画像・動画制作の生成AI活用実態：米国の工程別データを読む【2026年】

01 / REPORTED USE

どの工程で生成AIが使われているのか

調査に出てくる「写真専門職」と「動画クリエイター」は、同じ職業集団ではありません。ここでは、報告値を対象別に分けて示します。

以下の割合は、原資料で生成AIの利用を「substantial use」と表現している項目です。設問全文や回答尺度を確認できないため、「毎日使う人」「一度でも試した人」の割合には読み替えていません。

出典：Adobe、2026年6月、PDF 3ページ。米国の写真専門職が対象。工程別の有効回答数は未確認。［1］

出典：同PDF 3ページ。対象が異なるため、2行の差をそのまま工程差とは解釈できません。工程別の有効回答数は未確認。［1］

この数字をまとめて「動画より写真で普及している」と読むのは適切ではありません。まず確認できるのは、新しい素材をつくる以外にも、既存素材を加工する利用が報告されているという点です。

02 / WORKFLOW

制作のどこを測っている数字なのか

生成AIの利用を一つの率で捉えると、撮影の準備、素材の加工、納品前の確認が混ざってしまいます。Visual AI Labでは、工程の位置と、そこで測りたい成果を分けて読むことを提案します。

たとえば、背景の不要物除去への利用は、「画像全体をAIで生成した」ことと同じではありません。動画の視覚効果も、「一本の動画を自動で完成させた」ことを意味しません。素材の作成と素材の加工を分けると、導入事例や市場の数字を読み違えにくくなります。

03 / OUR VIEW

利用率だけでは、導入の成否は決まらない

以下はVisual AI Labの見解です。

日本の制作チームがこの調査を使うなら、「同じ割合まで導入する」という目標よりも、どの工程を検証対象にするかを考える資料として使うのが妥当です。海外の利用報告だけでは、自社の制作条件で使えるかは決まりません。

利用率が高い工程でも、修正が増えれば期待した時間短縮にはつながりません。逆に、利用率が低いことだけで、その工程に価値がないとも言えません。利用の広がりと、自社で得られる成果は別々に判断する必要があります。

Visual AI Labの背景差し替えの比較や評価方法は、出力の品質を検討するための関連資料です。これらの比較を、今回の調査の利用率や市場全体の性能評価と合算することはできません。

04 / SCOPE & LIMITS

この調査で分かること・分からないこと

Adobeの調査は、2026年4月27〜30日に実施された米英1,433人の一時点の調査です。内訳は米国専門職403人、英国専門職203人、米国クリエイター485人、英国クリエイター342人。専門職は制作を主な有償業務とする人、クリエイターは必ずしも制作を本業としない人として区別されています。この記事の工程別数値は米国の回答です。［1］

写真・動画の生成AI活用を把握するには、「使う人が何人いるか」に加えて、誰が、どの工程で、どの程度使い、何を得たのかを分ける必要があります。今回の数字は、そのうち工程別の利用を考えるための材料です。