本記事3行要約：

● 論文投稿数16,092件、採択数4,068件（採択率25.3%）
● 日本人からの発表件数・著者数97件/のべ219名
● 生成・動画・3D・マルチモーダルが中心・「生成結果をどう評価し、どう信頼するか」が重要テーマ

トップカンファレンス定点観測シリーズ vol.22、「CVPR（IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）」の第6弾です。

2026/6/3～6/7に、デンバー（アメリカ コロラド州）で［CVPR 2026］が開催されました。
これまで過去5回にわたって取り上げてきましたが、CVPRはコンピュータビジョン分野を代表する国際会議の一つで、画像認識、動画理解、3D、生成AI、マルチモーダルAIなど、視覚情報処理に関する最先端研究が集まるトップカンファレンスです。

＊参照：
「CVPR」トップカンファレンス定点観測 vol.1
「CVPR 2022」トップカンファレンス定点観測 vol.3
「CVPR 2023-速報-」トップカンファレンス定点観測 vol.9
「CVPR 2024-速報-」トップカンファレンス定点観測 vol.13
「CVPR 2025-速報-」トップカンファレンス定点観測 vol.17

CVPR 2026を俯瞰すると、昨年CVPR 2025から続く「生成モデル・動画生成・3D生成・マルチモーダル研究」の流れは継続しております。一方で、これらに加えて、生成された画像・動画・3D表現をどう評価するか、モデルの出力をどう信頼するか、という観点が重要なテーマになっているようです。

つまり、「生成技術」だけではなく、「作られたものを正しく評価する技術」も重要になりつつある点が、大きな特徴と言えそうです。
　

CVPR 2026　開催概要
▶ 開催期間：　3 – 7 Jun., 2026
▶ 開催都市：　Denver CO, USA
▶ 公式HP：　 https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2026

＊1　2025年6月4日時点

■CVPR 2026総括

まずは、いつも通り投稿数・採択率の推移を見ていきます（表1・図1）。

CVPR 2026では、投稿数が16,092件に達しました。2025年の13,008件から3,084件増加しており、前年比では約23.7%の増加となります。採択数も2025年の2,872件から4,068件へと大きく増加し、採択率は25.3%となりました。

表1　CVPR 1996-2026論文投稿数および採択率

注1） 本記事では、解析対象とした論文リストに基づき、CVPR2026の採択数を4,068件として集計しています。一方、CVPR公式発表では4,089 paper presentations、公式メインプログラムPDFでは4,072 accepted papersと記載されており、集計対象や更新タイミングにより差異がある可能性があります。

補足）2026年の「#orals/highlights」欄に記載した141件は、公式プログラム上で確認できるoral papers数です。CVPR 2026のレビューガイドライン上ではoral・spotlight・posterの区分が示されているものの、2025年以前のような「oral/highlight」を合算した数値として扱えるかは注意が必要です。そのため、本記事では2026年の141件をoral papers数として整理します。

＊ 出典：https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2026/AcceptedPapers
　

前述の補足にも記載の通り、2026年のorals/highlights推移は、昨年以前と集計条件が異なる可能性があるため、参考値としてご覧ください。

今年の特徴として、まず投稿数・採択数ともに大きく増加している点が挙げられます。投稿数は16,000件を超え、採択数も4,000件を超える規模となりました。

一方で、採択率は25.3%であり、過去数年と比較して大きく緩和されたわけではありません。投稿数・採択数の増加は、CVPRというカンファレンス自体の規模拡大を示す一方で、依然として厳しい選抜が行われていることも分かります。特に2026年は、投稿数が過去最高規模に達しただけでなく、採択論文数も2025年比で1,196件増加しています。コンピュータビジョン領域における研究コミュニティの拡大が、引き続き強く進んでいることが確認できます。

【CVPR 2026　統計】
　・論文投稿数：　16,092件 [2025年比 +3,084件]
　・採択件数：　4,068件 [2025年比 +1,196件]
　・採択率：　25.28%
　・oral採択件数：　141件（昨年と単純比較はできない）
　・oral採択率：　0.88%

■日本人研究者の活躍

続いて、日本人研究者の著者比率について見ていきます（表2）。

CVPR 2026における総著者数は25,951人、1論文あたりの平均著者数は6.38人でした。そのうち、日本人著者数は219人、日本人著者を含む論文数は97件となりました。

表2　CVPR投稿論文全体の著者数に占める日本人比率の推移

2026年は、日本人著者数が2025年の134人から219人へと大きく増加しています。また、日本人著者を含む論文数も74件から97件へ増加しており、日本人研究者の関与件数自体は拡大していると言えます。一方で、日本人著者が絡む論文比率は2.38%となり、2025年の2.58%からはやや低下しました。つまり、件数の増加はポジティブですが、CVPR全体の拡大スピードがそれ以上に速いため、日本からの関与を評価する際には、絶対数と比率の両方を見る必要があります。世界全体で研究チームの大規模化・国際共著化が進んでいることや、企業・海外研究機関を含めた研究体制の変化も踏まえて、日本国内の研究機関の在り方も含めて見直していく必要があることを示しているのかもしれません。

