Webカメラのオートフォーカス（AF）は被写体との距離に応じて自動的にピントを合わせる機能で、コントラストAF・位相差AF・AI追跡AFなどの方式があり、固定焦点モデルとの画質差が大きい。
Webカメラのオートフォーカス（AF）は、被写体との距離変化に応じて自動的にピントを合わせる機能である。固定焦点のWebカメラではデスクに座った状態でしかピントが合わないが、AF対応モデルなら立ち上がったり物を見せたりする動作でも常にシャープな映像を維持できる。2024年以降はAI追跡AF搭載モデルが増え、被写体の顔や手を認識して追従する高度なフォーカス制御が実現している。
映像のコントラスト（明暗差）が最大になるレンズ位置を探すことでピントを合わせる方式。Webカメラで最も一般的に採用されている。
センサー上の専用画素で位相差（ピントのずれ方向と量）を直接検出する方式。一眼カメラやスマートフォンから技術が移植された。
深層学習ベースの画像認識で顔や人体を検出し、被写体の動きに連動してフォーカスとフレーミング（構図）を同時に調整する方式。
| 項目 | 固定焦点 | コントラストAF | 位相差AF | AI追跡AF |
|---|---|---|---|---|
| 合焦速度 | 不要（常時固定） | 0.5〜1.5秒 | 0.1〜0.3秒 | 0.1〜0.5秒 |
| ピント精度 | 設計距離のみ | 高い | 非常に高い | 高い（被写体依存） |
| ウォブリング | なし | あり | なし | なし |
| 至近距離 | 30cm以上 | 10cm〜 | 10cm〜 | 10cm〜 |
| 価格帯 | ¥2,000〜5,000 | ¥7,000〜15,000 | ¥25,000〜45,000 | ¥30,000〜50,000 |
| 代表機種 | Logicool C270 | Logicool C920 | Elgato Facecam Pro | Insta360 Link |
多くのWebカメラやビデオ会議アプリは、物理的なレンズボケ（被写界深度が浅いことによるぼけ）の代わりに、AIによるソフトウェアベースの背景ぼかし機能を提供している。
| 方式 | 自然さ | CPU負荷 | 髪の毛の処理 | コスト |
|---|---|---|---|---|
| 一眼カメラ（物理ボケ） | 非常に自然 | なし | 自然 | ¥100,000〜 |
| NPUソフトウェアボケ | 自然 | 低い | おおむね自然 | NPU搭載PC |
| CPUソフトウェアボケ | やや不自然 | 中〜高 | 境界にアーティファクト | 無料 |
Q1: 固定焦点のWebカメラでも問題なく使える？ A: デスクに座ったまま会議するだけなら問題ない。多くの固定焦点カメラは40〜100cmの範囲でピントが合うように設計されている。ただし、手元の書類やモノを見せたい場合はAF対応が必要。
Q2: AF対応カメラでフォーカスが迷う場合の対処法は？ A: ①顔検出AFモードを有効にする ②AF速度を「遅め」に設定する ③背景にコントラストの強い物（動くテレビなど）を置かない ④十分な照明を確保する。それでも改善しないなら手動フォーカス固定を試す。
Q3: AI追跡AFのカメラは会議に向いている？ A: ホワイトボードの前で動き回るプレゼンや、立ち作業と座り作業を頻繁に切り替える場合に非常に有効。ただし1対1の座り会議ではコントラストAFで十分であり、AI追跡のメリットは薄い。