優れたAIビデオプロンプトは、被写体、アクション、カメラの動き、舞台設定、ビジュアルスタイルを明示し、選択したモデルが対応していれば音声も指定します。Image-to-Videoの場合は、すでに見えているものを説明するのではなく、アップロードした画像の中で何を変化させるべきかに焦点を当てます。形容詞を増やすよりも、明確な動きの指示のほうが重要になるのが一般的です。
次の2つのプロンプトを比較してみましょう。
変更前
A cinematic luxury perfume ad.
変更後
A clear glass perfume bottle stands on black stone. Fine mist drifts behind it while a narrow warm light moves across the glass. Slow 90-degree camera orbit, macro commercial photography, deep black background, restrained reflections. No generated text.
2つ目のプロンプトは、推測すべき雰囲気ではなく、実行すべき具体的なショットをモデルに与えています。
AIビデオプロンプトには何を含めるべきか？
優れたAIビデオプロンプトは、被写体、アクション、カメラ、舞台設定とスタイル、そして対応していれば音声という5つの要素を定義すべきです。
次の構成を使いましょう：
- 被写体： ショットに写っているのは誰または何か？
- アクション： 動画の中で何が変化するか？
- カメラ： ショットのフレーミングはどうか、カメラはどう動くか？
- 舞台設定＋スタイル： どこで起こり、どのような見た目にすべきか？
- 音声： 視聴者には何が聞こえるべきか？
5項目プロンプトテンプレート
Subject: [main person, object, or product]
Action: [one clear movement or sequence]
Camera: [shot size + camera movement]
Setting + style: [location, lighting, palette, texture, mood]
Audio: [dialogue, ambience, sound effects, music, or silence]
記入例
Subject: A matte cobalt-blue water bottle on a pale stone plinth.
Action: Condensation slowly forms and catches the light while the bottle remains still.
Camera: Medium product shot with a slow 120-degree clockwise orbit.
Setting + style: Minimal studio, soft side light, cool grey background, premium commercial photography.
Audio: Quiet studio ambience and one soft glass-like tonal hit at the end.
テンプレートに項目があるというだけで、その項目を追加しないでください。音声が無関係なら省きます。アップロードした画像がすでに商品を確立しているなら、プロンプトの多くを動きに割きましょう。
Text-to-Videoプロンプトはどう書くか？
まず1つのショットの目的から始め、その動きを定義し、そうした選択が重要になる箇所にのみカメラとビジュアルの指示を加えます。
実用的なワークフローは次のとおりです：
- 何が起こるべきかを決める。
- 被写体を指定する。
- 主要なアクションを1つ加える。
- フレーミングとカメラの動きを定義する。
- ライティングと環境を加える。
- 対応していて必要な場合にのみ音声を加える。
- 生成し、失敗箇所を確認し、その部分だけを修正する。
例：
A woman in a red raincoat walks through a quiet station at night.
Medium tracking shot moving beside her at walking speed.
Wet floor reflections, cool fluorescent lights, restrained cinematic contrast.
She looks toward an arriving train near the end of the shot.
この構成はAIビデオジェネレーターで試せます。
Image-to-Videoプロンプトはなぜ動きに焦点を当てるべきか？
アップロードした画像がすでに見た目を定義しているので、モデルには何を動かし、何を変えずに保つべきかを伝えます。
次のように書く代わりに：
A blue bottle with a white logo on a stone background.
次のようにします：
Keep the bottle design, logo, color, proportions and background unchanged.
Add a gentle camera push-in while a narrow highlight moves slowly from left to right across the bottle.
No shape change and no generated lettering.
より複雑なリファレンス主導の動きについては、AKOOLのビデオリファレンスガイドをご覧ください。
ネガティブ指示には何を入れるべきか？
起こりやすい失敗ポイントをいくつか防ぐために、ネガティブ指示を使いましょう：
No generated text.
No logo deformation.
No extra objects entering frame.
No camera shake.
No shape morphing.
