Wan 2.5 Preview 徹底解説：あなたのプロジェクトに使うべきか？

Wan 2.5 Preview は、Alibaba が開発した最新のマルチモーダル AI 動画生成モデルです。テキスト・画像・音声の入力を一つのシステムで処理します。音声と映像の同期機能を新たに導入し、1080p HD 解像度に対応し、8 言語以上の多言語プロンプトを扱えます。フレームレベルのリップシンク精度、向上したモーション品質、audio_url によるカスタム音声入力が主な特徴です。短尺コンテンツに最適で、マーケティング・EC・教育などの業界でワークフローを簡素化します。

主なハイライト：

• 音声と映像の同期： 音声・環境音・映像を同時に生成。
• 映像品質の向上： 24fps で 1080p に対応し、リアルなモーションダイナミクスを実現。
• 入力モード： Text-to-Video と Image-to-Video に対応し、audio_url で渡した独自の音声トラックに合わせた生成も可能。
• 多言語サポート： 英語・中国語・ドイツ語など多言語プロンプトに対応。
• 制限事項： クリップは最大 10 秒まで、キャラクターの一貫性が不安定な場合がある。

Wan 2.5 は APIMart から利用でき、480p 動画が 1 秒あたり $0.0336 から始まる柔軟な価格設定と統合オプションを提供しています。短尺プロジェクトでは優れた性能を発揮しますが、長尺の物語制作にはポストプロダクションが必要になる場合があります。APIMart では Wan 2.5 API をすぐに試せます。

要点まとめ

• Wan 2.5 Preview はアリババのマルチモーダル動画モデルで、テキスト、画像、音声、動画を入力でき、映像と同時に音声、環境音、効果音を生成します。
• Text-to-Video と Image-to-Video に加えて、独自の audio_url（WAV または MP3、3〜30 秒、最大 15MB）を受け付け、フレーム単位のリップシンクで映像を音声に合わせる。
• 出力は最大 1080p・24fps で、Wan 2.2 の 720p 上限から向上しており、記事では動画品質 30% 向上、動きの滑らかさ 35% 向上、意味的精度 40% 向上が挙げられています。
• APIMart では Wan 2.5 Preview は秒単位の課金で、480p が $0.0336、720p が $0.0664、1080p が $0.1096（2026 年 10 月時点）。
• クリップは最長 10 秒で、キャラクターの一貫性が不安定な場合があるため、長い物語にはポストプロダクションでのつなぎ合わせが必要です。1080p の処理は平均約 3 分 40 秒です。

Wan 2.5 Preview の概要

Wan 2.5 完全ガイド：動画ウォークスルー

新機能と技術的な改善点

Wan 2.5 は動画生成において大きな飛躍を遂げており、単なるアップグレードを超えた機能を搭載しています。主な進化点として、音声と映像の同期機能、映像品質の向上、そして多様な制作ワークフローに対応した拡張入力オプションが挙げられます。

音声駆動の動画生成とリップシンク

Wan 2.5 では初めて、完全に同期した音声付き動画を生成できます。音声・環境音・効果音を映像と同時に生成するため、ポストプロダクションで別途音声トラックを用意したり手動で同期する必要がありません。

リップシンク精度はフレームレベルで動作し、セリフの多いシーンやキャラクターのナレーションに最適です。また、多言語コンテンツにも対応しており、中国語・アラビア語・ドイツ語など 8 言語以上でプロンプトと同期音声を処理できます。

「Wan 2.5 は、単に磨きをかけるだけでなく、まったく新しい機能で状況を一変させる稀有なモデルアップデートです……Wan 2.2 が監督の椅子を与えてくれたとすれば、Wan 2.5 はマイクを追加した感じです。」- Agnieszka Zablotna、Founder's Associate、getimg.ai ^[4]

音声同期に加えて、Wan 2.5 は映像品質とモーションダイナミクスも大幅に向上させています。

高精細映像とモーション品質

このアップデートでは 24fps での 1080p HD 動画 に対応し、Wan 2.2 の 720p という解像度上限から一段階引き上げられました。動画の長さも最大 10 秒に延長されています。高圧縮の Variational Autoencoder（VAE）が 64:1 の比率で動画データを処理し、フレーム間のスムーズな遷移を保証します。これは、モーション境界のような以前のモデルが苦手としていた部分で特に効果を発揮します。

