夜景を撮ると街灯がにじんだり、逆光で写真全体が白っぽくなったりした経験はありませんか。せっかく高性能なスマートフォンを使っていても、レンズフレアやゴーストが原因で思い通りの写真にならないと、がっかりしてしまいますよね。

2026年のスマートフォンカメラは、画素数やズーム倍率だけでなく、「光をいかに正確に制御するか」が画質を左右する時代に入りました。Galaxy S26 Ultra、iPhone 17 Pro、Xperia 1 VIIといった最新フラッグシップ機では、光学設計そのものを見直すことで、フレア対策が大きく進化しています。

さらに注目したいのが、ナノ構造材料や生成AIによる画像処理です。物理的に防ぎきれない光の乱れを、AIが理解し補正することで、夜景や動画撮影のクオリティは新たな段階へと進んでいます。本記事では、2026年時点での最新レンズフレア対策を俯瞰し、ガジェット好きの方が「次に選ぶ一台」を見極めるための視点をお届けします。

なぜ今、スマートフォンのレンズフレア対策が重要なのか

2026年の今、スマートフォンにおけるレンズフレア対策がこれまで以上に重要視されている背景には、カメラ技術そのものの進化があります。かつては画素数やズーム倍率が性能評価の中心でしたが、現在は「光をどれだけ正確に制御できるか」が画質を左右する決定的な要素になっています。

センサーの大型化とレンズの大口径化が進んだ結果、より多くの光を取り込める一方で、内部反射によるフレアやゴーストが発生しやすくなりました。光学物理学の分野では、レンズ内の反射面が増えるほど不要光が指数的に増加することが知られており、これはスマートフォンの薄型設計と本質的に相反する課題です。

特に夜景や逆光といった高輝度差のあるシーンでは、フレアは単なる見た目の問題にとどまらず、コントラスト低下や色再現の破綻を引き起こします。米国光学会に関連する研究でも、微弱な反射光がセンサー全体のS/N比を悪化させることが指摘されており、フレア対策は画質の土台を支える要素だと位置付けられています。

加えて、SNSや動画配信を前提とした撮影スタイルの一般化も、この問題を顕在化させました。YouTubeやInstagramでは、点光源のにじみや不自然なゴーストは視聴体験を損なう要因になります。実際、AppleのPhotonic EngineやSamsungの分光制御設計が強調されるのは、こうした「撮った瞬間から公開品質が求められる」時代背景があるからです。

技術トレンド フレア対策が重要になる理由 影響する撮影シーン
大型センサー化 受光量増加により内部反射も増える 夜景、室内照明
多枚数レンズ 反射界面の増加でゴーストが発生 逆光、望遠撮影
SNS・動画重視 微細なフレアも品質低下として可視化 Vlog、ライブ配信

さらに2026年は、生成AIによる画像編集が一般ユーザーにも浸透した年でもあります。博報堂のメディア定点調査によれば、生成AI利用率は約3割に達し、写真は「撮影して終わり」ではなく「編集を前提とした素材」になりました。その結果、AIで除去しきれない物理的フレアが、編集耐性の低さとして問題視されるようになっています。

こうした流れから、レンズフレア対策は単なる付加価値ではなく、スマートフォンカメラの基本性能そのものとして再定義されています。2026年においてフレア対策が重要なのは、光学設計、ユーザー行動、そしてAI編集時代という三つの変化が同時に重なった必然的な結果だと言えます。

2026年フラッグシップ機に共通する光学設計のトレンド

2026年フラッグシップ機に共通する光学設計のトレンド のイメージ

2026年のフラッグシップスマートフォンに共通する光学設計のトレンドは、単なる高性能化ではなく、光をいかに「制御」し、不要な成分を排除するかに重心が移っています。センサーの大型化とレンズの大口径化が進んだ結果、光学系に入射する光量は飛躍的に増えましたが、それと同時にフレアやゴーストといった副作用も顕在化しました。これに対し各社は、設計思想のレベルで共通した解決アプローチを採用しています。

