2026年9月、アムステルダムで開催されたIBC2026に合わせ、筆者がアレンジを担当した「ニューメディアIBC2026ツアー」では、IBC会期後にパリとロンドンで企業訪問を実施した。
パリではFrance Télévisionsなどの大手放送局に加え、映像メディアの新しい可能性を追求しているスタートアップ企業2社を訪問した。AIを活用した映像制作プラットフォームを開発するMagoと、スポーツのトラッキングデータからインタラクティブな3D観戦体験を生み出すImmersiv.ioである。
両社の事業領域は大きく異なる。Magoは映像を「作る」ための技術、Immersiv.ioはスポーツを「見る」ための技術を開発している。しかし、いずれも従来の映像制作や配信の仕組みを変えようとしている点では共通している。
本稿では、両社で受けたプレゼンテーションとデモンストレーション、質疑応答をもとに、その技術と事業戦略を紹介したい。
「すべてのラップトップを映画スタジオに」―Mago
世界最大級のスタートアップキャンパス、Station Fを訪問
9月15日に訪問したMagoは、パリ13区にある世界最大級のスタートアップキャンパス「Station F」を拠点としている。
Station Fは、1920年代に建設された鉄道貨物施設Halle Freyssinetを再開発し、2017年にオープンした施設である。フランスの通信事業家Xavier Niel氏が主導したプロジェクトで、年間1,000社以上のスタートアップが活動する規模を持つ。
単にオフィススペースを提供するだけでなく、GoogleやAWSなどの企業による支援プログラム、投資家とのマッチング、スタートアップ同士の交流機会などを提供するイノベーション拠点となっている。
Magoでは、共同創業者兼CEOのAlvaro Lamarche Toloza氏と、Producer and Product ManagerのAndré Da Costa氏が対応してくれた。
Magoは2024年頃に設立された新しい企業で、訪問時のスタッフは8名という小規模なチームである。Alvaro Lamarche Toloza氏はVFX、3Dアニメーション、ゲーム制作のバックグラウンドを持つ。一方、共同創業者兼CTOのAleksandr Spirin氏は、AIを活用した動画のスタイル変換ツール「WarpFusion」の開発者として知られている。
同社が掲げるビジョンは、"A film studio on every laptop"（すべてのラップトップを映画スタジオに）というものだ。
AI動画生成の課題は画質よりもコストとコントロール性
生成AIによる映像制作は、Runway、Google Flow、Higgsfieldなどの登場によって急速に進歩している。テキストや静止画像から高品質な動画を生成することは、もはや珍しくなくなった。
しかし、それらを映画やテレビドラマなどの本格的な制作に利用しようとすると、別の問題が浮かび上がってくる。Magoが問題視しているのは、生成コストと映像に対するコントロール性である。
例えば1本の長編映画には1,000以上のショットが必要になることもある。AIで1つのショットを生成する場合、最初の出力がそのまま使えるとは限らない。望みどおりの結果を得るために10回、20回と生成を繰り返すことも珍しくない。
クラウド型の生成AIサービスでは、こうした試行のたびにクレジットが消費され、コストが積み上がっていく。
さらに、あるショットの一部分だけが気に入らない場合でも、ショット全体を再生成しなければならないことがある。これでは従来のVFX制作で求められる細かな修正指示や演出上のコントロールが難しい。
Magoが目指しているのは、単に高品質な映像を生成するAIではない。AIによる生成を、実際の映像制作で利用できるワークフローに組み込むことなのである。
オープンソースのAIモデルを活用し、ローカル環境で動作
Magoの大きな特徴は、独自の生成AI基盤モデルを開発するのではなく、オープンソースのAIモデルを組み合わせ、プロフェッショナルな映像制作に利用できるプラットフォームを構築している点にある。
Runwayなどのクラウド型AIサービスでは、映像素材をサーバーにアップロードし、生成処理のたびに料金を支払うのが一般的だ。一方、Magoはユーザー自身のGPUを搭載したワークステーションでAIモデルを実行することを基本的なコンセプトとしている。さらに、クラウド上の仮想マシン（VM）や、制作会社が保有するオンプレミス環境での運用にも対応する設計となっている。
