動画解析AI比較｜Gemini・GPT-5.5・Claude・Qwen3-VL・Twelve Labs【2026年7月】

会議の録画、製品デモ、ウェビナーのアーカイブ——業務の動画をAIに解析させたいとき、実は方法は一つではありません。どの手段を選ぶかで「何ができるか」も実装の手間も変わり、ここを見誤ると構成の設計からやり直しになります。

マルチモーダルAI全体の概観はマルチモーダルAIとは｜テキスト・画像・音声・動画・Computer Useの現状で扱っているので、本記事は「動画ファイルの解析」に絞り、4つの手段の選び方を整理します。

01.結論：動画解析、4つの手段からどう選ぶか

動画をAIで解析したいとき、選べる手段は次の4つに整理できます。

• ①モデルAPIを直接使う（Gemini・GPT-5.5・Claude・Qwen3-VL等）
• ②動画特化のインデックス型サービスを使う（Twelve Labs等）
• ③クラウド大手の動画解析APIを使う（ハイブリッド型・従来型の画像解析）
• ④既製ツール同梱のAI機能を使う（Drive・Zoom等）

どの手段で何ができるかを、先に一覧で見渡しておきます。

①はプロンプト次第でなんでも聞ける柔軟さがある一方、②〜④は前処理・インデックス・運用基盤を提供する代わりに、できることがサービスの機能に固定されます。どれを使うかは、動画1本の中身をその場で知りたいのか、大量の動画から場面を検索・要約したいのか、動画を定型データとして基幹システムに流し込みたいのか、それとも会議の要約程度で足りるのかといった「やりたいこと」で決まります。用途別の目安は08章の早見表にまとめています。本記事では、この4つの手段を順に見ていきます。

02.前提：LLMが動画を読む2つの方式

LLMが動画を「読む」やり方には、大きく2つの方式があります。どちらを使うかで、扱える尺・音声の有無・実装の手間が変わります。

ネイティブ動画理解（動画を丸ごと渡す）

動画ファイルをそのままモデルに渡し、中身を理解させる方式です。GeminiやQwen3-VLが該当します。フレーム抽出を自前で組まなくてよいぶん実装が速く、Geminiのように音声まで同時に読めるモデルなら、映像と音声の対応関係（「この発言のとき画面に何が映っていたか」）も保たれます。ただし、ネイティブ対応でも音声まで読めるかはモデルによって分かれます。

なお、Geminiの公式ドキュメントによると、ネイティブ入力でも内部では動画を既定1秒1フレームでサンプリングし、音声とあわせてトークン化しています。つまりフレーム抽出パイプラインとの実質的な違いは「フレーム化するかどうか」ではなく、フレーム化・音声の統合・タイムスタンプの整合をモデル側が担っている点にあります。

フレーム抽出パイプライン（画像に分解して渡す）

動画から一定間隔でフレーム（静止画）を抜き出し、画像としてモデルに渡す方式です。音声は別途、文字起こし（ASR: 音声認識）でテキスト化して添えます。OpenAIも公式のCookbookで、動画からフレームを抽出してモデルに渡す手順を紹介しています。動画を直接読めないClaudeのようなモデルでも、この方式なら動画の中身を扱えます。手間はかかりますが、抽出するフレームの間隔や解像度を自分で制御できる柔軟さがあります。

ネイティブ動画理解はGeminiやQwen3-VLのようなネイティブ対応のモデルを選べば、動画を渡すだけで始められます。ただしフレーム抽出パイプラインも「画像解釈が特に強いモデルを使いたい」「抽出の粒度を細かく制御したい」場面では依然有効で、両者は対立ではなく補完の関係にあります。

03.手段１｜モデルAPIを直接使う（Gemini・GPT-5.5・Claude・Qwen3-VL）

1つ目の手段は、モデルのAPIを直接叩く方法です。プロンプト次第でなんでも聞ける柔軟さがある反面、動画ファイルをそのまま渡せるかどうかはモデルによって分かれます。まずは早見表で全体像を押さえ、詳細はモデルごとに見ていきます。

