この記事では、動画・AI編集ツール6選を徹底比較してご紹介します。実際に複数のプラットフォームをテストした結果から、使いやすさ、柔軟性、パフォーマンス、コミュニティサポートの観点でベストな選択肢を厳選しました。

✅ この記事はこんな方におすすめ！

• 動画編集・AI生成ツールのコストを抑えたいクリエイター
• データプライバシーやカスタマイズ性を重視する開発者
• オープンソースや柔軟なツールで独自のワークフローを構築したいスタートアップ

まずは、各ツールの概要を一覧表で比較してみましょう。

6つのツール比較一覧表

ツール名	こんな方におすすめ	主な特徴	対応OS	無料プラン
Magic Hour	AIワークフローを活用したい動画クリエイター	オープンソースAIモデル統合、顔入れ替え、動画エフェクトパイプライン	Webブラウザ（Windows/macOS/Linuxなど主要OS対応）	あり
OpenShot	ドラッグ&ドロップで簡単編集したい方	多様なフォーマット対応、キーフレームアニメーション、トランジション	Windows/macOS/Linux	完全無料（OSS）
Shotcut	幅広いフォーマット対応とフィルター機能が必要な方	マルチフォーマットタイムライン、音声ミキシング、豊富なフィルター	Windows/macOS/Linux	完全無料（OSS）
Kdenlive	プロ仕様の編集機能を求めるフリーランス・制作会社	マルチトラック編集、カスタマイズ可能なUI	Windows/macOS/Linux	完全無料（OSS）
MLflow	カスタムAI動画パイプラインを構築したい開発者	実験トラッキング、モデルパッケージング、デプロイメント	Pythonが動作する主要OS	完全無料（OSS）
PyTorch	カスタムAI動画モデルを開発したい研究・エンジニアチーム	動的計算グラフ、動画・生成モデリング向けライブラリ	Windows/macOS/Linux	完全無料(OSS)

それでは、各ツールの詳細を見ていきましょう！

1. Magic Hour｜オープンソースAIモデルを統合した商用プラットフォーム

公式サイト：https://magichour.ai/

料金プラン（2025年11月時点）

• Basic: 無料（400クレジット、17秒分の動画生成相当）
• Creator: 月額￥1,840（年間120,000クレジット、1時間分の動画生成相当）
• Pro: 月額￥7,500（年間600,000クレジット、7時間分の動画生成相当）
• Business: 月額￥38,250（年間3,000,000クレジット、35時間分の動画生成相当）

※料金は2025年11月時点の情報です。最新の料金については公式サイトをご確認ください。

メリット

• オープンソースの生成AIモデルを活用した使いやすいプラットフォーム
• クリエイティブな動画・AIワークフローに強い：顔入れ替え、自動編集パイプライン
• 活発なコミュニティと定期的なアップデート
• ブラウザベースで動作、ダウンロード不要

デメリット

• 商用プラットフォームのため、完全無料ではない
• オープンソースツールと比較してカスタマイズ性に制約がある
• クラウドベースのため、オンライン環境が必要

製品概要

Magic Hourを最初に紹介する理由は、動画・AI編集分野において、最新のオープンソース生成AIモデルを統合した使いやすいプラットフォームだからです。商用サービスですが、オープンソースのAIモデルを活用することで、最先端の機能を手軽に利用できます。

📊 実際のテスト結果

3人が写った写真を短い動画に編集したテストでは、Magic Hourの顔入れ替え機能とレイヤリング機能が印象的な忠実度を発揮しました。顔の位置合わせ、背景マッチング、トランジションのスムーズさ、すべてが非常に良好でした。

ブラウザベースのため、セットアップが不要で、すぐに作業を開始できる点が魅力です。ただし、クラウドサービスであるため、インターネット接続が必須です。

他ツールとの比較ポイント

Kdenliveと直接比較した場合、Kdenliveは従来の動画編集ツールとしてより洗練されていますが、Magic HourのようなAIベースの自動化機能（顔入れ替え、スタイル転送、パイプラインスクリプティング）は備えていません。

つまり、ワークフローが主に手動編集の場合はKdenliveの方が快適かもしれません。しかし、再利用可能なAI駆動型の動画ワークフローを手軽に構築したい場合、Magic Hourが優位に立ちます。

💡 こんな使い方ができます！

• SNSやYouTube向けに顔入れ替えやアバターベースのストーリーを作成したいソーシャルメディアクリエイター
• 商品動画制作を効率化したいEコマースチーム（モデルの重ね合わせ、バーチャル試着など
• ブラウザで手軽にAI動画編集を試したいクリエイター