すべてがネガティブ指示だけで構成された2つ目のプロンプトを書かないでください。
商品広告向けのAIビデオプロンプト
商品ヒーローショットのプロンプト
1. コバルトブルーのボトルのオービット
ユースケース： プレミアム商品のリビール
入力： 商品画像
推奨モデル： Seedance 2.0
アスペクト比： 16:9
A matte cobalt-blue water bottle stands on a pale stone plinth. Fine condensation beads catch soft side light. The camera makes a slow 120-degree clockwise orbit while the bottle remains centered and completely still. Minimal grey studio, realistic materials, controlled reflections. Keep the label shape unchanged. No text overlay.
期待される結果： 視差が制御され、商品の形状が読み取りやすい洗練されたスタジオ商品ショット。最も起こりやすい弱点は、オービットの終盤でのロゴやシルエットのずれです。
調整： 形状が変わる場合はオービットを60度に減らします。
2. スキンケアのマクロディテール
ユースケース： パッケージの質感
入力： 商品写真
推奨モデル： Seedance 2.0
アスペクト比： 1:1
Keep the serum bottle exactly as shown. Macro push-in toward the glass dropper while tiny condensation droplets form on the surface. Soft warm edge light, shallow depth of field, clean cream background. No label changes, no additional objects.
期待される結果： パッケージが強く保持され、表面にわずかな動きが加わります。結露が細かいラベル文字に干渉することがあります。
調整： 雰囲気よりも文字の安定性が重要な場合は、結露を削除します。
3. ランニングシューズのライフスタイルショット
ユースケース： スポーツ広告
入力： 商品リファレンス
推奨モデル： Kling 3.0
アスペクト比： 16:9
The same running shoe lands on wet pavement at dusk. Low-angle tracking shot moves beside the athlete's foot. One realistic splash on impact, then the runner pushes forward. Warm storefront reflections against cool blue street light. Preserve the shoe design and color.
期待される結果： 躍動的な横移動と強いインパクトの瞬間。ソールと靴ひもが最もリスクの高いディテールです。
調整： 靴の形状がずれる場合は、アクションを1回の着地に限定します。
4. 化粧品のライティング変化
ユースケース： 効果効能を主張しないビフォー／アフターのビジュアル
入力： テキストまたはリファレンス
推奨モデル： Veo 3.1
アスペクト比： 9:16
Begin with a plain neutral vanity setup. A cosmetic jar slides into frame. Lighting gradually changes from flat daylight to polished beauty lighting while the same objects remain in place. End on a clean hero composition. No skin transformation claims.
期待される結果： 根拠のない商品主張ではなく、光によって生み出される明確な美的変化。
調整： 商品の形状がずれる場合は、容器を静止させ、ライティングだけを変化させます。
5. 縦型スニーカーのフック
ユースケース： Reels／TikTok
入力： 商品画像
推奨モデル： Kling 3.0
アスペクト比： 9:16
9:16 close-up of a sneaker landing on wet pavement at dusk. Quick low-angle tracking move, one splash in slow motion, warm storefront reflections. End on a still product frame for one second. Keep the shoe unchanged. No generated lettering.
期待される結果： すぐに目を引くビジュアルフックと、使い勝手の良いCTA用の静止。
調整： 水しぶきや靴の動きが不安定になる場合は、スローモーションを削除します。
6. 開封ディテール
ユースケース： パッケージのリビール
入力： 商品と箱のリファレンス
推奨モデル： Kling 3.0
アスペクト比： 9:16
Hands slowly lift the lid of a matte black product box. The product remains centered inside. Overhead close-up, soft diffused studio light, deliberate movement, no fast cuts. Keep all packaging geometry unchanged.
期待される結果： 制御された俯瞰のリビール。指の細かな接触が失敗しやすいポイントです。
調整： 必要に応じて、人の手を使わずに蓋が自動で持ち上がる見せ方に置き換えます。
7. ドリンクを注ぐ
ユースケース： 飲食物
入力： 商品リファレンス
推奨モデル： Veo 3.1
アスペクト比： 16:9
A chilled glass bottle pours sparkling citrus drink into a clear glass filled with ice. Tight side close-up. Realistic bubbles and condensation, warm afternoon sunlight, slow camera push-in. Preserve the bottle label. No text overlay.