◎はネイティブで動画ファイルを直接扱える、△は直接は読めずフレーム抽出などのひと手間が要る、という意味です。対応尺やトークン消費はモデルや解像度設定で変わるため、目安として捉えてください。

モデルAPIの利用は、動画を丸ごとトークンに変換して入力するため、問い合わせのたびに動画全体分のコストがかかります。料金の具体的な目安はFAQでまとめています。

Gemini 3.1 Pro｜動画ファイル解析の本命

Geminiは、設計段階から映像・音声・テキストを同時に扱うことを前提にしたモデルで、公式ドキュメントのとおり動画をファイルのまま渡して、映像と音声をまとめて解析できます。「とりあえず動画を渡して中身を把握させたい」という最初の一歩として、もっとも素直に使えるモデルです。

GPT-5.5｜入力は画像まで、動画はフレーム抽出が前提

OpenAIのGPT-5.5は、公式のモデルドキュメントによると入力がテキストと画像までで、動画・音声は入力として非対応です。そのため動画ファイルをそのまま渡すことはできず、扱うなら前章のフレーム抽出パイプラインで画像に分解する形になります。ChatGPTのアプリ上で動画を扱える場面も、内部的にはフレームを抜き出して解釈しています。画像の読み取り自体は強いので、動画から切り出したフレームの解析には使えますが、「動画を直接読む」用途では選択肢になりません。

Claude｜動画は非対応だが画像・スクショ解釈に強い

Claude（Opus 4.8 / Fable 5）は、現状画像とPDFの入力に対応していますが、動画ファイルの直接入力には非対応です。動画を扱うなら、前章のフレーム抽出パイプラインで画像に分解して渡す形になります。

一方で、Claudeは画像・スクリーンショットの解釈に強く、グラフやダッシュボードのスクショから数値や傾向を読み取る用途で使えます。「動画そのもの」より「動画から切り出した画像」や「画面キャプチャ」を精密に解釈させたい場面で活きるモデルです。

Qwen3-VL｜自社サーバーで動かせるオープンソースの本命

Qwen3-VLは、動画をネイティブに扱えるオープンソースのモデルです。長尺の動画理解と、特定の発言・場面が何分何秒に映っているかを言い当てる能力（temporal grounding）に強く、自社のサーバーで動かしてデータを外部に出さずに動画解析を完結させたいという要件に向きます。ただし読めるのは映像で、音声トラックの理解には対応していないため、発話内容も使いたい場合はASR（音声認識）の文字起こしを併用します。クラウドのAPIに比べて運用の手間はかかりますが、機密性を自社でコントロールしたい場合の有力な選択肢です。

ここまでの4モデルのうち、動画ファイルをそのまま渡せるのはGeminiとQwen3-VLだけです。GPT-5.5やClaudeでも動画解析を実現したい、あるいは1本ずつの質問ではなく大量の動画アーカイブを横断的に検索したいなら、次に紹介する動画特化サービスを使うことも検討してください。

04.手段２｜動画特化のインデックス型サービスを使う（Twelve Labs）

2つ目の手段は、動画の解析そのものを専門に手がけるサービスを使う方法です。動画をアップロードすればインデックス化・検索・要約までこなす層で、Twelve Labsのような動画特化のインデックス型サービスから、次章で扱うクラウド大手の動画解析APIまで選択肢があります。まずは代表的な5サービスを、ロゴと料金の早見表で見渡します。

Twelve LabsVideo IndexerGoogle CloudAWS

ここでは手段２のTwelve Labsに加え、手段３で扱うクラウド大手4サービスも合わせた計5サービスの料金とタイプを早見表で整理します。それぞれで何ができるかは、この後サービスごとに見ていきます。

単価はいずれも2026年7月時点の公式料金ページの値で、プラン・リージョンによって変わります。—の欄は、無料枠の最新条件を各料金ページで確認してください。

インデックス型サービスの課金は、「最初に分単価でインデックスを作り、以降はクエリ単価で検索する」構造です。一度インデックスを作れば、問い合わせのたびに動画全体を入力し直す必要がありません。同じ動画やアーカイブに何度も自然文で問い合わせたい場合に向く仕組みです。

