- Muse ImageとMuse Videoは、Meta Superintelligence Labs（MSL）が開発した初のメディア生成AIモデル
- Muse ImageはArenaランキングでテキストto画像・画像編集・マルチ画像編集の3部門すべてで第2位を獲得
- Muse Sparkと連携したエージェント型の画像生成が可能で、Web検索やコード生成ツールを自律的に活用できる
2026年7月8日、Metaの新設AI研究組織「Meta Superintelligence Labs」は、初の画像・動画生成AIモデル「Muse Image／Muse Video」を公開しました！
Alexandr Wang氏が率いるMSLの発表は、Arenaランキングで画像生成・編集の全3部門で第2位を獲得するなど、大きな注目を集めています。
とはいえ、「どうやって使えるの？」「日本からでも利用できる？」「料金はかかるの？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。
この記事では、Muse ImageとMuse Videoの概要から仕組み、料金体系、使い方、業界別の活用シーン、そして実際に触って検証した結果まで詳しく解説します。最後まで読めば、Muse Imageの全体像と自社での活用イメージをしっかりつかめるはずです。
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- Muse ImageとMuse Videoとは？
- Muse ImageとMuse Videoの仕組み
- Muse ImageとMuse Videoの特徴
- Muse ImageとMuse Videoの安全性・制約
- X上で話題：APIアクセス不在への開発者コミュニティの反応
- Muse ImageとMuse Videoの料金
- Muse ImageとMuse Videoのライセンス
- Muse ImageとMuse Videoの使い方
- 【業界別】Muse ImageとMuse Videoの活用シーン
- 【課題別】Muse ImageとMuse Videoが解決できること
- Muse Imageを使ってみた
- よくある質問
- Muse ImageとMuse Videoを活用して次世代の画像・動画生成を体験しよう
- 最後に
Muse ImageとMuse Videoとは？
Muse ImageとMuse Videoは、2026年7月8日にMetaが公開した、Meta Superintelligence Labs（MSL）初のメディア生成AIモデルです。
Muse Imageは、従来の画像生成AIのようにプロンプトからそのまま画像を出力するのではなく、エージェントとして振る舞う点が大きな特徴となっています。Metaの言語モデル「Muse Spark」と連携し、まずユーザーの意図を推論で分解してからレイアウトを計画し、必要に応じてWeb検索やコード実行などのツールを呼び出しながら、最終的な画像を生成する仕組みになっています。
テキストから画像を生成するだけでなく、既存画像の精密な編集、複数の参照画像を合成するマルチリファレンス合成、Instagramアカウントの@メンションによるソーシャルコンテキストの取り込みにも対応しています。プリセット機能を搭載していて、写真の復元、クレイアニメ風の変換、16ビットゲームキャラクター化など、30種類以上のAIエフェクトがInstagram Storiesにも展開されています。
Muse ImageとMuse Videoの仕組み
Muse ImageとMuse Videoは、Meta Superintelligence Labsが独自に設計したアーキテクチャ上に構築されたモデルです。
Muse Imageの最大の技術的特徴は、画像生成プロセス全体をエージェンティックなパイプラインとして設計している点にあります。
具体的には、ユーザーのプロンプトを受け取ると、まずMuse Sparkがテキスト推論で意図を分解します。その後、必要に応じてコーディングツール（正確なプロット描画やQRコード生成に使用）やWeb検索ツール（リアルタイム情報や視覚的リファレンスの取得に使用）を呼び出し、生成結果を自己評価して修正を加える、という一連の流れを自律的に実行する構成です。
Muse ImageとMuse Videoの特徴
Muse ImageとMuse Videoは、ベンチマークにおいても高い評価を得ています。
Muse Imageは、2026年7月5日時点のArenaランキングにおいて、テキストto画像、シングル画像編集、マルチ画像編集の3カテゴリすべてで第2位にランクインしています。1位はOpenAIのGPT Image 2で、GoogleのNano Banana 2やxAIのGrok Imagine、MAI Imageといった他の主要モデルを上回る結果となりました。
もうひとつ特筆すべき特徴は、テスト時計算（Test-Time Compute）のスケーリング特性です。
推論時に投入するコンピュートを増やすほど、モデルの推論が深まり、ツール呼び出しや自己改善のステップが増えて、生成画像の品質が対数線形的に向上するという関係が確認されています。テキストトークンによる推論と、ビジュアルトークンによる生成という2種類のまったく異なる計算が、合計コンピュートの関数として一貫して品質を高めるのは興味深いポイントでしょう。
また、Muse Videoは、テキストto動画カテゴリのArenaランキングで第3位を獲得しています。プロンプト忠実度やビジュアルフィデリティにおいて競争力のあるパフォーマンスを示している一方、音声と映像の同期や物理的に正確な高速動作の再現については改善途上であるとMetaは認めています。
Muse ImageとMuse Videoの安全性・制約
Muse ImageとMuse Videoの安全性対策について、Meta公式の情報を整理しておきましょう。
Muse ImageにはContent Sealと呼ばれる不可視の電子透かし（ウォーターマーク）システムが搭載されています。Meta AIアプリおよびmeta.aiで生成されたすべての画像には、トリミング、圧縮、リサイズ、スクリーンショットなどの加工後も残り続けるプロヴナンス信号が埋め込まれ、その画像がAI生成であるかどうかを検出できるツールもプレビュー版として提供開始されています。
また、Muse ImageにはCSAM（児童性的虐待コンテンツ）を含むMetaの利用規約違反を防止する安全措置が講じられていると報じられています。
X上で話題：APIアクセス不在への開発者コミュニティの反応
Muse Imageの発表直後から、X上ではAPI未公開に対する開発者たちの不満が数多く投稿されています。
Mark Kretschmann氏（@mark_k）は「Muse Imageは素晴らしいが、Meta製品でしか使えない。APIアクセスを提供してほしい」と率直に要望しています。
Muse Image by @AIatMeta looks fantastic, but unfortunately we can't even use it. Meta does not provide any API access for it. The only way to use it is in Meta products, with a Meta account. I'm not going to do that.
