デュアルピクセルAF徹底解説：仕組み・利点・実践的な使いこなしガイド
エバープレイ編集部はじめに
近年のデジタルカメラにおけるオートフォーカス（AF）は、速度・精度・追従性の面で飛躍的に進化してきました。その中でも「デュアルピクセルAF（Dual Pixel CMOS AF、以下DPAF）」は、特にライブビューや動画撮影で大きな影響を与えた技術です。本コラムではDPAFの基本原理から歴史的背景、利点・制約、他方式との比較、実践的な使い方までを詳しく解説します。カメラ愛好家から映像制作者、技術に興味がある読者まで幅広く役立つ内容を目指します。
デュアルピクセルAFとは
DPAFは、各画素（ピクセル）を左右（あるいは二分）に分けたフォトダイオードを持たせ、各フォトダイオードからの光情報の位相差を利用してピントのズレ（前ピン／後ピン）を直接検出する方式です。従来のミラーレスやライブビューで主に使われてきたコントラスト検出AFと比べ、位相差により「ピントがどちらの方向にどれだけずれているか」を即座に把握できるため、非常に速く的確なフォーカス制御が可能になります。
基本的な仕組み（技術的解説）
DPAFのセンサー上の各画素は、実際には二つの半分に分かれたフォトダイオードを内蔵しています。マイクロレンズと光学設計により、同じ画素でもわずかに異なる入射角で光が左右の半分に到達します。それぞれの半分の信号を独立して読み取ると、対象からの像がセンサー上のどの位置にあるか（すなわち位相）に差が生じます。
位相差があれば、その差分から合焦位置までの方向と大まかな量（フォーカス移動量）を算出できます。カメラはその情報を用いてレンズの駆動量と方向を決定し、短い時間で正確に合焦させます。合焦後は両方の半分の信号を合成して通常の画素データとして用いるため、画質には影響を与えません。
ポイント：
- 各画素が位相差検出を行うため、広い画面範囲でAFが使用できる。
- 位相差により方向と量が分かるため、ハンティング（前後に行ったり来たり）を抑えられる。
- ライブビューや動画で非常に有効（ミラー駆動の干渉がない）。
歴史と発展
DPAFはキヤノンの技術名であり、同社は2013年に発表したEOS 70Dで本格的に搭載し注目を集めました（70Dでの採用が広く知られる最初期の例の一つ）。その後、アルゴリズムとセンサー設計の改良が進み、ミラーレス機やハイエンド一眼レフ／ミラーレスの動画機能強化に不可欠な技術として発展しています。近年は被写体検出（顔・目・動物・車両など）アルゴリズムと組み合わせた第2世代以降の実装も登場しており、追従性能や認識精度が格段に向上しています。
また関連する技術として「Dual Pixel RAW」と呼ばれる機能が一部の機種で提供されており、DPAFの各半分の情報を活用してピント微調整やボケのシフト、ブレ補正の微調整などが可能になります（ただしファイルサイズ増大や処理に専用ソフトが必要）。
DPAFの利点
- 高速・高精度：位相差検出に基づくため、合焦速度が速く、合焦精度も高い。
- 滑らかな追従：動画撮影での連続AF（コンティニュアスAF）において、滑らかで自然なピント移動が可能。
- 広範なAFエリア：基本的にセンサー上の多くの画素でAFが可能なため、広い範囲での被写体捕捉が得意。
- 低光量での安定性：コントラスト検出のみの方式よりも低照度でのピント合わせが得意（機種やアルゴリズムに依存）。
- 動画と静止画の統一：ライブビュー／動画撮影時と光学ファインダー時のAF方式差が小さく、撮影ワークフローが一貫する。
制約・注意点
- センサー設計依存：DPAFはセンサー上で全画素に近い形でPD機能を持たせる必要があり、汎用的に後付けできる技術ではない。したがって各メーカー・機種で実装や性能差が生じる。
- レンズ依存性：AF速度や追従性はレンズの駆動方式（ステッピングモーター、リングUSM、コアレスなど）に左右される。レンズが遅いとDPAFの利点を生かしきれない場合がある。
- 極端な低コントラストや透明・反射物体：位相差でも検出が難しいケースは存在する（光の入射が極端に不均一な状況など）。
- 特殊な撮影条件：テレコンや一部のアダプター使用時に位相差情報が変化し、期待通りに動作しない場合がある。
- 一部機能は追加的な処理が必要：Dual Pixel RAWのような派生機能は専用の処理とワークフローを要求する。
他のAF方式との比較