Twelve Labs（インデックス型）｜自然文でアーカイブの「場面」を探す

Twelve Labsは動画理解に特化した基盤モデルのプラットフォームで、検索用のMarengoと生成用のPegasusの2本立てです。最大の特徴は、「乾杯しているシーン」「製品ロゴが映る場面」のような話し言葉の一文で、大量の動画から該当の場面そのものを探し出せることです。キーワードやタグの一致ではなく意味で探すため、事前のタグ付け作業が要りません。

• 自然文でのシーン検索（Marengo）：映像の動きだけでなく発話・効果音まで含めて検索し、該当区間を返す
• 要約・Q&A・キャプション生成（Pegasus）：「この動画の要点を3行で」「子ども向けに言い換えて」のような自然文の指示で動画からテキストを生成
• テキスト・音声・画像・動画を横断する検索（any-to-any）：画像を渡して「これに似た場面」を探す使い方も可能
• Amazon Bedrock経由でも利用でき、AWS上のパイプラインに組み込める

検索結果が「該当の区間」として返るため、報道・スポーツ・マーケティング素材のような、大量のアーカイブから場面を探し続ける運用に向きます。

05.手段３｜クラウド大手の動画解析APIを使う（ハイブリッド型・従来型の画像解析）

3つ目の手段は、クラウド大手が提供する動画解析APIです。抽出結果をLLMに渡して要約まで生成するハイブリッド型（Azure AI Video Indexer・Bedrock Data Automation）と、判定結果をタイムスタンプ付きで返す従来型の画像解析（Video Intelligence・Rekognition）に分かれます。いずれも分単価の従量課金が中心で、上の早見表の単価が目安になります。

Azure AI Video Indexer（ハイブリッド型）｜インサイト一括抽出＋LLM要約

Azure AI Video Indexerは、動画をアップロードすると音声系・映像系のインサイトを一括で抽出し、公式ドキュメントのとおり抽出結果をLLM（Azure OpenAIやPhi）に渡して要約まで生成します。「映像・音声を解析して構造化してからLLMで生成する」という内部の構成を公表しているサービスです。

• 文字起こし（話者分離つき）・翻訳・音声イベント検出（音声系）
• OCR（画像内の文字認識）・物体検出・顔/有名人の認識（映像系）
• 抽出したインサイトをもとにしたLLM要約の生成
• インサイト一式をAPIで取得して自社システムに連携

字幕・アーカイブ管理・メタデータ整備のような、抽出したい項目が多いメディア系の用途に向きます。

Bedrock Data Automation（ハイブリッド型）｜動画を定型JSONに変換する

Bedrock Data Automationは生成AIベースのETL（データを抽出・変換して別の形式で格納する処理）に相当するサービスで、動画を「決まった形のデータ」に変換することに特化しています。

• 標準出力：要約・チャプター分割・テキスト検出などを定型で生成
• ブループリント（あらかじめ定義した出力項目のテンプレート）を用意すると、動画からカスタムの定型JSONを直接出力
• ドキュメント・音声・画像・動画を同一のAPIで処理できる

