Runway AI, Inc.（ランウェイ、RunwayMLとしても知られる）は、ニューヨーク市に本社を置くアメリカの企業であり、生成的人工知能の研究と技術を専門としている。同社は、商用のテキストから動画への変換および動画生成AIモデルに加え、画像やその他のマルチメディアコンテンツを生成するためのツールを開発している。Runwayのモデルは、映画『エブリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス』や、テレビ番組『レイト・ショー・ウィズ・スティーヴン・コルベア』の編集などで使用されている。
2018年にクリストバル・バレンズエラ、アレハンドロ・マタマラ、アナスタシス・ゲルマニディスによって設立されたRunwayは、動画、メディア、アート向けの生成的AIに焦点を当てている。同社は、映画制作、ポストプロダクション、広告、編集、視覚効果に使用される独自の基盤モデル技術を構築している。2024年には、動画生成モデルであるGen-3 Alphaをリリースし、エンタープライズ向け製品の開発を継続した。
設立と資金調達
Runwayは2018年に、チリ出身のクリストバル・バレンズエラとアレハンドロ・マタマラ、およびギリシャ出身のアナスタシス・ゲルマニディスによって設立された。3人はニューヨーク大学ティッシュ芸術学部のITPプログラムで出会った。同社は当初、マルチメディアアプリケーション内で機械学習モデルを展開するためのプラットフォームを開発するために、2018年に200万米ドルのシード資金を調達した。
Runwayは、2020年12月にシリーズAラウンドで850万米ドル、2021年12月にシリーズBラウンドで3500万米ドル、2022年12月21日にシリーズCラウンドで5000万米ドルを調達した。2023年6月には、コンテンツ生成のための基盤となるマルチモーダルAIモデルを構築するため、Google、Nvidia、Salesforceの参加を得て、15億米ドルの評価額で1億4100万米ドルのシリーズC延長ラウンドを完了した。2025年4月3日には、RunwayはGeneral Atlantic主導のラウンドで3億800万米ドルを調達し、同社の評価額は30億米ドルを超えた。
技術と製品
Runwayの中心技術は、動画および画像合成のための生成的モデルに焦点を当てている。同社の独自モデルは、テキストから動画への生成、動画編集、視覚効果などのタスク向けに設計されている。同社のツールは、映画制作、ポストプロダクション、広告、編集で使用されている。2024年には、より一貫性と制御性の高い出力を生成することを目的とした動画生成モデルGen-3 Alphaをリリースした。
基盤となるシステムは、深層学習手法を用いて構築されている。多くの現代の生成的モデルと同様に、Runwayの動画および画像システムは、大規模な視覚データのコレクションで訓練されたニューラルネットワークを使用している。これらのモデルは、トランスフォーマーアーキテクチャに依存することが多く、マルチヘッドアテンション機構を使用して空間的および時間的次元にわたる関係を処理する。テキストから動画へのシステムでは、クロスアテンション層を使用してテキストプロンプトと視覚的特徴を整合させることができる。一部の動画生成パイプラインは、テキスト、画像、動画表現間のマッピングにエンコーダー・デコーダー構造も採用している。
このようなモデルの訓練には、確立されたさまざまな手法が含まれる。研究者は通常、目標とする出力に適した損失関数を選択し、Adamなどの最適化アルゴリズムを使用し、学習率スケジュールを適用して収束を安定させる。ドロップアウトやバッチ正規化などの正則化手法は、深層ネットワークで一般的である。勾配クリッピングは、訓練中の勾配爆発を防ぐためによく使用され、データ拡張は限られた例からのモデルの汎化を支援する。展開時には、モデルプルーニングなどの手法でモデルサイズを削減できる。
推論時には、生成的モデルはサンプリング戦略を通じて制御できる。テキストおよび画像生成では、温度スケーリングが出力のランダム性を調整し、トップpサンプリングはサンプリング中の候補セットを制限する。これらの制御は、テキストプロンプトからフレームを生成する動画生成モデルにも関連している。
エンタープライズツールと教育
Runwayは、メディア組織向けのエンタープライズ向け製品を開発しており、カスタムモデル訓練やワークフローツールが含まれる。同社のアプローチは、汎用ジェネレーターのみを提供するのではなく、スタジオの特定のニーズに適応できるモデルを提供することにある。Runwayはまた、生成メディアを扱う教育者と学生向けのリソースを提供する教育プログラム「Runway for Educators」も運営している。消費者向けiOSアプリは、モバイルデバイスで短い動画や画像を作成したい個人ユーザーを対象としている。エンタープライズ、教育、消費者向け製品の組み合わせにより、Runwayは研究のみのAI組織とは一線を画している。
Stable Diffusion
2022年8月、Runwayは潜在拡散モデルの改良版であるStable Diffusionを共同リリースした。Stable Diffusionは、ミュンヘン大学のCompVisグループと共同開発され、Stability AIからの計算リソースの支援を受けたオープンソースの深層学習テキストから画像へのモデルである。このモデルは、U-Netバックボーンと残差接続を使用して潜在表現をノイズ除去し、クロスアテンション層を通じてテキストに条件付けされる。Stable Diffusionはアーティストや開発者によって広く使用され、オープンソースの生成画像ツールの普及に貢献した。
パートナーシップ
2024年9月、RunwayはLionsgate Entertainmentとのパートナーシップを発表し、同スタジオの2万以上の映画およびテレビタイトルの独占カタログで訓練されたカスタムAI動画生成モデルを制作した。このモデルは、Lionsgate関連の映画製作者のみが使用するように設計されており、他のRunwayユーザーはアクセスできない。このパートナーシップは、メディア企業向けのエンタープライズツールへのRunwayのより広範な進出の一環であった。
2025年6月、AMC NetworksはAIコンテンツ作成のためにRunwayと提携した。AMCはRunwayの技術を使用してマーケティング画像を生成し、制作開始前に番組の事前ビジュアライゼーションを支援する計画を立てていた。これらのコラボレーションは、プロフェッショナルな映画制作およびテレビ制作ワークフローへの対応に焦点を当てたRunwayの戦略を反映している。
映画祭
2023年以降、Runwayは人工知能ツールを使用して作成された映画を対象とした年次のAI映画祭（AIFF）を主催している。初年度のフェスティバルでは300件の応募があり、ニューヨーク市の小規模な劇場で上映が行われた。2025年までに、フェスティバルは6000件以上の応募を受け、AI支援映画制作への関心の急速な高まりを反映している。Runwayはまた、2024年以降、Tribeca映画祭と提携してAI生成映画を披露している。この映画祭プログラムは、生成メディアを扱うアーティストを支援し、AI映画制作をめぐるコミュニティを構築するためのRunwayの取り組みの一部である。
評価
2023年6月、タイム誌はRunwayを世界で最も影響力のある100社の1つに選出した。この認識は、同社のシリーズC延長ラウンドの直後にもたらされ、クリエイティブ産業における生成的AIの知名度の高まりを反映していた。Runwayの選出は、より広範な生成的AIブームにおける動画生成ツールの役割を強調した。