Manusで動画生成はできる？始め方・活用例・注意点を徹底解説

動画制作は企画から編集まで多くの工程があり、時間もコストもかかります。

しかし、AIツールの進化によって、文章から映像を自動生成できる時代が到来しました。中でも注目を集めているのが、生成AIプラットフォーム「Manus」です。

とはいえ、Manusの動画生成に関して次のような疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、Manusで動画生成を試してみたい方に向けて以下の内容を詳しく解説します。

この記事を読めば、Manusでの動画生成の仕組みから具体的な活用方法まで理解でき、自分の目的に合った使い方をすぐに実践できるようになります。

ぜひ参考にしてください。

Manusで動画生成はできる？

Manusは、テキストや指示文をもとにスライドやアプリを生成できるAIプラットフォームとして注目を集めています。

近年は、動画生成機能の開発も進められており、文章入力から映像を自動生成する仕組みが一部で提供されています。

この章では、Manusの基本的な仕組みと特徴を整理し、動画生成時に必要となるクレジットの消費やコスト感、現状の制限事項や利用時の注意点について解説します。

Manusとは

Manusは、AIが生成・調査・実行まで担う「万能型生成プラットフォーム」として開発されたツールです。

単にテキストを生成するだけではなく、スライド資料、Webアプリ、リサーチレポートなどを自動的に作成できる点が特徴です。ユーザーが入力したプロンプト（指示文）に応じて、複数のAIエージェントが協調してタスクを分担し、短時間で具体的なアウトプットを生成します。

この並列処理技術により、通常なら人手で数時間かかる作業を数分で完了させることができます。また、研究やレポート作成を行う「Wide Research」や、スライドを自動で生成する「AI Slide Generator」、Webアプリを構築できる「Web App Generator」など、専門的な用途に対応するプレイブックも用意されています。

クレジット消費の基本とコスト感

Manusでは、AIがタスクを実行する際に「クレジット」と呼ばれるリソースを消費します。

このクレジットは、動画生成やスライド作成、リサーチ実行など、すべての生成タスクで共通して利用できます。

消費量はタスクの内容と処理時間に応じて変動し、複雑な生成や長時間処理ほど多くのクレジットを使います。処理が完了した後に成果物を閲覧・保存するだけではクレジットは消費されません。

利用状況は、ユーザー設定画面の「Usage」から確認でき、いつどのタスクでどれだけのクレジットを使用したかが一覧で表示されます。

無料プランでは初回登録時や日次でクレジットが付与される仕組みがあり、小規模なタスクや試用段階には十分な量が確保されています。

現状の制限事項と注意点

Manusは多機能なAIプラットフォームですが、現時点ではいくつかの制約があります。

まず、クレジットが途中で上限に達するとタスクが強制終了するため、長時間かかる動画生成や複数処理の同時実行には注意が必要です。また、タスク開始前にクレジット消費量の目安が明示されない仕様となっており、実行後に想定以上の消費が発生する場合があります。

無料プランではクレジットが毎日一定数付与されますが、未使用分を翌日に繰り越すことはできません。さらに、無料ユーザーは同時実行できるタスク数が制限されているため、複数の処理を並行で走らせることは難しくなります。

一部の生成機能や外部モデル連携機能は有料プラン限定のため、すべての機能を体験するにはアップグレードが必要です。

対応モデルと品質比較

Manusでは、独自の動画生成モデルと外部AIモデルを使い分けることで、目的に応じた映像生成が可能です。

自社開発のモデルは、短尺動画やナレーション付き解説など、情報を整理して見せる構成に強みがあります。

本章では、Manusの自社モデルの特徴、外部モデルとの比較、そして用途に合わせた最適なモデル選びについて詳しく解説します。

Manus自社動画生成モデルの特徴と得意分野

Manusは、自社で開発した生成基盤をもとに、テキストから映像を自動的に構成するAIモデルを提供しています。特に短尺動画や製品紹介、ナレーション付きの解説動画など、情報を整理して伝える用途に強みがあります。

プレイブックの「AI Video Generator」機能を使うことで、台本作成からプレビュー、修正までを数分で完結できます。

Manus 1.5以降は処理速度と安定性が向上し、より高品質な映像生成が可能になりました。また、Wide Research機能を併用することで、構成や素材情報を自動収集し、ストーリー性のある映像制作にも対応します。

Veo 3など外部モデルとの連携・比較点

外部モデルの中でもVeo 3は、実写に近い物理的な動きや質感を再現できる点で評価されています。

カメラワーク、照明、環境音などの要素をリアルに再現し、シネマティックな映像制作に適しています。また、縦型・横型の両方に対応しており、SNSショート動画から映画的なプロモーションまで幅広く活用できます。

