GPT-5.2 は、OpenAI が 2025 年 12 月に GPT-5 ファミリーで提供するポイントリリースであり、テキスト＋ビジョン＋ツールのフラッグシップなマルチモーダルモデル群です。これは、プロフェッショナルな知識労働、長コンテキスト推論、エージェント的ツール活用、ソフトウェアエンジニアリング向けに調整されています。OpenAI は GPT-5.2 を GPT-5 系列でもっとも高性能なモデルと位置づけ、信頼性の高いマルチステップ推論、非常に大きなドキュメントの処理、そして安全性／ポリシー遵守の改善に重点を置いて開発したとしています。今回のリリースにはユーザー向けの 3 つのバリアント — Instant、Thinking、Pro — が含まれ、まず有料の ChatGPT サブスクライバーと API 顧客から順次展開されます。
GPT-5.2 とは？なぜ重要なのか？
GPT-5.2 は OpenAI の GPT-5 ファミリーの最新メンバーであり、単発の会話アシスタントと、長いドキュメントを横断して推論し、ツールを呼び出し、画像を解釈し、複数ステップのワークフローを確実に実行するシステムとのギャップを埋めるために設計された、新たな「フロンティア」モデルシリーズです。OpenAI は 5.2 をプロフェッショナルな知識労働における最も有能なリリースと位置づけ、内部ベンチマーク（特に知識労働向けの新しい GDPval ベンチマーク）で最先端の結果を達成し、ソフトウェアエンジニアリング系ベンチマークでのコーディング性能を強化し、長コンテキストとビジョン機能において大幅な改善を示したとしています。
実務的には、GPT-5.2 は単なる「より大きなチャットモデル」以上の存在です。レイテンシ、推論の深さ、コストをトレードオフする 3 つのチューニング済みバリアント（Instant、Thinking、Pro）を提供し、OpenAI の API と ChatGPT のルーティングと組み合わせることで、長時間のリサーチジョブを実行し、外部ツールを呼び出すエージェントを構築し、複雑な画像やチャートを解釈し、従来より高い忠実度でプロダクション品質のコードを生成することが可能です。フラッグシップモデルでは非常に大きなコンテキストウィンドウ（OpenAI のドキュメントでは 400,000 トークンのコンテキストウィンドウと 128,000 の最大出力制限が記載）をサポートし、推論努力レベルを明示的に指定できる新しい API 機能、そして「エージェント的」なツール呼び出し動作を備えています。
GPT-5.2 で強化された 5 つの中核能力
1) GPT-5.2 はマルチステップの論理・数学に強くなったのか？
GPT-5.2 はマルチステップ推論がより鋭くなり、数学および構造化問題解決において目に見える性能向上をもたらします。OpenAI は、推論努力のより細かな制御（xhigh などの新レベル）、「推論トークン」サポートの設計、より長い内部推論トレースでチェーン・オブ・ソートを維持するためのチューニングを施したとしています。FrontierMath や ARC-AGI 系のテストでは GPT-5.1 に対して実質的な改善が見られ、科学・金融ワークフローで用いられるドメイン固有ベンチマークでも大きな差を示します。要するに、GPT-5.2 は「求めればより長く考える」ようになり、より複雑な記号的／数学的作業をより一貫してこなせます。
| RC-AGI-1 (Verified) Abstract reasoning | 86.2% | 72.8% |
|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (Verified) Abstract reasoning | 52.9% | 17.6% |
GPT-5.2 Thinking は高度な科学・数学推論テストの複数で記録を更新しています。
- GPQA Diamond Science Quiz：92.4%（Pro バージョン 93.2%）
- ARC-AGI-1 抽象推論：86.2%（初の 90% 閾値突破モデル）
- ARC-AGI-2 高次推論：52.9%（Thinking チェーンモデルの新記録）
- FrontierMath 高等数学テスト：40.3%（前世代を大幅に上回る）
- HMMT 数学コンペ問題：99.4%
