【完全ガイド】Magic Hour AIとn8nで画像から動画を自動生成|ノーコードで実現するAI動画制作ワークフロー - 生成AIビジネス活用研究所

【完全ガイド】Magic Hour AIとn8nで画像から動画を自動生成|ノーコードで実現するAI動画制作ワークフロー

2025年9月24日 2025年9月24日 画像生成AI / 動画生成AI / AIのビジネス活用

【完全ガイド】Magic Hour AIとn8nで画像から動画を自動生成|ノーコードで実現するAI動画制作ワークフロー

本ガイドでは、Magic Hour AIn8n(エヌエイトエヌ)を組み合わせて、画像から動画への変換作業を完全自動化する方法を詳しく解説します。API連携の基本から実際のワークフロー構築まで、初心者でも迷わず進められるよう、ステップバイステップで説明していきます。

目次

この記事はこんな方におすすめです

✅ ノーコードツールで動画制作を自動化したいクリエイター
✅ n8nを使ってAI連携ワークフローを構築したい開発者
✅ Magic Hour AIの機能を最大限活用したいマーケター
✅ 手動での動画編集作業を効率化したいコンテンツ制作者


Magic Hour AIとn8nの連携で実現できること

Magic Hour AIの強力な動画生成機能をn8nワークフローに組み込むことで、以下のような作業が自動化できます:

🎬 画像からプロ品質の動画を自動生成
📁 大量の画像ファイルを一括で動画化
🔄 定期的な動画制作タスクの完全自動化
手作業を大幅に削減し、制作時間を短縮

質問者

Magic Hour AIだけで動画作れるのに、なんでわざわざn8nと組み合わせる必要があるんですか?

回答者

Magic Hour AI単体だと1つずつ手動で画像をアップロードして動画を作る必要があるんです。n8nと組み合わせることで「フォルダに画像を置いたら自動で動画化」「毎朝9時に新着画像を一括処理」「完成した動画をSlackに自動通知」など、手作業を一切せずに動画制作ワークフローを回せるようになります。私も月に数百枚の商品画像を動画化していますが、n8n導入前は丸1日かかっていた作業が、今では寝ている間に完了しています。


この記事で学べること

完全攻略の流れ

  1. Magic Hour AIアカウントの作成とAPI取得
  2. n8nでの基本的なHTTPリクエスト設定
  3. 画像から動画変換のワークフロー構築
  4. エラー対策とトラブルシューティング

効率的な進め方

  • すべての手順を確認したい方: 最初から順番にお読みください
  • 特定の問題を解決したい方: 目次から該当セクションをご確認ください
  • 実際に手を動かしながら学びたい方: 各ステップの動画も用意しています

💡 ヒント: このガイドを最後まで読み進めれば、Magic Hour AIをn8nワークフローで自在に操れるようになります!


🔧 事前準備|Magic Hour AIとn8n連携のコツ

API_KEYの管理方法

Magic Hour APIのキーは、n8nの変数機能を使って管理することをおすすめします。この方法により、複数のワークフローで同じAPIキーを効率的に再利用できます。

⚠️ 重要な注意点: Magic Hour APIを使用する前に、必ず公式ドキュメント(🔗https://docs.magichour.ai)で必要なパラメータを確認してください。例えば、Image-to-Video APIを使用する場合、image_file_pathフィールドは必須項目です。

よくあるエラーとその対策

必須フィールドが不足している場合、以下のようなサーバーエラーが発生します:

{"message": "Missing Request Body"}

このエラーを避けるため、APIリクエスト前にドキュメントで必要なパラメータを必ず確認しましょう。


ステップ1|Magic Hour AIアカウントの作成とAPI取得

1-1. アカウント作成

  1. Magic Hour AIにアクセスします
  2. 「Sign Up」ボタンをクリックしてアカウントを作成します
    🔗公式サイト:https://magichour.ai/

1-2. APIキーの取得手順

アカウント作成後、以下の手順でAPIキーを取得します:

  1. Developer Hubにアクセス
    ログイン後、画面上部のメニューから「Developer Hub」を選択します
    🔗公式サイト:https://developerhub.io/

  1. APIキーの作成
    「API KEYS」セクションで「Create API Key」をクリックします(任意の名前を付けることができます)
  1. APIキーの保存
    🔒 重要: 生成されたAPIキーをコピーし、安全な場所に保存してください。このキーは二度と表示されません。

