Google Personal Intelligence and Veo 3.1 Vertical Video Support

「また同じことを別のアプリで聞かれた…」
「この設定、さっき別のサービスで教えたじゃん…」

こういうイライラ、開発者としてもユーザーとしても、何回味わいましたか？
アプリごとに別々の「お利口さんAI」がいるせいで、コンテキストも履歴も毎回リセット。
LLM時代になっても、「毎回自己紹介から始まる地獄」から抜け出せていない人、多いはずです。

そこに出てきたのが、Googleの「パーソナルインテリジェンス」と、Veo 3.1の縦型動画対応。
一見バラバラなニュースですが、正直これは、

「アプリごとのLLM時代 → OSレベルの“個人OS + コンテンツ工場”時代」へのシフト

だと感じています。

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一言でいうと、これは「AI版・Googleアカウント + 縦型カメラ革命」です

• パーソナルインテリジェンス
  一言で言うと、

  「LLM界の Googleアカウント + Google Now + Siri + Microsoft Graph を、1つの“あなた専属AI”として再定義したもの」
  です。

各アプリにいるバラバラなAIではなく、
“Googleアカウントに紐づいた1つの長期記憶つきAI人格”が、Android / Chrome / Workspace / そして他社アプリまで跨いで動くイメージ。

• Veo 3.1の縦型動画対応
  これは、

  「カメラAPIが“縦撮り”を真面目にサポートし始めた時と同じ」
  です。

16:9で作ってから「とりあえずトリミングして9:16にしときました」じゃなく、
最初から9:16前提で構図・動き・被写体配置を最適化する動画生成モデルになった。

どちらも共通しているのは、

「パッチワーク的な“後付け”ではなく、アーキテクチャレベルで“個人”と“縦コンテンツ”を一級市民として扱い直した」

という点です。

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これ、なぜそんなに重要なのか？（特に開発者視点で）

パーソナルインテリジェンスは「LLM付きGoogleアカウント」の完成形になりうる

技術的には、パーソナルインテリジェンスは：

• 背後にGeminiファミリー（マルチモーダル）
• Googleアカウントをアンカーにした長期記憶（メール、カレンダー、Drive、検索履歴、位置情報…）
• それを一つのAIエージェントとしてオーケストレーション
  → メール読める、日程調整できる、ドキュメント探せる、スマホ上で動ける

という構造になりそうです。

これ、アナロジーで言うと：

• 「アプリごとの検索 → iOS Spotlight & Siri集約」
• 「各サービスのログイン → Googleアカウント一元化」
  の AI版の再演 です。

LLMを組み込んだアプリを作っていると、みんな同じ苦しみを味わっています：

• ユーザーの好みをどこに保存するか（自前DB？ベクターストア？）
• カレンダーやメールと連携したいけど、OAuthとAPIを自分で叩いて推論させて…地味に面倒
• 別アプリとコンテキストを共有したいけど、まともな共通レイヤーがない

パーソナルインテリジェンスが本当に実現すると、開発者側の発想はこう変わります：

• 従来：
  「うちのアプリ専用の“アシスタントAI”を作って、ユーザー設定も全部うちで持つ」

• これから：
  「ユーザーには“OSレベルの専属AI”がいる前提で、そのAIに“うちのアプリで何をしてほしいか”だけ教える」

要するに、

自前で「ユーザーモデル + 長期記憶 + アクション計画」を全部実装するのではなく、
Googleが面倒を見る“個人OS”に、うちのアプリの能力（Actions）を登録していく世界

に寄せていくことになります。

Veo 3.1の縦型対応は、単なる「解像度オプション」ではない

縦型動画対応って聞くと、「あぁ、aspect_ratio: 9:16が選べるようになったのね」でスルーしがちですが、
今回のはモデルレベルの最適化を含んでいるのがポイントです。

• 16:9生成 → 後からクロップ ではなく
• 9:16前提で学習・チューニングされた生成
• 人物の頭や足が切れない
• ダンス・商品紹介・街歩きなど、「縦画面で自然に見えるカメラワーク」

