ECヒット動画の再現を実現：Gemini動画理解＋Sora 2で同モデルをワンクリック生成

作者注：チュートリアル完結編：Gemini 動画理解 API を使用してヒット動画のプロンプトを逆引きし、Sora 2 で同スタイルの新作動画を生成。EC 動画の複製ワークフローをワンストップで完了。

競合他社のヒット動画を見ても、どうやって再現すればいいか分からないというのは、EC 運営におけるよくある悩みです。この記事では、動画理解 ＋ AI 動画生成 の完全なワークフローを紹介し、ヒット動画を複製するための実践的なテクニックを素早く習得できるようサポートします。

コアバリュー：この記事を読み終える頃には、Gemini 動画理解を使ってあらゆる動画からプロンプトを逆引きし、Sora 2 で同じスタイルの新しい動画を生成する方法が身についているはずです。

動画理解によるヒット動画複製 核心ポイント

動画理解によるヒット動画複製 詳細解説

動画理解（Video Understanding）は、マルチモーダル AI の核心的な能力の一つです。Gemini シリーズのモデルは、動画のオーディオストリームとビジュアルフレームを同時に処理し、1 秒間に 1 フレームのサンプリングレートで画面情報を抽出。さらに音軌の内容と組み合わせて総合的に分析します。これは、AI が動画の中に「何があるか」を理解するだけでなく、カメラワーク、光と影のスタイル、編集のテンポといったプロフェッショナルな要素まで理解できることを意味します。

リバースプロンプトエンジニアリング（Reverse Prompt Engineering）は、動画理解能力をコンテンツ制作に応用するための鍵となる技術です。緻密に設計された分析プロンプトを通じて、AI は動画から「構図、カメラワーク、ライティング、カラートーン、被写体の動き、背景音楽の特徴」などの情報を抽出。これらの要素を Sora 2 で使用可能な生成プロンプトとして再構成します。

バズり動画再現の完全ワークフロー

ステップ1：バズり動画をアップロードする

さまざまな動画入力方式をサポートしています：

ステップ2：動画理解と分析

Geminiの動画理解モデルを使用して動画内容を分析し、主要な制作要素を抽出します：

import requests
import base64

# 配置 API
api_key = "YOUR_API_KEY"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"

# 读取视频 file
with open("viral_video.mp4", "rb") as f:
    video_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

# 视频理解分析
response = requests.post(
    f"{base_url}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={
        "model": "gemini-2.5-pro-preview",
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "video", "video": video_base64},
                {"type": "text", "text": """分析这个视频，提取以下创作元素：
1. 镜头构图和画面比例
2. 相机运动（推拉摇移、固定等）
3. 光照风格和色彩调性
4. 主体动作和节奏
5. 背景环境描述
6. 整体视觉风格关键词

请将分析结果整理为可用于 Sora 2 的英文提示词格式。"""}
            ]
        }]
    }
)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

ステップ3：構造化プロンプトの生成

動画理解によって返される分析結果の例：

Camera: Slow push-in, centered composition, shallow depth of field
Lighting: Soft diffused studio lighting, warm color temperature (3200K)
Subject: Premium leather handbag rotating on white marble pedestal
Movement: 360-degree rotation over 8 seconds, smooth and elegant
Style: Luxury commercial aesthetic, minimalist background
Color: Warm tones, high contrast, subtle vignette

Sora 2 Prompt:
"A premium leather handbag slowly rotating 360 degrees on a white marble
pedestal, soft diffused studio lighting with warm color temperature,
shallow depth of field, luxury commercial aesthetic, centered composition,
smooth cinematic movement, minimalist white background, high-end product
showcase style"

ステップ4：Sora 2で同タイプ動画を生成する

抽出されたプロンプトをSora 2に入力して、新しい動画を生成します：

# 使用提取的提示词生成新视频
sora_response = requests.post(
    f"{base_url}/videos/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={
        "model": "sora-2",
        "prompt": extracted_prompt,  # 上一步提取的提示词
        "aspect_ratio": "9:16",
        "duration": 10
    }
)
print(sora_response.json())

