◆ 第1章：はじめに

本調査は、生成AIを活用して創作活動を行う、またはその可能性に関心を持つ個人を対象に、AI時代における「つくる人」の実態を明らかにする目的で実施した。回答者は、30〜50代の実務経験を持つクリエイター、特にフリーランスが中心であり、AIを“創作と仕事の不可欠な基盤”として位置づけている層が大半を占めた。

分析の結果、AIクリエイターは複数の生成AI領域(テキスト・画像・動画・音楽など)を横断して活用し、効率化だけでなく新規価値の創出、収益化、自己表現の拡張といった多様な成果を得ていることが明らかとなった。一方で、ボトルネックとしては「コスト負担」「学習ハードル」「著作権・倫理不安」「情報更新の速さ」などが共通課題として浮かび上がった。

本調査データは、AICUがビジョンとして掲げる、AI時代に 「つくる人をつくる」の実体把握の基礎データとして継続活用されるとともに、生成AIを用いる創作者のプロファイル化、価値観診断、AI人材マッチング、責任あるAI活用ガイドラインなど、次世代のクリエイティブ実践を支える社会的基盤形成に寄与すると考えている。

◆ 第2章：調査概要

###1. 調査目的**

本調査は、生成AIを活用する「つくる人」の実態を、属性・価値観・スキル・創作行動・収益・投資・課題・倫理意識など複数の観点から総合的に把握することを目的として実施した。

2. 調査対象

生成AIを活用して創作・業務・企画などを行っている、または利用意欲のある個人。主な回答者層は以下の通り。

• 画像・テキスト・動画・音楽など複数領域を扱うAI利用者

• AICUを中心としたAIクリエイティブコミュニティ参加者

• AI創作に関心の高い一般クリエイター

###3.サンプル数**

サンプル数は N=50。

###4. 調査期間**

2025年11月5日～2025年11月23日

###5. 調査方法**

オンラインアンケート（Googleフォーム形式）。

###6.備考**

設問によって有効回答数が異なる（無回答・スキップあり）

第3章：調査結果（第1層：データ編／Facts）

【Q1】本調査結果のデータ利用方針についてご同意いただけますか？

【Q2】あなたの年齢を教えてください。

回答者の年齢は、30〜50代が全体の約8割を占めた。内訳は40代（32%）、50代（28%）、30代（22%）で、20代（10%）、60代（8%）が少数派として続く。主要な利用者層は実務経験を持つ30〜50代であり、若年層に限定されず複数世代に広がっていることが確認された。

【Q3】あなたの性別を教えてください。

性別構成は男性58％、女性42％であった。スキル系調査としては女性比率が相対的に高く、多様な属性の利用者が生成AI創作に参加していることが確認された。

【Q4】現在の職業を教えてください。

回答者で最も多かったのはフリーランス・個人事業主（36%）で、次いで会社員（クリエイティブ職：16%）、会社経営（14%）が続いた。非クリエイティブ職、公務員、研究関係者、学生なども少数存在した。

職業構成は幅広いが、全体の約半数が創作や企画を職業と結びつけやすい層であり、生成AIが実務的価値を伴って活用されていることが読み取れる。

【Q5】お住まいの地域を教えてください。

回答者の居住地域は 東京都を中心とする首都圏が約6割を占めた。東京が最多で、神奈川・千葉・埼玉が続く。その他は大阪・愛知・兵庫・福岡、地方県、海外が少数で構成された。

生成AI利用者は都市圏に集中しつつも、全国・海外に分散する構造が確認された。

回答者は、自身のAIとの関わり方として複数の立場を選択していた。
主な選択肢では、「AI受容者・ファン」が最も多く、次いで 「AIアーティスト」、「AIエンジニア」、「AIプロデューサー」 が続いた。複数回答が可能であったため、一人が複数の立場を併せ持つケースも多く確認された。
回答者の多くは、創作者・技術者・受容者といった複数の立場を横断してAIに関わる傾向が見られた。

