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.NET8とAzure AI FoundryのSora 2で生成した動画をYouTubeに自動でアップロードするプログラムを作成してみた

2025/10/18に公開

 この記事で伝えたいこと（ポイント）Azure AI FoundryのSoraを使って動画生成を試してみたよ
Soraで生成した動画をYouTubeに自動でアップロードするプログラムを作成してみたよ

 はじめにこの記事はSoraで生成した動画をYouTubeに自動でアップロードするプログラムを作成してみた内容について書いています。

Soraについて
主な内容としてはセットアップや使い方を中心に書きます。（忘れやすいことなど）

誤りなどがあれば修正していく想定です。
このプログラムはGitHubで公開しています。
ymd65536/SoraMovieUploader

 注意事項この記事ではいくつかのAPIキーやOAuth 2.0クライアントIDなどの機密情報を扱います。

これらの情報は第三者に知られないように注意してください。
また、YouTube Data APIの利用にはGoogleの利用規約に従う必要があります。

不適切なコンテンツのアップロードやスパム行為は禁止されています。

 Azure AI FoundryのSoraで動画生成を試す方法について生成方法の詳細については以下の記事を参照してください。
.NET8とAzure AI FoundryのSoraで試す動画生成

 やることAzure AI FoundryのSora で動画を生成する
YouTube APIのセットアップを行う
OAuth 2.0で認証をセットする
client_secrets.jsonを使って認証情報を取得する（デスクトップアプリケーションとして認証を行う）

az loginで認証を行う
YouTube Data APIを使って動画をYouTubeにアップロードする

 ハンズオン環境今回のプログラムはGitHubで公開していますのでとりあえず、動かしてみましょう。
ymd65536/SoraMovieUploader
今回のハンズオン環境は以下の通りです。
Azure AI Foundryプロジェクト
Soraのモデルがsora2という名前でデプロイされていることを前提とします

認証
Cognitive Services OpenAI UserあるいはCognitive Services OpenAI Contributorのロールが必要です

プログラム上ではAzureDefaultCredentialを使ってAzure OpenAI(Azure AI Foundry)に接続します。

なお、Azure AI FoundryのAPI利用例を見る限りではまだSDKが提供されていないようなので、REST APIを直接呼び出す形で実装します。
Google APIについてはGoogle.Apis.YouTube.v3パッケージを使ってYouTube Data APIを利用します。

必要なものは以下の通りです。事前に作成しておく必要があります。
Google Cloudプロジェクト
YouTube Data APIを有効化
OAuth 2.0クライアントID（デスクトップアプリケーションとして作成）
client_secrets.jsonのダウンロード

 Azure CLIのインストールとログインCodespacesが起動したら、Azure CLIをインストールします。
curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
続いて、Azure CLIでログインします。
az login
ブラウザが起動するので、指示に従ってログインします。

 Azure AI FoundryのセットアップAzure AI Foundryプロジェクトの概要からAzure AIサービスをクリックします。

Azure AIサービスのAzure AI サービスエンドポイント（環境変数ではAZURE_OPENAI_ENDPOINTとなるもの）をコピーして控えておきます。

※AZURE_OPENAI_ENDPOINTはhttps://{your-custom-endpoint}.openai.azure.com/のような形式になっています。
以下の環境変数を設定します。
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=sora2
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your-endpoint-here
export USE_API_KEY=0
your-endpoint-hereは実際のエンドポイントURLに置き換えてください。

AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAMEですが、プログラム上でsora2という名前にしてあります。それ以外のデプロイ名では動作しないので注意してください。

なお、APIキーを使った認証にも対応しています。その場合は上記の環境変数に加えて、USE_API_KEYを1に設定して環境変数AZURE_OPENAI_API_KEYにAPIキーを設定します。
export USE_API_KEY=1
export AZURE_OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

 コンソールアプリの実行コンソールアプリを実行します。
dotnet run
実行後、以下のようなメッセージが表示されます。
--- 1. ジョブを作成中 ---
エンドポイント: https://your-endpoint-here/
ジョブが作成されました: task_01k7t3ps0kevstdpy3abhwearb
レスポンスJSON: {
  "object": "video.generation.job",
  "id": "task_01k7t3ps0kevstdpy3abhwearb",
  "status": "preprocessing",
  "created_at": 1760739156,
  "finished_at": null,
  "expires_at": null,
  "generations": [],
  "prompt": "A young woman walks through a rainy street in Tokyo. Shallow depth of field. Neon lights reflect off the wet pavement. Ambient sound: rain and city noise.She stops under a red awning, takes out her phone, and says, dialogue: “I hope he’s still awake.” Close-up. Warm side light from a vending machine.",
  "model": "sora2",
  "n_variants": 1,
  "n_seconds": 5,
  "height": 480,
  "width": 480,
  "inpaint_items": null,
  "failure_reason": null
}

--- 2. ステータスを確認中 (5秒ごとにポーリング) ---
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: queued
ジョブステータス: running
ジョブステータス: processing
ジョブステータス: processing
ジョブステータス: processing
ジョブステータス: processing
ジョブステータス: succeeded
✅ ビデオ生成が成功しました。
ビデオコンテンツをダウンロード中...
生成されたビデオは「output.mp4」として保存されました。