⚠️ 注意すべき点

• 完全にオープンソースのツールを求める場合は、OpenShot、Shotcut、Kdenliveの方が適している
• オフライン環境での作業が必要な場合は、デスクトップ版のオープンソースツールを検討
• 無料プランには制限があるため、本格的な利用には有料プランが必要

最適なワークフロー

ブラウザで手軽にAI駆動の動画編集を行いたい、セットアップに時間をかけたくない、最新のAI機能を使いたいクリエイターにMagic Hourは強力な選択肢です。

統合に関する補足

ブラウザベースのため、他のWebサービスやツールとの連携がスムーズです。API提供もあり、開発者は自社システムと統合可能です。

2. OpenShot｜初心者に優しいドラッグ&ドロップ動画エディター

公式サイト：https://www.openshot.org/ja/

料金プラン

完全無料、オープンソース、サブスクリプションなし

メリット

• ドラッグ&ドロップインターフェースで初心者にも非常にアプローチしやすい
• クロスプラットフォーム対応（Windows/macOS/Linux）
• 幅広いフォーマット対応（動画、音声、画像）と多彩な機能（キーフレーム、合成）
• コストゼロで活発なコミュニティ
  

デメリット

• AI編集ツールが限定的
• 重いエフェクトや高解像度タイムラインを扱う際、パフォーマンスが低下する可能性
• 高度なワークフロー（マルチカメラ、チームコラボレーション）は洗練度が低い

製品概要

OpenShotは長年にわたり、信頼性の高いオープンソース動画エディターとして、ユーザーフレンドリーで多くの標準的な編集タスクをこなしてきました。すぐに使える深いAI固有の機能は備えていませんが、動画編集にフォーカスしたい場合（モデルトレーニングや生成AIよりも）、堅実な代替品です。

📊 実際のテスト結果

小規模な製品動画のプロモーションクリップを編集した際、そのシンプルさに感謝しました。映像、音声トラックをインポートし、トランジションを追加し、色調整を行い、スムーズにエクスポート。他の複雑なツールで1時間かかることが、30分で完了しました。

ただし、AIスタイルエフェクト（スタイル転送など)を適用しようとすると、外部プラグインやスクリプトが必要でした。これらは組み込まれていません。

他ツールとの比較ポイント

Magic Hourと比較すると、ワークフローが主に手動編集で、深いAIレイヤーが不要な場合、OpenShotが使いやすさで勝ります。しかし、自動生成ワークフローが必要な場合、限界に直面します。

💡 こんな使い方ができます！

• 無料で信頼性の高い動画エディターが必要なフリーランサーや教育者
• マーケティングやデモ動画を制作する予算限定のスタートアップ
• すでに制作済みの映像があり、編集のみが必要なコンテンツクリエイター

⚠️ 注意すべき点

• 「テキスト→動画」でAIが自動的に一部を生成したり、映像を分析して自動編集する機能が必要な場合
• 多数の同時プロジェクト、重いエフェクト、チームワークフローにスケールする場合

最適なワークフロー

予算が限られていて、手間のかからないエディターが必要で、ワークフローが主に手動の場合、OpenShotがぴったりです。

統合に関する補足

内部的にFFmpegをサポートし、プラグインが利用可能で、一部のタスクを外部でスクリプト化できます。しかし、より専門的なフレームワークと比較して、AI自動化のためのAPI/統合エコシステムはそれほど強力ではありません。

3. Shotcut｜豊富なフィルターとフォーマット対応の実力派

公式サイト：https://shotcut.org/

料金プラン

完全無料、オープンソース

メリット

• 豊富なフィルターオプションとマルチフォーマットタイムライン対応
• 高度にカスタマイズ可能なインターフェース
• クロスプラットフォーム対応、多数の動画・音声エフェクトを標準搭載

デメリット

• 豊富なフィルターオプションとマルチフォーマットタイムライン対応
• 高度にカスタマイズ可能なインターフェース
• クロスプラットフォーム対応、多数の動画・音声エフェクトを標準搭載

製品概要

Shotcutは、もう一つのベテランオープンソース動画エディターで、コストをかけずに幅広いフォーマット対応、フィルター、編集パワーを必要とするユーザーに人気です。基本的なエディターよりも高度ですが、Magic Hourのような「AI組み込み」ツールほどではありません。