回答者27名の所属セクターは、個人クリエイター（フリーランス・副業含む）が48.1%と最多であった。
次いで、クリエイティブ企業（制作会社・広告・デザイン等）が11.1%、出版（7.4%） が続く。
その他、映画、ゲーム・VTuber、教育機関、行政・公共、製造業など、各セクターから1～2名の回答があった。

生成AIを活用する「つくる人」は、個人クリエイターが中心でありつつ、産業横断で参加者が広がっていることが確認された。

回答者の 86%（43名） が「生成AIを使って制作を行っている」と回答した。
一方、「鑑賞・購入のみ」と回答したのは 10%（5名）、「どちらも行っていない」は 4%（2名） にとどまった。

つまり、回答者の約9割は 制作活動に直接関与 しており、純粋な鑑賞者は少数派である。

本調査の回答者は、生成AIを「見る側」ではなく、自ら制作に活用する“つくる側” が圧倒的多数を占めていた。

回答者 43 名のうち、最も多く利用されていたのは テキスト生成（95.3%／41名） であった。
次いで、

• 画像生成：36名（83.7%）

• 動画生成：26名（60.5%）

• コーディング支援：21名（48.8%）

• 音楽生成：18名（41.9%）

そのほか、

• 3Dモデル生成

• スライド生成／サイト生成

• 企画壁打ち

• 高度な3D（TripoAI等）

といった個別領域が いずれも1名（2.3%） ずつ確認された。

「使用していないが興味がある」を選択した回答者はゼロであり、回答者のほぼ全員がいずれかの生成AI領域を実際に利用していた。

回答者は テキスト・画像・動画・音楽・コーディングと複数の生成領域を横断して利用しており、特にテキスト生成の利用率が極めて高い ことが確認された。

生成AIを用いた制作に関する有償実績については、回答者50名のうち、

• 「有償実績がある」：23名（46%）

• 「有償実績がない」：20名（40%）

• 「無回答・その他」：7名（14%）

「有償実績がある」と回答した23名の内訳では、

• 毎月の継続的収益がある：14名

• 数ヶ月に1回程度の不定期収益：6名

• 1回のみの単発収益：3名
  という分布であった。

回答者の半数弱がすでに何らかの形で収益化を経験しており、継続的に収益を得ている層も一定割合を占める。

回答者の約半数が生成AIを用いて 有償の制作経験を持ち、一定の収益化が進んでいる層が存在する ことが確認された。

有償実績がある 23 名のうち、売上帯は以下のように分布した。

• 〜10万円未満：9名（39.1% ）

• 〜50万円未満：4名（17.4% ）

• 〜100万円未満：2名（8.7% ）

• 100万円以上：8名（34.8% ）

売上規模は“少額〜中規模”まで幅広く、年100万円以上の収益を得ている回答者も8名存在した。

生成AIを活用した収益は少額にとどまる層も多い一方で、年100万円以上の売上を上げるクリエイターが一定数存在し、収益構造の多様性が確認された。

◆ 調査結果（第2層：コスト・環境・意識調査） 続いて、AIツールの利用コストや学習環境、そしてクリエイターの意識に関する詳細データをご報告します。

【Q11】月額のAIツール利用料について 過去1年間の平均的な月額利用料について伺いました。 結果は、「無料から5万円以上」まで非常に幅広く分散しています。 具体的には、月額1,000円から3万円の範囲で支払っているユーザーが全体の約60％を占めました。その一方で、月額2万円以上を支払う「高額投資層」も約30％存在します。 「無料で使う層」と「積極的に投資する層」、AI活用の深さに応じて二極化が進んでいる現状が見て取れます。

【Q12】学習・スキルアップへの投資について AIに関する学習への投資額についても同様の傾向が見られました。 0円から数万円まで幅広く分布しており、中には月額2〜3万円台の自己投資を行っている方もいらっしゃいます。学習意欲には個人差がありますが、新しい技術に対して一定のコストをかけるユーザーが多いことが分かりました。

