OpenAI は、同社の新たなフラッグシップとなる画像生成・編集モデル「GPT Image 1.5」を発表し、ChatGPT および API 全体で刷新された「ChatGPT Images」体験を提供開始しました。OpenAI は本リリースを本番運用レベルの画像制作への一歩と位置づけており、より強力な指示追従、重要なディテール（顔、ライティング、ロゴ）を保持する精緻な編集、最大で 4× 高速な出力、そして API における画像入出力コストの低減をうたっています。嬉しいニュースとして、CometAPI は GPT-image 1.5（gpt-image-1.5）を統合し、OpenAI よりも低価格で提供しています。
GPT Image 1.5 とは？
GPT Image 1.5 は OpenAI の最新世代の画像モデルで、再設計された ChatGPT Images 体験のエンジンとして公開され、OpenAI API では gpt-image-1.5 として利用可能です。OpenAI はこれを単なるアート系の新奇ツールではなく、本番運用に耐えるクリエイティブスタジオとして位置づけています。精密で再現性の高い編集を実現し、EC カタログ、ブランドアセットのバリアント生成、クリエイティブアセットのパイプライン、迅速なプロトタイピングといったワークフローを支援することを目指します。特に、画像の重要なディテール—顔、ロゴ、ライティング—の保持と、ステップごとの編集指示への追従性の向上が強調されています。
覚えておきたい運用上のポイントは 2 つあります。GPT Image 1.5 は前世代と比べて最大 4 倍の速度でレンダリングでき、API における画像の入出力コストが GPT Image 1.0 比で約 ~20% 低廉化されています。どちらも反復回数の多いチームにとって重要です。新しい ChatGPT Images の UI には、専用サイドバーのワークスペース、プリセットフィルタやトレンドのプロンプト、繰り返しのパーソナライズに使える一度限りの「likeness」アップロードも追加されています。
GPT Image 1.5 は従来の OpenAI 画像モデルからどのように進化したのか？
OpenAI の画像系は DALL·E → 複数の内部実験 → GPT Image 1（および小型のバリアント）へと進化してきました。従来の OpenAI の画像モデル（例：GPT-image-1 やそれ以前の ChatGPT 画像スタック）と比べて、1.5 は明示的に次の点で最適化されています。
- より厳密な指示追従 — テキストによる指示に、モデルがこれまで以上に忠実に従います。
- 編集の忠実度向上 — 編集を繰り返しても、構図、顔の特徴、ライティング、ロゴを維持し、一貫性を保ちます。
- より高速かつ低コストの推論 — 以前の画像モデル比で最大 4× の速度向上 と、入出力にかかるトークン/画像コストの削減を OpenAI は主張しています。
要するに、画像生成を一度限りの「アート玩具」とみなすのではなく、OpenAI はクリエイティブチームやエンタープライズのワークフロー向けに、予測可能で再現性のあるツールへと押し上げています。
GPT Image 1.5 の主な機能
編集機能とディテール保持
公開以降、GPT Image 1.5 は複数の画像生成・編集系リーダーボードで強力なパフォーマンスを示しています。LMArena は、テキスト→画像生成と画像編集のリーダーボードで GPT Image 1.5 がトップまたはトップ近傍にランクインしていると報告しており、Google の Nano Banana Pro などの競合を僅差で上回る場合もあります。
GPT Image 1.5 の目玉機能の 1 つは、「重要な要素」を保持した精密な編集です。特定のオブジェクトや属性の変更を指示した際、該当要素のみを変更しつつ、構図、ライティング、人の外見を一貫して保つことを目指します。ブランドや EC チームにとっては、自動編集後の手作業での修正が減ることにつながります。
どれくらい速いのか、そして「4× 高速」とは何を意味するのか？
