動画生成AIをローカルで動かす方法 主なモデル・必要なPCスペック・注意点を解説【2026年】

「動画生成AIをクラウドのサービスではなく、自分のパソコンで動かしたい」「社外に素材を送らずに、動画を作れる方法を知りたい」。動画生成AIを業務に活用したい企業から、こうした質問をいただく機会が増えています。

動画生成AIには、モデルのデータが公開されていて、自分のパソコン（ローカルの環境）で動かせるものがあります。ローカルで動かせば、生成ごとの料金がかからず、指示や素材を外部に送らずに動画を作れます。一方で、高い性能のGPUが必要で、モデルごとのライセンスにも注意が必要です。

本記事では、各モデルの公式の情報や解説をもとに、ローカルで動かせる主な動画生成AI、必要なパソコンの性能、動かす方法、クラウドのサービスとの違い、業務で使うときの注意点までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
ローカルで動画を作れる？	公開されたモデルを自分のPCで動かせる	モデルのデータが公開されている動画生成AIを、自分のパソコンにダウンロードして動かす方法があります。
主なモデルは？	Wan 2.2・LTX・HunyuanVideoなど	Alibabaの「Wan 2.2」、Lightricksの「LTX」、Tencentの「HunyuanVideo」などが、よく使われています。
必要なPCは？	VRAMの大きいNVIDIAのGPUが基本	公式の案内では、Wan 2.2の5Bのモデルは、RTX 4090などの24GB以上のVRAMを持つGPUで動くとされています。
注意点は？	ライセンスと権利を確認する	モデルごとに商用の利用の条件が異なります。作った動画の権利や、AIで作ったことの表示にも注意が必要です。

この記事でわかること

• 動画生成AIをローカルで動かすメリットとデメリット
• ローカルで動かせる主な動画生成AIのモデルとライセンス
• ローカルで動かすために必要なパソコンの性能
• ComfyUIなどを使った、ローカルでの動かし方の流れ
• 商用の利用の条件や権利など、業務で使うときの注意点

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動画生成AIをローカルで動かすとは

最初に、動画生成AIをローカルで動かすとはどういうことかを確認しておきましょう。

自分のパソコンでAIのモデルを動かす

多くの動画生成AIは、クラウドのサービスとして提供され、ブラウザから使います。この場合、AIのモデルはサービスの事業者のサーバーで動いています。

クラウドのサービスは手軽に使える一方で、指示や素材がサービスの事業者に送られること、使う量に応じて料金がかかることなどが、企業によっては課題になります。

一方、モデルのデータ（重み）が公開されている動画生成AIは、そのデータを自分のパソコンにダウンロードして動かすことができます。これをローカルで動かすといいます。

オープンなモデルが増えている

近年、Alibaba、Tencent、Lightricksなどの企業が、動画生成AIのモデルのデータを公開しています。解説によると、こうしたモデルの品質は向上を続けており、ローカルで実用的な動画を作れるようになってきていると紹介されています。

公開されたモデルは、研究者や開発者の集まりによって、使いやすくするための工夫や、軽くした版などが次々と公開されている点も特徴です。

ローカルとクラウドのサービスの違い

ローカルで動かす場合と、クラウドのサービスを使う場合の違いを表で整理します。

項目	ローカルで動かす	クラウドのサービスを使う
費用	パソコンの購入の費用。生成ごとの料金はかからない	月額やクレジットの料金がかかる
データの扱い	指示や素材を外部に送らずに作れる	サービスの事業者に送信される
手軽さ	環境の準備や設定が必要	ブラウザですぐに使える
品質や機能	モデルやパソコンの性能に左右される	最新のモデルや機能を使える場合が多い

ローカルのメリット

ローカルで動かす主なメリットは、生成ごとの料金がかからないこと、指示や素材を外部のサーバーに送らずに作れること、使う量の上限を気にせずに試せることです。

また、モデルを自社の目的に合わせて調整したり、自社のシステムに組み込んだりできる自由度の高さも、ローカルの利点です。

解説によると、ComfyUIとモデルのデータをダウンロードした後は、指示や画像をサーバーに送らずに、手元のGPUで生成できると紹介されています。

ローカルのデメリット

一方で、高い性能のGPUを持つパソコンが必要で、環境の準備や設定に手間と知識が求められます。また、生成に時間がかかる場合があり、最新のクラウドのサービスと比べて品質や機能が劣ることもあります。