📊 実際のテスト結果

4K映像をインポートし、トリミング、音声ミキシング、カラーグレーディングを適用したワークフローはスムーズで安定していました。しかし、AIベースのモーショントラッキングプラグインを統合しようとすると、手動セットアップと外部ライブラリが必要でした。

Kdenliveと比較すると、Shotcutはやや軽量で起動が速いですが、複雑なマルチトラック編集では機能面でやや劣る印象です。

他ツールとの比較ポイント

Magic Hourと対比すると、Shotcutは「動画編集のみ」であり、Magic Hourはクリエイティブなワークフローを含みます。生成エフェクトが不要な場合、Shotcutの方が速度とシンプルさで優れている可能性があります。

💡 こんな使い方ができます！

• AI生成は不要だが、優れた編集ツールが必要な独立系映画製作者
• 動画編集の基礎を教える教育者
• 標準テンプレートに従った動画広告を制作するマーケティングチーム

⚠️ 注意すべき点

• ワンクリックAIエフェクトやテキストからの生成動画を期待する場合
• エンタープライズスタイルのワークフロー/統合が必要なチーム作業の場合

最適なワークフロー

動画編集が中心で、オープンソースのコスト効率性を重視する場合、Shotcutは強力な候補です。

統合に関する補足

外部フィルターをサポートし、機械学習ツールと組み合わせることができますが、より多くの手作業が必要です。デフォルトではモデル制御用のAPIは提供されていません。

4. Kdenlive｜プロフェッショナル向けマルチトラック編集ツール

公式サイト：https://kdenlive.org/

料金プラン

完全無料

メリット

• ✅ マルチトラック編集、カスタマイズ可能なUI、多様なフォーマット対応
• 安定性が高く、アクティブな開発コミュニティ
• Linuxを含むクロスプラットフォーム対応が強力

デメリット

• 編集には強力だが、組み込みの深いAI生成機能は欠けている
• 一部機能は、洗練度やコラボレーション機能で商用製品に遅れを取る
• よりシンプルなエディターと比較して学習曲線が高い

製品概要

Kdenliveは、ホビイストとプロフェッショナルの両方に使用されているハイエンドのオープンソース動画エディターです。その強みは、有料エディターに期待される多くの機能を備えたノンリニア編集を提供することです。また、Linux上で動作する点（Windows/macOSも対応）が、多くの開発者主導のワークフローにアピールしています。

📊 実際のテスト結果

複数トラック、Bロール、音声エフェクト、テキストオーバーレイを含む10分間のソーシャルメディア動画をカットした際、ワークフローは非常に効率的でした。複数トラックと複雑なタイムラインの管理において、OpenShotを上回りました。

ただし、Bロールを自動生成したり、AIベースのオブジェクトトラッキングを適用したい場合は、外部ツールを統合する必要がありました。

他ツールとの比較ポイント

Magic Hourと比較すると、ワークフローがより従来型の編集（カット、トランジション、音声ミキシング）の場合、Kdenliveはより多くの力を提供します。しかし、生成AIやモデル駆動のエフェクトが必要な場合は、追加の作業が必要になります。

💡 こんな使い方ができます！

• 長編・短編動画の両方を編集し、オープンソーススタックを好む制作会
• Linuxサーバーで作業し、動画編集をパイプラインに組み込みたい開発者
• オープンソースライセンスでマルチメディアコンテンツを制作するスタートアップ

⚠️ 注意すべき点

• 組み込みのAIスタイル生成機能（テキスト→動画、スタイル転送）が必要な場合
• クラウドコラボレーション、ユーザーロール、管理されたチームワークフローが必要な場合

最適なワークフロー

編集ワークフローに慣れていて、堅牢な機能が必要で、オープンソースの柔軟性を求める場合、Kdenliveがフィットします。AI生成が必要な場合は、他のツール（Magic HourやカスタムPythonパイプラインなど）と組み合わせてください。

統合に関する補足

スクリプトを受け入れ、FFmpegをサポートし、Linuxベースのパイプラインで動作します。技術に精通したチームが統合ワークフローを構築するのに適しています。

5. MLflow｜機械学習ライフサイクル管理（開発者向け）

公式サイト：https://mlflow.org/

料金プラン

オープンソース、無料で使用可能。主なコストはインフラ（計算/GPU）

メリット

• 実験トラッキング、モデルバージョニング、再現性の強力なサポート
• 柔軟性：TensorFlow、PyTorchなどをサポート
• 大規模データセットとスケーラブルなワークフロー向けに設計