【Q12a・b】学習のチャネルについて では、皆さんはどこで学んでいるのでしょうか。 最も支持を集めたのは「オンライン動画」と「Web記事」で、ともに約7割の方が利用しています。次いで「独学」が続きます。 「最も役に立つもの」としても、オンライン動画、独学、Web記事がトップ3を占めました。 体系的な講座よりも、**動画やWeb記事を活用した「自律的で柔軟な学習スタイル」**が、AIクリエイターの主流となっているようです。

【Q12c・d】制作環境とハードウェアについて 制作環境については、PCとスマートフォンの併用が主流で、ごく一般的なPC環境で制作が成立していることが分かりました。 GPUなどの計算環境についても、Apple SiliconやクラウドGPUなどが使われていますが、ローカル環境での高性能GPUへの依存度は限定的です。ハードウェアスペックよりも、クラウドベースの「ツール主導」で利用が進んでいることがうかがえます。

【Q12d・e】使用ツールとコストの傾向 使用されているツールは非常に多岐にわたります。 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusionといった主要AIツールに加え、PhotoshopやPremiereなどの従来の編集ツールも併用されており、「AIと既存ツール」が自然に組み合わさっています。 また、「その他」の回答として、ローカルAIやコーディング支援などの新しいツールが多数挙げられました。回答者の多くが、新しい技術を積極的に試す「アーリーアダプター」であることが如実に表れています。 これに伴い、サブスクリプションの合計金額も、月額2万円を超えるヘビーユーザー層が目立ち、**「複数のツールを使いこなすための投資」**が活発に行われています。

【Q13】AI利用の効果と期待について AI利用の効果について、「現状」と「今後」を比較すると、興味深い「三層構造」が見えてきました。 まず第1段階として、**「時間短縮」や「品質向上」については、すでに多くの方が効果を実感しています。 第2段階の「新規受注」や「明確な価値創出」については、現時点では「今後の期待」とする声が多く、これからの課題と言えます。 そして第3段階である「コミュニティ発信」や「キャリア拡張」は、すでに実践している層とこれから広げたい層が混在しており、現在進行形のチャレンジ領域となっています。 AIは効率化の道具としてはすでに定着しており、今後は「いかに収益や社会的価値につなげるか」**が焦点となりそうです。

【Q14】AIに対する態度について 回答者の約8割が、AIを**「仕事や創作にとって不可欠、または重要なインフラ」**であると捉えています。 「便利だがなくてもよい」という回答は少数派であり、多くのクリエイターにとって、AIはもはや手放せないパートナーとなっているようです。

【Q15】AI利用のボトルネックについて 一方で、課題も浮き彫りになりました。 特に多かったのは、「利用コストの高さ」「情報の更新スピードに伴う学習負荷」「品質調整の手間」、そして**「権利や倫理の不透明さ」**です。 お金、時間、そしてルール。この3点が、現在のAIクリエイターにとっての大きな障壁となっています。

【Q15-a・c】証明書サービスへのニーズ こうした背景からか、AIクリエイター向けの「スキル・倫理証明サービス」に対して、約8割の方が利用意向を示しました。 具体的には、「プロンプトなどのスキル証明」だけでなく、「著作権法の理解」や「倫理観」、そして「作品の真正性」を証明したいというニーズが強く、**不透明な環境下での「信頼の可視化」**が求められています。

【Q16】作品の公開について 制作した作品の公開先は、X（旧Twitter）を中心としたSNSと、YouTubeなどの動画プラットフォームが主流です。 「公開していない」という人は少数で、回答者の多くが積極的に作品を外部へ発信していることが確認されました。

【Q17】他者への応援と二次利用について クリエイター同士の交流についても伺いました。 他者の作品に対して、少額ながらも金銭的な支援を行っている方が多数派であり、相互応援の文化が形成されつつあります。 また、自身の作品の「二次利用」については、「非商用ならOKだが、商用は要相談」というスタンスが最多でした。ただし、寛容な方から厳格な方まで意見は幅広く、ライセンスに関する合意形成はまだ過渡期にあるようです。