一方、Manusの自社モデルは軽量かつ生成が高速で、修正や再生成が容易な点が大きな利点です。制作スピードを重視する場合や、ナレーション付きの説明動画を量産したい場合に適しています。

コスト面でもManus自社モデルの方が効率的であり、品質重視のVeo 3とスピード重視のManusという使い分けが効果的です。

用途別モデルの選び方

動画の目的や完成イメージに応じて、使用するモデルを使い分けることが重要です。例えば、教育・解説・製品紹介などの分かりやすさを重視する場合は、Manusの自社モデルが最適です。

短時間で複数の動画を生成でき、構成やトーンの統一も容易です。

一方で、リアルな映像表現や映画のような演出を求める場合は、Veo 3などの外部モデルが有効です。背景のディテールや照明の質感、被写体の動きを自然に表現できるため、ブランドムービーや広告動画に向いています。

SNS動画では縦型対応の可否やテンプレートの柔軟性も重要であり、目的・コスト・表現力のバランスを見極めて選択することが大切です。

Manusで動画生成する方法

Manusで動画を生成するには、プロジェクト全体の設計と設定項目の理解が欠かせません。

テーマの整理やシナリオ構成、目的に合ったモデルの選択を行うことで、生成結果の精度が大きく変わります。

本章では、プロジェクト設計、モデル選択、プロンプト設計と修正手順の3つのステップを詳しく解説します。

プロジェクト設計

Manusで動画生成を行う際は、最初に「目的」と「完成イメージ」を具体的に設定することが重要です。

尺や縦横比、想定視聴者、公開先のプラットフォームを決めておくことで、生成モデルや演出方針が明確になります。次に、動画の中心となるメッセージを一本に絞り、シーン構成やナレーション内容を箇条書きで整理します。

使用する素材の出典、BGMやテロップのトーンも初期段階で決めておくと、修正工程を大幅に削減できます。最初は短尺でプロトタイプを生成し、消費クレジットや生成時間を把握しながら徐々に完成度を高めていきます。

Manusの「AI Video Generator」を利用すれば、構成・試作・改善の反復をワークフロー化でき、効率的に完成度を上げられます。

モデル／ツール選択と設定項目のポイント

動画の目的や完成形に応じて、使用するモデルとツールを正しく選定することが成果の質を左右します。

情報整理型やチュートリアル系の動画ではManusの自社モデルが適しており、短時間で安定した結果を得られます。

一方、リアルな質感や映画的演出を重視する場合は、Veo 3などの外部モデルを組み合わせると表現力が広がります。

縦型ショート動画には9:16、プレゼンやYouTube向けには16:9を設定し、解像度や尺をプロジェクト開始時に明確化します。

クレジット消費量はタスクの長さと解像度に比例するため、初期は控えめに設定して段階的に調整します。生成履歴や消費量は「Usage」タブから確認でき、計画的なクレジット管理に役立ちます。

プロンプト設計とレビュー・修正の手順

良質な動画を生成するためには、明確かつ具体的なプロンプト設計が欠かせません。

冒頭で動画の目的、対象視聴者、トーン、尺を明示し、続いて各シーンごとに登場人物や構図、動き、カメラアングル、テロップ内容を指定します。BGMの有無やナレーションの速度・雰囲気も指示に含めることで、出力の再現性が高まります。

初回生成では短尺・低解像度で試作し、出力結果をレビューしてズレを確認します。修正は一度に多くの変更を行わず、1回につき1点ずつ改善を加えることで、クレジットの無駄を防ぎながら精度を上げられます。

完成度が高まったら最終調整として映像尺と音声の同期を確認し、最適な品質で書き出します。

実践ユースケースと作例ガイド

Manusで生成した動画は、目的や発信媒体によって最適な構成や演出が異なります。SNSでは短尺かつテンポの良い構成が求められ、ユーザーの注目を瞬時に引きつける工夫が重要です。

一方で、製品紹介やサービス解説では、情報の正確さとナレーションのわかりやすさが成果を左右します。

本章では、SNS短尺動画、製品解説、ブランド・採用動画という三つのユースケースをもとに、Manusでの実践的な活用例と作例のポイントを紹介します。

SNS短尺動画活用例

SNS向けの短尺動画では、冒頭の3秒で視聴者の関心を引く構成を意識します。

15〜60秒を目安にテンポよく情報を展開し、テロップや効果音でリズムをつけると効果的です。縦型の9:16を基本に、スマートフォンでの視聴に最適化したレイアウトを設定します。