— Mark Kretschmann (@mark_k) July 7, 2026
Just give us API access so that I can use it from @fal
Muse Imageの前身であるMuse Sparkも、2026年4月の公開からすでに3か月が経過しているにもかかわらず、依然として一般向けAPIは未提供のままです。Wall Street Journalの報道によれば、MetaはMuse SparkのAPIリリースを複数回延期しているとされています。
Metaが従来のLlamaファミリーではオープンウェイト戦略をとっていたのに対し、Museシリーズではクローズドソース路線に転換したことに対して、開発者コミュニティからは「Metaのオープンソースへのコミットメントが後退している」という懸念の声も上がっています。ただし、Arena.ai（@arena）が「Muse ImageがImage Arenaで第2位を獲得」と投稿すると多くの反響を集めていて、モデルの実力自体は広く認められている印象を受けます。
Muse ImageとMuse Videoの料金
Muse ImageとMuse Videoの料金体系は、Metaの新しいサブスクリプションブランド「Meta One」を中心に構成されています。基本的な利用は無料ですが、ヘビーユースには有料プランが必要になる仕組みです。
| プラン | 月額料金 | Muse Imageの利用範囲 |
|---|---|---|
| 無料（Meta AI） | 0ドル | 日常的な利用は無料。一定の利用制限あり |
| Meta One Plus | 7.99ドル（約1,200円） | 画像・動画生成の拡張枠、Instagram Plus・Facebook Plus・WhatsApp Plusのバンドル |
| Meta One Premium | 19.99ドル（約3,000円） | さらに大きな生成容量、高度な推論（Thinkingモード）の拡張利用、AIグラスの拡張機能 |
Muse ImageとMuse Videoのライセンス
Muse ImageとMuse Videoは、Metaのプロプライエタリ（クローズドソース）モデルとして提供されています。従来のLlamaファミリーがオープンウェイトで公開されていたのとは対照的に、Museシリーズは完全にクローズドな戦略をとっています。
| 利用用途 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 |  | Meta製品内での利用に限定。広告主向けAdvantage+での活用も予定 |
| 改変 |  | モデルの重みやソースコードは非公開 |
| 再配布 | | ダウンロードおよび再配布は不可 |
| 特許利用 | – | |
| 私的利用 | |
Muse ImageとMuse Videoの使い方
Muse ImageとMuse Videoは、Meta製品を通じて利用できます。ここからは、主要なアクセス方法をステップ・バイ・ステップでご紹介します。
Meta AIアプリ / meta.aiから画像を生成する
もっとも基本的な利用方法で、テキストプロンプトから画像を生成できます。
プロンプトを入力
チャット画面にテキストで画像の説明を入力します。「部屋の写真をスカンジナビアスタイルにリデザインして」「自分の写真を16ビットゲームキャラクターにして」のように、自然な言葉で指示できます。
画像の編集・調整
生成された画像に対して、マークアップアイコンをタップして直接スケッチやアノテーションを描き込むことで、部分的な修正を指示できます。会話のコンテキストが保持されるため、スタイルの変更や要素の追加も再度ゼロから始めることなく進められます。
ダウンロード・共有
完成した画像は、ダウンロードしてどこでも利用できるほか、チャット・ストーリー・フィードに直接共有することも可能です。
Instagramの@メンションで友人やクリエイターを画像に組み込む
Muse Imageならではのユニークな機能として、Instagramアカウントの@メンションを活用した画像生成があります。
Meta AIアプリを開く
Meta AIアプリまたはmeta.aiにアクセスします。
プロンプトに@メンションを含める
プロンプトの中に@（Instagramのユーザーネーム）を含めて指示を記述します。例えば「@username をルネサンス風の肖像画にして」といった形です。Meta AIは、そのアカウントの公開写真を参照して画像を生成します。
プライバシー設定を確認する
なお、Instagramユーザーは設定からこの@メンション機能をオフにすることができます。ただし、デフォルトではオンの状態になっているため、自分のコンテンツがAI生成に使われたくない場合は明示的にオプトアウトする必要がある点に注意してください。
Instagram StoriesでAIエフェクトを利用する
Muse Imageは、Instagram Storiesの新しいAIエフェクトにも展開されています。
Instagram Storiesを開く
Instagramアプリでストーリーの作成画面に進みます。
AIエフェクトを選択
エフェクト一覧から、Muse Imageによって生成された30種類以上の新しいAIエフェクトを選びます。カスタマイズ可能なフィルターを使って、既存の写真をさまざまなスタイルに変換できます。
共有する
加工した画像をストーリーに投稿し、友人にもシェアできます。
【業界別】Muse ImageとMuse Videoの活用シーン