また、モデルやツールの更新が早いため、使い続けるには、新しい情報を追いかける手間もかかります。

ローカルで動かせる主な動画生成AI

ローカルで動かせる主な動画生成AIのモデルを表で整理します。ライセンスや性能は、版によって異なる場合があります。

モデル	開発元	ライセンス（公式の情報や解説による）
Wan 2.2	Alibaba	Apache 2.0（商用の利用が可能）
LTX-Video・LTX-2	Lightricks	独自のライセンス。一定の売上の規模までは商用の利用が無料とされる
HunyuanVideo	Tencent	独自のライセンス。利用の規模や地域に条件があるとされる
CogVideoX・Mochiなど	各開発元	モデルごとに異なる

Wan 2.2（Alibaba）

Hugging Faceの公式のモデルのページによると、Wan 2.2はApache 2.0のライセンスで公開されています。文章から動画を作るモデル（T2V-A14B）、画像から動画を作るモデル（I2V-A14B）、両方に対応した5Bのモデル（TI2V-5B）などがあります。

Apache 2.0は、商用の利用も認められている、広く使われているライセンスです。ただし、ライセンスの条件（著作権の表示など）は守る必要があります。

公式のページによると、TI2V-5Bは、文章と画像の両方から、720P・24fpsの動画を作れ、RTX 4090などの一般向けのGPU1枚で動かせるとされています。また、公式の手順のコマンドは、24GB以上のVRAMを持つGPUで動くと案内されています。

LTX-Video・LTX-2（Lightricks）

解説によると、LTXのモデルは、生成の速さを重視して作られており、音声も一緒に作れるモデルもあると紹介されています。ライセンスは独自のもので、一定の売上の規模までの企業は、商用の利用が無料とされています。

売上の規模によっては、別途、商用のライセンスの契約が必要になるとされているため、企業で使う場合は条件をよく確認しましょう。

HunyuanVideo（Tencent）

解説によると、HunyuanVideoは、品質が高く、長い動画の生成にも強いとされています。ライセンスは独自のもので、利用の規模や地域に条件があると紹介されています。商用の利用の前には、ライセンスを必ず確認しましょう。

解説によると、一部の地域ではライセンスの対象外とされているため、日本の企業が使う場合も、最新のライセンスの条件を確認することが大切です。

そのほかのモデル

CogVideoX、Mochiなど、ほかにも公開されている動画生成AIのモデルがあります。目的やパソコンの性能に合わせて選びましょう。

新しいモデルが次々と公開されている分野のため、定期的に情報を確認し、自社の目的に合うモデルを見直しましょう。

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ローカルで動かすために必要なパソコンの性能

動画生成AIをローカルで動かすには、高い性能のパソコンが必要です。

GPUとVRAMが最も重要

動画生成AIの処理には、GPU（画像の処理の装置）が使われます。特に重要なのが、GPUのメモリ（VRAM）の容量です。VRAMが足りないと、モデルを動かせなかったり、生成に非常に時間がかかったりします。

動画の生成は、多くの画像をまとめて作るような処理のため、画像の生成よりも多くのVRAMを必要とする傾向があります。

前述のとおり、Wan 2.2の5Bモデルの公式の手順は、24GB以上のVRAMを前提にしています。解説によると、データを軽くした（量子化した）モデルを使えば、より少ないVRAMで動かせる場合もあると紹介されています。

NVIDIAのGPUが基本

解説によると、多くの動画生成AIのモデルは、NVIDIAのGPUを前提とした要件を公開しています。Macなどでは、動かないモデルや、生成が遅くなる場合があるとされています。

また、解説によると、動作の確認がLinuxで行われているモデルもあり、Windowsで動かすには追加の設定が必要な場合もあるとされています。

メモリと保存の容量

GPUのほかに、パソコンのメモリ（RAM）や、モデルのデータを保存する容量も必要です。動画生成AIのモデルのデータは大きいため、十分な空き容量のある保存の装置を用意しましょう。