特にYouTube ShortsやTikTokでは、冒頭のフレーズや映像が再生継続率を左右するため、問いかけや驚きを演出する要素を入れることが大切です。また、複数のパターンを生成して再生数やエンゲージメントを比較するABテストを行うと、精度の高い改善につながります。

Manusのテンプレート機能を活用すれば、短時間で量産しながらクオリティを維持できます。

製品紹介・解説動画

製品紹介やサービス解説の動画では、冒頭で視聴者の課題を提示し、中盤で解決策として製品を紹介する構成が効果的です。

1〜2分程度の長さを目安に、ナレーションと画面テロップを組み合わせて理解を促進します。専門的な用語は簡潔に言い換え、操作手順や特長は映像で見せながら説明するのがおすすめです。

最後に購入や問い合わせへの導線を明確にすることで、視聴から行動につながる確率が高まります。

Manusでは製品紹介向けのテンプレートや台本生成機能も充実しており、誰でも短時間でわかりやすい動画を制作できます。B2Bやオンラインサービスの説明にも応用しやすい形式です。

ブランド・採用広報動画の活用ポイント

ブランドや採用向けの動画では、企業の理念や文化を物語として伝える構成が重要です。

ロゴやスローガンを前面に出すよりも、社員の言葉や働く様子を通じて共感を生む方が効果的です。冒頭で企業の雰囲気や目的を提示し、中盤で具体的な活動や人の姿を描き、最後にビジョンと行動喚起を示します。

長さはSNSでは30〜60秒、採用サイト用では1〜2分を目安に調整します。統一された色調やフォント、ナレーションのトーンを意識することで、ブランドメッセージが一貫します。

Manusを活用すれば、ブランド映像のストーリー構成やテキスト演出を自動生成でき、映像制作の効率と表現力を両立できます。

精度を高めるためのプロンプト設計術

Manusで動画生成の精度を高めるには、具体的で構造的なプロンプト設計が欠かせません。構図や被写体、動き、トーンといった映像要素を明確に指示することで、生成結果のブレを抑えられます。

本章では、プロンプト設計の考え方から具体的な指示方法、改善の進め方まで詳しく解説します。

構図・被写体・動き・トーンの指示書き方

動画生成では、構図や被写体、動き、トーンを具体的に記述することで精度が向上します。

構図は「画角・位置・背景」を明示し、三分割法や視線の向きを指示すると自然な構成になります。被写体は年齢や性別、服装、髪型、表情などを細かく設定することで、想定通りのイメージを再現できます。

動きは「カメラ」と「被写体」を分けて、どちらが動くのかを動詞で表現します。たとえば「カメラは横方向にパンし、被写体は前に歩く」と書くと分かりやすいです。

トーンは照明、時間帯、色味、質感などをキーワードで統一し、作品全体の雰囲気を定義します。また、アスペクト比や解像度も併記することで、プラットフォームごとの最適化が容易になります。

シーン分割・ショット指定・トランジション設計

動画を1本の流れで作るよりも、目的に応じてシーンを分けて構成する方が完成度が高まります。

各シーンには「ショットの種類・内容・カメラの動き・長さ」を順番に書き、構成を明確にします。ショットはクローズアップ、ミディアム、ワイドなどを指定し、視点や距離感を安定させます。

カメラ動作は「パン」「ズーム」「ドリー」などの具体的な用語で指示し、動きの強弱をコントロールします。トランジションは基本をカットで設計し、必要に応じて「クロスディゾルブ」や「マッチカット」などを明記します。

また、縦横比や視線方向を統一することで、自然で流れるような映像を作ることができます。

参照素材・テンプレート活用と反復最適化

生成精度を高めるためには、参考となる素材を明示し、テンプレートを効果的に活用することが大切です。参照画像や動画のリンクを添付し、スタイルや色調、キャラクターの印象を共有すると出力が安定します。

初回は短尺で試し、結果を確認しながら差分のみを修正して再生成する反復手法が効率的です。テンプレートを用いれば、アスペクト比や構成を一定に保ちつつ複数パターンを作成できます。

エラーや破綻が生じる場合は被写体数を減らし、カメラ動作や背景の複雑さを調整します。

Manusのモデルごとの推奨構文を確認し、再利用可能なプロンプト構造を蓄積することが精度向上につながります。

Manus動画生成のよくあるトラブルとその対策

Manusで動画を生成する際には、処理が途中で止まったり、意図しない映像が出力されたりするケースがあります。これらのトラブルは、多くの場合、設定やプロンプトの内容、クレジット残量などの要因によって発生します。