Muse ImageとMuse Videoは、さまざまな業界での活用が見込めるモデルです。ここからは、業界ごとの想定される活用シーンをご紹介します。
広告・マーケティング
広告クリエイティブの制作は、Muse Imageのもっとも直接的な活用領域の1つです。
MetaはAdvantage+クリエイティブを通じた広告主向けの画像生成を近日中に提供すると発表していて、1つのクリエイティブ素材から複数のバリエーションを自動生成し、A/Bテストの効率化や広告キャンペーンの最適化を支援する使い方が想定されています。
商品写真の背景差し替えやスタイル変換にも対応するため、撮影コストの削減にもつながるでしょう。
生成AIを活用したマーケティングについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
エンターテインメント・クリエイター
Instagramとの深い統合により、クリエイターは自身のブランドに合わせたオリジナルのビジュアルコンテンツを手軽に制作することが期待できます。
フォロワーの公開写真を@メンションで取り込んでコラボレーション画像を作ったり、プリセットを使ったトレンドコンテンツの発信に活用したりと、ソーシャルメディア運用の幅が大きく広がるはずです。
ChatGPT×エンタメの活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事もあわせてご覧ください。
教育・出版
複雑な概念の図解やイラストの生成、教材用の視覚素材の制作にもMuse Imageは役立つと考えられます。Web検索ツールを活用してファクトに基づいた画像を生成できる点は、教育コンテンツの正確性を担保する上で有用でしょう。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】Muse ImageとMuse Videoが解決できること
続いて、Muse ImageとMuse Videoが解決できる具体的な課題を見ていきましょう。
画像生成で「意図どおりの結果が出ない」問題を軽減
従来の画像生成AIでは、プロンプトを何度も試行錯誤しなければ理想の画像に辿り着けないことがよくありました。
Muse Imageはエージェント型の構造によって、プロンプトの意図を推論で分解し、自己改善を繰り返しながら生成するため、最初の試行で意図に近い結果を得やすい設計になっています。テスト時計算のスケーリングにより、推論に時間をかけるほど品質が向上する点も、この問題の軽減に寄与しています。
画像編集の「全体が変わってしまう」問題を解消
既存画像を編集する際に、変更したい部分だけでなく画像全体のトーンや構図まで変わってしまうのは多くの生成AIが抱える課題です。
Muse Imageは局所的な編集精度が高く、ユーザーが指示した部分だけを正確に変更できる点が強みとなっていて、マルチターンの会話でコンテキストを保持しながら段階的に修正を重ねることも可能です。
複数の参照画像を1枚にまとめる合成作業を効率化
通常は画像編集ソフトで手動で行う複数画像の合成作業も、Muse Imageならプロンプト内にテキストと画像をインラインで混在させることで、人物、オブジェクト、服装、スタイル、環境といった要素を複数の参照画像から自動的に合成してくれるでしょう。
Muse Imageを使ってみた
それでは、実際にMuse Imageを触って検証してみましょう。今回はmeta.aiにアクセスし、Muse Imageの最大の差別化ポイントであるエージェント型の思考プロセスを確認する検証を行います。
Muse Imageが他の画像生成AIと決定的に異なるのは、プロンプトを受け取った後にMuse Sparkと連携して、推論 → ツール呼び出し→計画→生成→自己改善という一連の思考プロセスを実行する点です。この動作が実際にどう見えるのかを、Meta公式ブログで紹介されているデモを参考に検証しました。
プロンプトはこちら
Create a glossy magazine page layout with a mathematical proof showing S = n(n+1)/2, a fashion portrait, and gold-accented typography. Make sure the formula is mathematically correct.結果はこちら
よくある質問
最後に、Muse ImageとMuse Videoに関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。
Muse ImageとMuse Videoを活用して次世代の画像・動画生成を体験しよう
Muse ImageとMuse Videoは、Meta Superintelligence Labsが初めて公開したメディア生成AIとして、従来の画像生成モデルとは異なるアプローチを提示しています。
エージェント型のアーキテクチャによる考えてから描くプロセスは、プロンプトの試行錯誤を減らし、より直感的なクリエイティブワークフローを実現する可能性を秘めています。
Arenaランキングでの高い評価やInstagramとの深い統合、さらにAdvantage+を通じた広告クリエイティブへの展開など、Meta独自のエコシステムを活かした展開が今後の注目ポイントです。API公開の動向次第では、外部開発者による活用の幅もさらに広がっていくでしょう。
最後に
いかがだったでしょうか？
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