- AIME 数学テスト：100% 完全解答
さらに、GPT-5.2 Pro（High）は ARC-AGI-2 で最先端となる 54.2% を達成（1 タスクあたり $15.72）し、他のすべてのモデルを凌駕しています。
重要性：多くの実世界タスク — 財務モデリング、実験設計、形式的推論を要するプログラム合成 — は、モデルが多くの正しいステップを連鎖させる能力にボトルネックがあります。GPT-5.2 は「幻覚ステップ」を減らし、作業過程を示すよう求めた際の中間推論トレースをより安定して生成します。
2) 長文理解と文書横断の推論はどう改善されたのか？
長コンテキスト理解は目玉の改善点の一つです。GPT-5.2 の基盤モデルは 400k トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、とりわけ、関連内容がコンテキストの深部に移っても高い精度を維持します。44 の職種にまたがる「明確に仕様化された知識労働」タスク群である GDPval では、GPT-5.2 Thinking が多くのタスクで専門家審査員と同等以上の成果に達しました。独立した報告でも、前世代モデルに比べて多数の文書にわたる保持と統合がはるかに優れていることが確認されています。デューデリジェンス、法務要約、文献レビュー、コードベース理解などのタスクで、実用的に大きな一歩前進です。
GPT-5.2 は最大 256,000 トークン（およそ 200 ページ超の文書）までのコンテキストを扱えます。さらに、「OpenAI MRCRv2」長文理解テストでは、GPT-5.2 Thinking がほぼ 100% に近い正確性を達成しました。
「100% 精度」についての注意：これらの改善は、限定的なマイクロタスクで「100% に近づいている」と表現されました。OpenAI のデータは「評価対象のタスクで最先端であり、多くの場合人間専門家レベルと同等かそれ以上」と記述するのが適切で、あらゆる用途で文字どおり完璧という意味ではありません。ベンチマークでは大きな伸びが見られるものの、普遍的な完全性を意味しません。
3) ビジュアル理解とマルチモーダル推論には何が加わったのか？
GPT-5.2 のビジョン機能はより鋭く、実用的になりました。スクリーンショットの解釈、チャートや表の読解、UI 要素の認識、そして長いテキスト文脈と視覚入力を組み合わせる能力が向上しています。単なるキャプション生成ではありません。GPT-5.2 は画像から構造化データ（例：PDF 内の表）を抽出し、グラフを説明し、図表について推論して、その後のツールアクション（例：撮影したレポートからスプレッドシートを生成）を支援する形で活用できます。
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実務的な効果：チームは、フルのスライドデッキ、スキャンされた研究レポート、画像の多い文書をそのままモデルに投入し、文書横断の要約を依頼できます。これにより手作業での抽出作業が大幅に削減されます。
4) ツール呼び出しとタスク実行はどう変わったのか？
GPT-5.2 はエージェント的な振る舞いをさらに押し進めています。マルチステップタスクの計画、外部ツールを呼び出すタイミングの決定、API／ツール呼び出しのシーケンスを実行してエンドツーエンドでジョブを完遂する能力が向上しました。「エージェント的ツール呼び出し」の改善により、モデルは計画を提案し、ツール（データベース、計算、ファイルシステム、ブラウザ、コードランナー）を呼び出し、結果を統合して最終成果物をまとめることが、従来より確実になりました。API にはルーティングと安全性の制御（許可ツールリスト、ツール足場）が導入され、ChatGPT の UI はリクエストを適切な 5.2 バリアント（Instant か Thinking）に自動ルーティングできます。
GPT-5.2 は Tau2-Bench Telecom ベンチマークで 98.7% を獲得し、複雑なマルチターンタスクにおける成熟したツール呼び出し能力を示しました。
重要性：これにより、「これらの契約書を取り込み、条項を抽出し、スプレッドシートを更新して、要約メールを書く」といったワークフローにおいて、以前は綿密なオーケストレーションを要した作業が、より自律的なアシスタントとして実用的になります。
