AI VIDEO · THE COST OF CREATING

高いGPUが、
いちばん安い。

50万円のGPUが
「安い」って、本当？

AI動画を作り続ける人なら、
本当になり得ます。

10秒100円。1回なら安い。
でも、毎日何十回も生成したら？

自分の生成量で計算する ↓

クラウド動画生成の従量課金とローカルGPUによる自前生成環境の違いを表したイメージ — 毎回、クラウドへ払う。自分の生成設備を持つ。

2026-09-25調査資料に基づく参考値・概算。50万円は比較用の金額です。少量利用なら初期投資のないクラウドが合理的。品質や処理速度の優劣を示す比較ではありません。

01 / SMALL COST, MANY TIMES

10秒100円。
安いと思いますか？

1回だけなら、たしかに身近な金額です。

10秒 / 720p

LTX-2.3 Fast

約48円

$0.30 / 10秒 [8]

10秒 / 生成動画

Runway Gen-4 Turbo

約79円

$0.50 / 10秒 [4]

10秒 / 768p

MiniMax H3 API

約127円

$0.80 / 10秒 [3]

10秒 / 720p・音声付き

Veo 3.1 Fast

約159円

$1.00 / 10秒 [7]

10秒 / 生成動画

Runway Gen-4.5

約191円

$1.20 / 10秒 [4]

10秒 / 720p

Adobe Firefly

約317円〜395円

購入するクレジット量で変動 [9][10]

API従量課金／追加クレジットの単価比較。1 USD＝158.79円。モデル品質・音声・解像度は同一ではありません。

問題は、
1本の値段ではありません。

10秒 × 1本

100円

10秒 × 10本

1,000円

10秒 × 100本

10,000円

1本100円と仮定した単純比較。特定サービスの固定料金ではありません。

02 / CREATE. CHECK. TRY AGAIN.

従量課金は、
試した回数だけ増える。

01プロンプト入力
02動画生成
03確認
04イメージと違う
05再生成
06別案を作る
07比較
08採用

AI動画は、1回で使える映像になるとは限りません。
候補を増やせば、クラウドでは生成料金も増えます。

試行回数に業界平均を置いた図ではありません。

03 / THE MONTHLY PICTURE

1回100円でも、
毎日なら話が変わります。

900回 / 月10秒の候補動画

10秒動画を平均2分に1回生成すると仮定・30日利用・追加リトライなし。これは業界平均ではありません。料金差を比較するためのシミュレーション条件です。

主要6モデルの月額と、設備購入価格の目安

水平線：32万円＝GPU価格相当モデル（国内実売ではありません）／50万円＝PC総額モデル。月額と初期費用の規模を比べる目安です。

LTX-2.3 Fast 720p約4.3万円

Runway Gen-4 Turbo 生成動画約7.1万円

Veo 3.1 Lite 720p・音声付き約7.1万円

MiniMax H3 API 768p約11.4万円

LTX-2.5 Fast 720p約12.9万円

Veo 3.1 Fast 720p・音声付き約14.3万円

Runway Gen-4.5 生成動画約17.1万円

MiniMax H3 API 2K・公式ホスト版約18.6万円

Adobe Firefly 720p約28.5万円

Adobe Firefly 1080p約57万円

Veo 3.1 Standard 720p / 1080p・音声付き約57.2万円

縦の基準線：32万円（GPU価格相当モデル）／50万円（PC総額モデル）。月額と初期購入費の規模を比べる目安です。

金額は資料の月額表に掲載された丸め済み概算を表示。Adobeは大容量クレジット換算。モデル間で品質・音声・解像度は同一ではありません。[3][4][7][8][9][10]

04 / A DIFFERENT WAY TO PAY

50万円のGPUが
「安い」って、本当？

少量なら、クラウドは非常に合理的。
初期投資もGPUも不要。必要なときだけ使えます。

でも、大量生成では
「生成するたびに支払う」ことが、大きなコストに。

クラウド

生成↓課金

回数が、そのまま支出になる。

ローカル

GPU / PC購入 ↓

生成＋電気代

最初に設備を持ち、繰り返し使う。

ローカルにもハードウェア費・電気代・ストレージ・保守費がかかります。

05 / SUBSCRIPTION ≠ UNLIMITED

月額プランに入れば、
AI動画は作り放題？

多くの場合、そうではありません。

月額プランの中にある、有限の枠

AIクレジット

動画を生成すると、残量が減る。

Firefly Standard / 720p・10秒の例

生成前2,000 cr
1本生成後1,500 cr
4本生成後0 cr

[9][10]

