Veo 3.1 vs Wan 2.6: 2026年、どちらのAI動画生成ツールを使うべきか？
Veo 3.1 vs Wan 2.6: 2026年、どちらのAI動画生成ツールを使うべきか？
GoogleのVeo 3.1とAlibabaのWan 2.6は、AI動画生成における根本的に異なる哲学を体現しています。Veo 3.1は、シネマティックな品質と4K出力を追求したクローズドソースの強力なモデルです。一方、Wan 2.6は、マルチショットのストーリーテリングと音楽生成を重視したオープンソースの挑戦者です。AI Video Labチームが同一のプロンプトを用いて徹底的にテストを行い、重要なあらゆる側面から両モデルを比較・分析しました。
- Veo 3.1：4K解像度、空間オーディオ、フレーム単位の制御、そしてフォトリアルな視覚的忠実度でリードしています。
- Wan 2.6：動画の長さ（最大15秒）、マルチショットのストーリーテリング、単体での音楽生成、そしてオープンソースとしてのアクセシビリティで優位に立っています。
- シネマティックな制作にはVeo 3.1が適しており、物語性の高いコンテンツやSNS向けのワークフローにはWan 2.6が強力です。
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公式ドキュメントと我々のテストに基づく、両モデルの主要スペックの比較です。
| 機能 | Veo 3.1 | Wan 2.6 |
|---|---|---|
| 開発元 | Google DeepMind | Alibaba Cloud |
| 最大解像度 | 4K (アップスケール) | 1080p |
| ネイティブ解像度 | 1080p | 720p / 1080p |
| 最大動画時間 (単一クリップ) | 8秒 | 15秒 |
| フレームレート | 24 fps | 24 fps |
| ネイティブ音声 | 空間オーディオ + ダイアログ | リップシンク + 音楽生成 |
| アスペクト比 | 16:9, 9:16 | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 |
| モデルバリエーション | Standard, Fast | 14B (フル), 5B (軽量) |
| アーキテクチャ | クローズドソース | オープンソース (MoE, 14Bパラメータ) |
| 入力モード | テキスト、画像 (最大4枚) | テキスト、画像、動画参照 |
| マルチショット | 参照画像による対応 | ネイティブなマルチショット計画 |
この表からわかるように、Veo 3.1は解像度と音質を極限まで高めており、Wan 2.6は動画の長さやアスペクト比、生成手法において柔軟性を提供しています。
Veo 3.1は、AI動画生成における解像度のリーダーです。ネイティブの1080p出力は、Googleの内蔵アップスケーラーを使用して真の4K（3840x2160）に引き上げることができ、単なるピクセルの補間ではなくテクスチャを再構築します。テストでは、肌の毛穴、布の織り目、水滴などの細部が4Kでも鮮明に保たれました。放送や映画、大画面でのプレゼンテーションにおいて、この能力は現在比類なきものです。
Wan 2.6は最大1080pで生成され、ウェブやSNSでの配信には十分な品質です。また、制作プロセスを高速化するために480pや720pもサポートしています。4K出力はありませんが、YouTubeやTikTok、Instagramなどのプラットフォームで公開するクリエイターにとっては1080pで十分でしょう。
Veo 3.1は、映画のようなカラーグレーディング、制御された被写界深度、ハイエンドカメラで撮影したようなプロフェッショナルなライティングなど、シネマティックな外観を生み出します。Googleはフォトリアリズムに最適化しており、VBench評価では解剖学的正確性で10点中9.1点、時間的一貫性で8.9点を獲得しています。
Wan 2.6は異なるアプローチをとっています。140億パラメータのMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャに基づき、15億本の動画と100億枚の画像で学習されたこのモデルは、物語の柔軟性と動きのダイナミクスを優先しています。複雑な複数オブジェクトの相互作用をうまく処理し、空間的な関係性の把握や動的な動きの質に優れています。視覚的な出力は高品質ですが、純粋なシネマティックな洗練さよりも汎用性に重きを置いています。