その第一が、反射防止をレンズ単体の性能ではなく、システム全体の最適化問題として捉える姿勢です。Samsung、Apple、Sonyはいずれも、最前面のカバーガラスから最奥のレンズ素子まで、一貫した反射抑制設計を行っています。MacRumorsによれば、iPhone 17 ProではALCコーティングが全レンズ両面に施され、反射界面そのものを極限まで減らす設計が採られています。

第二の共通点は、従来の経験則に頼った設計から、光学シミュレーション主導のレンズ設計への移行です。SonyがZeissと共同で行っているように、斜入射光やフレーム外光源を前提にしたシミュレーションを行い、レンズ曲率や鏡筒内部の遮光形状をナノレベルで詰めていく手法が主流になっています。これは夜景や逆光といった実使用シーンを強く意識した設計思想です。

設計観点 2026年の共通トレンド ユーザー体験への影響
反射対策 多層ナノコーティングの全面適用 夜景でのゴースト低減
レンズ構成 枚数増加を前提とした反射制御 高倍率ズームでもコントラスト維持
内部構造 鏡筒内ブラック処理の高度化 逆光耐性の向上

第三に注目すべきは、物理限界を認識した上での設計割り切りです。レンズ枚数が増えれば反射面も増えるという事実は、光学物理学の基本原理として変わりません。Apple Support Communitiesや専門家の指摘でも、完全なフレアゼロは現実的ではないとされています。そのため2026年モデルでは、発生しうるフレアを予測し、後段の画像処理と協調させる設計が前提条件になっています。

この流れを象徴するのが、分光特性まで含めたレンズ設計です。Galaxy S26 Ultraで採用された分光透過率調整は、特定波長の反射を抑えることで、フレア低減と色再現性改善を同時に狙っています。Android Authorityによれば、これは長年指摘されてきた肌色の転びを物理レベルで是正する試みとされています。

総じて2026年のフラッグシップ機に共通するのは、光学設計を「目立たないが効く技術」として磨き込む姿勢です。スペック表には現れにくいものの、実際の撮影体験では確実に差として現れます。光をどれだけ多く集めるかではなく、不要な光をどれだけ捨てられるか。この価値観の転換こそが、2026年の光学設計トレンドの本質です。

Galaxy S26 Ultraに見るナノコーティングと分光制御の進化

Galaxy S26 Ultraでは、カメラの進化がセンサーや画素数ではなく、光そのものをどう扱うかという領域に踏み込んでいます。中核となるのが、改良型ナノ粒子コーティングと分光制御を組み合わせた新しい反射防止設計です。これは単にフレアを減らすための対策ではなく、写りの質感や色再現にまで影響を及ぼす包括的な光学アプローチです。

特に注目すべきは、全レンズ素子に適用されたナノ粒子コーティングです。SamsungはGalaxy S26 Ultraで、レンズ表面だけでなく内部の各光学面に対して反射率を最小化する処理を施しています。光学物理学の観点では、レンズ枚数が増え大口径化が進むほど反射界面が増加し、フレアやゴーストの発生確率が高まりますが、このナノスケールの膜制御によってそのリスクを構造的に抑えています。

さらにGalaxy S26 Ultraの特徴として、コーティング自体に分光透過率の調整機能を持たせている点が挙げられます。著名なリーカーであるIce Universeの報告によれば、この設計はSamsung製スマートフォンで長年指摘されてきた人物撮影時の黄味がかった肌色を改善するために導入されたものです。**特定波長の光を物理レベルで抑制し、センサーに届く光のスペクトルを最適化する**という発想は、従来のデジタル補正とは一線を画します。

項目 Galaxy S26 Ultraの内容
反射防止技術 改良型ナノ粒子コーティングを全レンズ素子に適用
分光制御 コーティングによる透過波長の最適化で色再現を改善
内部構造 ブラック・マトリックス構造による鏡筒内反射の低減

