ひとことで言うと！ 生成メディアを実際のサービスに導入した企業は、中央値で14個のAIモデルを併用しています。
最近、AIで動画を作るチームが本当に増えましたよね。広告素材から商品詳細ページの動画、SNSのショート動画まで。では、生成AIを実際の業務で使っている企業は、AIモデルをいくつ使っているのでしょうか？ 1つか2つと思いきや、答えは想像よりはるかに多いんです。
生成AIを実際に使う企業は、いくつのモデルを使っている？ 📊
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この数字を明らかにしたのは、AIモデル実行プラットフォームのfalです。falは600を超える生成AIモデルを提供しながら、数多くの企業がどのモデルをどう使っているかを最も近くで見ている存在。この集計を米シリコンバレーを代表するベンチャーキャピタルa16z（アンドリーセン・ホロウィッツ、Andreessen Horowitz）が、2026年2月の解説記事「The State of Generative Media 2026」で紹介し、話題になりました。
「中央値14個」とは、企業をそれぞれが使うモデル数の順に並べたとき、ちょうど真ん中にいる企業が14個を使っているという意味です。半分の企業はそれ以上を使っているということですね。
LLMは3社で89%、画像・動画AIはなぜ細かく分かれているのか？
テキストAI（LLM、大規模言語モデル）の市場と比べると、この数字はさらに興味深くなります。a16zの別のレポートによると、テキストAIはOpenAI・Google（Gemini）・Anthropicの3社が企業支出の89%を占めています。少数の強者が市場をほぼ独占する構造です。
一方、画像・動画生成AIは数多くのモデルに細かく分かれています。ただしa16zはこれを混乱ではなく「意図された分化」と捉えました。実写表現が得意なモデル、アニメ風の表現が得意なモデル、物理的な動きが自然なモデル、背景除去やサウンドが得意なモデルがそれぞれ別にあるということ。1つのモデルがすべてで1位になれない市場という意味です。
では、なぜ企業はこれらのモデルをわざわざ複数組み合わせて使うのでしょうか？
理由は「ワークフロー」— AI動画制作はモデル1つでは終わらない 🧩
結論から言うと、完成した動画1本が、いくつもの工程を経てようやく出来上がるからです。a16zは、いまや作業の基本単位は「モデル」ではなく「ワークフロー」だと表現しました。
レポートが例に挙げた短いブランド動画を工程ごとに分解すると、次のようになります。
工程 | やること | 必要なモデルの性格 |
|---|---|---|
1 | シーン生成 | 画像・動画生成 |
2 | カメラワークの制御 | 動画モーション特化 |
3 | カットが変わっても同じ人物を維持 | キャラクター一貫性 |
4 | セリフの作成 | 音声合成 |
5 | 効果音・サウンドデザイン | オーディオ生成 |
6 | ポストプロダクションのエフェクト | ポストプロダクション特化 |
各工程は前の工程の成果物を受け取って引き継ぎます。撮影現場に撮影監督、俳優、録音技師、編集者が別々にいるように、AI動画も「専門モデルのチーム」がリレー形式で働く構造です。工程ごとに最も得意なモデルを使うので、自然とモデルの数が増えていくわけです。
AI動画ツール・モデルは、何を基準に選ぶべき？
では実務では、どんな基準でモデルを選んでいるのでしょうか？ falとArtificial Analysisが共同で行った調査では、企業の58%が「コスト最適化」を最優先の基準に挙げました。生成スピードやモデルの確保よりも上位です。つまりコストと品質のあいだで、成果物の性格に合わせて選んでいるということ。その基準は大きく3つにまとめられます。
どれだけ重要な成果物か（＝コストをどれだけかけるか）： 大量に作るフィード画像なら速くて軽いモデル、キャンペーンのキービジュアルなら品質の高いプレミアムモデル
画像の中に文字が入るか： 現地の言語のコピーが入るなら、テキストレンダリングに強いモデル
どんな動きが必要か： シネマティックな演出か、日常的なライフスタイルのシーンかによって動画モデルが変わります
この基準で「こんなときはこのモデル」を整理すると、次のとおりです。
こんな作業なら | このモデルを | 理由 |
|---|---|---|
サムネイル・フィード画像を大量にスピーディーに | Nano Banana 2、Flux | 速い生成スピードと軽いコスト |
広告キャンペーンのキービジュアル | Nano Banana Pro | 人物・オブジェクトの形と構図の一貫性 |
現地の言語のコピーが入ったポスター・バナー | ChatGPT Images 2.0、Nano Banana Pro | 現地の言語のテキストが崩れないレンダリング |
同じ人物・商品を複数カットで同じように | Nano Banana 2 | 一度に人物・商品を最大5つまで見た目を維持 |
シネマティックなブランド動画 | Veo 3.1 | なめらかなシーン転換、照明・カメラワーク |
自然なライフスタイル動画 | Kling 2.6 Pro | 安定した人物の動きとシーンのつながり |
たとえば新商品ローンチ広告を1本作るなら、Nano Banana Proでキービジュアルを作り、現地の言語のコピーが入ったバナーはChatGPT Images 2.0で生成し、そのキービジュアルをKlingやVeoで動画につなげる、という流れです。成果物1つに、モデルが3〜4個自然に使われるわけですね。
ただし、この表は「現時点の基準」です。a16zによると、2025年には4〜6週間ごとに新しいモデルが登場しました。今日のベストが来月もベストである保証はありません。
まとめ：どのモデルを使うかより、どう組み合わせるか ✅
AI動画制作において「どのAIが一番いい？」という問いは、いまや「この作業にはどのモデルをどの順番で使う？」へと変わりつつあります。成果物の品質は、モデル1つの性能よりも、組み合わせをどれだけうまく設計するかで決まります。
とはいえ、毎回上の表を見ながらモデルを選び、新しいモデルが出るたびに比較し直すのはかなり手間がかかります。CREAGEN（クリージェン）は、この悩みを代わりに引き受けてくれるAIコンテンツプラットフォームです。Nano Banana・Veo・Klingなど数十種類の画像・動画AIモデルが1か所に揃っていて、チャットで「新商品ローンチ用のショート動画を作って」のように欲しいものを伝えるだけで、対話型エンジンがリクエストを分析し、最適なモデルを選んで作ってくれます。モデル名を知らなくても、この表を覚えなくても大丈夫です。
皆さんのチームは今、いくつのAIモデルを使っていますか？ そして、その組み合わせは誰が選んでいますか？
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出典: a16z, The State of Generative Media 2026 · モデル別の特徴: CREAGENモデルアップデートのお知らせ（Nano Banana 2・Nano Banana Pro・ChatGPT Images 2.0・Veo 3.1・Kling 2.6 Pro）
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