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これにより、外部のクラウドサービスに未公開の映像素材をアップロードする必要がなくなり、著作権や機密情報の保護という点でもメリットがある。また、十分なGPU性能があれば、生成のたびにクラウドサービスのクレジットを消費することなく、繰り返しレンダリングできる。もっとも、ハードウェアや電力などのコストは別途必要になる。
訪問時の説明によれば、ローカル環境での利用はまだ開発・整備が進められている段階であり、利用するAIモデルのダウンロードやGPU環境の準備などが必要になる。
同社は、AIモデルの性能を競うのではなく、既存のAIモデルを映画やテレビ番組の制作に必要なワークフローに統合することに重点を置いているのである。
AIレンダリング、VFX、動画生成を一つのツールに統合
Magoは、AI Rendering、VFX、Video Generationという3つの機能を一つのプラットフォームに統合している。AI Renderingでは、3DCGで作成した簡易的なレンダリングやプリビジュアライゼーション映像を入力し、AIによってテクスチャやライティングなどを加えた完成映像へと変換できる。
VFXでは、撮影済みの映像をもとに、背景の置き換え、オブジェクトの除去、人物の顔や外観の変更などを行う。
Video Generationでは、テキストや画像から新しい映像を生成する。さらに脚本から登場人物や背景、ショットリストを作成し、動画の生成までを支援する機能も開発している。
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これらの個別機能自体は、他社の生成AIサービスでも提供されている。Magoの特徴は、それらをショット単位で管理し、長尺コンテンツの制作に利用できるよう設計している点にある。
プロジェクト全体を管理するタイムライン、ショットごとのバージョン履歴、特定領域だけを修正するマスク機能、複数ショットのバッチ処理などが用意されている。
例えば、生成した映像の背景は気に入ったものの、俳優の顔だけが不自然だった場合、その顔の部分だけを選択して修正することができる。
また、過去の生成結果はバージョンとして保存されるため、試行錯誤を繰り返しても以前の状態に戻すことができる。
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さらに同社は、16bit EXR、HDR、カラースペース、フレームレートなど、プロフェッショナルな映像制作で求められる仕様への対応を重視している。
オープンソースのAIモデルは、研究者によって開発されたものが多く、そのままでは映画やテレビ番組の制作ワークフローに適合しない場合がある。Magoは、こうしたモデルをプロの制作現場で使えるようにすることに価値を見いだしているのである。
ド・ゴールの歴史映像から『三銃士』まで―デモで見た可能性
訪問時には、いくつかの興味深いデモンストレーションが行われた。最初に紹介されたのは、古いアーカイブ映像の修復である。
1944年8月25日、パリ解放時のシャルル・ド・ゴール将軍の演説映像を素材に、白黒のアーカイブ映像をAIによってカラー化し、画質を改善した例が示された。続いて、1938年のソ連映画『アレクサンドル・ネフスキー』を使った修復例も紹介された。
ここで重要なのは、単に1枚の静止画を鮮明にするのではなく、映像のショットごとに設定を調整し、作品全体を処理するワークフローである。
放送局にとっては、膨大なアーカイブ映像の修復や再利用に応用できる可能性がある。ただし、AIによるカラー化は必ずしも史実に忠実な色を復元するものではないため、歴史資料として利用する際には注意が必要だろう。
次に紹介されたVFXのデモでは、撮影済みの実写映像の背景を変更し、天候を雪景色に変える処理が示された。
従来であれば、ロトスコーピングや合成、CG制作などの工程を必要とする作業を、AIによって効率化できる。しかも、ショット全体を作り直すのではなく、修正したい領域を指定できるのが特徴である。
もう一つ興味深かったのが、脚本からの動画生成デモである。
アレクサンドル・デュマの『三銃士』を題材に、登場人物のダルタニアンを猫のキャラクターに変更し、脚本からショットリストや登場人物を生成して映像化する例が紹介された。
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同社によると、約90秒の映像を、人間の作業時間約1時間、レンダリングを含む総所要時間約2時間で制作したという。