抽出結果を基幹システムやデータ基盤へ流し込む用途で、自前のプロンプト設計と出力検証を丸ごと省けます。

Video Intelligence（従来型の画像解析）｜タイムスタンプ付きメタデータの大量生成

Google Cloud Video Intelligenceは、動画の中身をタイムスタンプ付きの構造化メタデータとして返す従来型の画像解析のAPIです。

• ラベル検出・ショット検出（2万を超える物体・場所・動作を認識と公称）
• OCR・文字起こし（英語）
• 顔・人物検出、オブジェクトトラッキング

Cloud Storageと直結した非同期バッチが前提で、アーカイブの自動分類や検索基盤の内製に向きます。

Amazon Rekognition Video（従来型の画像解析）｜モデレーションと顔検索

Amazon Rekognition Videoも従来型の画像解析のAPIで、判定系の機能がそろっています。

• ラベル検出・人物トラッキング
• 顔検出・顔検索（登録済みコレクションとの照合）
• 不適切コンテンツ検出（モデレーション）・テキスト検出

要約やQ&Aのような生成はできませんが、同じ入力に同じ出力が返る判定の一貫性があり、モデレーションや顔照合のように判定根拠の監査が求められる大量処理に向きます。動画ではなくテキストや静止画のモデレーションを組み込みたい場合は、無料で使える OpenAI Moderation API の仕組みと実装 も選択肢になります。

06.手段４｜既製ツール同梱のAI機能を使う（Drive・Zoom等）

4つ目の手段は、Google DriveやNotebookLM、ZoomやTeamsといった普段使いのツールに組み込まれた機能をそのまま使う方法です。追加開発なしで手軽に使えますが、内部の仕組みには注意が必要です。

たとえばGoogle DriveのGemini連携は、公式のリリースノートに「利用には管理者が動画の字幕を有効にしている必要がある」と明記されています。NotebookLMも公式ヘルプで「YouTube動画はテキストの文字起こしのみをソースとして取り込む」としています。つまりこの層の多くは映像そのものではなく、字幕・文字起こしを読んでいます。発話のない画面共有の内容、テロップだけで示される情報、映像の動きは取りこぼされるため、「映像そのものの中身まで確認したい」用途では、動画ファイルを直接読めるモデルAPI（手段１）、自然文で問い合わせられる動画特化サービス（手段２）、あるいはOCR・物体検出で映像内容を構造化するクラウド大手のAPI（手段３）を検討してください。

07.精度を左右する実践知見・サービスの評判

動画解析の精度を左右する主役は、フレームの枚数と音声（文字起こし）の扱いです。公開ベンチマークでの計測値を図解で見ると、効き方の大きさがわかります。

フレームを増やすほど精度が上がるのは高性能モデルの傾向で、LongVideoBenchの論文は、当時のオープンソースモデルが16枚を超えても改善できなかったことも報告しています。

サービス側の精度を比べるうえで先に押さえたいのは、5サービスを横断して測った独立ベンチマークは2026年7月時点で見当たらず、精度の主張は提供元の公称値が中心という点です。その前提で、出典をたどれる評価を「提供元の公称」と「第三者の評価・所感」に分けて整理します。

Rekognitionをめぐる公称と第三者実験の食い違いは、しきい値の設定の違いによるものです。どの値で運用するかで精度もリスクも変わるため、顔照合やモデレーションのような判定系を業務に使うときは、公称値や評判を参考にとどめ、自社の動画・自社の言語で小さく検証してから本採用するのが確実です。日本語のワークロードでは、対応言語と対応時期（Bedrock Data Automationのように日本語対応が新しいものがあります）もあわせて確認してください。

08.用途別の選び方

モデル・サービスどちらが正解かは、扱う動画と目的で変わります。代表的なケースで整理します。

ひとつのモデル・サービスにこだわらず、組み合わせるのも有効です。たとえば「動画全体の把握はGemini、大量アーカイブの検索はTwelve Labs、画面キャプチャの精密な読み取りはClaude」といった役割分担にすると、それぞれの得意分野を活かせます。

09.よくある質問（FAQ）

10.動画解析を業務に組み込む

動画解析の手段は一つに決め打ちする必要はありません。08章の早見表を起点に、扱う動画の量と「やりたいこと」に応じてモデルAPI・サービス・既製ツールを組み合わせるのが実務的です。

とはいえ、どの動画をどのモデル・サービスで解析し、フレーム抽出や音声の扱いをどう設計し、機密データをどう守るかは、業務や扱う情報によって変わります。弊社では、AIをフル活用した業務の仕組みづくりを、要件の整理からモデル・サービスの選定、実装・運用まで伴走して支援しています。動画解析やマルチモーダルAIをどう業務に組み込むかでお悩みの場合は、お気軽にご相談ください。