期待される結果： 説得力のある液体の動きと豊かなコマーシャル照明。回転するラベルのディテールは甘くなることがあります。
調整： ボトルをカメラに向けたまま保ち、注ぐ動作を短くします。
8. ヘッドホンのターンテーブル
ユースケース： 電子機器
入力： 商品画像
推奨モデル： Seedance 2.0
アスペクト比： 1:1
Keep the headphones exactly as supplied. The product rotates slowly 45 degrees on a dark studio platform while a cool rim light moves across the ear cups. Static camera, clean black background, precise commercial product lighting.
期待される結果： すっきりとしたECスタイルの商品モーション。
調整： ヘッドホンの構造が変わる場合は、ヘッドホンを回転させる代わりに光だけを動かします。
9. ファッションアクセサリーのクローズアップ
ユースケース： ラグジュアリーファッション
入力： 商品画像
推奨モデル： Veo 3.1
アスペクト比： 9:16
A leather handbag rests on a brushed metal table. Slow dolly in as a narrow beam of afternoon light travels across the leather texture. Minimal gallery setting, soft shadows, no hands, no new objects. Preserve stitching, hardware, shape, and logo.
期待される結果： 安定した商品と、さりげない上質な動き。
調整： 金属パーツが変形する場合は、カメラを固定し、光だけをアニメーションさせます。
10. 料理のヒーローショット
ユースケース： レストラン広告
入力： Image-to-Video
推奨モデル： Veo 3.1
アスペクト比： 16:9
Use the uploaded burger photo as the exact food reference. Keep ingredient order and shape fixed. Add gentle steam rising from the top and a slow five-percent camera push-in. Warm restaurant lighting, dark background, no ingredient movement.
期待される結果： 動きの大半が湯気とカメラの移動で起こるため、保持性が高くなります。
調整： 湯気が料理のシルエットを歪める場合は、湯気を削除します。
15秒の商品ストーリープロンプト
11. 3ショットのコーヒーストーリー
ユースケース： 短いナラティブ
入力： 商品とキャラクターのリファレンス
推奨モデル： Kling 3.0
アスペクト比： 16:9
Create a short three-shot coffee story.
Shot 1: Wide morning kitchen. The same woman places a black ceramic mug on the counter.
Shot 2: Medium close-up as she pours coffee into the same mug.
Shot 3: Close-up of the mug and her hands as she lifts it.
Keep the woman, wardrobe, mug, kitchen and warm amber grade consistent.
期待される結果： 3つの無関係なプロンプトよりも連続性が高い、まとまりのある短いシーケンス。
調整： 人物やマグカップの連続性がずれる場合は、各ショットを個別に生成します。
12. CTA用の静止を伴うテック製品のリビール
ユースケース： ペイドソーシャル
入力： 商品リファレンス
推奨モデル： Seedance 2.0
アスペクト比： 9:16
Start on an extreme close-up of the product texture. Pull back slowly to reveal the complete device on a clean desk. A hand enters once and presses the main control. End with the product alone and hold the final composition for two seconds. Preserve all design details. No generated text.
期待される結果： 印象的なリビールと、使い勝手の良いCTAの締めくくり。
調整： 操作部との接触が不安定になる場合は、手による操作を削除します。
SNS向けのAIビデオプロンプト
13. 1秒のビジュアルフック
9:16. Open immediately on a red umbrella snapping open in heavy rain directly toward camera. Quick push-in, then hold for a beat. High contrast city reflections. No text.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： 素早く、読み取りやすいオープニングアクション。
調整： 雨が傘を隠す場合は、雨の密度を下げます。
14. シームレスなコーヒーのループ
Top-down coffee cup. Cream forms one clean spiral, reaches the exact starting pattern, and loops smoothly. Static overhead camera, warm café light.
推奨モデル： Seedance 2.0
期待される結果： 視覚的に満足感のあるループですが、フレーム単位で完璧なループには編集が必要になる場合があります。
調整： シンプルな渦巻き1つに減らします。
15. 衣装の切り替え
9:16 full-body fashion shot. The subject steps behind a narrow pillar wearing outfit A and emerges from the other side wearing outfit B. Fixed camera and identical walking speed.
