AIクリエイターがインフルエンサー経済を揺るがす

2025年12月7日 2025年12月7日

mediaapproach

──生成AI動画時代の到来と、創作者が直面する構造的危機

SNSを覆い尽くすAI動画という現象

2024年〜2025年にかけ、SNSはAI生成コンテンツの圧倒的増加という「構造変化」に直面しました。なかでも動画分野は凄まじく、特にOpenAIのSora（およびSora 2）を中心とした高性能動画生成AIの登場により、1人の人間が短時間で大量の映像を生成・投稿できる時代が到来しました。

この状況はクリエイターエコノミー（Creator Economy）に大きな影響を与えています。

競争相手が“無限”に増える
粗悪なAI動画（AI slop）がタイムラインを埋め尽くす
広告主がAI生成広告に移行し、クリエイターの収益源が圧迫される
クリエイターの顔や声が盗まれ、偽コンテンツが流通する

こうした“AI時代の混乱”を最前線で解説している人物が、AIリテラシー系インフルエンサーとして急成長した Jeremy Carrasco（ジェレミー・カラスコ）です。

本稿では、彼の懸念をまとめた以下の記事の内容をベースにしながら、SNSの構造、AI動画の技術的背景、経済的影響、法的問題、クリエイターが取るべき戦略などを交え、分析していきます。

https://www.theverge.com/entertainment/839494/ai-literacy-tiktok
AI「クリエイター」がインフルエンサー経済を崩壊させる可能性　より

第1章：Jeremy Carrasco が示した懸念

── AIリテラシーの“空白地帯”を埋めた存在

■ 1-1. クリエイター視点のAI解説者が存在しなかった

2023〜2025年のAI議論の中心は、常にテック企業（OpenAI、Meta、Google等）や研究者の発信が主導していました。
そのため、「実務として映像を作るクリエイターの視点」 が欠けていたと彼は言います。

Jeremy は、以下の点を問題視しました。

生成AIの仕組みや限界を一般ユーザーが理解していない
クリエイターの著作権・肖像が盗まれても気づかれない
AI動画の見抜き方が体系化されていない

彼が短期間でフォロワーを増やした理由は、まさにこの “空白地帯” を埋めたからです。

■ 1-2. AI動画判別コンテンツのニーズ爆発

TikTokやInstagramでAI動画が爆増した結果、ユーザーは次のような疑問を抱え始めました。

「これ、本物？AI？」
「なぜ違和感がある？」
「AI動画の特徴って？」

Jeremy の動画は、AI動画の典型的なエラー（ノイズ、背景破綻、目の揺れなど）を丁寧に示し、ユーザー側の防衛力・リテラシーを高める役割を担いました。

特に「Sora Noise」という言葉は、AI特有の質感の揺れという現象を象徴する概念として拡散し、AIリテラシー分野の一種の専門用語として定着しつつあります。

第2章：AI動画がSNSで爆発的に増える理由

── “量産構造”と“広告収益モデル”の相性

生成AI動画が増える理由は、単に技術の進歩ではありません。
SNSの収益構造とAIの特性が強烈に噛み合っているからです。

■ 2-1. Maker費用がゼロになる「完全自動化の衝撃」

動画制作のコスト削減はクリエイターにとって長年の課題でした。

撮影費
機材費
編集時間
出演者の手配
スタジオ費
スキル習得コスト

Sora 2はこれを大幅に無視できます。

カメラ不要
編集不要
演者不要
プロンプトで短時間生成

つまり、

映像制作のハードルが一気に“文章を打つだけ”になった

という歴史的転換が起きました。

このコスト構造はSNS投稿と驚くほど相性が良いのです。

■ 2-2. “薄利多投稿”が成立するSNSの収益モデル

● TikTok Creator Fund の例

1分動画 → 約500万再生 → 約1,000ドル
Soraで動画量産 → 数百本投稿 → どれかがバズれば回収できる

AI動画を量産するアカウントにとっては、

バズるまで無限に投稿できる「期待値ゲーム」

が成立してしまうのです。

特に発展途上国のユーザーにとっては、所得格差の影響で、

月1000ドル＝“現地では実質的な高収入”

