生成AIでの画像・動画制作、6割が“4回以上修正”の壁！実務者が切望する機能は「一貫性保持」と「部分書き換え」【PRIZMA調査】

はじめに、「AI生成物の『修正・微調整』にかかる時間や工数は負担に感じているか」について尋ねたところ、7割以上が『とても感じている（20.1％）』『やや感じてる（56.3％）』と回答しました。

本来は業務の効率化や時間短縮を目的として導入されたツールであるにもかかわらず、思い通りに微調整ができないことでかえって大幅な工数を奪われ、心理的なストレスを生み出している状況がうかがえます。

では、具体的にどのような場面で負担を感じるのでしょうか。

「生成AIの利用時、修正指示（プロンプト）を出す時に不満に感じること」について尋ねたところ、『一部だけ直したいのに、指示を出すと他の良い部分まで消える（44.2％）』が最も多く、『やり取りを繰り返すと、方向性や意図の反映がズレてくる（41.5％）』『事実とは異なる情報（ハルシネーション）が混ざり、確認に手間がかかる（26.3％）』と続きました。

生成AI活用においてはピンポイントでの修正指示の反映が最も難しく感じるようです。さらにハルシネーションが起きることもあるため、人間による正誤の確認作業が欠かせません。こうした手間の多さが、利用者の満足度を下げる要因になっていると考えられます。

このように修正指示がうまく伝わらない中で、実際にどの程度のやり直しが発生しているのでしょうか。「生成AIを利用する際、平均的に何回程度の『修正（再生成の指示）』が必要になるか」について尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。

『10回以上・修正を諦めていつも自分で作り直す（13.8％）』
『7～9回（16.5％）』
『4～6回（30.5％）』
『2～3回（29.4％）』
『1回（6.7％）』
『0回（常に一発で思い通りのものが出る）（3.1％）』

4回以上の修正を行う層が6割と過半数を占めており、そのうち1割はAIを使った修正自体を諦めているようです。一方で修正なしと回答した方はわずか3%にとどまり、現在のAI活用において「一発で完璧な成果物を得る」ことは極めて稀であり、実務利用の9割以上が「修正ありき」の運用となっている実態が浮き彫りになりました。

では、こうした修正作業は具体的にどれほどのタイムロスを生んでいるのでしょうか。

「AI生成の『修正作業（やり直し）』が原因で、1案件あたりどれほどの時間をロスしていると感じるか」について尋ねたところ、『1～3時間未満（27.8％）』が最も多く、『30分～1時間未満（22.0％）』『10～30分未満（14.5％）』と続きました。

AIによる生成そのものは数秒で完了しますが、その後の微調整や再生成のループによって、結果的に「30分〜3時間」もの工数が奪われていることが明らかになりました。これは、本来「時短」を1つの目的として導入されるAIが、現状では「修正指示と確認作業」という新たな業務負担を生み出していることを示しています。

AI生成における「修正工数」が大きな負担となっている実態が見えてきましたが、その難易度はコンテンツの性質によって大きく異なります。

「文章生成と画像生成、どちらの方が修正や微調整が難しいと感じるか」について尋ねたところ、約7割が『画像・イラスト生成（69.3％）』と回答しました。

文章であれば、AIが出力したテキストの一部を人間が直接書き換える「ハイブリッドな修正」が容易です。しかし画像の場合、一箇所を直すためにプロンプトを打ち直すと、構図や背景まで含めた「全く別の画像」が生成されてしまうリスクが高く、前述の「他の良い部分まで消える」といった不満につながっていると考えられます。

では、実際に画像生成を行う際、利用者はどのようなツールを使っているのでしょうか。

「生成AIで画像生成を行う際にどのようなツールを使用したことがあるか」について尋ねたところ、『ChatGPT（66.4％）』が最も多く、『Gemini／Nano Banana（40.8％）』『Microsoft Designer（18.0％）』と続きました。

多機能で対話型のテキスト生成ツールとしても広く普及している『ChatGPT』や『Gemini』が、画像生成においても上位を占める結果となりました。多くのユーザーが、普段使い慣れている総合的なAIツールの中で画像生成機能を活用している様子がうかがえます。

さらに「あなたがこれまでに生成AIによる画像を使って作成したことがあるもの」について尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。

すべての年代において『社内資料・プレゼン用の挿絵・図解』が最も多く、ビジネスシーンでの日常的なビジュアル制作にAIが浸透していることが分かります。注目すべきは、20代で『マンガ』の制作割合が高い点です。50代（5.3％）など他の世代と比較しても、若年層ほどAIでの複雑な画像生成により期待を寄せているのかもしれません。

前問で『マンガ』と回答した方に「『マンガ』をAIで生成した際に難しいと感じたこと」について尋ねたところ、『ストーリーの展開に合わせて、特定のポーズや表情の正確な描写（50.0％）』が最も多く、『ピンポイントでの修正指示の反映（45.8％）』『ビジネス用途で重要な「商品ロゴ」などの正確性（44.4％）』と続きました。

マンガ特有の「キャラクターに意図した演技をさせること」や「特定箇所のピンポイント修正」に難しさを感じている現状が明らかになりました。また、ビジネス用途では「商品ロゴ」など正確な表現が求められる場面も多くあります。そのため、AIの出力が安定しない点は、利用者にとって大きな課題となっている様子がうかがえます。

さらに「AIマンガ制作において、『難しい・苦労する』と思う作業」について尋ねたところ、『プロット作成（全体の構成や起承転結の設計）（27.3％）』が最も多く、『キャラクター生成（デザインの決定と固定）（26.5％）』『特定箇所の書き直し（吹き出し位置の変更、小物の修正など）（26.5％）』と続きました。

マンガでは創作の根幹であるストーリー構成に最も苦戦すると感じているようです。また、キャラクターの一貫性保持やミリ単位の修正も上位を占め、ビジネス利用をするには、生成後の柔軟なコントロール機能の有無が、実用化への最大の鍵となりそうです。

【調査テーマ】「生成AIによる成果物の修正実態」に関する調査
【調査期間】2026年3月6日（金）～2026年3月8日（日）
【調査方法】PRIZMAが提供する調査PR「PRIZMA」（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査
【調査人数】1,003人
【調査対象】調査回答時に「生成AI」を業務において日常的に利用し、「生成AIでの画像／動画制作」を業務において利用したことのある20～50代男女と回答したモニター
【モニター提供元】サクリサ
※原則として小数点以下第2位を四捨五入し表記しているため、合計が100%にならない場合があります。以下に、調査結果の一部を紹介いたします。

出典元：株式会社PRIZMA

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