5) プログラミング能力の進化
GPT-5.2 はソフトウェアエンジニアリングタスクで顕著に強化されています。より完全なモジュールを書き、テストの生成と実行をより確実に行い、複雑なプロジェクト依存グラフを理解し、「怠惰なコーディング」（ボイラープレートの省略やモジュール配線の失敗）に陥りにくくなっています。業界レベルのコーディングベンチマーク（SWE-bench Pro など）で GPT-5.2 は新記録を樹立。ペアプログラマとして LLM を使うチームにとって、生成後の手動検証や手戻りを減らせます。
SWE-Bench Pro（実世界の産業ソフトウェアエンジニアリングタスク）では、GPT-5.2 Thinking のスコアが 55.6% に向上し、SWE-Bench Verified では新高値の 80% を達成しました。
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実務面での意味合い：
- 本番環境コードの自動デバッグにより、より高い安定性を実現
- 複数言語のプログラミングをサポート（Python に限定されない）
- エンドツーエンドの修復タスクを単独で完遂可能
GPT-5.2 と GPT-5.1 の違いは？
短い答え：GPT-5.2 は反復的ながら実質的な改善です。GPT-5 ファミリーのアーキテクチャとマルチモーダル基盤を維持しつつ、実務的な 4 つの側面を前進させています。
- 推論の深さと一貫性。 5.2 はより高い推論努力レベルを導入し、マルチステップ問題の連鎖を改善。5.1 でも推論は向上しましたが、5.2 は複雑な数学や多段論理で天井を引き上げました。
- 長コンテキストの信頼性。 両バージョンともコンテキストは拡張しましたが、5.2 は非常に長い入力の深部でも精度を維持するようチューニング（OpenAI は数十万トークンまでの保持改善を主張）。
- ビジョン＋マルチモーダルの忠実度。 5.2 は画像とテキストの相互参照を改善—たとえばチャートを読み取り、そのデータをスプレッドシートに統合—し、タスクレベルの精度が向上。
- エージェント的ツール挙動と API 機能。 5.2 は新たな推論努力パラメータ（
xhigh）やコンテキスト圧縮機能を API で公開し、ChatGPT のルーティングロジックも改善され、UI が最適なバリアントを自動選択できるようになりました。 - エラー減少と安定性向上：GPT-5.2 は「ハルシネーション率（誤応答率）」を 38% 低減。リサーチ、ライティング、分析の質問により安定して回答し、「作り話」の発生を抑えます。複雑なタスクでは構造化出力が明確になり、論理がより安定。あわせて、メンタルヘルス関連タスクでの応答安全性も大幅に改善。自傷や自殺、情緒的依存といったセンシティブな状況でも、より堅牢に振る舞います。
システム評価では、GPT-5.2 Instant が「メンタルヘルス支援」タスクで 0.995（1.0 満点）を獲得し、GPT-5.1（0.883）を大きく上回りました。
定量的にも、OpenAI が公開したベンチマークは GDPval、数学系（FrontierMath）、ソフトウェアエンジニアリング評価での実測向上を示します。ジュニア投資銀行業務のスプレッドシートタスクでは、GPT-5.2 は GPT-5.1 を数ポイント上回ります。
GPT-5.2 は無料か — 料金はいくら？
無料で GPT-5.2 を使える？
OpenAI は GPT-5.2 を有料の ChatGPT プランおよび API アクセスからロールアウトしました。歴史的に OpenAI は最速／最高性能モデルを有料ティアに置き、軽量バリアントをのちに広く開放してきました。5.2 でも、有料プラン（Plus、Pro、Business、Enterprise）から開始し、API は開発者に提供されています。つまり、即時の無料アクセスは限定的で、無料ティアは展開が進むにつれ（軽量サブバリアントへのルーティングなどの形で）提供される可能性があります。
朗報として、CometAPI がすでに GPT-5.2 と統合しており、現在クリスマスセール中です。CometAPI 経由で GPT-5.2 を利用でき、Playground では GPT-5.2 と自由に対話できます。開発者は GPT-5.2 の API（CometAPI は OpenAI の 20% の価格）を使ってワークフローを構築可能です。
