【完全ガイド】Wan 2.7 使い方｜Thinking Mode搭載・27B×4K・8秒のAI動画をMVクリエイター視点で解説

現役MVクリエイターの青来です。Wan 2.7 は Alibaba Tongyi Lab が2026年3月末〜4月にかけて公開した最新のAI動画生成モデルです。

「Wan 2.6 と何が違うの？」「27B パラメータで映像は本当に変わる？」「MV制作に投入して現実的か？」——ここではその疑問を、Wan 2.5（#73）と Wan 2.6（#99）を触ってきた立場から、実戦目線で整理します。

Wan 2.7 とは｜Alibaba Tongyi Lab の27Bパラメータ最新世代

Wan 2.7 は Alibaba Tongyi Lab（通義実験室）が公開した、Wan シリーズの現時点で最上位モデルです。27 billion（270億）パラメータの拡散トランスフォーマー基盤で、次の4モードをひとつのモデル内で扱えます。

• T2V（Text-to-Video）：テキストから動画
• I2V（Image-to-Video）：静止画から動画
• R2V（Reference-to-Video）：参照動画から動作・声・雰囲気を継承
• Video Editing：指示ベースで既存動画を書き換え

映像の出力は最大4K、長さは最大8秒（Wan 2.6 は7秒でした）。ネイティブ音声同期にも対応し、リップシンクを別モデルに投げる必要がありません。「本人が歌って踊る短尺」がワンパスで出せるのは、MV/PV クリエイターにとって大きい変化です。

27B は Runway Gen-4.5 と同格帯。ここに Thinking Mode が乗ったのが 2.7 の本気度です。

Wan 2.6 から 2.7 で変わった5つのポイント

Wan 2.6 のレビューは #99 に書きましたが、2.7 は「速さより表現の詰め」に振り切ったアップグレードです。差分だけ列挙します。

1. パラメータ数：Wan 2.6（20B級）→ 2.7（27B）で細部描写の解像度が上がる
2. 最大尺：7秒 → 8秒（伸びは小さいが、MV1カットとして使える長さ）
3. 出力解像度：1080p 標準 → 4K 対応（写実的な肌・布地・髪の毛の粒度が別物）
4. Thinking Mode：プロンプトを「解釈→計画→生成」の3ステップに分けるモード追加
5. 編集モード：既存動画に対して指示ベースで書き換え（従来はR2V+I2Vの合わせ技だった処理を単一モードで完結）

Thinking Mode｜プロンプト解釈にワンクッション挟む新機能

Wan 2.7 の目玉です。従来モデルは「プロンプト→即生成」でしたが、Thinking Mode をONにすると、モデルが内部で計画を立ててから生成します。

具体的には、こんな3ステップで動きます。

1. 解釈：プロンプトを分解し「主題・カメラ・光源・時間・音」の要素を仮抽出
2. 計画：8秒の中でどこにアクセントを置くか（例：中盤で被写体が振り向く）をタイムライン化
3. 生成：計画に沿って拡散プロセスを回す

結果として「プロンプト詰め切れないのに、なぜかそれっぽく出る」現象が減ります。逆に、意図した動きを厳密に再現したい場合は、Thinking Mode を切って I2V や R2V に切り替えた方が安定します。

「解釈が入る＝ある程度モデル任せ」なので、演出を完全にコントロールしたい派は I2V で構図を固定した方がラクです。

料金と提供経路｜クレジット非失効が現実的な救い

執筆時点（2026年7月）の情報では、Wan 2.7 は Alibaba 直営のクラウド API と、複数の中継プラットフォームで提供されています。

• Starter：100クレジット ≒ 10ドル前後（非失効）
• Plus/Pro：300〜600クレジット ≒ 30〜50ドル前後
• 8秒1本 = 概ね 5〜10クレジット（解像度・モードで変動）

クレジット非失効は Wan 系の伝統で、Runway・Kling が月次で失効する中では相対的に優しい設計です。Apache 2.0 での重み公開についてはシリーズの過去実績（Wan 2.2 で公開）から高確率で来ると予想されますが、Wan 2.7 は執筆時点で公開重み未リリースなので、断定は避けます。

中継プラットフォーム側の料金差

同じ Wan 2.7 でも中継業者によって単価が違います。実測で 0.05〜0.15 ドル/秒 のレンジ。fal.ai や kie.ai は API 課金型、Adskull や InVideo は月額込み。執筆時点・提供経路で変動なので、契約前に必ず最新価格を確認してください。