--- 4. YouTubeにアップロード中 ---
アップロードを開始します...
✅ アップロード完了！
ビデオID: video_id_here
出力されたレスポンスにはprompt（プロンプト）が含まれています。

今回は"A young woman walks through a rainy street in Tokyo. Shallow depth of field. Neon lights reflect off the wet pavement. Ambient sound: rain and city noise.She stops under a red awning, takes out her phone, and says, dialogue: “I hope he’s still awake.” Close-up. Warm side light from a vending machine."としています。

 実行結果実行結果は以下の通りです。お手元にoutput.mp4の動画が保存されており、YouTubeにもアップロードされているはずです。

デフォルトでは非公開でアップロードされます。
サンプル動画はこちらです。
https://youtube.com/shorts/G0YdQj7SQuI?feature=share

 中身を見るうまくいったところで中身を見てみましょう。今回はジョブ作成時に以下のようなJSONが返ってきます。
レスポンスJSON
{
  "object": "video.generation.job",
  "id": "task_01k7t3ps0kevstdpy3abhwearb",
  "status": "preprocessing",
  "created_at": 1760739156,
  "finished_at": null,
  "expires_at": null,
  "generations": [],
  "prompt": "A young woman walks through a rainy street in Tokyo. Shallow depth of field. Neon lights reflect off the wet pavement. Ambient sound: rain and city noise.She stops under a red awning, takes out her phone, and says, dialogue: “I hope he’s still awake.” Close-up. Warm side light from a vending machine.",
  "model": "sora2",
  "n_variants": 1,
  "n_seconds": 5,
  "height": 480,
  "width": 480,
  "inpaint_items": null,
  "failure_reason": null
}
このレスポンスで重要なところとしては以下の通りです。
prompt: 動画生成に使われたプロンプト
model: 利用されたモデル名
n_seconds: 生成された動画の長さ（秒）
height: 生成された動画の高さ（ピクセル）
width: 生成された動画の幅（ピクセル）
status: ジョブのステータス
では、コードの中身を見ていきましょう。

 prompt生成に使われたプロンプトです。リクエストに含まれていた内容がそのまま返されます。C#のModelで作成しています。
プログラム上では以下のように設定しています。

https://github.com/ymd65536/SoraMovieUploader/blob/bca85b9df71964c5dc03faf2c6c3665b941ba810/Models/VideoGenerationRequest.cs#L7-L8

 model利用されたモデル名です。今回はsora2を指定しています。プログラム上では以下のように設定しています。
https://github.com/ymd65536/SoraMovieUploader/blob/bca85b9df71964c5dc03faf2c6c3665b941ba810/Models/VideoGenerationRequest.cs#L19-L20
ここだけはデフォルトのモデル名としてsoraを指定しています。

 heightとwidth生成された動画の高さと幅です。プログラム上では以下のように設定しています。
https://github.com/ymd65536/SoraMovieUploader/blob/bca85b9df71964c5dc03faf2c6c3665b941ba810/Models/VideoGenerationRequest.cs#L10-L14
動画の解像度を変更する場合はここを変更します。

 n_seconds生成された動画の長さ（秒）です。プログラム上では以下のように設定しています。
https://github.com/ymd65536/SoraMovieUploader/blob/bca85b9df71964c5dc03faf2c6c3665b941ba810/Models/VideoGenerationRequest.cs#L16-L17
YouTubeにアップロードする動画の長さとoutput.mp4の長さがここで決まります。

 気になる点今回はSora 2で動画を生成していますが、音声が入っていない動画になっています。

音声が入る想定でしたが、今回の検証では音声が入っていませんでした。
また、Sora 2のドキュメントにはSoraとの比較は書いてありますが、Sora2に関するAPIリファレンスがまだ見当たりません。

Video generation with Sora (preview)
なお、Video generation modelsの項目にもSora 2に関する記載はあります。

Foundry Models sold directly by Azure
他にもAzure AI Foundryのビデオグラウンドで提供されているサンプルコードを動かしても音声は入りませんが

プレイグラウンドでは音声付きの動画で生成されます。
プレイグラウンドで提供されるサンプルコードとしてC#のコードがありましたが

トップレベルのステートメントで書かれていない点やNewtonsoft.Jsonを使っている点など少しだけ違和感を感じました。

 まとめ今回はSoraで生成した動画をYouTubeに自動でアップロードするプログラムを作成してみました。

Azure AI Foundryを使うと簡単に動画生成ができ、YouTube APIを使うことで自動でアップロードも可能です。

気になる点が多かったので、今後のアップデートに期待したいと思います。

この記事で伝えたいこと（ポイント）

はじめに

注意事項

Azure AI FoundryのSoraで動画生成を試す方法について

やること

ハンズオン環境

Azure CLIのインストールとログイン

Azure AI Foundryのセットアップ

コンソールアプリの実行

実行結果

中身を見る

prompt

model

heightとwidth

n_seconds

気になる点

まとめ

Discussion