1-3. ドキュメントの活用方法

APIを使用する際は、常に公式ドキュメントを参照し、cURLリクエストをコピーすることで、適切なフィールドと使用方法を確認できます。

質問者

APIキーってなんだか難しそうで、間違って設定したら大変なことになりそうで心配なんですが…

回答者

心配いりません!APIキーは「Magic Hour AIにアクセスするための鍵」のようなもので、n8nの変数機能を使えば一度設定するだけで複数のワークフローで安全に使い回せます。`Bearer YOUR_API_KEY`という形式で設定するだけで、特別な技術知識は不要です。万が一間違えても、Magic Hour AIのダッシュボードから新しいキーを作り直せば大丈夫。私のYouTubeでもAPI連携の基本を解説していますが、思っているより簡単ですよ。


ステップ2|n8nでの画像から動画変換ワークフロー構築

2-1. POSTリクエストの設定

まず、Magic Hour AIのドキュメントから基本的な設定を行います:

  1. ドキュメントの確認
    公式ドキュメントにアクセスし、Image to VideoのAPIセクションを開きます
  2. cURLリクエストのコピ
  3. n8nでのHTTPリクエスト設定
  • n8nで新しいワークフローを作成します
  • 「HTTP Request」ノードを追加します
  • コピーしたcURLを「Import curl」機能で取り込みます

2-2. ワークフローの基本構成

トリガーの設定

  1. n8nで新しいワークフローを開始します
  2. トリガーを選択します(手動実行やスケジュール実行など)。今回は手動トリガーを使用します

HTTPリクエストノードの追加

  1. ワークフローに「Core」→「HTTP Request」ノードを追加します
  1. 先ほどコピーしたcURLコードを「import curl box」に貼り付けます
  2. <token>部分を実際のMagic Hour APIキー形式に置き換えます:Bearer YOUR_API_KEY

2-3. 待機ノードの追加

重要なポイント: 動画生成には時間がかかるため、POSTリクエスト後に待機時間を設ける必要があります。

  1. 「Core」→「Wait」ノードを追加し、300秒(5分)に設定します
  2. この待機時間により、動画生成処理が完了するまで適切に待機できます

💡 Tip: インターネット上の素材を使用する場合は、対応する拡張子(jpeg、mp4、mp3)のみが許可されることを確認してください。

質問者

300秒も待つって長すぎませんか?もっと短くできないんでしょうか?

回答者

確かに5分は長く感じますが、Magic Hour AIの動画生成は高品質なAI処理を行っているため、この程度の時間が必要なんです。画像から自然な動きのある動画を作るには、AIが複雑な計算を行う必要があります。実際、処理が完了する前にチェックしてしまうと「まだ処理中」というエラーになってしまいます。むしろn8nなら待機中も他の作業ができるし、夜中に実行すれば朝には完成しているので、実用上は全く問題ありませんよ。

2-4. 動画取得用GETリクエストの設定

待機ノード後に、生成された動画を取得するためのGETリクエストを設定します:

  1. ドキュメントでGET APIの確認
    「Get video details」セクションからcURLリクエストをコピーします
  1. GETリクエストノードの追加
  • 待機ノード後に新しい「HTTP Request」ノードを追加します
  • Magic Hour APIキーをBearer <token>形式で設定します
  1. 動画URL取得の確認
    「Execute」または「Trigger」をクリックして、URLが正しく返されるかテストします

2-5. 最終的な動画ダウンロード設定

最後に、取得したURLから実際の動画をダウンロードするためのGETリクエストを設定します:

  1. 新しいGETリクエストノードを追加します
  2. URLフィールドに {{ $json.downloads[0].url }} を入力します

これで生成された動画を確認できます!


✅ 完成したワークフローの確認

基本ワークフローの構成

以下が完成したワークフローの全体像です。

ワークフローの流れ:

  1. 手動トリガー(開始)
  2. POSTリクエスト(動画生成開始)
  3. 待機ノード(300秒)
  4. GETリクエスト(生成状況確認)
  5. 最終GETリクエスト(動画ダウンロード)

参考動画でさらに理解を深めよう!

実際の操作手順を動画で確認したい方は、以下の参考動画をご覧ください!