デメリット

• 「動画エディター」ではなく、AI/ML開発基盤
• コーディング/ML専門知識が必要（一般のクリエイターには不向き）
• 動画編集のフロントエンドは別途構築が必要

製品概要

注意点: MLflowは動画エディターではなく、機械学習モデルのライフサイクル管理ツールです。

既存の映像を編集するのではなく、動画生成や編集のためのカスタムAIモデルを構築・管理する開発者向けツールです。一般のクリエイターが直接使用するものではありません。Pythonが動作する主要OS（Windows、macOS、Linuxなど）で利用できます。

📊 実際のテスト結果

生成動画モデル（モーショングラフィックスのスタイル転送など）をファインチューニングした実験をトラッキングするためにMLflowを使用しました。UIは明確な進捗、実行間の比較、デプロイメント用のパッケージングを提供しました。

パッケージング後、モデルを小規模な動画編集パイプラインにプッシュし、スムーズに動作しました。ただし、これはOpenShotのようなターンキー動画エディターを使用するよりもはるかにオーバーヘッドが大きいです。

他ツールとの比較ポイント

PyTorch（後述）と比較すると、MLflowは運用/管理側（パッケージング、デプロイメント）を処理し、PyTorchはモデリングエンジンです。したがって、これらは直接競合するのではなく、互いを補完します。

💡 こんな使い方ができます！

• カスタム生成動画ワークフロー（テキスト→動画、スタイル転送、AI駆動編集)を構築する開発者チーム
• 独自の動画AIパイプラインを作成し、フルスタックを所有したいスタートアップの技術チーム
• 動画AIモデルを実験し、再現性が必要な研究チーム

⚠️ 注意すべき点

• プログラミングスキルのないクリエイターには適さない
• プラグアンドプレイのエディターではなく、動画レンダリング用のフロントエンドまたはパイプラインが必要
• 開発リソースと技術的知識が必須

最適なワークフロー

カスタム動画/AIワークフローを構築し、完全な制御を望み（開発リソースがある場合）、MLflowはパズルの重要なピースです。

統合に関する補足

多くのMLフレームワーク、クラウドプラットフォーム、モデルサービングプラットフォームと統合し、編集、動画レンダリング、モデル推論などにまたがるパイプラインに組み込むことができます。

6. PyTorch｜カスタムAIモデル構築の最強フレームワーク（開発者向け）

公式サイト：https://pytorch.org/

料金プラン

オープンソース、無料。主な投資は計算/GPUコスト

メリット

• Pythonic API、強力なコミュニティ、アクティブな研究エコシステム
• 生成モデリング、動画処理、カスタムアーキテクチャに優れている
• 高い柔軟性 – 必要なものを正確に構築できる

デメリット

• 動画エディターではなく、深層学習フレームワーク
• 非コーディング背景から来る場合、学習曲線が急
• フルワークフロー（モデル、前処理、動画レンダリング）を設計する必要がある

製品概要

注意点: PyTorchは動画エディターではなく、深層学習フレームワークです。

PyTorchは最も人気のあるオープンソース深層学習フレームワークの一つで、動画分析、スタイル転送、生成動画などのカスタムモデルを構築するために広く使用されています。コードに慣れている開発者であれば、PyTorchは次世代動画ワークフローを構築するための最大の柔軟性を提供します。

📊 実際のテスト結果

シンプルな動画スタイル転送モデルを構築するテストでは、既存の映像を取り込み、学習済みスタイル（漫画風など）を適用し、動画をエクスポートしました。結果は堅実で、ネットワークアーキテクチャ、バッチサイズ、GPU設定を試し、パフォーマンスをチューニングできました。

ただし、完全なエディターパイプラインへのエクスポートには追加のステップが必要でした（FFmpeg + スクリプティングを使用）。

他ツールとの比較ポイント

MLflowと比較すると、PyTorchはモデル構築に関するものです。MLflowはライフサイクル/オペレーションに関するものです。

Magic Hourと比較すると、Magic Hourはこれらの機能の多くをUI/自動化でラップしている可能性がありますが、PyTorchは生の構成要素です。完全な制御と社内カスタム作成が必要な場合、PyTorchが優れています。しかし、より速いターンアラウンドが必要な場合、Magic Hourやエディターの方が適しているかもしれません。

