動画生成AIと聞くと、「文章を書いたら動画が出てくる魔法」を想像する人が多いと思います。実際、それはもう当たり前になりつつあります。
でも、動画を作る側（投稿・広告・作品づくり）にとって本当に大事なのは、1本が出せることよりも、次の2つです。
1つ目は、同じ企画で“複数のカット”を作り、比べて、直して、完成に近づけること。
2つ目は、キャラの動きが狙い通りに出ることです。
Kling AIは、この2つを取りにいくために、機能を大きく2方向に伸ばしています。
それが Canvas Agent（エージェント機能）と、Motion Control（モーションコントロール）です。公式のリリース情報でも、この2つは制作体験を変える柱として扱われています。
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Kling AIって結局なにが“特徴”なの？
一言でいえば、Kling AIは「1回の生成で終わる遊び」ではなく、制作の流れ（ワークフロー）そのものを速くする方向に進んでいます。
たとえば、Kling AIの公式チュートリアル（Quickstart）やリリース履歴には、生成だけでなく「どう使えば制作が速くなるか」という“運用”の視点が前面に出ています。
さらに、2025年12月の対外発表では、Video 2.6 のアップデートとして「同時の音声・映像生成」など、制作の工程をまとめて短縮する方向性も語られています（企業側の公式発表）。
つまり、Kling AIが目指しているのは「一発の出来栄え」だけではなく、“作り直しの速さ”や“量産のしやすさ”に強い制作環境です。
まずはエージェント：Canvas Agentは「絵コンテ係」＋「量産係」
「エージェント機能」って何をしてくれるの？
難しく聞こえますが、高校生向けに超ざっくり言うと、Canvas Agentは、
- 企画（こういう動画を作りたい）
- カット割り（どんな場面を何個作るか）
- 複数案づくり（候補を並べる）
- 修正（会話で詰める）
を、1つの場所で回すための仕組みです。
公式のリリース履歴では、Canvas Agentのポイントとして、Smart Multi-Shot（複数ショット化）、Multi-angle Expansion（アングル違いの展開）、Multi-round dialogue editing（会話で編集）、そしてOne-click batch generation（まとめて生成）がまとめて紹介されています。
どう嬉しいの？（日常の例で）
たとえば「文化祭のPR動画」を作るとします。
“1本だけ”なら、テキストで動画を出して終わりでもOKです。でも実際は、
- 入口の場面
- 盛り上がる場面
- 参加を呼びかける場面
みたいに、複数の場面が必要になります。さらに、入口の場面だけでも「正面」「斜め」「引き」みたいに候補が欲しくなります。
ここでCanvas Agentが強いのは、最初から“複数カットを作る前提”で設計されていることです。
“会話で編集”は地味に効く
生成AIは、細かい指示を全部一発で当てるのが難しいです。だから現実的には、
出す → 見る → 直す → もう一回出す
の繰り返しになります。
Canvas Agentは、この繰り返しを「会話」で回せることが明記されています。
文章で指示→結果→追加指示、という形に寄せることで、編集の入口が軽くなる。これが“制作が速くなる”の正体です。
次はモーション：Motion Controlは「動き」を参照して“ズレ”を減らす
そもそも「動き」はなぜ難しい？
普通の動画生成AIだと、動きを作るときに「走る」「踊る」「振り向く」みたいな言葉で指示します。
でも言葉だけだと、AIはわりと自由に解釈します。結果として、
- 走り方が変
- 腕の動きがぎこちない
- カメラが変に揺れる
- 同じ指示でも毎回違う
みたいなことが起きます。
Motion Controlは“動きを見せて”指示する
Motion Controlは、公開情報上、「参照動画の動き（モーション）を、キャラクター画像に転写して動画を生成する」機能として説明されています。
つまり、言葉で説明しにくい動きは、実際の動きの動画を渡してしまう。そうすると、狙った方向に寄せやすくなります。
第三者の整理でも、Kling 2.6 Motion Controlは「空間・時間のガイダンス」によって、カメラ軌道やキャラクターの動きをより予測可能にする、という説明がされています（外部解説だが具体的に機能の狙いを言語化している）。
たとえば何に使える？
分かりやすいのは「ダンス」や「スポーツ」です。
PR発表でも、ダンス動画などを参照にして、狙った動きを別キャラで表現できる、という方向で説明されています。
ただし大事なのは、Motion Controlは“万能の魔法”ではなく、参照動画の質に結果が引っ張られることです。
公式のMotion Controlページでは、画像（キャラ）と動画（モーション）どちらの向き・一致が重要か、といった注意が書かれており、入力の整え方が品質に直結するタイプの機能だと読み取れます。
じゃあ結局、どっちを先に使えばいい？
ここは迷いやすいので、短い文章で整理します。
Canvas Agentが先に刺さる人
あなたが作りたいのが「ショート動画」「SNS投稿」「広告」「シリーズ物」みたいに、
同じ企画を何本も作って当たりを探すタイプなら、先にCanvas Agentの価値が出やすいです。
理由は単純で、当たりを出すには候補が必要で、候補を出すには“まとめて作る仕組み”が必要だからです。
Motion Controlが先に刺さる人
あなたが作りたいのが「踊り」「演技」「手元の動き」「決まったアクション」みたいに、
動きそのものが主役なら、Motion Controlが先に効きます。
言葉で指定するより、動きを参照で渡すほうが、ズレが減りやすいからです。
失敗しないコツ：「うまいプロンプト」より「うまい素材」
最後に、無駄な精神論ではなく、実務的に効く話をします。
Kling AI（特にMotion Control）は、入力が結果を大きく左右します。
- 参照動画が暗い、ブレる、体が隠れる → 動きが崩れやすい
- キャラ画像の向きや構図が参照とズレる → カメラワークや動きの解釈がズレやすい
これは公式ページ上の注意とも整合します。
つまり、上達の近道は「文章力」だけではなく、“AIが読み取りやすい素材”を用意する力です。
そしてCanvas Agent側は逆に、最初から完璧を狙うより、
雑でもいいから複数案を並べる → 良い案を残す → そこから詰める
という順番にしたほうが、機能の設計思想に合っています（Smart Multi-Shot / batch generation がその方向）。
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