続いて、CVPR 2026単年における日本人個人別採択件数を見ていきます（図2）。

図2　CVPR 2026 日本人個人別採択件数 (179名)

2026では、Ryo Hachiuma氏、Hirokatsu Kataoka氏、Taku Komura氏、Yuki Mitsufuji氏、Naoto Yokoya氏が採択4件で上位となっておりました。

次に、2013年から2026年までの累積採択数ランキングを見てみます（図3）。

図3　CVPR 2013-2026 累積採択数 日本人著者ランキング

単年のランキングと比較すると、近年採択件数を伸ばしている研究者の存在も見えてきます。CVPRの採択論文数自体が増加していることもあり、今後は単年で複数件採択される研究者・研究チームがさらに増えていく可能性があります。

■論文出現キーワードの推移

次に、論文タイトルに含まれるキーワードから研究トレンドについて見ていきます（表3）。

2026年の上位キーワードを見ると、以下のように並んでいます。

● generat***（14.5%）
● video（10.9%）
● 3d（10.6%）
● diffus***（8.3%）
● multimodal（8.1%）
● detect（6.0%）
● reason（5.5%）

＊「generat***」は、generation / generative など、同じ語幹を持つ派生語をまとめた表記です。
　

2025年に続き、2026年も generat***、video、3d、diffus*** といったキーワードが上位を占めており、生成・動画・3DがCVPRの中心的なテーマであり続けていることが分かります。

一方で、2026年はmultimodalが5位、reasonが7位に入っている点も注目されます。これは、CVPRにおける研究対象が、画像や動画を単体で扱う研究から、言語・推論・行動と結びついた研究へ広がっていることを示唆しているように見えます。また、CVPR 2026の関連レポートでも、VLM (Vision Language Model)を評価器として用いる研究や、生成結果の信頼性を測る研究が注目されており、キーワード上の変化とあわせて、評価・信頼性への関心の高まりがうかがえます。
CVPR 2025を「生成モデルの性能・応用が拡大した年」と見るなら、CVPR 2026はその流れを引き継ぎつつ、「生成結果をどう測るか」「モデルの出力をどう信頼するか」という観点がより前面に出てきた年と言えるかもしれません。

つまり、CVPR 2026では「作る技術」だけでなく、「作られたものを正しく見極める技術」も、重要な研究テーマとして存在感を増していると考えられます。

■ 生成・動画・3Dから、実世界AIへの広がり

もう一つの大きな流れは、生成・動画・3Dの研究が、ロボティクスやPhysical AI、embodied AIといった実世界で行動するAIの文脈に接続し始めている点です。
従来のコンピュータビジョン研究では、画像分類、物体検出、セグメンテーション、3D復元など、視覚情報を理解するための個別タスクが中心でした。もちろん、これらは現在も重要な研究テーマです。

一方で、CVPR 2026では、画像や動画、3Dを単体で扱うだけでなく、視覚情報をもとに環境を理解し、将来を予測し、行動につなげる研究への関心が高まっているように見えます。動画生成や、世界の状態変化を予測する研究は、視覚情報をもとに将来を見通し、行動につなげる流れを象徴するテーマと言えるでしょう。

また、depth、flow、pose、segmentationといった従来型のCV技術も、不要になっているわけではありません。基盤モデルや生成モデルが強くなる中で、それらは最終目的というよりも、ロボット制御、AR/VR、CAD、医療、検査、安全性評価など、実世界でモデルを使うための補助線・検証手段としての役割を強めているように見えます。

つまり、CVPR 2026では、生成AIや3D技術が「きれいな画像や動画を作る」段階から、「視覚を通じて世界を理解し、行動につなげる」段階へ広がりつつあると考えられます。

＊ [***] がついている単語は、品詞の変化などを含めて解析しております。
　例）generat[***] ⇒ generative, generation, etc…

表3　論文出現キーワード推移（2013-2026年）

■まとめ

以上のように、簡易的ですが重要指標からCVPR 2026を考察してまいりました。

CVPR 2025を「生成モデルの性能・応用が拡大した年」と見るなら、CVPR 2026は「生成結果をどう測るか、モデルの出力をどう信頼するかが問われ始めた年」と言えるかもしれません。
つまり、CVPRは「見るAI」の会議から、「見て、作り、判断し、行動につなげるAI」の会議へと、研究対象を広げつつあると考えられます。

ResearchPortでは今後も、トップカンファレンスの動向を定点観測しながら、AI研究コミュニティの変化を継続的に整理していきます。
データ解析・公開にあたっては細心の注意を払っておりますが、万が一、間違いなどございましたら遠慮なく弊社までご連絡ください。
　

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編集：ResearchPort事業部

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