この段階では、長編映画をすべてAIに任せて制作するというよりも、企画段階の映像化、プリビズ、縦型ショートドラマなどで実用性が高いと感じた。
無料ツールからプロ向け商用プラットフォームへ
Magoのビジネスモデルも興味深い。訪問時の説明では、基本的なアプリケーションは無料で利用できる一方、制作した映像を商用利用する場合にはライセンス料が発生するというモデルが紹介された。
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また、制作会社やスタジオ向けには、企業固有の制作ワークフローへの統合や、特定の機能を追加するカスタム開発などを有償で提供する。
同社がオープンソースを重視する理由の一つは、利用者が必要に応じて機能を拡張できることにある。
例えば、特定の作品のキャラクターや映像スタイルに対応するモデルを組み込んだり、既存の制作管理システムと連携したりすることが考えられる。
ただし、オープンソースのAIモデルを活用していることと、Magoのすべての機能を無条件で商用利用できることは同じではない。実際の導入にあたっては、Mago自体の利用条件に加え、組み込むAIモデルのライセンス条件についても確認する必要がある。
同社が目指しているのは、個人クリエイターにも利用できるツールを広く普及させながら、プロフェッショナルな制作現場向けの機能やサポートによって事業を展開することだ。
AIは人間の俳優の演技を再現できるのか
質疑応答では、AIによる俳優の演技表現についても質問した。
生成AIは「怒っている」「悲しんでいる」といった明確な感情を表現することはできる。しかし、人間の俳優が演じる微妙な感情の変化や、抑制された自然な演技を再現することは、まだ難しいのではないかという問題である。
Mago側も、この点については現在のAIの限界を認めていた。
AIが生成する人物は感情表現が誇張されやすく、何気ない会話の中での微妙な表情や、感情を表に出さない演技をコントロールすることが難しいという。
そのため、現時点では人間の俳優に演技をさせ、その映像をAIで変換するハイブリッドな制作手法の方が、演出上の自由度が高い場合がある。
これは、俳優の演技をAIで完全に置き換えるのではなく、人間の演技を素材としてAIを活用するという考え方である。
AIによる映像生成が急速に進歩している中でも、プロの映像制作では依然として演出意図をどこまで正確に反映できるかが重要なのである。
映像を配信せずにスポーツを再現する―Immersiv.io
FIFAワールドカップで採用されたフランス発のXR技術
翌9月16日に訪問したのが、スポーツ向けのXR（Extended Reality）技術を開発するImmersiv.ioである。
同社は2016年からスポーツと没入型体験を中心に事業を展開しており、放送局、スポーツリーグ、チームなどにホワイトラベルのソリューションを提供している。
訪問時には、共同創業者のEmmanuelle Roger氏とStéphane Guérin氏から説明を受けた。
同社の技術が広く知られるきっかけとなったのが、2026年のFIFAワールドカップである。
Immersiv.ioはFIFAの公式ソリューションとして、試合の選手やボールの動きをリアルタイムで3D再現するシステムを提供した。英国BBCや日本のDAZNで採用され、これまでのテレビ中継とは異なる観戦体験を実現した。
プレゼンテーションでは、DAZN Japan向けに提供した3D観戦アプリの映像（イマーシブビュー）が紹介された。
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一見するとサッカーのビデオゲームのように見える。しかし、そこで動いている選手はゲームのAIが操作しているわけではない。実際に行われた試合の選手の動きを再現したものである。
解説者は通常のテレビ中継に近い視点だけでなく、ピッチ全体を俯瞰する戦術視点（Tactical View）、特定の選手を追跡する視点、選手自身の目線に近い一人称視点など、自由にアングルを変更してプレーを振り返ることができる。
しかも、これらの視点は実際のカメラで撮影したものではない。
Hawk-Eyeのトラッキングデータを3D映像に変換
仕組みを理解するためには、まずスポーツのトラッキングデータについて知る必要がある。
