、綿というよりゼリーでできた旗のように見えることがよくあります。同じショットで複数の人物がやり取りするシーンは、運任せです。5世代に1回くらいの割合で、手が余分な指を生やしてしまうこともあります。背景の顔は、抽象画のようにぼやけてしまいます。これらはHaiperに限ったことではありません。Runwayも、Soraも、Klingも同じです。AIによる動画生成分野全体が、「印象的だが不完全」な段階にあります。そうでないと言う人は、何かを売りつけようとしているのです。

ハイパーの成功の秘訣は、その誠実な姿勢にあると思います。彼らはハリウッド級の品質を約束するのではなく、「ソーシャルメディア、マーケティング、そして初稿レベルのクリエイティブ作業に十分な品質」を約束しています。そして、その約束を彼らは確実に果たしているのです。

Haiper AIに何が起こったのか：2025年の崩壊

2025年3月、共同創設者のYishu MiaoとZiyu WangはHaiperを退社し、Microsoft AIに技術スタッフとして入社した。トップクラスの機械学習研究者であるEdward Hayesも彼らに続いた。その1ヶ月前の2025年2月には、消費者向けウェブアプリは既にサービスを停止していた。ログインしたユーザーは、プロジェクトがあった場所に404エラーが表示されるのを発見した。警告も、移行パスも、「サービス終了のお知らせ」メールも一切なかった。ツールは忽然と消え去ったのだ。

これは従来型の買収ではなかった。マイクロソフトはハイパー社を買収したわけではない。彼らは主要な人材を引き抜き、その後会社を崩壊させたのだ。業界ではこれを「人材獲得型買収」と呼ぶが、その表現ですら寛大すぎる。むしろ人材引き抜きに近いと言えるだろう。

ロンドンを拠点とする分散型AIコンピューティングプラットフォームであるNetMind.AIが、その事業を引き継いだ。同社はHaiperの動画生成モデルを非公開の金額で買収し、残りの従業員を採用する計画を立てた。技術自体は何らかの形で存続するものの、消費者向け製品は事実上消滅した。

Haiperが倒産した原因は何か？簡潔に言えば、競争と資金不足だ。Runwayは2億ドル以上の資金と、大手企業との強固な関係を築いていた。Kuaishou傘下のKling AIは、500億ドル規模の中国テクノロジー企業の支援を受けていた。Pikaは8000万ドルを調達した。Haiperの3200万ドルでは、AI動画プラットフォームの存続に必要なGPUコスト、モデル学習、無料プランの維持には到底足りなかった。製品自体は優れていたが、経済的な問題があったのだ。

そして、ハイパーだけではない。OpenAIの主力動画生成ツールであるSoraも、2026年4月26日にサービスを終了すると発表した。数十億ドルもの資金援助があっても、独立したAI動画製品を維持するには莫大な費用がかかる。市場は急速に統合されつつある。

Haiper AIが（サービス終了前に）何ができたのか、そして競合他社との比較

AI動画生成市場は急速に競争が激化しました。ここでは、Haiperが実際に比較対象となるツールと比べてどのような性能を持っているかを見ていきましょう。

AIビデオ市場は、Haiperが2024年3月にサービスを開始した当時とは全く異なる様相を呈している。Kling AIは、価格対品質のリーダーとして台頭した。生成されるビデオ1秒あたり0.07ドルという低価格に加え、2分間のクリップに対応し、他社がまだ提供していない同時音声生成機能も備えている。Runway Gen-4は、モーションブラシ、インペインティング、ポストプロダクションワークフローへの高度な統合により、プロフェッショナル市場を席巻している。Pikaは、インパクトのあるスタイリッシュなショートフォームコンテンツというニッチ市場を見出した。

Haiperは、無料の粗悪なツールと高価なプロ向けスイートの間のギャップを埋めた。月額8～24ドルという価格設定は、まさに手頃だった。無料プランはクレジットカード不要で利用できた。「十分な品質」のソーシャルコンテンツを素早く作成したいユーザーにとって、Haiperは適切な価格で適切なツールだった。問題は、「十分な品質で安価」というだけでは、より高品質なサービスを提供しながら価格を合わせられる大手競合他社が存在する場合、競争力を維持できないということだ。

Haiperのサービス終了前に利用していた方は、移行プランが必要です。価格と機能面で最も近いのは、月額7ドルのKling AIです。Pikaは月額8ドルで、スタイリッシュなショートコンテンツに適しています。Runwayは月額12ドル以上で、より高度なコントロール機能のために追加料金を支払う覚悟のある方向けのアップグレードパスです。

AI動画生成市場は、2027年までに20億ドルを超える規模に成長すると予測されている。主要なテクノロジー企業はすべてこの分野に投資している。GoogleはVeoを、MetaはMake-a-Videoの後継モデルを開発している。ByteDanceはKuaishouを通じてKlingを支援している。AdobeはAI動画をPremiereに統合した。もはや、誰が美しい動画を生成できるかという競争ではない。人間の編集者が実際に扱える、制御可能で一貫性のある、制作準備が整った映像を誰が生成できるかが、競争の焦点となっている。

Haiper AIは、Soraへのアクセスを待ったり、Runwayの価格を支払ったりすることなく、すぐに結果を求めるユーザーにとって、確かな入門ツールとなります。無料のAIティアがあるため、誰でも気軽に利用できます。本格的な制作作業にはRunwayやKlingの方が優れていますが、カジュアルなコンテンツ制作や簡単なコンセプト作成には、価格帯を考えるとHaiperは他に類を見ないほど優れています。