また、Galaxy S26 Ultraは極めて明るい大口径レンズを採用しており、低照度性能と引き換えにフレアが発生しやすい条件を抱えています。これに対しSamsungは、レンズエッジ部の遮光処理を精緻化し、鏡筒内部に新たなブラック・マトリックス構造を導入しました。これにより、センサーに到達する前段階で不要な散乱光を吸収し、逆光や夜景でのコントラスト低下を抑えています。

Android Authorityなどの専門メディアによれば、これらのハードウェア的対策は動画撮影時にも効果を発揮するとされています。APVコーデックによるRAW記録では、光学的なノイズがそのままデータに残りやすいため、**撮影時点でのフレア抑制は後処理耐性を高める重要な要素**です。Galaxy S26 Ultraのコーティング技術は、静止画だけでなくプロ志向の動画制作をも視野に入れた設計思想の表れといえます。

このように、Galaxy S26 Ultraにおけるナノコーティングと分光制御の進化は、見えにくい部分で画質体験を底上げしています。ユーザーがシャッターを切った瞬間に意識することは少ないものの、フレアの少なさや自然な肌色として確実に体感できる点こそが、2026年世代のフラッグシップらしい完成度を支えています。

iPhone 17 Proの多層コーティングとズーム構造が抱える課題

iPhone 17 Proの多層コーティングとズーム構造が抱える課題 のイメージ

iPhone 17 Proでは、ALC（Atomic Layer Coating）を中核とする多層コーティングと、最大200mm相当に達する高度なズーム構造が採用されていますが、ここには明確な技術的課題も存在します。**性能向上のために積み重ねられた構造そのものが、新たなフレア要因を生み出している**点は見逃せません。

まず多層コーティングについてです。ALCは原子レベルで膜厚を制御できるため、理論上は反射を極限まで抑えられます。しかし光学物理学の基本として、屈折率の異なる層を重ねれば重ねるほど、界面は必ず増えます。界面が増えるということは、反射が発生する可能性のある場所が増えることを意味します。MacRumorsなどがまとめる開発情報によれば、iPhone 17 Proのレンズ群は両面に多層膜が施されており、設計自由度と引き換えに調整難易度が飛躍的に高まっています。

この影響が顕在化しやすいのが、夜景や逆光での点光源撮影です。Apple Support CommunitiesやRedditでは、強い光源をフレーム内に入れた際に**緑色や紫色のドット状ゴーストが残る**という報告が複数見られます。これはセンサーや画像処理の問題というより、特定波長が多層膜内で干渉し、完全には打ち消しきれていないことを示唆しています。

要素 設計上の狙い 顕在化しやすい課題
多層ALCコーティング 可視光全域での反射低減 波長干渉による色付きゴースト
高倍率ズーム構造 200mm相当の光学ズーム実現 反射界面増加によるフレア発生

次にズーム構造の課題です。iPhone 17 Pro Maxの望遠系は、複数のレンズグループを組み合わせた複雑な光路を持ちます。光学設計の教科書的な原則として、レンズ枚数の増加はフレアとゴーストのリスクを本質的に高めます。Appleは各素子にコーティングを施すことで対応していますが、**物理法則そのものを無効化できるわけではありません**。

さらにスマートフォンという極端に薄い筐体では、鏡筒内部の遮光や光路の余裕が限られます。一眼カメラであれば内部反射を吸収する空間を確保できますが、iPhoneではその余地がほとんどありません。この制約下で高倍率ズームを成立させている点は評価できる一方、フレア耐性では妥協が残るのが現実です。

結果としてiPhone 17 Proは、**多層コーティングと複雑なズーム構造をAI処理で補完する設計思想**に強く依存しています。Photonic Engineによる補正は強力ですが、撮影条件によっては物理的な反射の痕跡が完全には消えません。これは欠点というより、最先端の光学設計が直面している限界点であり、Appleが次世代でどこまでハードウェア側を進化させられるかが注目される理由でもあります。