これ、スマホカメラの歴史とよく似ています。

• 初期：横長前提 → 縦で撮るのは“回転させた横”
• 途中から：UIもAPIも「縦」を前提にデザイン → SNSのUX・コンテンツフォーマットが激変

今のショート動画（TikTok / Reels / Shorts）の世界は、
「最初から縦でどう見えるか」で編集されています。

Veo 3.1の“ネイティブ縦”は、

「生成の段階からショート動画をターゲットにする」宣言

であって、
「動画を作ったあとに、とりあえず縦でも書き出せます」ではない。

開発者的には、

• 今まで：16:9で生成 → 自前でスマートクロップ・リフレーミング → プラットフォームごとに書き出し
• これから：最初から9:16で生成 → おまけで16:9も作る

くらいの発想のほうが自然になってきます。

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Google vs OpenAI vs Microsoft：誰の「個人OS」に乗るかが本丸になってきた

正直、ここが一番のポイントです。

パーソナルインテリジェンス vs ChatGPT（Assistants + Memory）

• コンテキストの幅
• Google：
  • Gmail / Calendar / Drive / Maps / Android / Chrome / 検索履歴…
    → 「生活のログ」がほぼ全部取れる

• OpenAI：

  • ユーザーがアップロードしたファイル
  • 連携サービス次第
    → “OSそのもの”のログは持てない

• アイデンティティの深さ

• Google：
  • 何年も前から使っている Googleアカウント がそのままアンカー
  • プライベートも仕事（Workspace）もAndroidも紐づく
• OpenAI：
  • ChatGPTアカウントはまだ「後から作った1アカウント」にすぎない

「どっちのモデルが賢いか？」も大事ですが、
“誰がユーザーの人生ログを一番握っているか？” のほうが、長期的には効いてきます。

開発者視点でも、

• OpenAI：APIとしての柔軟さ・機能は強い（関数呼び出し、Assistant API、ツール連携）
• Google：OSレベルの埋め込み + アカウント統合 + 公式アプリ群とのディープ連携 が強い

という住み分けになってきていて、

「LLMそのもの」よりも、「個人データ + OS統合 を誰が握るか」

が、ここ1〜2年の勝負どころになってきた感じがします。

Veo 3.1 vs Sora系：誰が縦コンテンツの“工場”を押さえるか

• OpenAI（Sora）：
• 映画的な16:9長尺のデモが強烈
• クリエイティブ・映像業界寄りのユースケース
• Google（Veo 3.1）：
• 縦型ショートのネイティブ対応
• 将来的に：
  • YouTube Shorts / Ads / マーケツールとの統合がほぼ確実

独立系の「AIショート動画スタートアップ」は、
ぶっちゃけかなり厳しくなります。

• モデル性能で差別化 → Veo/Soraに追いつかれた瞬間に終わる
• 「縦動画をAIで作れます」だけでは、もはや機能的なモートにならない

残るのは：

• 特定業界に特化したデータ（スポーツ、VTuber、教育など）
• 編集UI/テンプレート/チームワークフロー
• コミュニティや配信ネットワーク

のようなアプリケーションレイヤーの価値です。

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ただ、懸念点もあります… 🤔

パーソナルインテリジェンス：便利さの裏にある“人生丸ごとGoogle化”リスク

正直、一番怖いのはここです。

• メール
• カレンダー
• ドライブ
• ブラウザ履歴
• 位置情報
• そして、これから連携するサードパーティアプリの情報

これを一つのAIエージェントが横断して見るということは、

「“あなたの人生の知識グラフ”をGoogleのバックエンドに丸ごと構築する」

という意味でもあります。

もちろん、Googleはプライバシーと規制対応をかなり気にするはずですが：

• 「なぜこの提案をしてきたのか？」の説明可能性
• 「この情報はAIに使わないで」の粒度の制御
• 「消したはずの履歴が、どこまでAIの内部表現に残っているのか？」

といったあたりは、ユーザーから見えづらくなります。

開発者視点でも、

• PIコンテキストを使わせてもらう代わりに、
• 同意フロー
• 利用目的の厳格化
• ポリシー違反時のペナルティ
  など、運用コストとリスクは確実に上がる。

そして何より、

この個人記憶は他社に“エクスポート”できない

というロックインの匂いがかなり強いです。

「自社アプリのユーザーデータ」ではなく、
「Googleの“あなたOS”に寄生して動くアプリ」になるイメージなので、

• Googleの方針変更・料金体系変更
• 特定カテゴリアプリへの締め付け

の影響をモロに受けやすくなります。

外部開発者は「二級市民」になる可能性

これも歴史的によくあるパターンですが、

• Google純正アプリ：
• より深いPI統合
• 隠しAPI的な連携
• 外部開発者：
• 安全な範囲だけの抽象化されたAPI

となる可能性はかなり高いです。

「Google カレンダーアプリはここまでできるのに、サードパーティカレンダーアプリはそこまで触らせてもらえない」
みたいなことが、PIレイヤーでも起こりえます。