推奨モデル： Kling 3.0
期待される結果： すっきりとしたリビールですが、顔や衣装がずれるリスクがいくらかあります。
調整： 利用できる場合は、最初／最後のフレームのリファレンスを使います。
16. レシピのフック
Extreme close-up of hot chili oil hitting freshly cooked noodles. One fast pour, visible steam, realistic food texture, quick handheld push-in.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： 力強い質感と滑らかな動き。
17. デスクのメイクオーバー
Locked 9:16 camera on a messy desk. Objects slide smoothly into organized positions one group at a time. End on a clean workspace.
推奨モデル： Kling 3.0
期待される結果： 明確な変化。複雑な動きの間にオブジェクトの数がずれることがあります。
18. 旅のリビール
Start behind a stone doorway in shadow. The camera walks forward through the doorway to reveal a bright coastal landscape. Smooth forward movement, natural exposure transition, no cut.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： 印象的なリビールと露出の変化。
19. フィットネスの動き
Side medium shot of an athlete performing one controlled kettlebell swing. Fixed camera, realistic body mechanics, gym ambience, no slow motion.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： 複数回の反復運動を指示するプロンプトよりも一貫性が高くなります。
20. クリエイターのリアクションクリップ
9:16 close-up of a creator looking down at a laptop, pausing, then looking directly into camera with a surprised smile. Subtle handheld movement, daylight home office.
推奨モデル： Kling 3.0
期待される結果： 自然で細やかな演技ですが、表情が変わる瞬間に顔がわずかに崩れるリスクがあります。
21. ビューティーの切り替え
Close-up portrait. The subject turns her head slowly from left profile to camera while the lighting changes from cool window light to warm beauty light. Face and hairstyle remain unchanged.
推奨モデル： Seedance 2.0（リファレンス画像あり）
期待される結果： 動きを控えめに保てば、人物の同一性は安定します。
22. ミニ商品デモ
9:16 overhead shot. A hand places a wireless charger on a desk, then places a phone directly onto it. One clear interaction. Clean commercial lighting.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： シンプルな操作ですが、手と物の接触は入念な品質チェックが必要です。
23. ストリートスタイルのループ
A model walks past the camera from left to right. As the model exits frame, another identical composition begins from the left to create a clean loop. Neon evening street, steady camera.
推奨モデル： Kling 3.0
期待される結果： 使えるループ素材ですが、フレームのトリミングが必要になる場合があります。
24. スローなリビールのフック
Begin completely out of focus on a brightly colored object. Rack focus over two seconds to reveal the product sharply, then hold. No camera movement.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： 制御されたフォーカスの移り変わりと、シンプルな商品のリビール。
シネマティックおよびカメラモーションのプロンプト
モデル固有のより詳しい指示については、AKOOLのKling 3.0プロンプトガイドをご覧ください。
25. オービット
Medium shot of a ceramic sculpture. The camera makes a smooth 90-degree clockwise orbit while maintaining equal distance from the subject.
期待される結果： 明確な視差と、制御された円運動。
調整： 形状が変わる場合は45〜60度に減らします。
26. ドリーイン
Wide shot of a lone diner in an empty late-night restaurant. Slow straight dolly toward the subject. No zoom.
期待される結果： レンズのパースを変えずに、感情を徐々に強調します。
27. ドリーアウト
Start on a tight portrait. Slowly dolly backward to reveal the character standing alone in a huge warehouse.
期待される結果： スケール感を効果的に見せるリビール。背景の形状が主な品質チェックのポイントです。
28. クレーンダウン
Begin high above a quiet courtyard. Slowly crane downward and forward until a single person becomes the visual focus.
期待される結果： 状況説明から被写体への力強い移り変わり。
29. 俯瞰トラッキング
Direct overhead shot following a cyclist along a straight painted lane. Camera tracks at constant speed directly above the cyclist.
期待される結果： 道がシンプルなままであれば、安定したグラフィカルな構図になります。
30. 制御された手持ち撮影
Medium close-up of a chef closing a restaurant at night. Natural handheld micro-movement only. Follow the chef two steps toward the door.