【Q17-c】著作権の責任所在について AI生成物の著作権責任を誰が負うべきか、という問いに対しては、「ツール提供者」とする意見と「利用者自身」とする意見で回答が割れました。この領域に関しては、クリエイター間でもまだ見解が定まっていないことが分かります。

【Q19・Q20】定性的な評価と今後の要望 最後に、自由記述の回答をご紹介します。 AIを利用して良かった点として、**「表現の幅が広がった」「創作が再び楽しくなった」**という、心理的なポジティブ体験が多く寄せられました。単なる効率化だけでなく、クリエイターの心を動かすツールとして機能していることが伝わってきます。 また、今後調査してほしいテーマとしては、「最新ツールの技術比較」に加え、「収益化の方法」「権利問題の整備」「AIの未来像」などが挙げられました。 「道具・お金・法律・未来」。この4つのテーマに、クリエイターたちの関心が集まっています。

【まとめ】 以上、調査結果の詳細をお伝えしました。 本調査にご協力いただいた皆様の多くが、今後のインタビュー調査にも「協力可能」と回答してくださっています。AICUでは、こうした熱量の高いコミュニティとともに、AI時代の「つくる人」を支える活動を続けてまいります。

• 20,000〜30,000円：7名（16.3%）

• 30,000〜40,000円：1名（2.3%）

• 40,000〜50,000円：1名（2.3%）

• 50,000円以上：4名（9.3%）

• その他（年間20,000円以上）：1名（2.3%）

AIツール利用料は 無料～50,000円以上まで広く分散しており、
特に 1,000〜30,000円の範囲で支払うユーザーが約60％ を占めた。
一方で 20,000円以上の高額投資層も約30％ と一定数存在し、
AI活用の深度に応じた二極化が見られた。

0円〜数万円まで幅広く、月2〜3万円台の自己投資をする層も存在した。
学習意欲には個人差があるが、一定の投資を伴うユーザーが多い。

最も支持を集めたのはオンライン動画・Web記事（ともに69.8%）であり、次いで独学（65.1%） が続いた。
生成AIに関する学習は、動画・Web記事・独学という自己主導の学習方法に集中しており、コミュニティや書籍は補完的な役割となっていた。

もっとも支持を集めたのはオンライン動画（28.6%）であり、次いで独学（23.8%）、Web記事（21.4%）が続いた。
生成AIに関する学習では 動画・独学・Web記事が三大主要チャネル となっており、体系的な講座よりも“自律的で柔軟な学習方法”が重視されていることが確認された。

PC（Windows、Mac）＋スマホ併用が主流。スマホ中心も一部存在。
生成AIの利用は 一般的なPC環境で成立していた。

Apple Silicon、RTXシリーズ、クラウドGPU（Colab等）などが少数ずつ。ローカルGPU利用者は限定的。

高性能GPU依存は限定的で、ツール主導の利用が多かった。

回答者が使用している制作ツールは 非常に幅広く、多領域にまたがっていた。
主要ツールとしては、ChatGPT、Midjourney、Suno、Stable Diffusion（A1111/ComfyUI）、Runway、Google Veo3・ImageFX といった テキスト／画像／動画／音楽の主要AIツールが複数同時に使われる構造が目立った。

加えて、Adobe Photoshop・Premiere・After Effects、DaVinci Resolve、CapCut などの 従来型の編集ツール も併用されており、AIツールとDCCツール（Digital Content Creation）が自然に組み合わさっている。

さらに特筆すべきは、自由回答に見られた 選択肢外の“その他ツール”の豊富さである。
差分として抽出された15種類のツール（LM Studio、Cursor、vscode、animon、coze など）は、ローカルAI・コード支援・新興動画AI・制作補助など先端領域に集中しており、回答者の多くが 新しいツールを積極的に試すアーリーアダプター であることがうかがえる。

