Sora サービス終了：OpenAI Sora 終了の経緯とおすすめ代替動画生成AI 5選

Sora サービス終了の経緯とOpenAIはなぜ終了したのか？

OpenAIは2026年3月24日にSoraの提供終了（sunset）を発表し、終了スケジュールとデータのエクスポート手順を公表しました。なお、公式発表の中で具体的なコスト要因については言及されていません。

サービス終了は2026年に段階的に実施されました。まず2026年4月26日にsora.comのWebアクセスおよびモバイルアプリを通じた一般向けサービスが停止され、続いて2026年9月24日にはsora-2、sora-2-pro、Videos APIを含むすべての開発者向けAPIエンドポイントが廃止されました。公式の提供終了通知において、OpenAIは推奨する直接の代替ツールを挙げていません。

既存のSora動画アセットとプロンプトはどう移行すべきか？

これまでにSoraで動画を生成したことがある場合は、公式のアーカイブ用ポータル（sora.chatgpt.com/sunset）からマスターファイルを速やかにダウンロードしてください。OpenAIは、最終エクスポート期間を設ける場合は事前にメールで通知し、その期間の終了後はSora関連のデータを完全に削除すると案内しています。元のMP4動画ファイルをローカル環境に保存し、過去に使用したプロンプトもテキストファイルとして整理・バックアップしておくことをおすすめします。

Sora向けに作成したプロンプト集は、最新の動画生成モデルに合わせて構造を再設計する必要があります。被写体の衣装、舞台の美術セット、カメラの動きを独立したモジュールとして整理するのが効果的です。

DramaCanvasの無限キャンバス上では、まず「画像」ノードでキーフレームとなる静止画を生成してから「動画」ノードに接続することで、動きをつける前に被写体の外見や照明の基準を固定できます。参照入力に対応するモデルでは必要なアセットを接続し、開始画像に対応するモデルでは「開始フレーム」を指定したうえで、プロンプトにカメラの移動方向と速度を記述します。

Soraの代表的な機能は今どこで使えるのか？

Soraで利用されていた各機能は、DramaCanvas上で次のように引き継ぐことができます。

AI動画制作におけるSoraの代替動画生成AI・おすすめ5選

DramaCanvasのキャンバス上では5つの主要な動画生成モデルを利用でき、それぞれ解像度、生成できる長さ（秒数）、縦横比、参照アセットの対応方法が異なります。

1. Veo 3.1：自然な光の陰影と安定したカメラワーク

Googleが開発したVeo 3.1は、ゆっくりとしたドリー（前進）、トラック（横移動）、ペデスタル（昇降）などのカメラワークをはじめ、雨に濡れた路面の光の反射や自然な被写界深度を検証するのに適したモデルです。輪郭を強調するリムライトや空気中の微細な靄（もや）を指定して、光の階調表現を試すことができます。

画面下のツールバーで「ノードを追加」をクリックし、「制作ノード」内の「動画」を選択して Veo 3.1 を選びます。「パラメータ」で「解像度」（720Pまたは1080P）と「縦横比」（16:9または9:16）を設定します。プロンプトを入力し、生成タスクを送信します。

Veo 3.1のプロンプトを作成する際は、レンズの焦点距離、カメラの支持機材、照明の当たり方を明記するのがポイントです。下記のプロンプトは、歩道レベルの低い視点から雨に濡れたアスファルト面へゆっくり前進しながら、方向性のある光源と空気の質感を指定しています。

Slow linear dolly-in at sidewalk level, 35mm anamorphic prime lens, shallow depth of field. Wet asphalt reflecting warm sodium streetlights and cyan neon signage. Raindrops falling through crisp directional backlighting, gentle puddle ripples, subtle volumetric steam rising from street grate. Steady velocity, zero camera wobble, sharp focus on foreground puddle reflections.