このモデルには Alibaba の「物理法則シミュレーション」が組み込まれており、重力・勢い・衝突などの要素のリアリズムを向上させています。布・水・髪の毛の動きがより自然に見えるようになりました。さらに、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF） により、「ドリーショット」「パン」「ボケ」などの複雑な映像的指示を解釈する能力が洗練されました。

拡張された入力オプション

Wan 2.5 は前世代の入力モードも発展させています。Wan 2.2 は Text-to-Video（T2V）と Image-to-Video（I2V）を提供していましたが、Wan 2.5 はその両方を引き継いだうえでネイティブ音声を加え、audio_url で渡した音声トラックに合わせて動画を生成できるようになりました。

ワークフローでの Wan 2.5 の活用方法

Wan 2.5 はテキスト・画像・音声をシームレスに融合することで、プロジェクトへの統合を容易にします。

Text-to-Video 生成

Wan 2.5 を使えば、テキストから映画的な動画クリップを作成できます。最良の結果を得るには、プロンプトを次のように構成します：[被写体/シーン] [動作]、[背景]、[カメラ]、[雰囲気/照明]、[スタイル]。例えば、「都市を歩く女性」と書く代わりに、「赤いコートを着た女性が足早に歩く、雨に濡れたダウンタウンの街路、スローなトラッキングショット、憂鬱なブルーの照明、映画的」 のように記述してみてください。

「渦巻く」や「溶けていく」のような能動的な動詞を使うと出力に躍動感が生まれ、「ぼやけた」や「ウォーターマーク」のようなネガティブプロンプトは不要なアーティファクトを防ぐのに役立ちます。複数回の試行でプロンプトを改善する場合は、ランダムシードを固定して出力間で一貫した比較ができるようにしましょう。

この機能は静止画をスタート地点にすることでさらに強力になり、より大きなクリエイティブな柔軟性を実現します。

Image-to-Video と Image-to-Image の活用

Wan 2.5 はテキストプロンプトにとどまりません。静止画をダイナミックなシーンに変換し、動き・視点の変化・なびく髪や揺れる布地などのリアルな物理効果を加えることができます。対応ファイル形式は JPEG・PNG・WEBP です。

これは EC（電子商取引） で特に役立ちます。例えば、ドレスの静止写真をモデルが歩くクリップに変換し、商品をアクションで魅せることができます。同様に、料理の写真を調理シーンに発展させることも可能です。映画のプリビジュアライゼーション では、チームが高コストな本番撮影にコミットする前に、ストーリーボードのフレームをアニメーション化してカメラアングルやシーンの遷移を試すことができます。

音声ガイドによる動画制作

Wan 2.5 は、audio_url パラメータで自分の音声を渡す使い方でも威力を発揮します。音声ファイル（WAV または MP3、3〜30 秒、最大 15MB）をアップロードして映像出力を誘導できます ^[6]。モデルはフレームレベルでリップの動きとシーンのダイナミクスを音声に同期させるため、トーキングヘッド動画・ナレーション付き商品デモ・多言語コンテンツ作成に最適です。

ワンパス生成システムにより、音声と映像が同時に生成されるため、ポストプロダクションでのつなぎ合わせ作業が不要です。テキストプロンプトに「窓に当たる雨」や「遠くの都市の喧騒」のような環境音を直接記述することもでき、モデル内蔵の音声ジェネレーターが別途サウンドファイルなしで処理します ^[2][3]。多言語プロジェクトでは、モデルがプロンプトの言語を自動的に照合し、ローカライズされたコンテンツ作成のプロセスを効率化します。

APIMart を通じた Wan 2.5 へのアクセス

APIMart を使えば、Wan 2.5 の高度な機能をプロジェクトに簡単に統合できます。このプラットフォームは、既存のワークフローを大幅に変更することなく、開発者や企業が Wan 2.5 の音声・映像機能を活用するためのシンプルな方法を提供します。