アドバイス：APIYI (apiyi.com) を通じて、Geminiの動画理解とSora 2の動画生成APIを同時に呼び出すことができます。複数のプラットフォームを個別に連携させる必要がなく、ワンストップでワークフロー全体を完結させられます。

動画理解によるバズり動画再現：クイックスタート

最小限の構成例

以下は、ワンクリックで実行できるバズり動画再現の完全なコードです：

import requests
import base64

api_key = "YOUR_API_KEY"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"

def clone_viral_video(video_path: str) -> dict:
    """一键复刻爆款视频"""
    # 1. 读取视频
    with open(video_path, "rb") as f:
        video_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # 2. Gemini 视频理解
    analysis = requests.post(
        f"{base_url}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json={
            "model": "gemini-2.5-pro-preview",
            "messages": [{"role": "user", "content": [
                {"type": "video", "video": video_b64},
                {"type": "text", "text": "Analyze and generate Sora 2 prompt"}
            ]}]
        }
    ).json()

    prompt = analysis["choices"][0]["message"]["content"]

    # 3. Sora 2 生成新视频
    result = requests.post(
        f"{base_url}/videos/generations",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        json={"model": "sora-2", "prompt": prompt}
    ).json()

    return {"prompt": prompt, "video": result}

# 使用
result = clone_viral_video("competitor_video.mp4")

import requests
import base64
import time
from typing import Optional, List
from pathlib import Path

class ViralVideoCloner:
    """爆款视频复刻工具类"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    def analyze_video(self, video_path: str) -> str:
        """使用 Gemini 分析视频，提取提示词"""
        with open(video_path, "rb") as f:
            video_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

        analysis_prompt = """Analyze this video and extract creative elements:
        1. Camera movement and composition
        2. Lighting style and color grading
        3. Subject action and pacing
        4. Background and environment
        5. Overall visual style

        Generate a detailed Sora 2 prompt in English that can recreate
        a similar video with different products."""

        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json={
                "model": "gemini-2.5-pro-preview",
                "messages": [{
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {"type": "video", "video": video_b64},
                        {"type": "text", "text": analysis_prompt}
                    ]
                }]
            }
        )

        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

    def generate_video(
        self,
        prompt: str,
        aspect_ratio: str = "9:16",
        duration: int = 10
    ) -> dict:
        """使用 Sora 2 生成新视频"""
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/videos/generations",
            headers=self.headers,
            json={
                "model": "sora-2",
                "prompt": prompt,
                "aspect_ratio": aspect_ratio,
                "duration": duration
            }
        )
        return response.json()

    def clone(
        self,
        video_path: str,
        custom_subject: Optional[str] = None
    ) -> dict:
        """完整的视频复刻流程"""
        # 分析原视频
        base_prompt = self.analyze_video(video_path)

        # 如果指定了自定义主体，替换提示词中的主体描述
        if custom_subject:
            base_prompt = self._replace_subject(base_prompt, custom_subject)

        # 生成新视频
        result = self.generate_video(base_prompt)

        return {
            "original_video": video_path,
            "extracted_prompt": base_prompt,
            "generated_video": result
        }

    def batch_clone(self, video_paths: List[str]) -> List[dict]:
        """批量复刻多个视频"""
        results = []
        for path in video_paths:
            result = self.clone(path)
            results.append(result)
            time.sleep(2)  # 避免频率限制
        return results

    def _replace_subject(self, prompt: str, new_subject: str) -> str:
        """替换提示词中的主体"""
        # 简化处理，实际可用更复杂的NLP方法
        return f"{new_subject}, {prompt}"

# 使用示例
cloner = ViralVideoCloner("YOUR_API_KEY")
result = cloner.clone(
    "competitor_bestseller.mp4",
    custom_subject="my product: wireless earbuds in charging case"
)
print(result["extracted_prompt"])

アドバイス：APIYI (apiyi.com) で Gemini と Sora 2 の API クォータを取得できます。プラットフォーム上で複数のモデル呼び出しを一元管理でき、開発プロセスを簡素化できます。