となるため、AI量産アカウントが爆発的に増えるのは自然な現象です。

■ 2-3. SNSプラットフォームにとっても“AI動画の増加は都合が良い”

閲覧時間や投稿数が増えれば増えるほど、TikTok・Instagramのビジネスは成長します。

AI動画は量産される
投稿数が増える
ユーザーが滞在し続ける
広告が多く表示される
プラットフォームの利益が増える

つまり、
SNS企業は構造的にAI動画を止めるインセンティブが弱いのです。

これが、AIスロップが溢れる原因の一つです。

第3章：粗悪AI動画（AI Slop）が引き起こす“認知の混乱”

■ 3-1. AI動画は“本物らしさ”を部分的に再現する

AI動画は、外観はリアルでも内部構造が破綻しています。
これをJeremyは“AIの継ぎ接ぎ構造”と説明します。

■ 3-2. AI特有のエラー発生の仕組み

AI動画生成モデルは、実際の3D世界の物理法則を理解しているわけではありません。
大量のデータから「それっぽさ」を合成しているに過ぎません。

その結果、以下のようなエラーが起こります。

◆ ① Sora Noise（質感の揺れ）

画面全体に粒子状・揺れ状のノイズが発生します。
これは“AIが表面情報を勝手に再構築し続ける”ことで生じる症状です。

◆ ② 背景破綻（Consistency Error）

AIは「背景の恒常性」を保持できません。

机の上の物が消える
建物の直線が歪む
ガラスの反射が物理法則と一致しない

◆ ③ 目・歯の不自然さ（Uncanny Valley AI ver.）

AIモデルは“人間の顔”のデータを大量に学習しているため、
平均化された完璧すぎる顔になりがちです。

白目の揺れ
瞳孔が固定
歯が整いすぎ
表情筋の動きが曖昧

これは人間に強い不気味さを与えます。

◆ ④ 文字の破綻（Text Rendering Issue）

AIは自然言語生成（LLM）と動画生成を統合していない場合、
テキストが意味不明な記号列になるという現象が起きます。
日本語は特に破綻しやすく、読めない文字が動画に紛れ込むことが多いです。

AI動画の識別には、こうした特徴の理解が欠かせません。

第4章：AI詐欺アカウントの台頭

──「偽装医師」「顔差し替え」から「偽ポルノ」まで**

AI動画の進化は、“詐欺的手口の多様化”という形で悪影響を与えています。

■ 4-1. 偽医師アカウントの手口

AIキャラクターを “医師” に見せかけ、健康情報を発信し、
フォロワーを自社サイトへ誘導して電子書籍を販売する悪質なインフルエンサーも存在します。

問題点：

人物像はAI生成で信頼性がゼロ
健康情報に医学的根拠がない
電子書籍自体が存在しない可能性
AI特有のステレオタイプ表現で文化的に不適切

これは AIを使った情報商材詐欺 の典型例といえます。

■ 4-2. 女性クリエイターの顔を“AI差し替え”して盗用

さらに深刻なのが、他人の容姿・声を盗むケースです。

実在の女性の動画を入手
AIで顔だけを置き換え
別の“AI美女”として投稿
収益化する
さらに、偽の性的コンテンツとして販売する事例も発生

これは“ディープフェイクポルノ”に類する行為であり、
被害者に重大な名誉毀損や精神的損害を与えています。
中には、お金を稼ぎたい女性をそそのかし、性的なディープフェイクコンテンツを販売して、
収益を生み出している人もいます。
いずれにせよ、問題があると言わざるを得ません。