APIMart とは？

APIMart は、動画・画像・言語ツールを含む 500 以上の AI モデルに単一の統合ポイントからアクセスできるオールインワン AI API プラットフォームです ^[8]。複数の AI プロバイダーごとに認証情報・課金システム・ドキュメントを管理する手間を省き、すべてを簡素化します。1 つの API キーと集中管理ダッシュボードで、使用状況の監視・コスト管理・ワークフローの効率化が可能です。この仕組みは特にマルチモーダルプロジェクトに取り組むチームに役立ち、個別のアカウントや手続きの煩雑さを解消します ^[8]。

APIMart の動画生成スタックにおける Wan 2.5

APIMart にはさまざまな予算や品質要件に対応した動画生成モデルが揃っています。その中でも Wan 2.5 は、音声と映像をシームレスに同期させる能力が際立っています。これにより、トーキングヘッド動画・多言語ナレーション・環境音の一括生成に最適です ^[3]。プロジェクトに速度やコストなど別の優先事項がある場合、APIMart は代替モデルも提供しています。しかも、統合設定を変更せずにモデルを切り替えられるため、開発プロセスをスムーズかつ効率的に保てます。

料金と統合の詳細

APIMart では、Wan 2.5 Preview は動画の秒数で課金され、料金は解像度で決まります（2026 年 10 月の価格）。

たとえば APIMart では、720p の 5 秒動画が約 $0.33、1080p の 10 秒クリップが約 $1.10 です。プロトタイプ制作や内部テスト中にコストを抑えるには、480p を使用し、最終的な制作素材には 1080p に切り替えることをお勧めします。

統合プロセスはシンプルかつ効率的に設計されています。非同期ワークフローに従い、POST リクエストでタスクを開始すると task_id を受け取ります。その後、10〜15 秒ごとにステータスエンドポイントをポーリングするか、Webhook を設定して結果を自動取得できます ^[8]。高精細な 1080p 動画の平均処理時間は約 3 分 40 秒です。問題を回避するため、クライアント側のタイムアウトを少なくとも 600 秒に設定してください ^[8]。

また、prompt_extend パラメータを有効にすると、内部 LLM がプロンプトを洗練させ、追加の手間なしに映像出力を向上させます。この機能により、最小限の調整で最良の結果が得られます。

Wan 2.5 はあなたに合っていますか？

Wan 2.5 があなたのニーズに合うかどうかは、プロジェクトの種類・クリップの長さ・求める仕上がりのレベルによって異なります。優れている点と不十分な点を整理してみましょう。

Wan 2.5 が最も活躍する場面

Wan 2.5 は、タイミングと同期が重要な短尺の音声・映像プロジェクトに最適です。画面上のキャラクターがセリフを話すシーンやナレーション付きのデモが含まれる場合、このモデルは 1 ステップで両方をシームレスに処理し、別途音声編集の必要をなくします。テキスト・画像・音声を入力として受け付け、ドリーショット・クレーン移動・パララックス効果などの映像的なカメラテクニックを理解します。これにより、ソーシャルメディアコンテンツだけでなく、チームが撮影前にシーンを計画するためのプリビジュアライゼーション作業にも役立ちます。

制限事項と制約

最大の制限は何かというと、クリップは 10 秒を超えられない点であり、Sora 2 の 25 秒という上限より短くなっています ^[2]。長い物語や複数のシーンが必要なプロジェクトでは、ポストプロダクションで短いクリップをつなぎ合わせる必要があり、作業工数が増えます。もう一つの欠点は、キャラクターの一貫性が不安定な場合があることで、同じキャラクターが一貫した外見で繰り返し登場する必要があるストーリーテリングには信頼性が低下します ^[1]。

Wan 2.5 は重みが公開されていないためローカルでは実行できず、APIMart などの API 経由でのみ利用できます。これらの制限が、このツールを効果的に活用できる場面と方法を形作っています。