（歩道レベルの低い位置から滑らかに前進し、ナトリウムランプやネオンサインの反射を捉えるプロンプトです）

アレンジ例： wet asphalt reflecting warm sodium streetlights（温かいナトリウム灯を反射する濡れたアスファルト）を weathered cobblestone alley illuminated by lantern light（ランタンに照らされた歴史ある石畳の路地）に差し替えたり、slow linear dolly-in（緩やかな直線ドリー）を slow horizontal truck-right on slider tracks（スライダートラックによる右方向への水平移動）に変更してみてください。

2. Kling 3.0：高速アクションと開始フレームからのシーン展開

Kuaishou（快手）が開発したKling 3.0は、素早い振り返り、アクロバティックなスタント、開始フレームを活用した構図の引き継ぎを検証するのに向いています。激しいターンや衣服の揺れを指示して、ダイナミックなアクションの追従性を試すことができます。

画面下のツールバーで「ノードを追加」をクリックし、「動画」ノードを作成して Kling 3.0（または Kling 3.0 Turbo）を選択します。Kling 3.0は720P、1080P、4Kの解像度と3〜15秒の長さに対応しています（Turboは720P/1080P、4〜15秒に対応）。「縦横比」を選択し、上流の画像ノードから「開始フレーム」に接続して、動きのプロンプトを入力します。

Kling 3.0のプロンプトでは、具体的な身体の動かし方、アクションの方向、カメラの追従速度を記述します。下記のプロンプトは、跳躍しての後ろ回し蹴りから素早く着地して構え直す一連の動作を指定し、カメラが蹴りの速度に合わせて水平にパンするよう指示しています。

Dynamic medium shot tracking right, 24mm wide-angle lens. Martial artist wearing black tactical gi executes a rapid jumping spinning hook kick from screen-left to screen-right, landing cleanly in a low defensive stance. Swift mechanical camera pan matching the kick velocity, sharp motion blur on foot arc, background gym walls streaking horizontally. Stable anatomy, crisp limb definition throughout rotation, zero structural warping.

（画面左から右への素早い跳躍回転蹴りと、蹴りの速度に合わせたカメラの追従パンを指示するプロンプトです）

アレンジ例： jumping spinning hook kick（跳躍後ろ回し蹴り）を low sweep kick transitioning into a one-handed backward handspring（低い足払いから片手での後方転回）に差し替えたり、舞台を rain-swept rooftop with wet tile splash（雨に打たれる屋上と水しぶき）に変更してみてください。

3. Seedance 2.5 / Seedance 2.0：複数枚の人物参照と音声の同時生成

ByteDanceが開発したSeedance 2.5は、テキストまたは画像からの動画生成に対応し、1080Pでは参照動画を利用できます。参照素材で登場人物の外見を示し、カット間の一貫性を検証できます。さらに、映像フレームの描画と同時に環境音や効果音も生成します。

「動画」ノードを追加し、Seedance 2.5（または Seedance 2.0 Fast）を選択します。Seedance 2.5は480P/720P/1080Pの解像度と4〜30秒の長さに対応し、1080Pでは参照動画を利用できます。Fast/Miniは480P/720P、4〜15秒、最大9枚の参照画像に対応しています。「パラメータ」の「出力」で「音声を生成」をオンにし、選択したモデルが対応する参照素材を接続します。

Seedanceを使う際は、プロンプト内で服装の細かい色や形を文章で長々と説明する必要はありません。ノードに参照画像を接続し、テキストプロンプトでは画角、身振り手振り、音の指示に集中します。下記のプロンプトは、役員室での緊迫した対立シーンを縦型構図で描くための指示です。

Framing: vertical 9:16 medium close-up, eye-level framing. Action: character turns sharply from office window toward camera, expression tightening with restrained anger, lips pressing firmly together before speaking a firm refusal. Camera: subtle hand-held camera breathing with micro-shake, slow tension push-in. Environment: modern luxury executive boardroom at dusk, ambient office murmur and distant rain patter against glass.