代表的なAF方式は主に「位相差検出（PDAF）」「コントラスト検出（CDAF）」「ハイブリッド（両者の組合せ）」。DPAFはセンサー上で位相差検出を行う方式の一種ですが、従来のミラーレスの位相差は画素の一部に専用PDを設ける場合が多いのに対して、DPAFはほぼ全画素に位相差機能を与える点がユニークです。
- コントラスト検出：画像のコントラストが最大になる点を探索する。精度は高いが合焦までに往復するハンティングが発生しやすく、速度は遅め。
- センサー内位相差（他社）：画素の一部を位相差検出用に割り当てる実装もある。メーカーや世代によって配置・割合・アルゴリズムが異なり、全画素対応のDPAFに比べてカバー率や精度に差が出ることがある。
- DPAF：ほぼ全画素（または非常に広い範囲）の位相差が可能で、動画・ライブビューでの自然な追従が得意。被写体認識と組み合わせることでさらに強力になる。
実践的な使い方・設定のコツ
DPAFを最大限に活用するためのポイント：
- AFモードの選択：静止画ではワンショット（One-Shot/Single）かサーボ（AI Servo/Continuous）を状況に応じて使い分ける。動画や動体撮影ではコンティニュアスが基本。
- 顔/瞳AFの活用：被写体の顔や瞳を自動追尾するモードがある機種は、ポートレートやイベントでの歩留まりが大きく向上する。瞳検出がある場合は優先的にオンにする。
- タッチAF・AFエリアの設定：ミラーレス機では液晶のタッチ操作で直接被写体をタップしAF位置を指定できる機種が多い。複数エリアやゾーン追尾と組み合わせると応用範囲が広がる。
- レンズと連携：高速で滑らかなAFを求めるなら、AF駆動の性能が高いレンズ（USMやSTMなど）を選ぶことが重要。
- ファームウェアの更新：AF性能はセンサーハードだけでなくアルゴリズムで大きく左右されるため、メーカーのファームウェアアップデートを適用すること。
応用例とプロの使い方
DPAFは以下のような場面で特に威力を発揮します：
- 動画撮影（インタビュー、ドキュメンタリー、Vlog）：被写体の微妙な動きに追従し、滑らかなピント移動を実現するため、フォーカスプル（意図的なピント移動）も精度よく行える。
- スポーツや動物撮影：被写体検出と組み合わせることで高速で安定した追従が可能だが、非常に速い動きでは連写AF（ミラーの位相差）や専用の追従アルゴリズムのほうが有利な場合もある。
- スナップ・イベント撮影：ライブビューや可動液晶を使ったローアングル撮影でAF性能が落ちないため、フレーミングの自由度が高まる。
- スタジオポートレート：瞳AFと組み合わせることで作業効率と成功率を大幅に向上させる。
よくある誤解
- 「DPAF＝万能」ではない：非常に優れた方式だが、すべての状況で最速・最適というわけではない。光量や被写体の特性、レンズ性能、カメラの世代によって差が出る。
- 「センサー画質を犠牲にする」わけではない：DPAFは合成などの工夫で最終的な画質に基本的な悪影響を与えないよう設計されている。ただしDual Pixel RAWのような特殊な出力を行うとデータ容量や処理負荷が増える。
今後の展望
AI（深層学習）による被写体検出や追跡アルゴリズムの進化、センサー設計の微細化、高速演算処理の組み合わせにより、DPAFはさらに賢く・速く・柔軟になる見込みです。顔・瞳検出の精度向上、動体予測の高度化、さらに幅広い被写体カテゴリ（動物、車両、鳥など）の自動認識の精緻化が進んでいます。ハード面では、より高画素でも高精度な位相差検出を両立するセンサー設計が鍵となります。
まとめ
デュアルピクセルAFは、センサー画素を二分割して位相差を検出することで、ライブビューや動画におけるAFの速度と追従性を大きく向上させた技術です。導入以降、被写体検出アルゴリズムの向上と合わせて進化しており、ポートレートや動画、日常のスナップ撮影から一部のスポーツ撮影まで、幅広い領域でメリットがあります。一方でレンズ性能や特定条件下での制約など注意点も存在するため、撮影目的に合わせた機材選定と設定の最適化が重要です。
参考文献
- Dual Pixel CMOS Auto-Focus - Wikipedia
- Dual Pixel CMOS AF - Canon Global
- DPReview（Canon EOS 70D 発表記事など、DPAFの初期採用機に関する記事群）
- Dual Pixel RAW - Canon Global
投稿者プロフィール
