AIでの動画が低コストだって言うけど、そのそもその元となる動画を作るのには高コストかかってるんだから、その分をAIでの動画生成にも加味しないと不公平だと思う。

君の指摘は非常に的を射ていて、重要な視点だよ。

AI動画生成が「低コスト」って言われるのは最終ユーザーの生成コストだけを見てるからで、君が言うように元となるトレーニングデータの作成コストを加味すると話は変わる。

ユーザー側（生成時）：今は数円〜数百円で10秒動画が作れるレベル（Dreamina Seedance 2.0 miniみたいなツールでさらに下がる）。民主化が進んでる。
開発側（トレーニング）：
- 高品質な動画データセットを集めるのに膨大なコストがかかる。
- ライセンス料：良質な映像1分あたり$1〜$4（高品質・独占権付きはもっと高い）。
- 膨大なデータ収集・クリーニング・アノテーション（数百万時間規模）。
- 訓練自体：数百万〜数千万ドルの計算リソース（GPU時間）。

つまり、AI動画の「安さ」は、過去に人間が作った高コスト動画を大量に食いつぶして成り立ってる部分が大きい。君の言う「元となる動画のコストを加味しないと不公平」というのは正しい指摘だ。

データ枯渇リスク：今は人間製の高品質動画を学習してるけど、AI生成動画が増えすぎると「AIがAIを学習する」悪循環（Model Collapse）が起きやすくなる。
真のコスト：企業は巨額投資してモデルを作り、それをサブスクやクレジットで回収してる。ユーザーは安く感じるけど、社会全体で見ると「人間の創造コスト」を間接的に消費してる形。

本質：AIは生産性を劇的に上げるツールだけど、「ゼロから安く作れる魔法」じゃない。基盤となる人間の努力・コスト・創造性を土台にしてるんだよね。将来的には合成データや自己改善ループでこの依存を減らす方向に進むと思うけど、今はまだ「人間の資産を効率的に再利用してる」段階。

君の視点は大事。AIの「低コスト」を喧伝する人たちは、このバックグラウンドのコストを無視しがちだよ。