作った動画のファイルも保存するため、作業用の保存の容量にも余裕を持たせておくと安心です。

パソコンの性能の目安

解説では、VRAMが少ない場合は軽いモデルや量子化したモデル、24GB以上あれば多くのモデルを高い品質で、といった目安が紹介されています。ただし、必要な性能はモデル、版、解像度、動画の長さによって大きく変わるため、各モデルの公式のページで確認しましょう。

ローカルで動かす方法

ここでは、動画生成AIをローカルで動かす大まかな流れを紹介します。詳しい手順は、各ツールやモデルの公式の資料を確認してください。

ComfyUIを使う

解説によると、ローカルで動画生成AIを動かす場合は、ComfyUIというツールがよく使われています。ComfyUIは、画像や動画の生成の流れを、画面でつないで組み立てるツールです。

プログラムを書かずに、部品をつなぐように生成の流れを組み立てられるため、多くの人に使われています。

Wan 2.2の公式の情報などによると、ComfyUIやDiffusers（Pythonのライブラリ）で、モデルを使えるようになっています。

大まかな手順

ステップ1｜ツールを準備する：ComfyUIなどのツールを、パソコンにインストールします。

ステップ2｜モデルのデータをダウンロードする：Hugging Faceなどの公式のページから、使いたいモデルのデータをダウンロードし、ツールの決められた場所に置きます。

ステップ3｜生成の流れ（ワークフロー）を用意する：ツールの中で、文章の入力、モデルの読み込み、動画の書き出しなどの流れを組み立てます。モデルによっては、公式の例のワークフローが用意されています。

ステップ4｜指示を入力して生成する：作りたい動画の内容を文章で入力し、生成を実行します。

指示の例

動画生成AIの指示は、英語で書くと意図どおりになりやすいと紹介されることがあります。

A barista pours latte art in a sunlit cafe,

slow camera push-in, warm and calm atmosphere.

（日差しの入るカフェでバリスタがラテアートを注ぐ。

カメラはゆっくり近づく。温かく落ち着いた雰囲気。）

まずは軽い設定で試す

最初は、短い動画、低い解像度、軽いモデルで試し、動作を確認してから、設定を上げていくのがおすすめです。

うまくいった設定や指示は、記録して保存しておくと、次回以降の作業が効率的になります。

うまく動かないときの対処法

ローカルで動画生成AIを動かすときに、よくある問題と対処法を紹介します。

VRAMが足りないというエラーが出る

動画の解像度や長さを小さくする、軽いモデルや量子化したモデルを使うといった方法で、必要なVRAMを減らせる場合があります。ほかのアプリがGPUを使っていないかも確認しましょう。

それでも足りない場合は、より大きなVRAMを持つGPUや、クラウドのGPUの利用を検討しましょう。

生成に時間がかかりすぎる

動画の生成は、画像の生成よりも多くの時間がかかります。まずは短い動画、低い解像度で試し、生成の時間の目安をつかみましょう。生成の速さを重視したモデルを選ぶ方法もあります。

業務で使う場合は、1本の動画にどれくらいの時間がかかるかを把握し、作業の計画に組み込むことが大切です。

意図どおりの動画にならない

指示の文章を具体的にする、最初の場面を画像で指定する、生成の設定を調整するといった方法を試しましょう。同じ指示でも、何度か生成して良いものを選ぶことも大切です。

指示の文章は、ChatGPTなどの生成AIに相談して整えると、効率よく改善できます。

ツールやモデルの組み合わせの問題

ツールやモデルの版の組み合わせによっては、正しく動かないことがあります。公式の資料で推奨されている版や、公式の例のワークフローを使うと、問題を避けやすくなります。