Xperia 1 VIIとZeiss T*コーティングがもたらす描写の安定性

Xperia 1 VIIの描写安定性を語る上で欠かせないのが、Zeiss T*コーティングの存在です。このコーティングは単なる反射防止処理ではなく、撮影環境が変化しても画の一貫性を保つための光学的基盤として機能します。特に逆光や夜景といった不安定要素の多い条件下で、その真価が現れます。

Zeiss T*は、ドイツの光学メーカーであるカールツァイスが長年にわたり磨き上げてきた多層反射防止技術です。光学分野の専門誌や学術レビューによれば、この種の多層膜コーティングは、ガラスと空気の界面で発生する反射光を波長ごとに最適化し、不要なフレアやゴーストを抑制するとされています。Xperia 1 VIIでは、このT*コーティングが全レンズ素子とカバーガラスにまで適用されています。

注目すべきは、描写の「派手さ」ではなく「安定性」を優先している点です。強い点光源が画面内外に存在しても、コントラストの低下や黒浮きが起こりにくく、連続して撮影した複数枚の写真や動画でもトーンが揃いやすい設計になっています。これはプロの映像制作現場で評価されてきたツァイスレンズの思想が、モバイルに落とし込まれている結果と言えます。

撮影条件 Zeiss T*コーティングの効果 ユーザー体験への影響
逆光撮影 斜入射光による内部反射を低減 被写体の輪郭と階調が安定
夜景・点光源 ゴースト発生を物理的に抑制 光源周辺がにじみにくい
動画撮影 フレーム間の光量変動を抑制 露出の揺らぎが少ない

さらにXperia 1 VIIでは、大型化したExmor TセンサーとT*コーティングの組み合わせにより、受光量が増えても破綻しにくい光学バランスが実現されています。一般にセンサーが大きくなるほどフレアリスクは高まりますが、Zeissの光学シミュレーションを用いたレンズ曲率設計により、その弱点を相殺しています。

結果として得られるのは、撮るたびに結果が変わらないという信頼感です。旅行先での風景撮影や、照明条件が刻々と変わるイベント撮影でも、後処理に頼らず使える素材が安定して得られます。派手なAI補正ではなく、物理光学で下支えされた描写の安定性こそが、Xperia 1 VIIとZeiss T*コーティングの最大の価値です。

モスアイ構造が変える次世代の反射防止技術

モスアイ構造は、2026年のスマートフォンカメラにおいて反射防止技術の概念そのものを塗り替えつつあります。これは蛾の目の表面構造を模倣したナノテクノロジーで、可視光の波長よりも小さい突起をレンズ表面に規則的に形成することで、反射の発生源となる屈折率の段差を限りなく滑らかにします。

従来の反射防止コーティングは、薄膜を重ねることで特定の波長域の反射を打ち消す方式でした。しかしこの方法では、入射角や波長が変化すると性能が不安定になるという課題がありました。これに対してモスアイ構造は、構造そのものが屈折率の勾配として機能するため、**角度依存性が極めて低く、広い波長帯で安定した低反射性能を発揮します**。

項目 従来ARコーティング モスアイ構造
反射率 約4.4% 約0.23%
角度依存性 あり ほぼなし
耐久性 膜剥離の懸念 構造体のため高い

光学物理学の観点では、反射は空気とガラスの境界で屈折率が急変することにより生じます。モスアイ構造は、表面から内部へ向かって徐々に屈折率が変化する連続的な層を人工的に作り出すため、光が「境界を認識しない」状態で透過します。この原理は、光学教科書でも基礎概念として扱われており、米国光学会などでも理論的妥当性が繰り返し示されています。

**反射率0.23%という数値は、スマートフォンの夜景撮影において街灯ゴーストを体感的に消失させるレベルに相当します**

2026年時点での実用例としては、シャープがモスアイ技術をカメラ用光学フィルターへ展開しており、防汚性や防曇性を同時に実現しています。これはナノ突起が水分や皮脂の付着面積を減少させる副次効果によるものです。またTelAztec社は、CVDダイヤモンド表面にモスアイ加工を施し、宇宙用途にも耐える超高透過率レンズを開発しています。