これらのツールに関する正直な意見は、どれもビデオ制作チームに取って代わるものではないということです。これらのツールは、ストック映像の代替、コンセプトの初期案の作成、そしてわずか6秒の注目しか得られないプラットフォーム向けのビデオコンテンツの生成には適しています。

AI動画がクリエイティブ産業をどのように変えているか

Haiperのようなツールの影響は、テクノロジーの早期導入者だけにとどまらない。

かつて動画広告1本あたり5,000ドルから20,000ドルを費やしていたマーケティング代理店は、AI動画生成ツールを使って数分でコンセプト案を作成できるようになった。ブランドは制作予算を投入する前に、キャンペーンのビジュアルアプローチを10種類もテストできる。クライアントが最適なものを選び、人間の編集者がそれを仕上げることで、最終製品のコストは3年前のほんの一部にまで抑えられる。

Eコマース販売者は、1枚の写真から商品動画を作成します。ハンドバッグの写真をアップロードし、「白い背景に柔らかな影をつけた回転ビュー」と入力するだけで、Haiperが6秒間の商品紹介動画を生成します。AmazonやShopifyの販売者は、これを日常的に利用しています。

ソーシャルメディアマネージャーは、静止画よりも動画を優遇するプラットフォーム向けに動画コンテンツを作成します。TikTok、Instagram Reels、YouTube Shortsはすべて、アルゴリズムで動画を優先しています。投稿ごとにビデオグラファーを雇うのではなく、テキストプロンプトから動画を作成しましょう。複数のアカウントを管理している人にとって、これは理にかなった方法です。

教育コンテンツは、映画製作費をかけずに視覚的なサポートを受けることができます。プレートテクトニクスを説明する教授は、ストックアニメーションのライセンスを取得したり、ホワイトボードに図を描いたりする代わりに、60秒で視覚的な表現を作成できます。オンラインコースの作成者は、Haiperのようなツールを使って、学生を眠らせてしまうような、ただ話すだけの講義に視覚的な変化を加えています。

フリーランスのビデオ編集者は、サービス内容にAI生成機能を加え始めている。編集スピードだけで勝負するのではなく、実際の映像に手を加える前に、クライアント向けに10～20個のAIドラフトクリップを作成する「コンセプト生成」パッケージを提供している。クライアントは方向性を決め、編集者は最終版を撮影・編集する。AIのおかげで、コンセプト作成段階は1週間から半日に短縮された。

不動産業者は静止画からバーチャルウォークスルーを作成する。ミュージシャンはモーショングラフィックスアーティストを雇わずに楽曲のビジュアライザーを作成する。結婚式のビデオ撮影者は、カメラが回っていなかった部分の映像をAIで補完する。2026年にはあらゆるプラットフォームのアルゴリズムが動画コンテンツを優遇するようになるため、こうした活用事例はますます増えていくだろう。

倫理的な側面も無視できません。動画AIツールによって生成されたディープフェイクは、誤情報を拡散する可能性があります。Haiperは無料コンテンツに透かしを入れ、コンテンツモデレーションガイドラインを遵守しています。しかし、この技術自体は意図を考慮しません。マーケティング用のBロールを作成するのと同じツールが、動画に映っているような発言を実際にはしていない人物の誤解を招く映像を作り出す可能性があるのです。規制は後手に回っています。EUのAI法はこの問題の一部に対処していますが、米国ではまだ議論が続いています。

Haiper AIから学ぶ、AIビデオツールを使用するすべての人への教訓

Haiperの破綻は、現在市場に出回っているすべてのAI動画生成ツールに当てはまる3つの教訓を与えてくれる。

まず、どのプラットフォームでもコンテンツは安全ではありません。Haiperのユーザーは、何の予告もなく一夜にしてプロジェクトへのアクセス権を失いました。AI動画プラットフォームでコンテンツライブラリを構築している場合は、生成後すぐに出力をダウンロードしてください。クラウドストレージが永続的だと考えてはいけません。Runway、Kling、Pikaは、明日にも利用規約を変更したり、機能を停止したり、消費者向け製品から方向転換したりする可能性があります。

第二に、価格や経歴は必ずしも生き残りを保証するものではない。ハイパーはディープマインドの卒業生、チューリング賞受賞者をアドバイザーに擁し、3200万ドルの資金と450万人のユーザーを抱えていた。しかし、共同創業者たちがマイクロソフトからより良いオファーを受けたとき、それらはすべて無意味になった。AI人材市場は非常に競争が激しく、たった1回の採用電話がスタートアップを破滅させることもあるのだ。

第三に、AI動画市場は統合が進んでいます。Haiperは消滅し、Soraはサービス終了を迎えます。2026年に生き残るのは、巨額の資金力を持つプラットフォーム（Runway、Klingの親会社であるKuaishouなど）か、特定のニッチ市場における強力な製品・市場適合性を持つプラットフォーム（ショートフォーム向けのPika、3D向けのLumaなど）でしょう。ワークフローをAIツールに依存させる場合は、必ずバックアッププランを用意しておきましょう。

Haiperを使用していた方、あるいは2026年にAI動画生成ツールを検討している方への実用的なアドバイスはシンプルです。コストパフォーマンスを重視するならKling AI、プロフェッショナルな作品制作にはRunway、スタイリッシュなコンテンツを素早く作成したいならPikaを試してみてください。Haiper AIは8ドルから24ドルの価格帯で何が可能かを示しました。生き残ったツールは、同等かそれ以上の機能を提供しています。

Jordan Morris

Jordan Morris is an AI expert with over a decade of experience and the author of a widely-read blog focused on artificial intelligence. His content spans a range of topics—from the ethics of machine learning to real-world applications of neural networks in business. Known for his clear writing and deep insights, Jordan has become a trusted voice in the AI community, appealing to both newcomers and seasoned professionals alike.