Runway Max

$95 / 月

約1.5万円 / 月

9,500 credits / 月

Gen-4 Turbo：5cr/秒 → 約31.7分分。Gen-4.5：12cr/秒 → 約13.2分分。

[5][6]

Adobe Firefly Standard

1,580円 / 月

2,000 credits / 月

720p：50cr/秒 → 合計約40秒。1080p：100cr/秒 → 合計約20秒。最大本数の広告表記は解像度などの条件を確認。

[9][10]

Adobe Premiere

3,280円 / 月

年間契約・月々払いの例

編集ソフト代と生成AIの大量利用は別。生成量に応じて追加クレジットが必要になります。

[11]

Filmora Advanced

$59.99 / 年

約9,526円 / 年

1,000 AI credits / 月

Veo 3.1 Text-to-Video：450cr/回 → 約2回分。生成尺は資料のクレジット表に記載がなく、10秒単価には換算しません。

[12][13]

Filmora Premium

$99.99 / 年

約1.6万円 / 年

2,000 AI credits / 月

Veo 3.1：450cr/回 → 約4回分。追加AIクレジットは別販売。

[12][13][14]

CapCut

料金・付属枠は条件で変動

1 credit = $0.01

Pro料金は地域・アカウント・購入先で変動。必要クレジットも機能・モデルごとに異なるため、固定の月額・10秒単価は表示しません。

[15][16]

06 / OUTPUT IS THE PRODUCT

チャットAIは、安いモデルでもいい。
でも動画は、そう単純ではありません。

テキスト生成AI

目的を満たす「判断」を。

分類・要約・抽出・ルーティング・定型チャット・AIエージェント判断・サブエージェント。

安価な小型LLMで成立する処理もあります。

GPT-5.4 nano例示1回約0.16円 [22]100万トークン：入力 $0.20 / 出力 $1.25

Gemini 3.5 Flash-Lite例示1回約0.29円 [23]100万トークン：入力 $0.30 / 出力 $2.50

入力2,000＋出力500トークンの定型処理例。固定料金ではなく、長文・検索・ツール・再試行などで変わります。

動画生成AI

映像そのものが、成果物。

人物動き質感カメラワークリアリティブランドイメージ

「安く作れた」だけでは、
「使える動画」とは限らない。

目の前の映像が、そのまま作品・広告・投稿素材として評価されます。

同じ仕事の単価比較ではなく、用途に応じた費用の抑え方の違いです。低価格の動画モデルも、ラフ素材やアイデア検証など用途次第で合理的です。

07 / WHAT CREATORS VALUE

価格だけでは、
選べない人たちがいる。

この調査対象では、出力品質68%。価格29%。

Arcade「State of AI Video 2026」：過去6カ月に仕事でAI動画を利用した、米国のマーケティング／クリエイティブ職243人。[21]

68%

ツール選定で出力品質を重視

29%

ツール選定で価格を重視

54%

1つ保証されるなら最もリアルな出力

60%

AIっぽく見える出力が課題

51%

使える結果まで試行回数が多い

動画AIでは価格だけでモデルを選びにくい利用者層が存在します。趣味層を含む全AI動画ユーザーの割合ではありません。

08 / SAME MODEL FAMILY. DIFFERENT PLACE.

同じMiniMax H3なら、
違うのは「どこで生成するか」。

同じモデル系統で、支払い方を見比べます。

MiniMax H3

クラウドAPI / 768p

ユーザー
API → クラウドGPU
MiniMax H3
動画 → 課金

約127円/ 10秒

$0.80/ 10秒[3]

ローカルGPU / H3-Base

ユーザー
自分のGPU
MiniMax H3
動画 → 電気代

API料金 0円

参考条件における電気代のみ約1〜3円 / 10秒[26][27]

「同じ系統」と「同じ条件」は分けて考える。

H3-Baseのネイティブ出力は短辺768p。公式の2Kワークフローにはクラウド側コンポーネントが含まれます。オープン版とホスト版の機能・設定・品質が完全に一致する比較ではありません。[1][2]

約142〜395秒

10秒前後の出力に要した参考実測

0.7kW × 35円/kWh

電気代試算の仮定（実測電力ではありません）

GPU 1枚分の処理能力

クラウドの並列ジョブとは条件が異なります

AIVY：RTX 5090／H3 Turbo、1344×736・243 frames・24fps、約10.12秒出力で141.9〜150.6秒。Zenn：720×720・260 frames・20 steps、約10.83秒出力で394.9秒、Peak VRAM約30.9GiB。電気代例は150〜395秒。環境・設定・冷却・負荷により変動し、GPU / PC / SSD購入費・保守・アイドル電力などは別です。[26][27]

09 / YOUR OWN PRODUCTION FACILITY

GPUを「PCパーツ」として見ると高い。
「動画生成設備」として見ると、
見え方が変わる。

高性能GPUは、ぜいたく品ではなく、
生成コストを固定費化する設備
になることがあります。

10 / HOW OFTEN WILL YOU CREATE?