本章では、生成エラーや中断時のチェックリスト、出力の修正方法、遅延・タイムアウトを防ぐための最適化手法について詳しく解説します。

生成が途中で止まる・エラーになる原因チェックリスト

動画生成が途中で止まる場合は、まずクレジット残量を確認します。

Manusはタスク実行中のみクレジットを消費し、上限に達すると処理が自動的に中断されます。次に、ネットワーク接続やブラウザの通信状態を確認し、安定した環境で再実行します。

長尺動画や高解像度設定は処理負荷が高く、タイムアウトの原因になりやすいので、まず短尺・中解像度で試すのが安全です。外部モデル連携を行う場合は、アスペクト比や画像設定の不一致がエラーにつながるケースもあります。

タスクが失敗した際は、Usage画面から履歴を確認し、失敗タスクの詳細を記録しておくと原因分析に役立ちます。

Manus動画生成：エラー原因チェックリスト

区分	主な原因	確認方法	対処法
クレジット関連	クレジット残量が不足している	Usage画面で残量と履歴を確認	クレジットを追加・更新し、設定を軽量化して再実行
	日次クレジットが更新されていない	日次リセット時間を確認	翌日またはリセット後に再試行
	長尺・高解像度設定による過剰消費	タスク設定を確認	低解像度・短尺で再実行し、徐々に調整
ネットワーク／環境	通信が不安定	Wi-Fi／有線接続を確認	安定した回線で再試行、VPNは一時停止
	ブラウザ不具合やキャッシュエラー	ページ更新・キャッシュ削除	別ブラウザまたはシークレットモードで実行
	PCの負荷やスリープ状態	タスクマネージャー確認	不要アプリを終了し、スリープを無効化
設定・モデル関連	外部モデルとの設定不整合	アスペクト比・入力形式確認	対応モデル仕様に合わせて修正
	同時実行数が多い	実行中タスクを確認	タスクを1件ずつ順番に実行
	不正な素材・形式	添付素材の拡張子やサイズ確認	正しい形式（例：.jpg, .mp4）に変換
システム／負荷要因	サーバー混雑や一時障害	複数ユーザーで発生しているか確認	時間をおいて再実行（深夜や早朝が安定）
	長時間処理によるタイムアウト	処理時間の傾向を確認	ショット分割やプロジェクト分離で負荷分散

意図と異なる出力になったときの修正法

生成結果が想定と違う場合は、プロンプトの構造と語彙を見直します。

最初に「目的・視聴者・トーン・尺」を簡潔にまとめ、その後に「シーンごとの構図・被写体・動き」を箇条書きにします。曖昧な表現や抽象的な指示を避け、必須要素や除外条件を具体的に書くことが重要です。

また、変更箇所を最小限に抑え、部分的に再生成することで一貫性を保てます。外部モデルを使う場合は、APIの仕様や推奨構文を確認し、設定と表現の不一致を減らします。

Manusではテンプレートや保存したプロンプトを活用することで、再現性を高めながら効率的に修正できます。

遅延／タイムアウトの回避・コスト最適化手法

Manusの動画生成で遅延やタイムアウトを防ぐには、処理負荷を段階的に上げることがポイントです。

まず低解像度・短尺でテストし、安定動作を確認してから本番設定に切り替えます。複数タスクを同時に実行すると待機時間が長くなるため、重要な処理を優先して実行するのが理想です。

Usage画面で重い工程を確認し、時間のかかるステップを短縮するとクレジットの節約にもつながります。外部モデルを利用する際は、軽量版や高速処理向けモデルを選択し、アスペクト比や解像度の指定を明確にします。

実行はアクセスが集中する時間帯を避け、安定した通信環境で行うことで、エラーや遅延のリスクを最小限に抑えられます。

まとめ

本記事では、Manusを活用した動画生成の仕組みや基本手順、モデル選びのポイントから、実際の活用事例、さらに精度を高めるためのプロンプト設計までを詳しく解説しました。

Manusは、テキストから映像を自動生成できる先進的なAIプラットフォームであり、短尺動画からブランドムービーまで幅広い用途に対応します。

自社モデルと外部モデルを使い分けることで、スピードと品質を両立した制作が可能です。

また、構成設計やプロンプトの工夫によって、生成精度や再現性を高めることもできます。一方で、クレジット消費や処理負荷に注意しながら最適化を行うことが重要です。

この記事を参考に、Manusの動画生成機能を実際に活用し、効率的かつ高品質な映像制作に挑戦してみてください。