API（開発者／本番利用）の料金は？
API 利用はトークン単位で課金されます。ローンチ時に公開された OpenAI プラットフォームの価格は以下のとおり（CometAPI は OpenAI の 20% の価格）：
- GPT-5.2（標準チャット） — 入力 100 万トークンあたり
1.75**、**出力 100 万トークンあたり14（キャッシュ済み入力には割引適用） - GPT-5.2 Pro（フラッグシップ） — 入力 100 万トークンあたり
21**、**出力 100 万トークンあたり168（高精度・計算量の大きいワークロード向けのため高価） - 参考として、GPT-5.1 はより安価でした（例：入力
1.25／出力10／100 万トークン）。
解釈：API コストは前世代に比べて上昇。5.2 の高度な推論と長コンテキスト性能が独立したプロダクトティアとして価格付けされていることを示します。本番システムでは、投入／出力するトークン数と、キャッシュ済み入力の再利用頻度（キャッシュ入力は大幅割引）によって費用が大きく変わります。
実務上の意味
- カジュアル利用（ChatGPT UI） では、月額サブスク（Plus、Pro、Business、Enterprise）が主な経路です。5.2 リリースに伴い ChatGPT のサブスク価格が変更されることはありません（OpenAI はモデル提供が変わってもプラン価格は安定運用）。
- 本番・開発者利用 では、トークン費用を見積もりましょう。長い出力を多くストリーミングする、または長文書を処理するアプリでは、出力トークンの単価（Thinking で $14／100 万トークン）が支配的になり得ます。入力のキャッシュや出力の再利用を工夫しない限り、コストが増えがちです。
GPT-5.2 Instant と Thinking と Pro の違い
OpenAI は GPT-5.2 を、用途に応じた 3 つのバリアントで提供します：Instant、Thinking、Pro。
- GPT-5.2 Instant： 高速・コスト効率重視。FAQ、ハウツー、翻訳、素早い下書きなどの日常業務に最適。低レイテンシーで、下書きや簡単なワークフロー向けに良質。
- GPT-5.2 Thinking： 持続的な作業に向けた高品質な応答。長文書の要約、マルチステップ計画、詳細なコードレビューに最適。レイテンシーと品質のバランスがよく、プロ用途のデフォルト“ワークホース”。
- GPT-5.2 Pro： 最高品質と信頼性。遅く高価だが、難易度の高いハイステークスなタスク（複雑なエンジニアリング、法務統合、高価値意思決定）や、
xhighの推論努力が要る場面に最適。
比較表
| 機能／指標 | GPT-5.2 Instant | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.2 Pro |
|---|---|---|---|
| 想定用途 | 日常タスク、素早い下書き | 深い分析、長文書 | 最高品質、複雑な問題 |
| レイテンシー | 最低 | 中程度 | 最高 |
| 推論努力 | Standard | High | xHigh available |
| 最適な用途 | FAQ、チュートリアル、翻訳、短いプロンプト | 要約、計画、スプレッドシート、コーディングタスク | 複雑なエンジニアリング、法務統合、リサーチ |
| API 名の例 | gpt-5.2-chat-latest | gpt-5.2 | gpt-5.2-pro |
| 入力トークン単価（API） | $1.75／1M | $1.75／1M | $21／1M |
| 出力トークン単価（API） | $14／1M | $14／1M | $168／1M |
| ChatGPT での提供状況 | 順次展開。まず有料プラン、その後広範へ | 有料プランへ順次展開 | Pro ユーザー／Enterprise（有料） |
| 典型的ユースケース例 | メール下書き、軽微なコードスニペット | 複数シートの財務モデル構築、長文レポートの Q&A | コードベース監査、プロダクション品質のシステム設計生成 |
GPT-5.2 は誰に向いているか？
