
AIが生成する画像や動画の品質は、与えるプロンプト(指示文)の質に大きく依存します。プロンプトエンジニアリングとは、AIから最良の結果を引き出すための指示設計技術です。特に動画生成では、静止画以上に複雑な要素をコントロールする必要があります。
Domer AI Video Generatorのようなツールを使いこなすには、プロンプトの書き方が決定的に重要です。
良いプロンプトには以下の要素が含まれます:
悪い例:「桜の木」
良い例:「夕暮れ時の古い寺の庭に立つ満開の桜の木。花びらがゆっくりと風に舞い落ちる。柔らかな黄金色の逆光。4K、シネマティックな深度。日本画の美学を取り入れた構図。」
動画の印象はカメラワークで大きく変わります:
Seedance 2.0のような高度なモデルでは、複雑なカメラモーションも正確に再現できます。
動画には時間の流れがあります:
複数シーンにわたってキャラクターや美術スタイルを保つには:
「白い最小限のスタジオ空間。中央に置かれた[製品名]を360度スムーズに回転するカメラ。ソフトな拡散光。製品の質感が明確に見えるマクロ撮影。背景は清潔な白。5秒のループ動画。」
「雨の降る都市の夜。ネオンライトが濡れたアスファルトに反射する。一人の人物が傘を差して歩く。カメラは後方からのトラッキングショット。フィルムグレイン、シネマティックカラーグレーディング。ノスタルジックで希望に満ちた雰囲気。」
AIに想像の余地を残しすぎると、期待と異なる結果になります。具体的に、詳細に指定しましょう。
「リアルな」と「アニメ風」を同時に指定すると、中途半端な結果に。スタイルは一貫させましょう。
「低画質」「ブレ」「歪み」など、避けたい要素も明示することで品質が安定します。
プロンプトエンジニアリングは反復的なプロセスです:
Domer AI Image Generatorでまず静止画でテストし、イメージが固まったらDomer AI Video Generatorで動画化する、というワークフローも効果的です。
プロンプトエンジニアリングは、AI時代のクリエイターにとって最も重要なスキルの一つです。基本を押さえ、実践を重ねることで、誰でも高品質なAI動画を制作できるようになります。今日から意識的にプロンプトを書いてみましょう。

Alexander
Vidu Q4 alternatives compared: Kling 4.0, Seedance 2.5, Wan 3.0, and Runway Gen-4 — 4K support, input modes, durations, audio, and what each costs in credits on Domer.
The top 4K AI image generators on Domer compared: Flux 3 Klein, Nano Banana 2.1, GPT Image 2.5, GPT Image 2, and Nano Banana Pro — 4K credit costs, reference limits, and speed.
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 Flare compared: credit costs per resolution, aspect ratios, reference images, text rendering, and which tasks fit each model.