📺 解説動画: Magic Hour AI x n8n連携チュートリアル

🔗YouTube動画:https://youtu.be/Kb8nt5vOOWg


🔧 トラブルシューティング|よくある問題と解決法

よく発生するエラーとその対策

❌ “Missing Request Body” エラー

  • 原因: 必須フィールドが不足している
  • 解決法: APIドキュメントで必要なパラメータを再確認し、すべての必須フィールドを入力する

❌ 認証エラー

  • 原因: APIキーの設定が間違っている
  • 解決法: Bearerの後にスペースを入れてAPIキーが正しく設定されているか確認する

❌ タイムアウトエラー

  • 原因: 待機時間が不十分
  • 解決法: 待機ノードの時間を300秒以上に設定する

パフォーマンス最適化のコツ

スレッド数の最適化: システムのスペックに応じてスレッド数を調整することで、処理速度を大幅に向上できます
ファイル形式の確認: 対応する拡張子(jpeg、mp4、mp3)以外のファイルはエラーの原因となります
API制限の把握: Magic Hour AIのAPI制限を事前に確認し、適切な間隔でリクエストを送信しましょう


🎯 実践活用アイデア|こんな場面で大活躍!

この自動化ワークフローは、以下のような様々な場面で活用できます:

マーケティング・広告業界

  • SNS投稿用動画の一括生成: 商品画像から自動的にプロモーション動画を作成
  • A/Bテスト用コンテンツの効率的な制作: 複数バリエーションの動画を短時間で生成

コンテンツ制作・メディア業界

  • ブログ記事やウェブサイト用の動的コンテンツ作成: 静的な画像を魅力的な動画に変換
  • eコマース商品紹介動画の自動生成: 商品画像から購買意欲を高める動画を作成

個人クリエイター・趣味利用

  • 家族写真や思い出の画像を動画に変換: 特別な瞬間をより印象深いコンテンツに
  • プレゼンテーション資料の動的化: 静的なスライドを魅力的な動画プレゼンに変換

📈 次のステップ|さらなる自動化への道

基本をマスターしたら挑戦してみましょう

🔄 複数画像の一括処理ワークフロー
今回学んだ基本ワークフローを応用し、フォルダ内の全画像を一括で動画化する仕組みを構築してみましょう。

⚡ スケジュール実行との組み合わせ
定期的に新しい画像をチェックし、自動的に動画を生成するワークフローを作成できます。

🎨 他のAIツールとの連携拡張
Magic Hour AI以外のAI画像生成ツールと組み合わせることで、画像生成から動画化まで完全自動化することも可能です。


まとめ|AI動画制作の新時代を始めよう

Magic Hour AIとn8nを組み合わせることで、従来は手作業で時間のかかっていた動画制作作業を大幅に効率化できるようになりました。このガイドで紹介した基本的なワークフローをマスターすれば、あなたも以下のような成果を実現できるはずです:

🎯 制作時間を大幅短縮: 手作業で数時間かかっていた作業をわずか数分で完了
🚀 品質の向上: プロレベルの動画を安定して制作
スケーラビリティの実現: 大量の画像処理も自動化で効率的に対応

まずは今回紹介した基本的なワークフローから始めて、徐々に自分なりのカスタマイズを加えていってください。きっと想像以上の効率化と品質向上を実感できるはずです。

あなたの創造性とAI技術を組み合わせて、素晴らしい動画コンテンツを生み出していきましょう!

🎬 今すぐ始めよう: Magic Hour AIでアカウントを作成し、この記事の手順に沿って最初のワークフローを構築してみてください。きっと新しい可能性を発見できるはずです!


🔗公式サイト:https://magichour.ai

この記事の著者

Runbo Liのプロフィール写真

Runbo Li

Magic Hour共同創業者兼CEO。Y Combinator採択歴を持つ起業家。

AI動画生成プラットフォーム「Magic Hour」の共同創業者兼CEO。Y CombinatorのWinter 2024バッチに採択された実績を持つ起業家である。Meta(旧Facebook)ではデータサイエンティストとして、新規プロダクト開発部門「New Product Experimentation(NPE)」にて0→1のコンシューマー向けソーシャルプロダクトの開発に従事した経験を有する。

この記事は著者の許可を得て公開しています。

元記事:https://magichour.ai/blog/image-to-video-ai-automation-in-n8n

この記事の著者

池田朋弘のプロフィール写真

池田朋弘(監修)

Workstyle Evolution代表。18万人超YouTuber&著書『ChatGPT最強の仕事術』は4万部突破。

株式会社Workstyle Evolution代表取締役。YouTubeチャンネル「いけともch(チャンネル)」では、 AIエージェント時代の必須ノウハウ・スキルや、最新AIツールの活用法を独自のビジネス視点から解説し、 チャンネル登録数は18万人超(2025年7月時点)。

主な著書:ChatGPT最強の仕事術』、 『Perplexity 最強のAI検索術』、 『Mapify 最強のAI理解術

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