第5章：法的・倫理的問題

── AI動画モデルはなぜ「構造的に不正」なのか

Jeremyの主張で最も重要な論点はここです。

■ 5-1. AI動画モデルは他人のデータなしでは成立しない

自社コンテンツのデータだけでAI動画モデルを構築 → 失敗
動画生成には “大量かつ多様なデータ” が必須

つまり、今の生成AIは本質的に

「他者が作り、他者が出演する膨大なデータ」を学習して成立している

という構造を持っています。

これは倫理的にも法的にも極めて問題のある状態です。

■ 5-2. なぜデータが必要なのか

AIが動画を生成する際には、次の要素を学習する必要があります。

物体の形状
光と影の物理法則
人物の表情
動きの連続性
カメラワーク
美的パターン

これらは通常、既存の映画・動画・写真を学習しなければ再現できません。
結果として、AI動画モデルはほぼ確実に

無断使用
データの盗用
著作権侵害のリスク

を抱えています。

Jeremyが述べる

「これは構造的欠陥であり、AI動画モデルは拒否されるべきだ」

という主張には、技術的な裏付けがあります。

第6章：SNSプラットフォームの“自爆”構造

── AIスロップで自らの価値を下げている

■ 6-1. AI動画の洪水がユーザー体験を劣化させる

AIスロップは、視聴者の認知資源を消耗させます。

本物か偽物か判断する負荷
クオリティの低下
スパム的投稿の増加
タイムラインの信頼度低下

結果として、プラットフォーム全体の価値が下がります。

■ 6-2. ラベリング制度が機能していない

YouTube、TikTok、InstagramはAIコンテンツの表示義務を導入していますが、

ラベルが付けられないAI動画が大量に存在
意図的にAIであることを隠すアカウントも多数
アルゴリズムがAI動画を優遇するケースすらある

規制が追いついていません。

■ 6-3. プラットフォーム自身がAI広告サービスを提供し始めた

Meta、Amazon、DirecTVなどがAI広告生成ツールを展開し始めました。

これはつまり、

「クリエイターを介さず、企業が直接AIに広告を作らせる」
→ クリエイターの広告収入が消える

という構造を意味します。

第7章：クリエイター経済の未来

── “広告モデルの崩壊”と“信頼の再構築”

■ 7-1. 広告モデルの終焉

クリエイターの主な収益源であるスポンサー案件が減少すれば、

再生回数で稼ぐ
ライブ配信で投げ銭をもらう
物販をする

といったモデルだけでは生き残れません。

AI生成広告の普及は、クリエイター経済の基盤そのものを揺るがすのです。

■ 7-2. 人間クリエイターの価値は“信頼”に回帰する

AIが模倣できるのは“表面的な映像”です。
しかし、以下の要素はAIでは代替困難です。

実体験
専門知識
コミュニティ運営能力
ファンとの相互作用
継続的な人格性
情報の信頼性

特に“誰が言っているか”という信頼は、AI時代にはますます重要になります。

■ 7-3. 生き残るクリエイターの条件（専門分析）

① 固有性の明確化（Uniqueness）

AIが模倣できない独自性を育てる。

② コミュニティ形成（Community）

フォロワーと双方向で関係を築く。

③ プラットフォーム依存からの脱却（Owned Media）

メルマガ
オンラインスクール
独自サイト
有料コミュニティ

に収益源を移す。

④ AIリテラシーの習得（Literacy）

AIを「使う側」だけでなく「見抜く側」になる。

第8章：まとめ

── AIはクリエイターの敵ではなく、ルールを変える存在

AI動画は今後も高精度化していきます。
しかし、AIが進化すればするほど、逆説的に

「本物の人間の価値」が高まる

という流れが生まれます。

Jeremy の活動は、まさにその“境界線”を見える形にした存在と言えるでしょう。

彼の主張を総括すると：

AI動画モデルは構造的欠陥を持つ
プラットフォームはAIスロップの氾濫を止められない
広告ビジネスのAI化でクリエイター経済が縮小
生き残るには固有性と信頼の構築が必要