業界別のユースケース

制約はあるものの、Wan 2.5 はいくつかの業界で明確な用途があります。

EC（電子商取引） では、Image-to-Video 機能によりブランドが静止した商品写真を短いナレーション付きのヒーロークリップに変換できます。これは商品ページや有料ソーシャル広告に最適です。2026 年初頭の時点で、広告主の 86% がすでに動画広告に生成 AI を活用していた事実からも、その重要性がわかります ^[1]。

教育・トレーニング では、多言語機能（英語・スペイン語・フランス語・アラビア語・ドイツ語など）により、プロンプトから直接ローカライズされた指導動画を簡単に作成できます。別途ダビングのワークフローが不要になります ^[2]。

エンターテインメントやインディーズ映画制作 では、Wan 2.5 は実際の撮影にコミットする前にカメラアングルのテスト・シーンのブロッキング・ストーリーボードのビジュアル化を行うためのコスト効率の高いツールとして機能します ^[1]。

これらの例は、あなたの具体的なニーズや目標に応じて Wan 2.5 が有意義な成果を生み出せる場面を示しています。

まとめ：重要なポイント

Wan 2.5 は、音声と映像を単一プロセスで同期させることで、AI 動画生成において注目すべき飛躍を遂げています。無音クリップのみを生成していた Wan 2.2 とは異なり、このバージョンは音声・環境音・効果音を映像とシームレスに統合します ^[2]。

このアップグレードには明確な性能向上も含まれています：前バージョンと比較して 動画品質が 30% 向上、モーションが 35% スムーズに、意味論的精度が 40% 高く なっています ^[5]。1080pまでの解像度をサポートし、映画的なカメラコントロールと多言語音声出力を提供します。これらの機能により、EC・教育・マーケティングなどの業界における短尺コンテンツ作成に強力な選択肢となっています。

とはいえ、いくつかの制限もあります。クリップは最大 10 秒に制限されており、キャラクターの外見の一貫性を確保することは依然として課題です。長い物語や繰り返し登場するキャラクターが必要なプロジェクトを担当するチームは、これらの制約を考慮する必要があります。

短尺コンテンツに注力するビジネスにとって、Wan 2.5 はコストが予測しやすく信頼性の高い結果を提供します。統合 API が Text-to-Video と Image-to-Video の両ワークフローをサポートし、ローカル GPU 環境が不要なため、開発者やクリエイターにとってアクセスしやすく効率的なツールとなっています。

よくある質問

Image-to-Video と Text-to-Video はどちらを使えばいいですか？

Text-to-Video は、記述的なプロンプトを使うだけでシーン全体・キャラクター・環境を作り出すことができます。視覚的な参考資料がない場合のコンセプトボード・ストーリーボード・クリエイティブなアイデアのブレインストーミングに最適です。

一方、Image-to-Video は、商品写真やブランド画像など特定のビジュアルからスタートする場合に適しています。静止画をアニメーション化したり、ウォークスルーを作成したり、明確に定義されたビジュアルスタイルで動画を始めたい場合に最適です。

どちらのオプションも、同期音声とリップシンクに対応しており、仕上がりが洗練されてリアルに感じられます。

複数のクリップにわたってキャラクターの一貫性を保つにはどうすればいいですか？

複数のクリップにわたってキャラクターの一貫性を保つには、最新の Wan モデルの reference-to-video 機能 を活用しましょう。まず、被写体の 顔の特徴・体のプロポーション・服装 がわかる高品質な参考画像や動画をアップロードします。プロンプトを作成する際は、インデックス構文（@Video1 など）を使って特定のアクションを個々のキャラクターに割り当てます。これにより、モデルが参考データを使ってキャラクターのアイデンティティを維持し、異なる設定や様々なアクションを行っている場合でも一貫性を確保します。

コスト・速度・品質のバランスを取るにはどの解像度を使えばいいですか？

コスト・速度・品質 を効果的に管理するには、目的に応じて次の解像度を検討してください：

• 初期テスト段階では 480p から始めましょう。映像の改善に集中しながらコストを抑えられます。
• Web コンテンツ・ソーシャルメディア投稿・クイックアップデートには 720p を選びましょう。品質と効率性のバランスが取れています。
• 洗練されたプレゼンテーション・商品ページ・鮮明な映像が重要なヒーローコンテンツには 1080p を確保しましょう。