「AIに動画制作を丸投げしたら失敗続き！最後はClaude × KlingのMCP連携で完成」

― 故事成語「塞翁が馬」の動画制作でわかった、生成AIの可能性と課題 ―

はじめに

今回は、中学校1年生の国語で学習する故事成語「塞翁が馬（さいおうがうま）」の解説動画を、生成AIを使って制作してみました。

【今回作成した動画】

目指したのは、単に言葉の意味を説明するだけでなく、物語を映像で見ながら、自然に故事成語の意味を理解できる動画です。

しかも、できるだけAIに任せて制作することにしました。

今回使用したのは、次の3つのAIサービスです。

• Gemini Argon：解説教材の制作、イラスト生成

• Claude：動画制作の指示や進行管理

• Kling：静止画からアニメーション動画を生成

さらに、自然な日本語ナレーションを付けるために、ElevenLabsも利用しようとしました。

ところが、制作は思いどおりには進みませんでした。

今回は、試行錯誤した過程も含めて紹介したいと思います。

① 最初はGemini Argonに丸投げ！

最初にGemini Argonに、次のようにお願いしました。

すると、驚いたことに、単なる動画ではなく、操作できるインタラクティブな学習アプリが生成されました。

画面には、物語の場面がイラストで表示され、再生ボタンを押すと音声による解説が始まります。

さらに、

• 音声の読み上げ速度の調整

• BGMのオン・オフ

• 重要語句へのふりがな

• 物語の要点まとめ

• 3問の確認テスト

などの機能まで用意されていました。

これはこれで、授業で使える教材になっていると思いました。

特に、解説を聞いた後に確認問題へ進める構成は、中学生の学習に役立ちそうです。

ただし、今回は「動画」を作りたいのです。

② 音声が機械的だったので、TTSを使った動画制作を依頼

実際にアプリの音声を聞いてみると、パソコンによる機械的な読み上げでした。

説明の内容は理解できるのですが、物語の展開に合わせて気持ちが伝わってくるような音声ではありません。

そこで、改めて、聞き取りやすいTTSによるナレーションを付けて、MP4の動画として出力するようにお願いしました。

すると、今度は約2分50秒の動画が完成しました。

画面は1920×1080で、故事成語の意味や物語の流れを説明するスライド形式の動画です。

音声は入っていませんでした。

教材としては十分に使えそうですが、物語に引き込まれるような動画にするには、もう少し工夫が必要だと感じました。

③ 今度はClaudeにElevenLabsでの音声制作を依頼

そこで、今度はClaudeに一からお願いしてみました。

ElevenLabsを利用して、自然な日本語ナレーションを付けた動画にしてもらおうと考えたのです。

ところが、ここでも思わぬ問題が発生しました。

ElevenLabsへの生成リクエストが制限され、音声制作が途中で止まってしまったのです。

しばらく時間を置いて再試行しても、すぐには解決しませんでした。

結局、代わりの音声エンジンで動画が作られたのですが、やはり期待したような映像、自然なナレーションにはなりませんでした。

この経験から、AIのサービス同士を連携させれば、必ず思いどおりのものができるわけではないと実感しました。

外部サービスの利用制限や接続状況によって、制作が途中で止まることもあるのです。

④ 発想を変えて、Geminiの画像をClaudeへ！

ここで、制作方法を変えてみることにしました。

Gemini Argonが生成したイラストは、物語の場面をよく表現していました。

それなら、**このイラストを生かして、別のAIで動かしてみよう！**と考えたのです。

「塞翁が馬」には、映像にすると印象的な場面がいくつもあります。

例えば、

場面1：大切にしていた馬が逃げてしまう

一見すると、不幸な出来事です。

しかし、老人は「これが幸運につながるかもしれない」と落ち着いています。

場面2：逃げた馬が立派な馬を連れて戻ってくる

今度は幸運な出来事です。

でも、老人は喜びすぎず、「これが不幸につながるかもしれない」と考えます。

場面3：息子が馬から落ちて骨折する

再び不幸な出来事が起こります。

場面4：戦争が起こるが、息子は徴兵を免れる

骨折していたため、息子は戦争に行かずに済みました。

このように、幸運と不運が次々に入れ替わる物語です。

イラストだけでも説明はできますが、実際に馬が走ったり、人物が動いたりすれば、もっと印象に残る動画になるのではないかと考えました。

そこで、Gemini Argonで作成した画像をClaudeにアップロードしました。

⑤ Claude × KlingのMCP連携で動画制作！