期待される結果： 過度な手ブレのない、自然なドキュメンタリー風の雰囲気。
31. ローアングルトラッキング
Low camera beside a skateboard. Track parallel with the board as it rolls across smooth concrete. Keep the wheels and board geometry stable.
期待される結果： 躍動的な動き。車輪が主な変形リスクです。
32. スローパン
Locked tripod position. Slow left-to-right pan across a quiet vintage record store, ending on one customer browsing a shelf.
期待される結果： 予測しやすい水平方向のリビール。
33. ティルトのリビール
Begin on a person's shoes. Slowly tilt upward to reveal the full outfit and face. Subject remains still.
期待される結果： 被写体の動きが最小限なので、信頼性の高いファッションのリビールになります。
34. POVウォーク
First-person camera walks slowly through a narrow greenhouse aisle. Plants pass naturally at both edges of frame.
期待される結果： 没入感のある動き。手前の葉で画面端のモーフィングが起こる可能性があります。
35. ウィップパンのトランジション
Begin on a daytime city street. Fast whip pan to the right creates motion blur, resolving into the same framing at night.
期待される結果： トランジションのコンセプトは強力ですが、両側の建築物を一致させるのは困難です。
調整： 対応している場合は、開始／終了フレームのリファレンスを使います。
36. 静止した緊張感のあるショット
Completely locked camera on an empty hallway. Nothing moves for three seconds. Then one door at the far end slowly opens.
期待される結果： フレームのほぼ全体が固定されるため、一貫性が非常に高くなります。
Image-to-Videoおよびリファレンス主導のプロンプト
37. 商品写真のプッシュイン
Use the uploaded product photo as the exact appearance reference. Keep logo, color, proportions and silhouette fixed. Add a gentle camera push-in and moving highlights.
推奨モデル： Seedance 2.0
期待される結果： 控えめな動きで、商品が強く保持されます。
38. ポートレートのまばたき
Preserve the uploaded person's face, hairstyle, clothing and background. Add one natural blink and a slight head turn toward camera.
推奨モデル： Seedance 2.0
期待される結果： 動きが最小限なので、人物の同一性の一貫性が高くなります。
39. パッケージの回転
Keep all packaging text and colors unchanged. Rotate the box slowly 20 degrees clockwise, then stop.
期待される結果： 使えるさりげない回転。側面パネルの文字は安定性が下がることがあります。
40. 静止画から動くポートレートへ
Preserve the model's identity and outfit. Add a small shift of body weight and one natural fabric movement from a light breeze.
期待される結果： 連続性のリスクが低い、自然なポートレートのアニメーション。
41. 料理写真のアニメーション
Keep the exact plate, food arrangement and background. Add gentle steam and a subtle camera push-in.
期待される結果： 元画像が強く保持されます。
42. 建築写真
Preserve the building geometry. Add slow cloud motion and subtle movement in nearby trees. Static camera.
期待される結果： 動きが環境に限定されるため、建築物が安定します。
43. マスコットの一貫性
Use the uploaded mascot as the identity reference. Keep face, proportions, colors and costume fixed. The mascot waves once and takes one step toward camera.
期待される結果： マスコットの個性は認識できますが、手足の動きには中程度のリスクがあります。
44. 商品の開始フレームから終了フレームへ
Begin exactly from the supplied first frame and end on the supplied final frame. Move gradually from the wide product composition to the close hero composition.
期待される結果： 選択したモデルが開始／終了フレームに対応している場合、構図の移り変わりをより制御できます。
45. モーションリファレンスの転用
Use the uploaded product or character reference for appearance. Follow the pacing and camera movement of the supplied reference clip while preserving the new subject's identity and design.
期待される結果： テキストだけの場合よりも動きを強く制御できますが、被写体のプロポーションがモーションリファレンスに追従しすぎるリスクがいくらかあります。
設定の詳細はビデオリファレンスガイドをご覧ください。
46. 複数アングルの商品連続性
Use the supplied product reference images to preserve shape, materials and branding. Create a slow three-quarter tracking shot around the product.