💡 こんな使い方ができます！

• 新しい動画AIモデルを作成するAI研究ラボ
• 独自の動画生成メカニズムを構築するスタートアップの技術チーム（テキスト→動画、アバターアニメーションなど）
• カスタムMLモデルを動画編集ワークフローに統合するAI開発者

⚠️ 注意すべき点

• コーディングなしで動画を編集し、エフェクトを適用したいだけの場合、PyTorchはオーバースペック
• すぐに使えるUIと最小限のセットアップが必要な場合、他のツールの方が迅速
• プログラミングとML/AIの専門知識が必須

最適なワークフロー

社内にML技術を持つ開発者またはスタートアップで、モデルから製品まで、カスタム動画/AI生成ワークフローを構築し、すべてを所有したい場合、PyTorchは自然な選択です。

統合に関する補足

多くのモデルサービングフレームワーク、クラウドプラットフォーム、動画パイプライン、GPU/TPUと統合します。通常、モデルを構築し、サービス（REST APIなど）でラップし、フロントエンドアプリケーションまたは動画エディターと統合します。

テスト方法と評価基準

信頼性の高い比較を提供するため、以下のテスト方法を採用しました。

テスト環境

データセット

• 3つの短いクリップ（1080p、4K、SNS用縦型9:16）
• スタイル転送テスト用の3つの静止画像

ワークフロー インポート → エフェクト（トランジションまたはAIエフェクト） → エクスポート

ハードウェア

• デスクトップ：NVIDIA RTX 3070、32GB RAM、Windows 11 + Ubuntu デュアルブート

追加テスト PyTorchでのカスタムモデル構築 + MLflowでの管理、その後エディターへの出力統合

評価項目（各10点満点）

使いやすさ（Ease） – クリエイター/マーケター向けのUI/ワークフローの直感性 品質（Quality） – 出力の視覚的忠実度（編集と生成AIの両方） 速度（Speed） – インポートからエクスポート、またはモデルトレーニング/推論時間 拡張性（Scalability） – 大規模プロジェクトやパイプライン、チームワークフロー、自動化への対応力 コスパ（Cost/Value） – 出力価値に対する財務・セットアップ投資

総合評価スコア（10点満点）

ツール	使いやすさ	品質	速度	拡張性	コスパ	平均
Magic Hour	9	8	8	7	8	8.0
OpenShot	9	6	7	5	10	7.4
Shotcut	8	7	7	5	10	7.4
Kdenlive	7	8	8	6	9	7.6
MLflow	4	9	6	9	8	7.2
PyTorch	3	9	5	10	7	6.8

📌 洞察 生成AI/フロー制御が高い(Magic Hour、MLflow、PyTorch)ツールは、拡張性と品質で高評価ですが、使いやすさでは異なるレベルです。エディター（OpenShot、Shotcut、Kdenlive）は、使いやすさ/コストで高評価ですが、AI深度では低めです。

市場動向と今後の展望

業界を形成する主要トレンド

1. AI駆動型動画編集が主流に
「テキスト/画像から動画を生成」や「スクリプトに基づいた自動編集」を期待するクリエイターが増えています。編集の世界は、手動タイムライン作業から混合生成ワークフローへとシフトしています。

2. オープンソースとオンプレミスワークフローの台頭
コスト、データプライバシー、ベンダーロックインへの懸念から、純粋なクラウドベースのSaaSよりも、オープンソースツールと社内パイプラインへとチームが移行しています。

3. ハイブリッドワークフロー（エディター + MLモデル）が標準に
スタンドアロンのエディターまたはモデルビルダーではなく、ワークフローは両方を組み合わせます。例：カスタムモデルがアセットを生成 → エディターが編集を完成 → 自動化が公開。

4. リアルタイム＆インタラクティブ動画編集ツール
ライブストリーミング、インタラクティブ広告、バーチャル体験の成長に伴い、リアルタイム動画生成/レンダリングをサポートするツールが注目を集めています。

5. チーム/コラボレーション機能とパイプライン統合
制作会社やスタートアップにとって、動画AIをCI/CD、クラウドレンダリング、アセット管理、チームロールに統合する能力が差別化要因になります。