（夕暮れの役員室で窓から振り向く人物の微細な表情変化と、ガラスを打つ雨音などの環境音を指示する縦型プロンプトです）

アレンジ例： modern luxury executive boardroom at dusk（夕暮れの高級役員会議室）を dimly lit hospital corridor at midnight（深夜の薄暗い病院の廊下）に変更したり、人物のアクションを character drops shoulders in sudden relief, releasing a visible exhale（安堵してふっと肩を落とし、息を吐き出す）に調整してみてください。

4. MiniMax H3：微細な表情変化と対話シーンのクローズアップ

MiniMaxが開発したMiniMax H3は、対話のクローズアップにおける視線の微小な動き、唇の震え、息遣いを検証するのに向いています。役者の繊細な表情変化によって物語の緊張感が高まるドラマシーンに適しています。

画面下のツールバーで「ノードを追加」をクリックし、「動画」ノードを作成して MiniMax H3（または MiniMax H3 Max）を選択します。MiniMax H3は768P、4秒固定、16:9の画角に対応しています。H3 Maxは768P/2K、4〜15秒、最大2枚の参照画像に対応します。画像ノードの人物ポートレートを動画ノードに接続し、顔立ちや照明の基準として使います。

MiniMax H3は、瞳の動き、眉をひそめる動き、唾を飲み込む仕草など、具体的な生理的アクションの指示に対して優れた追従性を見せます。下記のプロンプトは、会話の相手の話を聞きながら心情が揺れ動くリアクションショットを指定しています。

Tight close-up shot, 85mm portrait lens, shallow depth of field. Female subject listens intently off-camera, eyes darting slightly between speaker's eyes, pupils reflecting warm softbox light. Brows furrow subtly with growing realization, lips part slightly as if to interrupt, followed by a restrained swallow and downcast gaze. Subtle skin pore texture, natural eye moisture, authentic micro-expressions, zero facial distortion.

（85mmレンズによるタイトな寄り構図で、視線の揺れや喉の動きなど、会話を聞く人物の心理描写を指示するプロンプトです）

アレンジ例： female subject（女性の被写体）を weathered elderly detective（年配のベテラン刑事）に差し替えたり、growing realization（事態を徐々に飲み込む表情）を subtle suppressed smirk breaking at the corner of the mouth（口元に浮かぶかすかな嘲笑）に変更してみてください。

5. Wan 3.0：広大な空間描写と滑らかなクレーン移動

Alibabaが開発したWan 3.0は、広大な空間レイアウトや、垂直に昇降する滑らかなクレーン移動を検証するのに向いています。手前の柱や遠くの地平線を横切る移動ショットにおいて、幾何学的な透視図法の破綻の少なさを確認できます。

「動画」ノードを作成し、Wan 3.0 を選択します。「パラメータ」で「解像度」（480P、720P、または1080P）と「長さ」（2〜30秒）を設定します。最大10枚の参照画像または5本の参照動画に対応しています。左側のポートに空間構成の参考となるコンセプト画像を接続し、プロンプトを入力して矢印ボタンをクリックして生成を送信します。

Wan 3.0のプロンプトでは、カメラの支持機材、画角、被写体のアクション、環境、照明の各要素をピリオドで区切って整理すると精度が上がります。下記のプロンプトは、巨大な工場の天井キャットウォークから床面へと垂直に下降するクレーンワークを指示しています。

Camera: smooth vertical pedestal down crane movement descending from ceiling catwalk to ground level. Framing: high-angle wide shot descending into centered eye-level full shot. Action: lone engineer walks purposefully toward illuminated repair bay. Environment: industrial hangar with towering steel gantries, ambient welding sparks falling in background. Lighting: high-contrast cool overhead floodlights, sharp ground shadows. Style: rock-solid mechanical descent, zero camera wobble, sharp geometric perspective.