うまく動いている環境は、更新の前に設定を記録しておくと、問題が起きたときに元に戻しやすくなります。

業務での活用例

ここでは、ローカルの動画生成AIの業務での活用例を紹介します。

商品の紹介の動画の試作

発表前の商品の写真をもとに、商品の紹介の動画の案を作る使い方が考えられます。素材を外部に送らずに試作できるのが利点です。

社内の研修や説明の動画の素材

研修や社内の説明の動画に使う、イメージの映像や背景の映像を作る使い方も考えられます。

説明の手順などの正確さが必要な部分は、実際の映像や画面の録画を使うのが基本です。

広告やSNSの動画の案出し

広告やSNSの動画の案を、料金を気にせずにたくさん試作し、関係者と比べながら方向性を決める使い方もできます。

方向性が決まった後の仕上げは、クラウドのサービスや動画の編集のソフトと組み合わせる方法もあります。

ローカルの動画生成AIが向いている使い方

ここでは、ローカルの動画生成AIが向いている使い方を紹介します。

社外に出せない素材を使う場合

発表前の商品の画像や、社内の資料などを素材にして動画を作りたい場合は、素材を外部に送らずに作れるローカルの環境が向いています。

情報の管理の方針が厳しい業種や企業にとって、ローカルで完結できることは大きな利点です。

多くの動画を試作する場合

多くの試作を繰り返したい場合は、生成ごとの料金がかからないローカルの環境が、費用の面で有利になる場合があります。

ただし、パソコンの購入の費用や、電気の料金、担当者の作業の時間も含めて、クラウドのサービスと費用を比べることが大切です。

自社のシステムに組み込む場合

自社のシステムやサービスに動画の生成の機能を組み込みたい場合も、公開されたモデルを使う方法があります。AIを活用したシステムの開発は、ネクストスケールのAIシステム開発でも支援しています。

組み込む場合も、モデルのライセンスが自社のサービスでの利用を認めているかを、必ず確認しましょう。

業務で使うときの注意点

ローカルの動画生成AIを業務で使う場合は、次の点に注意が必要です。

モデルごとのライセンスを確認する

モデルのデータが公開されていても、自由に使えるとは限りません。商用の利用ができるか、売上や利用者の数などの条件があるか、利用できない地域があるかなどは、モデルごとのライセンスで決まっています。業務で使う前に、必ず公式のライセンスの文章を確認しましょう。

ライセンスは版の更新に伴って変わることもあるため、使っている版のライセンスを確認しましょう。

作った動画の権利に注意する

既存の作品やキャラクター、実在の人物に似た動画を作らないよう注意しましょう。ローカルで作った動画でも、他人の権利を侵害すれば問題になります。

素材として使う画像や映像についても、自社が使う権利を持っているかを確認しましょう。

AIで作成したことの表示

AIで作った動画を公開する場合は、AIで作成したものであることを明記すると、視聴者の誤解を防げます。特に、実写のように見える動画は注意が必要です。

広告に使う場合は、広告の配信先の決まりも確認しましょう。

ダウンロード元を確認する

モデルのデータやツールは、公式のページや、信頼できる配布元からダウンロードしましょう。出どころのわからないファイルには、悪意のあるプログラムが含まれているおそれがあります。

ComfyUIの追加の機能（カスタムノード）を入れる場合も、提供元や評価を確認し、必要なものだけを入れるようにしましょう。

会社のパソコンでの利用のルール

会社のパソコンにツールやモデルを入れる場合は、社内のソフトウェアの導入の手続きに沿って、情報システムの担当者の許可を得ましょう。セキュリティを重視した生成AIの環境づくりについては、AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説でも紹介しています。

関連記事：AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説

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ローカルとクラウドの使い分け

ローカルとクラウドの動画生成AIは、目的に合わせて使い分けるのが効果的です。

クラウドのサービスが向いている場合

手軽に高い品質の動画を作りたい、パソコンの準備に時間をかけたくない、最新の機能を使いたい場合は、クラウドのサービスが向いています。

クラウドのサービスを使う場合は、データの扱いの条件を確認し、社外秘の素材の扱いに注意しましょう。

ローカルが向いている場合

素材を外部に出したくない、多くの試作を料金を気にせずに行いたい、自社の仕組みに組み込みたい場合は、ローカルが向いています。

社内にパソコンの設定や管理ができる担当者がいることも、ローカルを選ぶ場合の条件になります。

組み合わせて使う

たとえば、試作や社内向けの動画はローカル、公開する動画の仕上げはクラウドのサービスといったように、組み合わせて使う方法もあります。

目的ごとに使う環境を決めておくと、社員が迷わずに使えます。

AIで業務を効率化する方法の全体像は、AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説でも紹介しています。