有効回答は 22件 で、金額の分布は以下のような傾向となった。

• 0円（無料枠内） の回答が一定数存在

• 〜5,000円程度 のライトユーザーが複数

• 10,000〜30,000円台 の継続投資層も複数

• 月20,000円以上 の“ヘビーユーザー”層が目立ち、
  多数のツールを併用する傾向がある

利用者の間で支出額の幅が大きく、制作スタイルの違いに応じて「無料／低額利用」と「複数ツールを併用する高額投資層」という二極化傾向がみられた。

【Q13】AI利用によって実現できた「効果の現状」と、今後「期待していること」をそれぞれ教えてください。

AI利用によって得られている効果について、回答者は「現状すでに実現できていること」と「今後さらに伸ばしたいこと」を9つの観点から回答した。

その結果、

• 「時間短縮」と「品質向上」 は「現状できている」と回答した割合が高く、すでに多くの回答者が効果を実感している。

• 一方で、「新規受注」「業務フロー開発」「明確な価値創出」 は「今後伸ばしたい・期待したい」が優勢であり、現時点では一部の先行層にとどまっている。

• 「コミュニティでの発信・コラボ」「クリエイティブ職への意欲・キャリア拡張」「オープンソースなど共有技術開発への参加」については、「現状できている」「今後伸ばしたい」がいずれも一定数あり、実践している層と、今後取り組みを広げたい層が混在する結果となった。

• 「AI関連企業への投資」は、現状実行している人は少数だが、「今後期待したい」とする回答は一定数見られた。

Q13の結果から、生成AI活用の効果は、

• 第1段階：時間短縮・品質向上（すでに達成済み）

• 第2段階：新規受注・業務フロー開発・価値創出（これから伸ばしたい領域）

• 第3段階：コミュニティ発信・キャリア拡張・共有技術開発（チャレンジ中の領域）

という「三層構造」で捉えることができる。
多くの回答者にとって、AIはすでに効率化の道具としては十分機能している一方で、収益化・事業化・社会的価値への展開は「今後の期待領域」として残されていることが明らかになった。

回答者の大多数が、AIに対して肯定的かつ積極的な態度を示した。

• AIがなければ仕事・制作は成り立たない（不可欠）：最多

• 不可欠ではないが重要：次に多い

• 便利だが従来手法でも可能：少数

• ほぼ使う必要はない：ごく少数またはほぼゼロ

合計すると、回答者の 約8割が “AIは仕事・創作にとって主要なインフラ” と捉えている結果となった。

回答者の多くが、生成AIを制作・業務にとって不可欠、あるいは重要な基盤ツールとして認識していた。一方で、「便利だがなくてもよい」という立場は少数派であり、AIに対する態度は全体として前向きかつ高い依存度を示した。

回答者がAI利用で感じている「課題」「障壁」として多く挙げられたのは、以下の項目であった。

上位の課題

• 利用コストの高さ（サブスク・従量課金）：最多

• 学習・習得コスト（情報更新の早さ、キャッチアップ負荷）

• 成果物の破綻・修正に時間がかかる（品質調整の手間）

• 著作権・倫理・利用ルールの不透明さ

中位の課題

• PCスペック・ハードウェア要件

• 日本語対応や文化的文脈の弱さ

• 法規制・ガイドラインが曖昧なこと

下位（少数）

• 組織文化／会社での利用制限

• チームでのAI導入の難しさ

複数回答であるため個人ごとの背景は異なるが、
「時間」「コスト」「ルール」に関連する項目が全体的に多い。

Q15の結果から、生成AIの課題は 利用コスト、学習負荷、品質調整、権利・倫理の不透明さといった “制度・習熟・品質” の三領域に集中していることが確認された。特にコストと学習負荷は多くのユーザーが共通して感じる障壁となっている。

AI業務や制作案件で活用できる「スキル証明」「倫理証明」「マネジメント証明」などの “AIクリエイター向け証明書サービス”に対して、回答者の約8割が利用意向を示した。
不要とする層は1割未満で、業務実績の信頼性やスキル可視化へのニーズが非常に高いことが確認された。