ここからが、今回の一番の挑戦です。

Claudeには、MCPを使ってKlingと連携できる環境を用意していました。

MCPは、AIが外部のサービスやツールと連携して作業するための仕組みです。

つまり、Claudeとの会話を通して、Klingに動画生成を依頼できるのです。

今回は、Gemini Argonで作った4枚のイラストをClaudeに渡し、それぞれの場面をKlingで動画化してもらうことにしました。

これまでのスライド形式の動画と異なり、Klingでは、静止画の人物や背景に動きを付けることができます。

例えば、馬が走る動きや、登場人物の自然な動作などを映像として表現できます。

今回の制作では、Gemini Argonで画像を作り、Claudeで制作を進め、Klingで画像を動かすという役割分担になりました。

一つのAIだけで完成させようとするのではなく、それぞれの得意な機能を組み合わせる方法です。

⑥ Klingの動画生成で気になるのはクレジット

Klingで動画を生成する際に気になるのが、クレジットの消費です。

今回、Claudeから確認したところ、Kling 3.0では、解像度や音声の有無によって消費するクレジットが変わることがわかりました。

当時提示された目安では、15秒の動画を4本、合計約1分制作する場合、次のような計算でした。

設定約1分の動画に必要なクレジット720p・音声なし約3601080p・音声なし約480720p・音声あり約5401080p・音声あり約720

※制作時に提示された参考値です。実際の消費量はモデルや設定によって変わるため、生成時の画面で確認する必要があります。

そこで今回は、映像そのものをKlingで制作し、必要に応じてナレーションや効果音を別に組み合わせる方法がよいと考えました。

限られたクレジットを有効に使うには、こうした工夫も必要です。

⑦ 今回の制作で感じたこと

今回の制作で、一番印象に残ったのは、AIに丸投げしても、必ずしも満足のいく作品になるわけではないということです。

Gemini Argonは、予想以上に充実した学習アプリを作ってくれました。

しかし、こちらが求めていたのは、物語の展開が生き生きと伝わる動画でした。

Claudeでは、ElevenLabsの音声生成に挑戦しましたが、サービスの利用制限という問題に直面しました。

そこで、発想を変えて、生成済みのイラストを再利用し、Klingでアニメーション化する方法を選びました。

今回、改めて感じたことがあります。

生成AIを上手に活用するには、一つのAIにすべてを任せるだけでなく、それぞれの得意なことを理解し、組み合わせることが大切だということです。

また、途中で思いどおりにいかなくても、別の方法を試すことで新しい可能性が見えてきます。

⑧ 教育現場での活用について

今回取り上げた「塞翁が馬」は、中学校の国語で学習する故事成語です。

言葉の意味を文章だけで理解するのは、難しいと感じる生徒もいると思います。

しかし、馬が逃げる場面、戻ってくる場面、息子がけがをする場面などを映像で見せることで、物語の流れが理解しやすくなります。

さらに、映像を見た後で、

「なぜ老人は馬が逃げても悲しまなかったのだろう？」

「幸運だと思ったことが、不幸につながることもあるのだろうか？」

と問いかけることで、故事成語の意味をより深く考えることができます。

もちろん、動画を見るだけで学習が完結するわけではありません。

教科書を読んだり、自分の言葉で意味を説明したりする活動と組み合わせることで、より効果的な教材になると考えています。

おわりに

今回の「塞翁が馬」の制作そのものが、まるで「塞翁が馬」の物語のようでした。

最初は、思っていたものとは違うアプリができました。

自然な音声を付けようとしても、サービスの制限でうまくいきませんでした。

一見すると失敗の連続です。

しかし、そこで諦めずに別の方法を試したことで、ClaudeとKlingのMCP連携という新しい制作方法にたどり着きました。

思いどおりにいかなかったことが、新しい発見につながったのです。

まさに「人間万事塞翁が馬」ですね。

今後も、さまざまな生成AIを組み合わせながら、子どもたちが「わかった！」「おもしろい！」と感じられる教材づくりに挑戦していきたいと思います。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

今回使用したAI

• Gemini Argon：学習アプリ・イラスト制作

• Claude：制作指示・MCP連携

• Kling：アニメーション動画生成

• ElevenLabs：日本語音声生成を試行

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