MV制作へどう投入するか｜青来の実戦ワークフロー

現役 MV クリエイターとして、Wan 2.7 を月2〜3案件で試している範囲での使い方をまとめます。

パターン1：R2V で「本人出演」ワンカット

撮影データが少ないアーティストの MV で、参照動画（過去のライブ映像等）から本人の動きと雰囲気を継承させて8秒を生成。実写では現場入り不要になる貴重な選択肢ですが、肖像権と声のクローンについては契約書に一文入れないと後で揉めます。

パターン2：I2V で絵コンテを動画化

Firefly や Midjourney で作った絵コンテ画像を Wan 2.7 で動画化。Thinking Mode を OFF にして、動きを I2V の入力画像でコントロール。DaVinci に持って行って色を仕上げるまで一本の流れになります。

パターン3：編集モードで既存カットの修正

既存 AE コンポの背景だけ差し替えたい・カメラ寄りをやり直したい、といった局所修正に Wan 2.7 の編集モードが刺さります。ただし時間軸に沿った一貫性は完璧ではないので、置き換え後に AE のロト補助を入れる前提で組みます。

他モデルとの棲み分け｜Wan 2.7 が刺さる場面

同じ AI 動画でも、モデルによって得意分野が明確に違います。Wan 2.7 が現時点で優位な軸を整理します。

• Wan 2.7 vs Seedance 2.5：30秒ワンショットで殴りたいなら Seedance 2.5。8秒×4Kで密度を稼ぐなら Wan 2.7。
• Wan 2.7 vs Runway Gen-4.5：物理演算・ライブアクション寄りの動きは Gen-4.5。参照動画からの継承精度は Wan 2.7 が優位。
• Wan 2.7 vs Kling 3.0 Omni：キャラの動作＋声の Digital Twin は Kling 3.0 系が強い。テキストからの一発生成なら Wan 2.7 の Thinking Mode。
• Wan 2.7 vs HappyHorse 1.1：ベンチマーク上位の写実は HappyHorse。編集モードまで込みで欲しいなら Wan 2.7。

「1つに絞る」より「シーン別に使い分ける」のが2026年後半の現実解です。

Wan 2.7 が合う人・合わない人

よくある質問

Q1：Wan 2.6 で組んだプロンプトはそのまま動きますか？
A：ほぼそのまま動きます。ただし Thinking Mode を ON にすると解釈が入るので、動きの制御が弱まる感触があります。厳密な演出を通したい場合は Thinking Mode OFF＋I2V に切り替えるのが安定します。

Q2：日本国内から公式アカウントで契約できますか？
A：執筆時点では、Alibaba Cloud 経由か中継プラットフォーム（fal.ai / kie.ai / WaveSpeedAI 等）経由の2択が現実的です。日本語 UI の代理店経由が増えると使いやすくなるはずですが、まだ数は少ないです。

Q3：商用利用は可能ですか？
A：Alibaba の利用規約準拠で商用可の設計ですが、参照動画（R2V）や画像（I2V）に第三者の肖像・声・作品が含まれる場合、そちらの権利処理が別途必要です。詳しくは AI動画商用ガイド にまとめています。

Q4：ローカルで動かせますか？
A：Wan シリーズは Apache 2.0 で重み公開の実績があります（2.2 で公開）。ただし Wan 2.7 は執筆時点で重み未公開。RTX 4090 級で公開後に動くと期待されますが、公式アナウンス待ちです。

まとめ｜「Wan 2.7 は Thinking Mode で選ぶモデル」

Wan 2.7 の位置づけを一言でまとめると、「27B × 4K × 8秒 × Thinking Mode」で”詰めきれないプロンプトの受け皿”を作った本気のアップデートです。

Wan 2.6（#99）からの乗り換えは、4Kで密度を稼ぐシーンがある人にはハマります。逆に速度・尺・安さを優先するなら Wan 2.6 に残るか、Seedance/Kling を選ぶ方が現実的。1つに絞らずシーン別に使い分けるのが、2026年後半の映像制作の勝ち筋です。

Alibaba 系AI動画に本気で乗るか迷っている方は、まず #99 Wan 2.6 のワークフローを固めてから 2.7 の Thinking Mode を試すのが、遠回りに見えて一番早いルートです。

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