バズり動画再現のための動画理解：モデル比較

動画理解モデルの能力比較 バズり動画分析に最適なモデルを選択する

モデル 動画理解能力 最大時間 活用シーン 推奨度

Gemini 2.5 Pro

視覚＋音声のデュアルストリーム 1 FPSサンプリング、詳細分析

約6時間

長尺動画のディープ分析 複雑なシーンの理解

⭐⭐⭐⭐⭐

おすすめ

Gemini 2.5 Flash

高速な視覚分析 軽量な処理

約1時間

短尺動画の高速処理 バッチ処理タスク

⭐⭐⭐⭐

GPT-4o OpenAI

視覚フレーム分析 基本的な視覚理解

比較的短い

シンプルなシーン理解 静止画分析がメイン

⭐⭐⭐

💡 推奨コンビ：Gemini 2.5 Pro (動画理解) + Sora 2 (動画生成) APIYI (apiyi.com) なら一括で呼び出し可能。複数プラットフォームへの個別対応は不要です

なぜ動画理解に Gemini がおすすめなのか？

Gemini 2.5 シリーズは、動画理解のベンチマークテストにおいて業界トップクラスの水準に達しています。

• デュアルストリーム処理：視覚フレームと音声トラックを同時に分析し、より包括的な理解を可能にします。
• 超ロングコンテキスト：200万トークンのコンテキストにより、最大6時間の動画処理をサポートします。
• きめ細かな制御：カスタムサンプリングレートや解像度パラメータの設定に対応しています。
• タイムスタンプによる特定：MM:SS形式で動画内の特定の場所を正確に参照できます。

選択のアドバイス：動画分析には Gemini 2.5 Pro の使用をおすすめします。APIYI (apiyi.com) を通じて簡単に呼び出すことができます。

バズり動画再現の活用シーン

以下のようなEC（電子商取引）シーンでの活用に適しています。

• 競合分析：競合他社のバズり動画を分析し、成功要因を抽出します。
• スタイル変換：人気の動画スタイルを自社製品の動画に適用します。
• 大量生産：同一のスタイルテンプレートを使用して、複数の製品動画を素早く生成します。
• A/B テスト：複数のスタイルバリエーションを生成し、広告配信テストを実施します。

よくある質問

まとめ

ヒット動画複製のワークフローにおける核心的なポイントは以下の通りです：

1. ビデオ理解が鍵：Gemini のマルチモーダル能力により、動画の制作要素を正確に抽出できます。
2. プロンプトエンジニアリングの自動化：AI が視覚的な分析結果を、そのまま利用可能な生成用プロンプトへと自動変換します。
3. ワンストップのワークフロー：Gemini + Sora 2 の API 呼び出しを統一することで、開発プロセスを簡素化します。

このワークフローを習得することで、EC 運営者は業界のヒット動画のスタイルを素早く複製し、動画制作における試行錯誤のコストを大幅に削減できます。

効果を素早く検証するには、APIYI apiyi.com の利用をお勧めします。このプラットフォームでは Gemini のビデオ理解と Sora 2 のビデオ生成 API を同時に提供しており、複製プロセス全体をワンストップで完結させることが可能です。

📚 参考資料

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1. Gemini ビデオ理解公式ドキュメント：詳細な API パラメータと使用方法

   • リンク：ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding
   • 説明：公式の権威あるドキュメント。ビデオ理解の完全な機能を把握できます。

2. Sora 2 プロンプトガイド：OpenAI 公式のプロンプトベストプラクティス

   • リンク：cookbook.openai.com/examples/sora/sora2_prompting_guide
   • 説明：高品質な動画生成プロンプトの作成方法を学習します。

3. 逆プロンプトエンジニアリングガイド：ビデオからプロンプトへの技術解説

   • リンク：skywork.ai/skypage/en/Video-to-Prompt-A-Hands-On-Guide
   • 説明：Video-to-Prompt の動作原理を深く理解するためのガイドです。

著者：技術チーム
技術交流：コメント欄での議論を歓迎します。さらなる資料については APIYI apiyi.com 技術コミュニティにアクセスしてください。