GPUが高いかどうかは、
値段ではなく「何回使うか」。

30日間の費用差が、購入価格相当に達する生成量。

10秒動画・30日・ローカル変動費2円/本と仮定した資料の損益分岐表です。概算の本数であり、処理可能量や利益を保証しません。

Runway Gen-4 Turbo

32万円ケース: 約138本 / 日
50万円ケース: 約215本 / 日

MiniMax H3 API

32万円ケース: 約85本 / 日
50万円ケース: 約133本 / 日

Veo 3.1 Fast

32万円ケース: 約68本 / 日
50万円ケース: 約106本 / 日

Runway Gen-4.5

32万円ケース: 約57本 / 日
50万円ケース: 約88本 / 日

Adobe Firefly

32万円ケース: 約34本 / 日
50万円ケース: 約53本 / 日

Veo 3.1 Standard

32万円ケース: 約17本 / 日
50万円ケース: 約26本 / 日

32万円はRTX 5090の米国MSRP $1,999（単純換算約31.7万円）を参考にした比較用金額で、日本国内の実売価格ではありません。50万円はPC総額を意識したモデル。税・流通・CPU・RAM・SSD・電源などで実額は変わります。[25]

H3を90本 / 日、50万円の設備で作ると

10秒・30日・電気代2円/本の例。クラウド単価は$0.08/秒×158.79円で計算。

━ クラウド┄ ローカル（購入費＋電気代）

GPU購入価格相当：この条件では約1.5カ月で累積費用が逆転します。

1カ月

クラウド 約34.3万円

ローカル 約50.5万円

3カ月

クラウド 約102.9万円

ローカル 約51.6万円

6カ月

クラウド 約205.8万円

ローカル 約53.2万円

12カ月

クラウド 約411.6万円

ローカル 約56.5万円

85本 / 日なら、150秒/本でGPU稼働は約3.5時間、395秒/本なら約9.3時間。90本 / 日では約3.8〜9.9時間。人の操作時間やクラウド側の並列性能とは異なります。

11 / THE COST OF ANOTHER TRY

1回で完成しなければ、
料金も2倍、3倍。

Runway Gen-4 Turbo

10秒 / 生成動画

総試行数 1回約79円
総試行数 2回約159円
総試行数 3回約238円

[4]

MiniMax H3 API

10秒 / 768p

総試行数 1回約127円
総試行数 2回約254円
総試行数 3回約381円

[3]

Veo 3.1 Fast

10秒 / 720p・音声付き

総試行数 1回約159円
総試行数 2回約318円
総試行数 3回約476円

[7]

平均のリトライ回数ではありません。1回で決まらなかった場合の単純比較です。ローカルでも、追加のAPI料金はかからなくても電気代とGPU稼働時間は増えます。

12 / YOUR NUMBERS. YOUR CHOICE.

あなたの場合、
本当にGPUは高い？

生成回数を入れるだけで、
クラウドとローカルのコスト差を確認できます。

2026-09-25時点の参考値による概算・シミュレーションです。実際の請求額・処理速度を保証するものではありません。

利用するクラウドモデル

動画1本の秒数

秒

1日の生成回数（倍率をかける前）

回

月の利用日数

日

リトライ倍率（初回を含む総試行数）

倍

GPU / PC購入価格

円

電気料金

円 / kWh

2倍＝最初の生成＋再生成1回。入力済みの回数が再生成を含む総数なら、倍率は1倍にしてください。

詳細設定：消費電力・生成時間・為替

ローカルPC平均消費電力

ローカル1本あたり生成時間

秒

為替（1 USD）

円

150秒は10秒前後のH3生成の参考条件。動画尺やモデルを変更しても生成時間は自動換算しません。想定環境の1本あたり時間を入力してください。

計算結果を見る ↓

YOUR SIMULATION

月間生成回数 900回

クラウド

約11.4万円

月額

年間約137.2万円

ローカルの電気代のみ

919円

月額・購入費別

月間差額（購入費を除く）: 約11.3万円
年間差額（購入費を除く）: 約136.1万円
初年度差額（購入費込み）: 約104.1万円

GPU / PC価格相当まで約2.8カ月

差額はクラウド費用からローカル費用を引いた金額。マイナスなら、この範囲の費用はクラウドのほうが少なくなります。ローカル側はH3を想定し、他モデルとの同品質・同速度を意味しません。