OpenAI は、ChatGPT Images における画像生成が従来より最大 4× 高速になり、API での画像 I/O コストが GPT Image 1 比で 約 ~20% 低いと報告しています。これはプロダクトレベルの主張であり、描画が速くなることで、同一セッション内でより多くの画像を反復生成でき、処理中でも追加生成を開始しやすくなり、探索的ワークフローの摩擦が下がります。推論の高速化はエンドユーザーのレイテンシ低減だけでなく、リクエスト当たりのエネルギーと運用コストも下げます。注：「最大」であるため、実際の改善幅はプロンプトの複雑さ、画像サイズ、システム負荷に左右されます。
指示追従とテキスト描画の改善
GPT Image 1.0 と比べて指示追従が強化されており、マルチステップのプロンプトの解釈や一連の編集でのユーザー意図の保持に優れます。また、テキスト描画（画像内の可読なテキスト）や小さな顔の描写も改善されたとされています。ただし、多言語/テキスト描画における一部のエッジケースでは制限が残ることを示しつつ、標識などが判読不能またはナンセンスになる長年の課題の解消を目指しています。
GPT Image 1.5 と Nano Banana Pro（Google）および Qwen-Image（Alibaba）の比較
Google の Nano Banana Pro とは？
Nano Banana Pro（Google の Gemini ファミリーでは Gemini 3 Pro Image / Nano Banana Pro としてブランド表示）は、Google/DeepMind のスタジオ級画像モデルです。Google は優れたテキスト描画、マルチ画像合成（複数画像のブレンド）、そして Gemini 全体の機能（検索グラウンディング、ローカル対応翻訳、Vertex AI によるエンタープライズ統合）との連携を強調しています。Nano Banana Pro は、画像内のテキストレイアウトを高精度かつ予測可能に扱う必要があるデザイナー向けのプロダクション対応を目指します。
Qwen-Image とは？
Qwen-Image（Qwen/Tongyi ファミリー）は、Alibaba による画像モデルで、学術および公開ベンチマークで評価されています。Qwen チームの技術レポートは、GenEval、DPG、OneIG-Bench といったベンチマーク横断での高性能を示し、プロンプト理解、多言語テキスト描画（特に中国語）、堅牢な編集能力を強調しています。Qwen-Image は、米国メガクラウド以外での先進的なオープンソース/エンタープライズ対応の有力候補としてよく挙げられます。
直接比較：それぞれの強み
- GPT Image 1.5 (OpenAI) — 強み：高速生成、マルチステップワークフローでの強力な指示追従、優れた ChatGPT UX の統合、広範な API アクセス性。初期のベンチマークでは生成と編集を総合した指標でトップ級に位置づけられ、OpenAI は「実務的な生産性のためのクリエイティブスタジオ」としての側面を強調しています。
- Nano Banana Pro (Google) — 強み：卓越したテキスト描画、エンタープライズ統合（Vertex AI、Google Workspace）、ローカライゼーションやマルチ画像合成機能、角度/ライティング/アスペクト/2K 出力のスタジオ級コントロール。マーケティング/ローカライゼーションのパイプラインや精密なポスター/モックアップ生成での有用性を強調しています。
- Qwen-Image (Alibaba) — 強み：国際データセット横断の高いベンチマーク性能、透明性の高い技術レポート、多言語テキスト描画の強さ。アジア市場に注力する開発者や、透明なベンチマーク結果を重視するチームにとって説得力のある選択肢です。
開発者が実感する実務上の違い
- API と統合パターン: OpenAI は GPT Image 1.5 を Image API および Responses API で公開。Google は Gemini/Vertex 経由、Alibaba はモデルドキュメントとデモエンドポイントを提供。各社で価格とレート制限が異なり、プロダクションのコストとスループットに影響します。
- 制御性と速度のトレードオフ: 一部プロバイダは「fast/flash」モードと「thinking/pro」モードを提供（例：Nano Banana（高速）と Nano Banana Pro（思考））。OpenAI のメッセージでは、GPT Image 1.5 により品質と速度のトレードオフの必要性が実質的に減ることが示唆されますが、大量生成では依然としてコスト/パフォーマンス調整が重要です。