ということです。

生成AI動画の時代は、クリエイターにとって「脅威」と同時に「進化の機会」でもあります。
今求められているのは、AIとの対立ではなく、

AI時代に適応した新しいクリエイター像を築くこと

です。

第9章：企業は生成AI動画とどう向き合うべきか

──効率化とリスクの狭間で求められる“新しい倫理観”

AI動画はクリエイターだけでなく、企業のマーケティング・広告運用の在り方をも大きく変えようとしています。
Meta、Amazon、DirecTVなどが続々と生成AI広告ツールに参入している背景には、「制作費削減」と「生成スピードの圧倒的向上」というメリットが存在します。

しかし、企業がAI動画を導入する際には、クリエイター以上に慎重な判断が求められます。
本章では、企業活用の際に注意すべきリスク、期待できる価値、そして生成AI動画が企業活動全体に与える未来像を考察します。

9-1. 企業が生成AI動画を活用する際に注意すべき7つのポイント

① 著作権・肖像権の“汚染リスク”（データ出自問題）

現行のAI動画モデルの多くは、学習データの適法性が完全に担保されていません。

どの人物データを学習に使ったか不明
どの動画や映画を元にしたか開示されない
ライセンス外データを含んでいる可能性がある

企業がAIモデルを使って広告を制作すると、

という重大リスクが発生します。

これはブランド毀損・訴訟リスクに直結します。

特に欧米での法整備は加速しており、2025年以降は
「データ出自の開示」「著作者通知義務」が規制される可能性が高いと言われています。

② 差別・偏見が発生する“AIバイアス”問題

AIは学習データに偏りがあると、その偏りを忠実に再現します。

例：

“医師”と入力 → 白人男性ばかり生成される
“エンジニア” → 男性比率が極端に高い
“貧困層” → 文化的偏見を含む描写

企業広告にこのような映像が含まれてしまうと、

「企業が差別的価値観を助長した」
と見なされる危険性があります。

③ ブランドの“世界観”が崩壊するリスク

生成AIの特徴として、

色彩
キャラクター表情
ライティング
背景
質感

が安定しにくいという弱点があります。

つまり、ブランド広告に必要な 「一貫したトーン&マナー」 の維持が難しいのです。

そのため企業は、

AIガイドライン
生成ルール
トーン統一のプロンプト戦略
人間の最終チェック体制

を必ず整える必要があります。

④ 情報の正確性が保証されない（AIは事実チェックをしない）

AIは映像を“もっともらしく生成する”だけであり、
正しい情報を提示する保障が一切ありません。

例：

医薬品動画で禁忌事項が誤って省略される
金融広告で誤った利率表示が描かれる
自動車広告で安全性に関する虚偽映像が出る

企業がAI動画を採用するほど、法務チェックのコストはむしろ増える可能性もあります。

⑤ 消費者が“AI広告に不信感”を抱く可能性

2024〜2025年の消費者調査では、

AI生成広告に不快感を覚える
AI広告は信頼性が低い
AI人物はフェイクに見える

という傾向が強く、AIが“広告疲労”を引き起こす可能性が指摘されています。

特に信頼が重要な業界（医療・金融・教育）は要注意です。

⑥ プラットフォーム規制の影響（AI広告の表示義務）

TikTok、Meta、YouTubeでは、

「AI生成コンテンツの明示」 が義務化されつつあります。

企業広告にAIを安易に使用した場合、

“AI生成広告” のラベルが付与
エンゲージメント低下
信頼性の損失

が起きる可能性があります。プロの助言をもとに構築したほうが良いでしょう。
→https://ai-support.mediaapproachllc.com/

⑦ クリエイター・インフルエンサーとの関係破綻

AI広告を大量導入する企業は、
インフルエンサーから「収益を奪う存在」と見られる危険もあります。

企業ブランドにとって、クリエイターとの関係性は重要です。

商品レビュー
コラボキャンペーン
口コミ訴求