（天井のキャットウォークから床面へと垂直に下降するクレーンワークで、巨大な工場内部とエンジニアを捉えるプロンプトです）

アレンジ例： industrial hangar（工業用格納庫）を ancient gothic cathedral interior with sunlight streaming through stained glass（ステンドグラスから陽光が差し込む古いゴシック建築の大聖堂内部）に差し替えたり、pedestal down crane movement（垂直下降クレーン移動）を controlled 45-degree horizontal tracking pan（45度の制御された水平トラッキングパン）に変更してみてください。

Sora向けプロンプトを代替モデル用へ書き換える方法

Sora向けに書かれた文学的で情緒的な文章から、撮影現場のような具体的なカメラ指示へ移行することがプロンプト改変の鍵となります。カメラの支持機材、人物の所作、光の当たり方を中心にプロンプトを構成することで、モデルごとの生成結果の比較が容易になります。

プロンプトはピリオドで区切った5つの要素で構成することをおすすめします。カメラの支持機材と移動、レンズと画角、被写体のアクション、環境のディテール、そして照明の方向です。

下記の対照表は、よくある5つの映画シーンを題材に、抽象的なプロンプトと構造化されたプロンプトの違い、そしてその書き換えによってモデルにどんな情報が伝わるのかをまとめたものです。

制作目的別：あなたに最適なSora代替モデルの選び方

撮影したいカットの視覚的な主眼に合わせて、最適なモデルを選択します。

- 対話シーンのクローズアップ → まずは MiniMax H3。掲載したプロンプトでは、目や唇の小さな動きを指示しています。 - 高速アクションやスタント → Kling 3.0 を選択。開始フレーム用の静止画を接続し、振り返りやキック、カメラの追従速度をプロンプトで指示します。 - 参照素材を使った動画制作 → Seedance 2.5 を試してください。テキストまたは画像からの動画生成に対応し、1080Pでは参照動画を利用できます。 - 自然な光の陰影と滑らかなカメラ移動 → Veo 3.1 を選択。安定したドリー前進や雨に濡れた路面のリアルな反射を表現したいシーンに向いています。 - 広大な空間描写と垂直クレーン下降 → Wan 3.0 が活躍。大規模な建築群のレイアウトや、垂直に昇降する機械的なカメラワークを安定して処理します。

Soraから新しい動画生成AIへ移行する際の注意点と制限

単一のモデルですべての制作工程を完結できるわけではありません。そのため、実際の制作では無限キャンバス上で複数のモデルを組み合わせて作業を進めます。

生成できる動画の長さ（秒数）はモデルによって異なります。Kling 3.0は最大15秒、Seedance 2.5やWan 3.0は最大30秒に対応しています。より長いシーンを制作したい場合は、複数の短いカットを生成し、キャンバス上で順序よく繋ぎ合わせます。

縦横比（アスペクト比）の管理にも注意が必要です。スマホ向けショートドラマの9:16など、制作したい最終画角に合わせて事前にキーフレーム画像を生成しておくことで、動画ノードに接続した際の意図しないトリミングや構図崩れを防ぐことができます。生成結果はモデルの特性によって異なるため、いきなり動画を生成せず、まずは静止画を生成して仕上がりを確認してから動画へ進むのが安全です。

出典

- OpenAI 開発者プラットフォーム API提供終了案内：[developers.openai.com/api/docs/deprecations#2026-03-24-sora-2-video-generation-models-and-videos-api](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations#2026-03-24-sora-2-video-generation-models-and-videos-api) - OpenAI ヘルプセンター Sora提供終了に関する案内：[help.openai.com/en/articles/20001152-what-to-know-about-the-sora-discontinuation](https://help.openai.com/en/articles/20001152-what-to-know-about-the-sora-discontinuation) - OpenAI Sora サービス終了告知およびアーカイブ手順：[sora.chatgpt.com/sunset](https://sora.chatgpt.com/sunset) - OpenAI Sora 2 公式発表（音声、Cameo、絵コンテ機能）：[openai.com/index/sora-2](https://openai.com/index/sora-2) - OpenAI Sora 初回リリース発表（60秒の動画長と縦横比対応）：[openai.com/index/sora](https://openai.com/index/sora)

注：本記事で紹介したモデルは、Google（Veo 3.1）、Kuaishou（Kling 3.0）、ByteDance（Seedance 2.5 / 2.0）、MiniMax（MiniMax H3 / H3 Max）、Alibaba（Wan 3.0）によって開発されています。