この点はスマートフォンにとっても重要です。レンズ表面の指紋や微細な汚れはフレア発生の最大要因であり、**反射を抑えるだけでなく汚れにくいという特性は、実使用環境での画質安定性を大きく左右します**。材料工学の研究者の間でも、モスアイ構造は「光学性能とユーザビリティを同時に向上させる稀有な技術」と評価されています。

一方で課題もあります。ナノ構造を均一に形成するためには高精度な製造プロセスが必要で、大量生産時の歩留まり確保が難しい点です。そのため2026年現在では、カメラレンズ全体への全面採用というよりも、フィルターや特定レンズ面への部分導入が中心となっています。

それでもモスアイ構造は、薄型化が限界に近づいたスマートフォンカメラにおいて、厚みを増やさずに光学性能を飛躍的に高める数少ない選択肢です。**コーティングから構造へという発想の転換こそが、次世代の反射防止技術の核心であり、2027年以降のフラッグシップ機では標準技術となる可能性が高まっています**。

メタレンズはスマホカメラの常識を覆すのか

メタレンズは、スマホカメラの設計思想そのものを根本から揺さぶる技術として注目されています。従来のスマートフォンカメラは、複数枚の曲面レンズを積み重ねることで収差やフレアを抑えてきましたが、その代償として厚みや内部反射の増加という問題を抱えていました。メタレンズは、この前提を「曲げて制御する光」から「構造で操る光」へと転換します。

メタレンズは、ガラスの曲率ではなく、ナノメートルサイズの柱状構造、いわゆるメタアトムを平坦な基板上に配置することで、光の位相や進行方向を制御します。光学物理学の観点では、これは回折光学とナノ材料工学を融合させたアプローチであり、ハーバード大学発のMetalenz社が実用化を牽引してきました。Photonics Spectraによれば、この技術はすでにSamsungと提携し、量産レベルでのデバイス統合に到達しています。

スマホカメラにおいて特に重要なのがフレア耐性です。メタレンズは本質的に平坦であるため、レンズ内部での多重反射が起きにくく、フレアやゴーストの発生源そのものを物理的に減らせます。これは、AI処理で後から消すのではなく、光が入る段階で問題を起こさせないという点で、従来とは次元の異なる解決策です。

項目 従来の曲面レンズ メタレンズ
構造 複数枚の曲面ガラス 平坦基板＋ナノ構造
フレア要因 レンズ間の反射が多い 反射界面が極小
モジュール厚 薄型化に限界 最大約50%小型化可能

2026年時点では、メタレンズは主に赤外線センサーや顔認証用途から導入されています。SamsungのISOCELL Vizion 931と組み合わされたPolar IDは、単一のメタレンズで偏光情報を取得できる点が特徴で、従来は複数光学素子が必要だった機能を一気に簡素化しました。これは光学性能の向上と部品点数削減を同時に実現した象徴的な事例といえます。

一方で、メインカメラへの本格採用が進んでいない理由も明確です。可視光全域での色再現性、超高解像センサーとの整合、そして数億台規模の製造歩留まりといった課題が残されています。Electronic Specifierなどの専門メディアも、量産プロセスの成熟が今後の最大のボトルネックになると指摘しています。

それでも、レンズを重ねることで性能を上げてきたスマホカメラの進化曲線が、メタレンズによって一度リセットされる可能性は高いです。2026年はまだ準備段階に過ぎませんが、2027年以降、メタレンズがメインカメラに採用された瞬間、カメラの出っ張りやフレアに悩むという“常識”そのものが過去のものになるかもしれません。