など、「人を媒介にした広告」は依然として高い効果があるため、
AI広告と人間広告の“バランス戦略”が求められます。

第10章：企業がAI動画を活用することで得られるメリット

リスクは明確ですが、企業にとって生成AI動画は革命的なツールでもあります。

■ 10-1. 広告制作コストの劇的削減

従来だと

企画
撮影
編集
モデル手配
ロケ地手配

AIなら

プロンプト入力
数分で動画が完成
修正も瞬時に可能

費用は約1/10〜1/50にまで減少します。

■ 10-2. 大量の広告素材を即時生成できる

AI広告の強みは「量」です。

パターン違い100本
色違い50本
ターゲット別に数十バージョン
地域別訴求内容の生成

これらが1日で生成可能です。

A/Bテストの精度が飛躍的に高まり、
費用対効果の高い広告運用が可能になります。

■ 10-3. 超パーソナライズ広告の実現

AIは個人属性に応じて“最適化された映像”を生成できます。

住んでいる地域
過去の購入歴
興味関心
年齢
性別
行動履歴

これらに応じて、広告のストーリーを変えることが可能となります。

従来の広告では実現不可能な
「1人ひとりに合わせた動画広告」
が可能になります。

■ 10-4. ローカライズが容易になる

海外市場向けに広告を作成する場合、通常は多大なコストが必要です。

AIなら

キャラクターの人物変更
衣装や文化背景を変更
言語差し替え（リップシンク対応）

が自動で行えます。

企業の海外展開において、生成AIは非常に強力な武器になります。

第11章：企業に求められる“AI活用ガバナンス”とは

企業がAI動画を採用する際には、
AIガバナンス（AIの管理体制）を構築することが不可欠です。

■ 11-1. AIガバナンス構築のチェックリスト

【1】データ出自の確認プロセス

利用するモデルが合法的に構築されたか確認する仕組み。

【2】最終チェックの“人間責任者”の設定

AIによる誤情報や差別表現を事前に検出。

【3】ブランドトーン管理

ビジュアルガイドラインをAI出力に適用。

【4】AI活用ルールの策定

どの領域でAIを使うか
どこまでをAIに任せるか
どこからが人間のクリエイションか

【5】リスクを踏まえた公開ポリシー

AI使用の開示
ラベリングへの対応
トラブル発生時の対応ルール

企業ブランドは信頼が命です。
AI動画の導入には、法務・制作・広報・経営レベルの視点を統合した判断が求められます。

第12章：生成AI動画が企業にもたらす未来

──「広告の民主化」から「ブランドの再定義」へ

生成AI動画は、企業のコミュニケーションを根本から変革します。

■ 12-1. “広告の民主化”が起きる

従来は大企業しか制作できなかった高品質広告が、

スタートアップ
個人商店
小規模事業者

でも作れるようになります。

広告産業のヒエラルキーは崩れ、「誰でも広告主になれる時代」が到来します。

■ 12-2. ブランドとは“物語の管理”になる

AIが大量の広告素材を生成できる時代には、

ブランド価値はストーリーテリングに収束します

何を信じている企業か
どんな倫理観を持つのか
社会にどう貢献するのか
何を目指して活動するのか

人工的な美しさよりも、
企業の“本質的な姿勢”が評価されるようになります。

■ 12-3. 人間クリエイターとの共創が重要になる

AI生成が進むほど、むしろ

「人間クリエイターと企業の共創」

の価値が高まります。

ファンコミュニティ
口コミ形成
信頼性の担保
実体験に基づく語り

これらはAIが代替できない部分です。

企業の未来は、
AI × 人間クリエイターの最適なハイブリッドモデル
に向かうでしょう。

終章：AIと企業、そして創作者が共存する未来へ

生成AI動画の台頭は、

安さ
早さ
大量生成
パーソナライズ
自動最適化

といった圧倒的なメリットを企業にもたらします。
同時に、重大なリスクも孕んでいます。

つまりこれは、

「AIが企業に力を与える時代」であると同時に、
「企業がAIに試される時代」でもある