GPT-5.2 は幅広いターゲットユーザーを想定して設計されています。以下は役割別の推奨です。
企業・プロダクトチーム
知識労働向けプロダクト（リサーチアシスタント、契約レビュー、分析パイプライン、開発者ツール）を構築する場合、GPT-5.2 の長コンテキストとエージェント機能は統合の複雑さを大きく低減します。堅牢な文書理解、自動レポート作成、インテリジェントなコパイロットを必要とする企業は Thinking／Pro を有用に感じるでしょう。Microsoft などのプラットフォームパートナーは、すでに 5.2 を生産性スタック（例：Microsoft 365 Copilot）に組み込んでいます。
開発者・エンジニアリングチーム
LLM をペアプログラマとして使う、あるいはコード生成／テストの自動化を図りたいチームは、5.2 のプログラミング忠実度向上の恩恵を受けられます。API アクセス（thinking または pro モード）により、400k トークンのコンテキストウィンドウを活かして大規模コードベースの深い統合が可能です。Pro の API コストは上がりますが、複雑なシステムでは手動デバッグやレビューの削減が、それを正当化し得ます。
研究者・データ主導のアナリスト
文献の統合、長い技術レポートの解析、モデル支援の実験設計を日常的に行う場合、GPT-5.2 の長コンテキストと数学の改善がワークフローを加速します。再現性のあるリサーチには、綿密なプロンプト設計と検証ステップを組み合わせてください。
中小企業・パワーユーザー
ChatGPT Plus（およびパワーユーザー向けの Pro）は 5.2 バリアントへのルーティングアクセスを得られます。これにより、API 統合を構築しなくても、高度な自動化と高品質なアウトプットが小規模チームにも手が届きます。非技術ユーザーでも、文書要約やスライド作成が大きく向上します。
開発者・運用担当者向けの実務メモ
注目すべき API 機能
reasoning.effortレベル（例：medium、high、xhigh）：モデルの内部推論にどれだけ計算リソースを割くかを指示可能。リクエストごとにレイテンシーと精度をトレード可能。- コンテキスト圧縮：履歴を圧縮・コンパクト化し、本当に関連する内容を長い会話で保持。実効トークン使用量を抑える鍵。
- ツール足場＆許可ツール制御：本番システムでは、モデルが呼べるツールをホワイトリスト化し、ツール呼び出しのログを監査用に保存すべきです。
コスト管理のヒント
- よく使うドキュメント埋め込みをキャッシュし、同一コーパスへの繰り返しクエリにはキャッシュ済み入力（大幅割引）を活用。OpenAI のプラットフォーム料金はキャッシュ入力に大きな割引を含みます。
- 試行的／低価値のクエリは Instant にルートし、Thinking／Pro はバッチ処理や最終パスに限定。
- API コスト見積もりでは、入力＋出力のトークン使用量を厳密に評価。長い出力はコストを乗算的に増やします。
結論 — GPT-5.2 にアップグレードすべきか？
長文書推論、文書横断の統合、マルチモーダル解釈（画像＋テキスト）、あるいはツールを呼び出すエージェントの構築に依存する業務なら、GPT-5.2 は明確なアップグレードです。実用的な精度が上がり、統合の手作業が減ります。一方で、高ボリューム・低レイテンシーのチャットボットや厳しい予算制約の用途では、Instant（または前世代モデル）も引き続き妥当な選択肢になり得ます。
GPT-5.2 は、「より良いチャット」から「より良いプロフェッショナルアシスタント」への意図的なシフトを体現します。計算資源もコスト階層も上がる一方で、信頼できる長コンテキスト、数学／推論の改善、画像理解、エージェント的ツール実行によって、活用できるチームには実際の生産性向上がもたらされます。
始めるには、Playground で GPT-5.2 モデル（GPT-5.2；GPT-5.2 pro、GPT-5.2 chat ）の機能を試し、詳細は API guide を参照してください。利用前に、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 は公式よりはるかに低い価格を提供しており、統合を支援します。
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