GPT Image 1.5 の利用方法
アクセス方法は 2 つあります:
ChatGPT (UI) — GPT Image 1.5 は新しい ChatGPT Images 体験（Images タブ）を支えています。テキストからの生成、画像のアップロードと編集、対話的な反復に利用できます。
API — Image API（/v1/images/generations と /v1/images/edits）を使って、gpt-image-1.5 で画像の生成と編集が可能です。応答は GPT 系画像モデルに対しては base64 エンコードされた画像です。
嬉しいことに、CometAPI は GPT-image 1.5（gpt-image-1.5）を統合し、OpenAI よりも低価格で提供しています。CometAPI を使えば、Nano banana pro と Qwen image を同時に利用・比較することもできます。
実用的なユースケースと推奨ワークフローは？
とくに効果のあるユースケース
- E コマース & プロダクトカタログ: 単一の実物から多数の一貫した商品写真を作成、背景差し替え、ライティングや面の一貫性維持。GPT Image 1.5 の編集安定性が有効です。
- 広告クリエイティブ & 高速反復: 生成の高速化により、A/B クリエイティブのバリアント制作のサイクルを短縮。
- 写真レタッチとローカライゼーション: モデルの人物同一性を保ちながら小道具や衣装を差し替え、地域向けにローカライズしたキャンペーンを展開。
- デザインプロトタイピング & コンセプトアート: 写実から高度にスタイライズされた出力まで対応し、初期段階のコンセプト探索に有用。
GPT Image 1.5 の恩恵を受けやすいユーザー
- コンテンツクリエイターやソーシャルメディアチーム — 高速な反復編集と創造的な変換を必要とする人々。
- デザイナーやプロダクトチーム — UI/UX アセット、ヒーロー画像、広告モックアップのプロトタイピングで短時間にドラフトが欲しい人々。
- E コマース チーム — 商品モックアップ（試着、背景差し替え、コピーのオーバーレイなど）。
- 開発者 — 会話型で画像駆動の体験（例：チャット型のフォトエディタ、マーケティング自動化）を構築する人々。
クリエイター向け推奨ワークフロー
- ChatGPT Images で試作し、指示を磨く（プリセットでスタイルを発見）。
- スナップショットを固定して本番の安定性を確保（
gpt-image-1.5-YYYY-MM-DD）。 - 統制された A/B テストを実施し、モデル出力と人手の後処理コストを比較。
- モデレーションチェックと、人によるレビューをブランド/安全性が重要なタスクに組み込む。
コストとパフォーマンスの考慮事項
生成の高速化はレイテンシ（および価格設定次第で）画像あたりのコストを削減し得ますが、エンタープライズ利用ではスループットとトークン/計算コストの両方を測定すべきです。
安全性、バイアス、ハルシネーション
GPT Image 1.5 は一部の失敗モード（不適切な編集、不整合な顔など）を低減しますが、ハルシネーションやバイアスを完全には排除しません。他の生成モデル同様、文化的バイアスを再生産したり、プロンプトの特定が不十分な場合に不正確な描写を生む可能性があります。コンテンツフィルタ、人手レビュー、想定エッジケースを反映したテストスイートなどのガードレールを実装してください。
結論 — GPT Image 1.5 を試すべき？
マーケティングクリエイティブ、プロダクトモックアップ、バーチャル試着、画像対応の SaaS pro など、対話型ワークフロー内で高品質な画像生成や堅牢な反復編集を必要とするプロジェクトに適しています。
まずは GPT Image 1.5 の機能を Playground で試し、詳細手順は API ガイド を参照してください。アクセス前に、CometAPI にログインし API キーを取得していることを確認してください。CometAPI は公式価格より大幅に低い価格を提供しており、統合を支援します。
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