生成AIによるフレア除去技術の現在地

生成AIによるフレア除去技術は、2026年時点で「画像編集の便利機能」という位置付けを明確に超え、光学物理を内包した計算写真術へと進化しています。従来のアルゴリズムは、フレアを単なるノイズや異常値として検出し、周辺画素で塗りつぶすアプローチが主流でした。しかしこの方法では、被写体の質感や直線構造が破綻しやすく、特に夜景や逆光では不自然さが残るケースが多かったです。

現在の主流は、拡散モデルを基盤とした生成AIです。これは「正しい画像がどうあるべきか」という事前分布を学習しており、フレアを消すのではなく、光が存在しなかった場合の世界を再構築します。arXivで公開されたLightsOutの研究によれば、フレーム外に存在する強い光源をアウトペインティングによって推定し、その影響を物理的に逆算することで、単一画像からでも高精度なフレア除去が可能になると示されています。

このアプローチの本質は、フレアを画像内の問題として閉じない点にあります。光源の位置、強度、入射角という撮影時の条件をAIが推論し、レンズ内反射の結果として現れたゴーストやベール状の光を整合性の取れた形で除去します。スタンフォード大学やAdobe Researchが関与する関連研究でも、こうした物理ベース推論が画質の自然さに大きく寄与することが報告されています。

技術要素 従来型AI 生成AI（拡散モデル）
フレアの扱い ノイズとして除去 光学現象として再構築
構造保持 歪みや破綻が出やすい 直線・テクスチャを保持
夜景耐性 弱い 高い

Difflareの研究では、事前学習済み拡散モデルに構造的ガイダンスを注入することで、建築物のエッジや細部を保ったままフレアを除去できることが示されています。これは、AIが「自然画像の文法」を理解しているからこそ可能な処理です。BMVAで発表された評価では、PSNRやSSIMといった定量指標だけでなく、主観評価でも従来手法を大きく上回る結果が報告されています。

特に実用面で注目されているのが夜間撮影への最適化です。MFDNetでは画像を周波数成分に分解し、低周波に含まれるフレア由来の光の広がりと、高周波に含まれる被写体ディテールを分離して処理します。この結果、街灯や車のヘッドライトが混在する複雑なシーンでも、白飛びや不自然なボケを抑えた補正が可能になっています。

重要なのは、生成AIが万能ではないという点です。研究者の間では、意図的な演出としてのフレアと、画質劣化としてのフレアをどう区別するかが課題として共有されています。IEEE系の論文でも、過剰な除去が写真の臨場感を損なうリスクが指摘されています。そのため2026年のスマートフォンでは、完全自動ではなく、シーン認識やユーザー嗜好を加味した半自律的なAI制御が主流になりつつあります。

生成AIによるフレア除去技術の現在地は、「消す技術」から「理解して再現する技術」への転換点にあります。ハードウェアで抑えきれなかった光学的限界を、物理理解を備えたAIが補完する。この役割分担が明確になったことで、スマートフォンカメラは一眼レフに迫る自然な描写へと着実に近づいています。

夜景撮影を救う最新AIアルゴリズムとデータセット

夜景撮影におけるレンズフレア問題は、ハードウェアだけでは解決しきれない領域に達しています。その最後の砦となっているのが、2026年時点で急速に進化したAIアルゴリズムと、それを支える高品質なデータセットです。最新の研究では、AIが単にフレアを消すのではなく、光の発生源と物理挙動を理解した上で再構築する段階に入っています。

代表的な例が、arXivで公開されたLightsOutアルゴリズムです。この手法は拡散モデルを用い、フレーム外に存在する街灯やヘッドライトの位置と強度を推定します。従来は無視されがちだったフレーム外光源をアウトペインティングで補完することで、夜景特有の不自然な光のにじみを物理的整合性のある形で除去します。研究報告によれば、既存の単一画像フレア除去モデルと組み合わせた場合、構造保持指標が大幅に向上しています。