今後の市場予測

💡 より強力なオープンソース生成動画モデル（テキスト→フルモーションクリップ）が登場し、カスタムワークフローの可能性が拡大

💡 チームがアプリに動画AIを組み込めるよう、API/SDKレイヤーを提供するツールが増加（Eコマース動画生成など）

💡 クラウドレンダリングコストが低下するか、ハイブリッドデプロイメント（オンプレミス + クラウド）にシフトし、オープンソースパイプラインがより実用的に

💡 エディターがプラグイン/拡張アーキテクチャを提供し、クリエイターが生成AIモジュール（顔入れ替え、スタイル転送、音声クローン）を簡単に追加可能に

💡 業種特化型ワークフロー（教育、マーケティング、Eコマースなど）が、オープンソースツールをより簡単にデプロイできるスタックにバンドル

注目の新興ツール

今回紹介した6つが2025年のトップピックですが、以下のような新しいツールにも注目してください。

• Stable Video Diffusion（オープンに公開されている画像→動画生成モデル
  ※現行ライセンスでは、Stability AI Community License：年間売上$1M未満の個人・組織であれば、研究・非商用・商用を問わず無料利用可能。$1M以上の場合はEnterprise licenseが必要）
• Mochi AI（オープンソースAI動画生成）
• Wan 2.1/2.2（Apache 2.0ライセンスのオープンソース動画基盤モデル ※バージョンごとに機能差があるため要確認）
• LLM+動画パイプラインを構築するフレームワーク

この分野は急速に変化しています！

あなたに最適なツールはどれ？実践的な選び方ガイド

ユーザータイプ別おすすめツール

🎨 ブラウザで手軽にAI動画編集を始めたいクリエイター → Magic Hour（最新AIモデルを統合した使いやすいプラットフォーム）

💰 完全無料のオープンソースエディターが必要 → OpenShot（初心者向け）または Kdenlive（上級者向け）

🎬 豊富な編集機能とフォーマット対応が必要 → Shotcut または Kdenlive

💻 カスタムAI動画パイプラインを構築する開発者チーム → MLflow + PyTorch（両方を組み合わせる）

ユースケース別対応表

ユースケース	Magic Hour	OpenShot	Shotcut	Kdenlive	MLflow	PyTorch
SNS動画	✔	✔	✔	✔	–	–
広告・Eコマース	✔	✔	–	✔	✔※	✔※
チーム・制作会社	✔	–	–	✔	✔※	–
カスタムAIワークフロー	○	–	–	–	✔	✔

※開発チームが必要

🎯 ヒント これらのツールの少なくとも1つは、あなたのニーズを満たしてくれるはずです。しかし、1つだけで止まらないでください。2〜3つを並行してテストし、あなたのワークフロー、ハードウェア、チームに最適なものを確認しましょう。

よくある質問（FAQ）

Q1: これらのツールはすべて本当にオープンソースですか？

OpenShot、Shotcut、Kdenlive、MLflow、PyTorchは完全にオープンソースです。Magic Hourは商用プラットフォームですが、オープンソースのAIモデルを統合して使用しています。使用ケースに合わせて、常にライセンス（MIT、Apache、GPL）を確認してください。

Q2: GPUや高性能なハードウェアは必要ですか？

使用方法によります。標準的な動画編集（OpenShot、Shotcut）の場合、ミッドレンジのハードウェアで対応可能です。AI機能や生成処理（Magic Hour、PyTorch）の場合、十分なVRAMを持つGPUが推奨されます。

Q3: クローズドな商用エディター/AIプラットフォームから移行できますか？

はい、ただし一部の機能（独自モデルやプラグイン）は直接マッピングされない可能性があります。特定のワークフローを再構築したり、インポート/エクスポート方法を変更する必要があるかもしれません。しかし、スタックを所有し、ベンダーロックインを回避できるという利点があります。

Q4: 時々動画を編集する程度（マーケティング用短編コンテンツなど）の場合、どのツールが最適ですか？

使用頻度が低く、標準的な編集の場合、OpenShot（またはShotcut）がゼロコストで簡単な学習曲線で十分に機能します。AI機能を手軽に試したい場合はMagic Hourの無料プラン（400クレジット、17秒分の動画生成相当）から始めるのも良いでしょう。

Q5: 完全な「テキスト→生成動画」ワークフローが必要な場合、どのツールを組み合わせるべきですか？

開発チームがある場合：PyTorch（モデル構築/トレーニング用）+ MLflow（実験管理/デプロイメント用）+ Kdenlive（それらのモデルを編集/レンダリングパイプラインに組み込む）の組み合わせがおすすめです。

手軽に始めたい場合：Magic Hourのようなプラットフォームで既存のAIモデルを活用するのが効率的です。

元記事：Top 6 Open-Source Alternatives to RunwayML in 2025

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