近年のサッカーでは、スタジアム内に設置された多数のカメラによって選手やボールの動きを計測している。代表的な技術がSony傘下のHawk-Eye Innovationsなどが提供する光学トラッキングシステムである。これらのシステムは、選手の位置や身体の動き、ボールの座標などをデータ化する。データは審判判定やチームの戦術分析にも利用されている。
Immersiv.ioは、こうした公式トラッキングデータをもとに、3D空間内に選手とボールの動きを再構築する。
重要なのは、実際の試合映像を画像処理によって別の角度から見せているのではなく、座標データから3Dグラフィックスを生成している点である。そのため、カメラが存在しない角度からでも試合を見ることができる。
また、サーバーからユーザーに送信するのは基本的に軽量なデータであり、3DグラフィックスのレンダリングはスマートフォンやPCなどのクライアント側で行う。したがって通常の動画ストリーミングのように、視点ごとに大量の映像データを配信する必要がない。同社の説明によれば、現場のプレーから約1〜2秒という短い遅延で3D再現が可能だという。
一方、テレビ中継やOTT配信の実況音声と組み合わせる場合には、映像とトラッキングデータの時間差が問題になる。このため同社は、AIを利用した自動同期技術も開発している。必要に応じて3D側に遅延を加え、実況音声と合わせることもできる。
BBCは300万ユニークユーザーを獲得
Immersiv.ioが紹介したBBCの導入事例は興味深いものだった。
BBC Sportは2026年FIFAワールドカップで「3D Experience」をスマホのアプリとして提供し、ユーザーが試合を自由な角度から見られるサービスを展開した。試合中のライブ3D体験に加え、過去の試合のハイライトやフルマッチのリプレイも利用できる仕組みである。
Immersiv.io側の説明によれば、このサービスは大規模なプロモーションを行わなかったにもかかわらず、利用者によるSNSでの共有を通じて広まり、大会期間中に約300万のユニークユーザーを獲得したという。
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とりわけ興味深いのは、ユーザー自身が試合の場面を分析し、それをクリップとして共有する使い方である。
例えば、あるゴールが生まれるまでに、選手がどのように動き、守備陣にどのようなスペースが生じたのかを俯瞰視点で確認できる。また、ゴールキーパーの視点からシュートを見直すことで、通常のテレビ中継とは異なる理解が得られる。BBCのロゴが入ったクリップがSNSで共有されれば、それ自体がBBC Sportのプロモーションにもなる。
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従来のスポーツ中継では、制作側が選択したカメラ映像やリプレイを視聴者に提供してきた。しかし、このシステムでは視聴者自身が見たい視点を選び、試合を分析し、共有することができる。これは単なる映像表現の進歩というよりも、視聴者とスポーツコンテンツの関係を変える技術と言えるだろう。
3D空間内の新しい広告ビジネス
さらに興味深かったのが、Immersiv.ioが説明した広告による収益化の可能性である。
通常のスポーツ中継では、放送映像内の広告、CM、デジタル配信画面の広告などが主な収益源となる。
一方、3Dによって再現された仮想空間では、新しい広告枠を設けることができる。例えば、3D空間内のピッチ周辺、試合開始時のアニメーション、ユーザーインターフェースなどにスポンサーのロゴや広告を配置することが可能である。
イマーシブビューでGoalシーンを見ているとスポンサー名を付したGOAAAL!というコメントのバナーが画面を横切る
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Immersiv.ioは、このような仮想空間内の広告インベントリが、放送局や配信事業者にとって新たな収益機会になるとアピールした。
ただし、FIFAなどの大会ではスポンサーの権利が厳格に管理されているため、自由に広告を配置できるわけではない。利用する広告枠やスポンサーについては、権利者との調整が必要になる。
映像の放送権とトラッキングデータの利用権は同じなのか
質疑応答で特に興味深かったのが、トラッキングデータの権利関係についての議論である。
テレビ中継やOTT配信では、映像の放送権・配信権を取得することが基本となる。しかし、選手やボールの座標データから生成した3D映像は、従来の放送映像と同じものなのだろうか。例えば、ある大会の映像配信権を持っていない事業者が、トラッキングデータだけを取得して試合を3D再現した場合、それは放送権の侵害に当たるのだろうか。