比較すべき推奨モデル： Seedance 2.0、Kling 3.0、Veo 3.1
期待される結果： テキストのみの生成よりも商品の同一性が高くなりますが、見えていない面は依然として異なる形で再構成されることがあります。
セリフと音声のプロンプト
47. 短いセリフ
Medium close-up of a café owner standing behind the counter at closing time. She looks into camera and says, "See you tomorrow." Natural speaking pace. Quiet café room tone and a distant chair scrape. No music.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： 短いセリフなら無理なく収まり、自然な環境音の余地も残ります。
48. 商品のアンビエントサウンド
Close-up of sparkling water pouring into a glass with ice. Slow camera push-in. Audio: clear liquid pour, light ice movement, faint outdoor ambience. No dialogue and no music.
推奨モデル： Veo 3.1
期待される結果： 音声は、競合する要素なしに、画面上のアクションを引き立てるべきです。
49. ビートに同期したファッションクリップ
9:16 fashion clip synchronized to the uploaded beat. Hold the first pose until the first strong beat, then cut to a low-angle walking shot. End on a still close-up on the final beat.
推奨ワークフロー： 現在のUIで利用できる場合は、音声リファレンスを使ったSeedanceのワークフロー。
期待される結果： フレーム単位の完璧な同期ではなく、おおまかなビートの一致。
調整： 正確なビートカットが必要な場合は、最終的なタイミング調整をエディターで行います。
50. 意図的な無音
Wide static shot of an empty snowy road at dawn. One person walks slowly across frame in the distance. No music, no dialogue, no artificial sound effects. Preserve quiet natural ambience only.
推奨モデル： 環境音に対応したネイティブ音声モデル
期待される結果： 不要なサウンドトラックのない、控えめな環境音。
ダウンロードできるAIビデオプロンプト構成
SUBJECT
Who or what is the shot about?
ACTION
What changes during the clip?
CAMERA
Shot size:
Camera position:
Camera movement:
Movement speed:
SETTING + STYLE
Location:
Time of day:
Lighting:
Color palette:
Visual treatment:
AUDIO
Dialogue:
Ambience:
Sound effects:
Music:
Silence:
CONTINUITY
What must stay unchanged?
NEGATIVE INSTRUCTIONS
Only list likely failure modes.
Image-to-Videoの場合は、被写体のセクションを短くし、Action、Camera、Continuityを拡充します。
AIビデオプロンプトはなぜ失敗したのか？
| Problem | Weak instruction | Better instruction | Better workflow |
|---|---|---|---|
| Frozen motion | “Cinematic woman in a café” | “She turns toward the window, then lifts the cup once” | Choose a stronger motion model |
| Subject drift | “Same product throughout” | “Use uploaded product as reference; preserve logo, color and silhouette” | Reference-driven generation |
| Unwanted text | “Luxury ad with tagline” | “Leave negative space. No generated lettering” | Add real copy in post |
| Camera ignored | “Dynamic camera” | “Slow clockwise 60-degree orbit at constant distance” | Video Reference |
| Too much action | Five actions in six seconds | One primary action per shot | Split the sequence |
| Audio mismatch | Long dialogue + action | One short attributed line | Separate audio if needed |
| Product changes | Full rotation + reflections | Smaller camera move | More references |
| Unnatural hands | Fine motor task | Simplify contact | Insert or real footage |
ビフォー／アフター：動きが固まる
変更前
A man in a stylish kitchen, cinematic.
変更後
Medium shot of a man standing at a kitchen counter. He picks up one red apple, turns it once in his hand, then places it beside a cutting board. Camera remains fixed. Soft morning window light.
ビフォー／アフター：意図しない商品の変化
変更前
Make this bottle look dramatic while the camera moves around it.
変更後
Use the uploaded bottle as the exact appearance reference. Keep the silhouette, cap, label and color unchanged. Move the camera slowly 45 degrees clockwise while maintaining the same distance. No product deformation and no generated text.
プロンプトの修正を重ねても失敗が続く場合は、プロンプトを長くするのではなく、ワークフローを変えましょう。