Difflareも注目すべきアプローチです。BMVAで報告されたこの研究では、事前学習済み拡散モデルが持つ「自然画像の知識」を活用し、構造的ガイダンス注入モジュールによって建築物の直線や夜景の細部を保護します。フレア除去とディテール保持を両立させた点が、スマートフォン写真にとって極めて重要です。

名称 主な特徴 夜景への効果
LightsOut フレーム外光源を推定 点光源由来のゴーストを自然に抑制
Difflare 構造的ガイダンス 建物や道路の歪みを防止
MFDNet 多周波数分解 街灯のにじみと被写体の解像感を分離

これらのアルゴリズム進化を支えているのが、FlareXのような大規模データセットです。OpenReviewで公開されたFlareXは、3,000組以上の3Dレンダリングと実写フレアを組み合わせ、レンズ構成やコーティング差異まで含めて学習させています。特定メーカー依存ではない汎用的な夜景耐性をAIに与えた点が画期的です。

さらに、Semantic Scholarで報告された夜間特化研究では、光学中心対称性という物理的事前知識を導入し、ゴースト位置をミリピクセル精度で推定しています。これは、夜景で頻発する左右対称のゴーストを高精度に消すための重要なブレークスルーです。

スタンフォード大学やBMVAなどの権威ある研究コミュニティによれば、今後の課題は「どこまで光を消すか」の判断にあります。夜景の雰囲気を損なわず、不快なフレアだけを除去するため、AIはますます撮影意図を理解する方向へ進化しています。2026年の夜景撮影は、AIアルゴリズムとデータセットの質が写真体験を左右する時代に入ったと言えるでしょう。

日本市場で支持されるサードパーティ製フレア対策アイテム

スマートフォン本体のフレア対策が高度化した2026年においても、日本市場ではサードパーティ製のフレア対策アイテムが根強い支持を集めています。その背景には、夜景撮影や逆光シーンをSNSや動画プラットフォームに投稿する文化が定着し、わずかな光のにじみやゴーストも品質低下として敏感に捉えられるユーザー意識があります。

特に評価が高いのが、光学フィルターメーカー各社が展開する超低反射PLフィルターです。マルミ光機やケンコー・トキナーといった国内老舗ブランドは、長年一眼カメラで培ったコーティング技術をスマートフォン向けに最適化しています。マルミのプラズマスパッタリング技術は、可視光全域で反射率を0.2%前後まで抑えるとされ、逆光時のコントラスト低下を体感レベルで軽減します。光学工学の専門誌やメーカー技術資料によれば、これは従来の蒸着コートよりも膜密度が高く、経年劣化にも強い点が評価されています。

また、日本市場特有の動きとして、レンズ保護と画質維持を両立する高透過プロテクターの需要が急増しています。単なる保護ガラスではなく、AR光学コーティングを施し、**透過率95%以上を維持しながらゴースト発生を抑える設計**が主流です。JTB総合研究所や博報堂の調査が示すように、旅行や日常記録を高品質に残したいというニーズが、こうした付加価値製品を後押ししています。

カテゴリ 代表的ブランド 技術的特徴
PLフィルター マルミ、KANI 超低反射コートにより逆光時のフレアと反射を低減
レンズ保護 ケンコー、マルミ ULCやARコーティングでゴースト抑制と高透過を両立
レンズフード JJC 雑光を物理的に遮断しフレア発生源を減少

レンズフードも日本では再評価されています。スマートフォン用としては異色ですが、可逆式や薄型設計の製品が登場し、斜めからの強い光を物理的に遮断するという原点回帰のアプローチが支持されています。光学物理学の観点では、不要光を入れないことが最も確実なフレア対策であり、この点が改めて注目されています。

重要なのは、これらのアイテムがメーカー純正の対策を否定するものではなく、**ユーザー自身が撮影環境に合わせて最適化するための補助輪**として機能している点です。高性能なスマートフォンと、日本市場で磨かれたサードパーティ製光学アクセサリーの組み合わせが、2026年時点での最も現実的かつ効果的なフレア対策といえます。

参考文献