この問題についてImmersiv.io側は、まだ権利関係が十分に整理されていない分野であり、契約や大会ごとに異なると説明した。
一般に公式トラッキングデータはリーグや大会主催者などが管理しており、第三者が自由に利用できるものではない。例えばF1のカナダグランプリでカナダの放送局向けにARサービスを提供した際には、放送局が権利者にデータ利用を申請し、承認を得たという。
今後、このような3D再現サービスが普及するにつれて、映像のメディア権とは別に、スポーツデータをどのようにライセンスするかという問題が重要になってくる可能性がある。これはスポーツ中継を扱う放送局や配信事業者にとって、無視できないテーマだろう。
Beyond Sportsとの違いはインタラクティブ性
同様の技術を開発している企業として知られるのが、Sony傘下のBeyond Sportsである。
Beyond Sportsは、スポーツのトラッキングデータを使い、実際の試合のプレイヤーの動きをアニメーションのキャラクターの動きとして再現する技術を提供している。たとえば米国のNFLの例では、Disneyの『トイ・ストーリー』のキャラクターたちがNFLの選手の実際の動きに合わせて動くといったコンテンツを提供している。
Immersiv.io側もBeyond Sportsを主要な競合として認識していた。ただし、両社が重点を置く領域には違いがあるという。
Beyond Sportsが放送向けのCG表現やアニメーション化などに取り組んでいるのに対し、Immersiv.ioは視聴者自身が視点を操作できるインタラクティブな体験と、ファンエンゲージメントの強化に重点を置いている。
もちろん両社の事業領域には重なりがあるが、Immersiv.ioは放送映像に代わる新たな視聴インターフェースとして、この技術を位置づけている。
また、immersiv.ioはサッカー以外にも、テニス、バスケットボール、アイスホッケー、アメリカンフットボール、F1など、さまざまなスポーツへの応用を進めている。
日本のプロ野球（NPB）についても質問したが、Hawk-Eyeなどのトラッキングデータが利用できれば技術的には対応可能とのことであった。
実際、NPBはソニーと提携してすでにHawk-Eyeを導入済みである。NPB+アプリで、全12球団の球場に設置された複数の光学トラッキングカメラから取得したHawk-Eyeのデータにより、ピッチャーやバッターのプレーをほぼリアルタイムでスマートフォン上で詳細にリプレイすることができる。
NPBではすでにBeyond Sportsの技術を使って野球選手の動きをサンリオのキャラクターに置き換える「オルタナティブブロードキャスト」を実施しているので、今後immersiv.ioの技術が使われるかどうかは同社の営業努力次第だろう。
映像制作と視聴の境界が変わり始めている
今回訪問したMagoとImmersiv.ioは、事業領域も技術的なアプローチも異なる2社だった。
Magoは、生成AIを単発の映像生成ツールから、プロフェッショナルな映像制作ワークフローへと進化させようとしている。
一方のImmersiv.ioは、実際に撮影された映像をそのまま配信するのではなく、スポーツのトラッキングデータから新しい視覚体験を生成する。
しかし両社に共通しているのは、映像を完成した一つの固定的なコンテンツとして扱うのではなく、必要に応じて生成・変更できるものとして捉えていることだと言えるのではないだろうか。
Magoでは、映像の一部分だけを変更したり、同じ素材から異なるスタイルの映像を作ったりすることができる。
Immersiv.ioでは、実際の試合という一つの出来事から、視聴者が選んだ視点に応じて異なる映像を生成できる。
もちろん両社の技術だけで、従来の映像制作やスポーツ中継が直ちに置き換わるわけではない。MagoにはAIによる人物の演技表現や生成結果のコントロールという課題があり、Immersiv.ioにはトラッキングデータの精度や利用権の問題がある。
それでも、制作側が完成した映像を一方的に提供し、視聴者がそれを見るという従来のモデルに、新しい選択肢が生まれつつあることは確かだ。
本連載の前回の記事で報告したように、IBC2026では、DMFやMXLなど、放送設備や制作システムをより柔軟でソフトウェア中心のアーキテクチャへ移行させる技術が注目を集めていた。
今回のパリでの2社の訪問は、こうしたインフラの進化の先で、映像コンテンツそのものの制作方法や視聴方法も変わろうとしていることを感じさせるものだった。