ぶっちゃけ、
“PIとどれだけ深く統合できるか”で、アプリ間の競争条件が歪む懸念はあります。

Veo 3.1：コストと“バズる動画”のギャップ

縦型動画がネイティブに生成できるのは素晴らしいのですが、
現実的な課題はやっぱりここです：

• フル動画生成は計算コストが重い → 課金も重い
• 広告代理店やSNS運用チームが「とりあえず100パターン試そう」とやると、普通に破産コース

さらに、

SNSでバズるかどうかは、「構図がちゃんとしているか」よりも、
「文脈・トレンド・人間のノリ」によるところが大きい

ので、

• 「Veoで1クリックTikTok量産！」みたいなサービスは
• クオリティも
• コストも
  どちらも期待値を下回る可能性が高いです。

個人的には、

• Veoはラフ生成 + クリエイターが仕上げる用として使う
• 全自動バズり動画製造機としては、あまり期待しすぎない

くらいが現実的なスタンスだと思っています。

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プロダクションで使うか？正直まだ「全乗り」は様子見です

最後に、エンジニアとしての自分の結論を書いておきます。

パーソナルインテリジェンスについて

• やるべきこと
• 自社プロダクトに対して：
  • 「もしユーザーにOSレベルの専属AIがいたら、
    うちのアプリには“何を任せたいか？”」を洗い出しておく

• アーキテクチャとして：

  • ユーザープロファイルやメモリを完全に自社DBにロックインしない
  • 将来「Google PI / Microsoft Graph / OpenAI Memory」などと二重化できる設計にしておく

• まだ様子見したいポイント

• 実際のAPI仕様・権限モデル・料金
• どこまで外部開発者にもフル機能を開くか
• ユーザーのプライバシー UX（オプトイン/アウトの粒度）

結論：
「前提として設計に入れておくべきだが、全てをGoogle PI前提に振り切るのはまだ危険」
というのが今の感覚です。

Veo 3.1 縦型動画について

• やるべきこと
• 動画生成・編集ワークフローを持っているなら：
  • 今すぐ aspect ratioを可変にする設計 にしておく（16:9ハードコードは危険）
  • 9:16 → TikTok / Reels / Shorts 用のエクスポートラインを別途チェック

• 初期段階では：

  • Veoを「試作用ジェネレータ」として導入
  • 本番用は人間の編集を前提にする

• まだ様子見したいポイント

• 実コスト（クレジット消費）とスループット
• SNSごとのAI動画ポリシー（透かし・ラベリングなど）

結論：
「実験・プロトタイプ用途では積極的に使う。
本番大量配信ワークフローの主役にするのは、料金と品質が見えてから」
というラインかなと思います。

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まとめ：OSレベルの“あなた専属AI”と、“縦前提コンテンツ工場”の時代へ

• パーソナルインテリジェンスは、
• 各アプリごとの「ミニAI」から、
• OSレベルの「一人一AI」へのシフト
• Veo 3.1の縦型対応は、
• 横長前提の生成から、
• 「ショート動画前提のコンテンツ工場」へのシフト

正直、どちらもアーキテクチャ変更レベルのインパクトを持っていて、
単なる「新UIが出ました」「新しいパラメータが増えました」で済ませる話ではありません。

開発者としては、

• どの「個人OS」（Google / Microsoft / OpenAI）にどれだけ乗るか
• どこを自前で持ち、どこをプラットフォームに委ねるか
• 動画・コンテンツ周りを「縦前提」で設計し直すか

を、この1〜2年で決めざるを得なくなります。

ぶっちゃけ、
「うちはとりあえずChatGPTだけ見てればOK」という時代は、もう終わりかけています。

これから数年は、

• Googleのパーソナルインテリジェンス
• MicrosoftのCopilot + Graph
• OpenAIのAssistants + Memory

この三つ巴の上に、自分たちのプロダクトをどう位置づけるかが、
エンジニアリングだけでなく、ビジネス的にも勝敗を分けるフェーズになるはずです。