Wan 2.6は、重力、流体力学、複雑なオブジェクトの相互作用を正確にシミュレートします。アクションの多いシーンでは、物理的に説得力のある動きを生み出します。この強みは、膨大な学習データと、特定の動きを専門的に処理するエキスパートネットワークを組み合わせたMoEアーキテクチャによるものです。
Veo 3.1は、標準的なシナリオや、制御されたカメラワーク、キャラクターの動きにおいて物理演算をうまく処理します。ラックフォーカスやドリーショット、スムーズなパンといったシネマティックな技法に優れています。ただし、複雑な複数オブジェクトの物理的相互作用については、Wan 2.6にわずかな分があります。
音声は、両モデルが全く異なる戦略をとっているため、最も興味深い比較ポイントです。
Veo 3.1は、リップシンク付きのダイアログ、効果音、環境音という3種類の同期された音声を生成します。特筆すべきは空間オーディオで、音源が画面上のアクションに合わせてステレオフィールド内を移動します。左から右へ歩くキャラクターは、実際にオーディオ空間を横切っているように聞こえます。音声出力は48kHzサンプリングレートのプロ品質で、リップシンクの精度は120ミリ秒以内です。
一方で、Veo 3.1は単体での音楽生成はできません。音声機能は動画出力と結びついており、生成されたクリップを可能な限りリアルにすることに特化しています。
Wan 2.6は、音声に対してマルチメディア的なアプローチをとっています。音素レベルの正確なリップシンクに加え、イントロ、Aメロ、サビ、アウトロを含む3〜4分の楽曲を生成可能です。プロンプトを通じて、ボーカル、ジャンル、言語（中国語、英語、日本語、韓国語をサポート）、楽器編成を制御できます。
これにより、Wan 2.6は音楽主導のコンテンツにおいて非常に多才なツールとなります。ミュージックビデオや、オリジナルサウンドトラック付きのSNSコンテンツなど、音楽が映像と同じくらい重要なプロジェクトにおいて、他の主要モデルにはない機能を提供します。
両モデルとも強力なリップシンクを実現していますが、強みが異なります。Veo 3.1は技術的な正確さと明瞭な発話に優れており、ダイアログ中心のシーンに適しています。Wan 2.6は、より表情豊かなマイクロエクスプレッションや顎の動きを生成し、キャラクター主導のコンテンツではより自然に感じられます。どちらも複数話者シーンをサポートしています。
AI動画モデルを比較する
AI Studioで、Veo 3.1やその他のトップモデルに同じプロンプトを入力して比較しましょう。
Wan 2.6は、テキストから動画、画像から動画のモードで最大15秒、動画参照生成で最大10秒の生成をサポートしています。これはVeo 3.1の最大8秒のほぼ2倍です。ワンテイクのコンテンツやSNSクリップ、短い物語のシーケンスでは、この長さの違いが重要になります。
Veo 3.1は「シーン拡張（Scene Extension）」機能で補っており、最大20回（1回あたり約7秒追加）の拡張を連鎖させて2分以上の動画を作成できます。ただし、これには複数の生成ステップが必要であり、拡張の境界でわずかな視覚的・音声的な不整合が生じる可能性があります。
ここでWan 2.6が真価を発揮します。このモデルは、一貫したキャラクター、ライティング、シーンの論理性を維持したマルチショットのシーケンスを、単一の生成で計画・実行します。テストデータによると、Wan 2.6は8ショット以上でも92%の精度でキャラクターの同一性を維持しており、これはAI動画生成における大きな成果です。
Veo 3.1は「Ingredients to Video」システムを通じてマルチショットの一貫性を実現しており、最大4枚の参照画像を使用してキャラクターやオブジェクトの外観を固定します。このアプローチも有効ですが、参照素材の手動準備が必要です。Wan 2.6のネイティブなマルチショット計画はより自動化されており、迅速なコンテンツ制作において効率的です。
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AI Video Lab
AI video generation expert and content creator.