ローカルのGPU稼働目安：約1.3時間 / 日。人の操作時間とは異なります。

使い続けたときの累積費用

━ クラウド┄ ローカル（購入費＋電気代）

GPU購入価格相当：この条件では約2.8カ月で累積費用が逆転します。

1カ月

クラウド 約11.4万円

ローカル 約32.1万円

3カ月

クラウド 約34.3万円

ローカル 約32.3万円

6カ月

クラウド 約68.6万円

ローカル 約32.6万円

12カ月

クラウド 約137.2万円

ローカル 約33.1万円

ローカルは購入時点でGPU / PC価格を計上。電気代は生成中のみ。ストレージ追加・保守・故障・アイドル電力・モデルロード・人の作業時間は含みません。クラウドは単価×秒数の比例試算で、提供される実際の生成尺・課金単位・税・割引・サブスク基本料は反映していません。

計算式と、この比較に含まれるもの

月間生成回数＝ 1日の生成回数 × 利用日数 × リトライ倍率

クラウド月額＝米ドル秒単価 × 動画秒数 × 月間生成回数 × USD/JPY

円の10秒単価の場合＝ 10秒単価 ×（動画秒数 ÷ 10）× 月間生成回数

ローカル月額電気代＝ PC平均kW ×（1本の生成秒数 ÷ 3,600）× 円/kWh × 月間生成回数

GPU / PC価格相当の月数＝購入価格 ÷（クラウド月額 − ローカル月額電気代）。差額が0以下なら到達しません。

Adobeの計算入力は資料に記載された丸め済み10秒円単価です。資料の月額概算表と、単価から再計算した結果には丸めによる差が生じます。

13 / WHAT THE RESEARCH DOES — AND DOESN'T — SAY

毎日何十回も生成する人
なんているの？

平均利用時間については、分かっていません。

動画生成APIだけの平均利用時間を示す、信頼できる直接統計は、資料の調査範囲では確認できていません。30分・1時間・3時間は、利用量による料金差を理解するためのモデルケースです。

Adobe Express

41%

AI動画ツール利用者が毎週使用

米国動画クリエイター384人の調査。71%がAI動画生成または編集の利用経験。41%の母数はその利用者。生成API限定ではありません。[17]

Adobe Creator Survey

86%

クリエイティブ生成AIを利用

世界16,000人のクリエイター。38%がコストを障壁と回答。動画生成限定ではありません。[18]

Kontent.ai

39%

AIを毎日利用

コンテンツ専門職610人。制作時間は平均3.4時間/日ですが、AI動画生成に費やした時間ではありません。[19]

NBER

32%

生成AI利用日に1時間以上

米国の全国代表サンプルによる調査。仕事で生成AIを使う人の利用日についての時間分布。動画限定ではなく、人数は本資料に記載されていません。[20]

Arcade

2.3個

利用するAI動画ツールの平均数

過去6カ月に仕事でAI動画を利用した米国マーケティング／クリエイティブ職243人。34%は3個以上を利用。[21]

14 / FIND YOUR FIT

月に数本ならクラウド。
大量に試すなら、もう一つの選択肢。

月に数本

クラウドが合理的

初期費用なしで、必要なときに。

毎日数十回

ローカルを検討

継続する量と期間から判断。

YouTube / SNS大量制作

ローカルとの相性を確認

使いたいモデルの品質と処理時間も確認。

広告制作 / 大量候補生成

従量課金との差が広がりやすい

多数の候補を試す費用まで計算。

15 / THE TRADE-OFFS

もちろん、GPUを買えば
すべて解決するわけではありません。

ローカルで引き受けること

初期費用：GPU・PC・ストレージ
電気代・保守・故障への備え
環境構築・VRAM・ドライバ・CUDA等
処理時間・同時生成数の上限
モデル更新と設定の管理

H3はCommunity License。商用利用・製品UI表記・提供地域・事業規模などの条件は導入時に公式ライセンスを確認してください。[2]

クラウドに任せられること

初期投資不要
セットアップ不要ですぐ利用
最新モデルを利用しやすい
クラウドGPU・複数ジョブ（サービスによる）
インフラ管理不要

少量利用ではクラウドが合理的。大量・継続利用ではローカルGPUを検討する価値が高くなります。

MAKE THE COST YOUR OWN.