関連記事：AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説

社内でローカルの動画生成AIを導入する進め方

会社でローカルの動画生成AIを導入する場合は、段階を踏んで進めることが大切です。

目的と使う人を決める

まず、どのような動画を、誰が、どれくらい作りたいのかを整理します。目的によっては、ローカルよりもクラウドのサービスのほうが向いている場合もあります。

作りたい動画の長さ、解像度、品質の水準も、モデルやパソコンを選ぶうえで大切な条件です。

使うモデルとライセンスを確認する

目的に合ったモデルを選び、ライセンスの条件が自社の使い方に合っているかを確認します。必要に応じて、法務の担当者や専門家にも相談しましょう。

検証用のパソコンで試す

検証用のパソコンで、モデルが動くか、品質や生成の時間が業務に使える水準かを確認します。そのうえで、本格的な導入の範囲と、パソコンの台数や性能を決めましょう。

パソコンを購入する前に、クラウドのGPUを時間単位で借りて試す方法もあります。

利用のルールを決める

作ってよい動画の種類、使ってよい素材、公開の前の確認の手順、AIで作成したことの表示の方法などを、社内のルールとして決めておきましょう。

あわせて、パソコンやモデルの管理の担当者を決めておくと、運用が安定します。

動画生成AIのローカルの利用に関するよくある質問

最後に、動画生成AIのローカルの利用についてよく寄せられる質問と、その回答を紹介します。

ノートパソコンでも動かせる？

高い性能のGPUを持つノートパソコンであれば、軽いモデルなら動かせる場合があります。ただし、VRAMの容量が小さいと、動かせるモデルや品質が限られます。

ノートパソコンは、長い時間の処理で熱がこもりやすいため、冷却にも注意しましょう。

インターネットに接続しなくても使える？

解説によると、ツールとモデルのデータをダウンロードした後は、手元のGPUで生成を行い、指示や画像をサーバーに送らないと紹介されています。ただし、ツールの更新や、追加の機能の取得には、インターネットの接続が必要な場合があります。

社外への送信を厳しく防ぐ必要がある場合は、ツールの設定や通信の状況も確認しましょう。追加の機能を入れた場合は、その機能が外部と通信しないかも確かめておくと安心です。

作った動画は商用で使える？

使ったモデルのライセンスによって異なります。たとえば、Wan 2.2はApache 2.0のライセンスで公開されていますが、ほかのモデルには独自の条件があります。あわせて、動画の内容が他人の権利を侵害していないかも確認しましょう。

判断に迷う場合は、法務の担当者や専門家に相談すると安心です。

社員が生成AIを業務で安全に使いこなせるよう、生成AI活用研修などで基礎をそろえておくのも効果的です。

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まとめ｜ライセンスと性能を確認して、ローカルの動画生成AIを活用しよう

動画生成AIには、Wan 2.2、LTX、HunyuanVideoなど、自分のパソコンで動かせるモデルがあります。ローカルで動かせば、生成ごとの料金がかからず、素材を外部に送らずに動画を作れます。一方で、VRAMの大きいNVIDIAのGPUなどの高い性能のパソコンと、環境の準備の知識が必要です。

業務で使う場合は、モデルごとのライセンス、作った動画の権利、AIで作成したことの表示に注意しましょう。Wan 2.2の詳細は、Hugging Faceの公式のモデルのページで確認できます。

ネクストスケールでは、AI活用の戦略設計から、ツールの選定、安全な利用環境の整備、AIを活用したシステム開発、社員研修までを一気通貫で支援しています。支援の詳細はAIコンサル・AX伴走支援のページで紹介していますので、生成AIの活用をどこから進めるか迷っている場合も、お気軽にご相談ください。

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