ChatGPT画像生成モデルGPT-Image1.5はThinkingモード推奨

GoogleのNano-Banana Proを
研修でデモした画像です（笑）
イーンスパイアの横田です。
https://www.enspire.co.jp

さて、本題です。

OpenAIのChatGPTに搭載されている
画像生成AIモデルがアップデートされ
GPT-Image1からGPT-Image1.5へ
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2512/17/news069.html
画像生成速度が最大4倍高速化などの改善で
GoogleのNano-Banana Proを超えたと話題。
https://x.com/ctgptlb/status/2001066540603728066

早速、過去２回と同じプロンプトで
進化を比較してみたら衝撃の結果に。
https://www.youtube.com/watch?v=H9FhRAE7KAM

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ChatGPT画像生成モデルGPT-Image1.5はThinkingモード推奨

ChatGPT画像生成モデルGPT-Image1.5はThinkingモード推奨

OpenAIがChatGPTの画像生成モデルを「GPT Image 1.5」にアップデートし、GoogleのNano Banana Proを超えたと発表された。検証の結果、顔再現・日本語テキスト・画角維持などは大幅に改善したものの、著者はまだGoogleの方が優位と評価。重要な発見として、ChatGPTでもGemini同様に「Thinkingモード」で画像生成すると品質が格段に向上する。ただしこの機能は有料プラン限定のため、無料ユーザーには日本語精度が高く生成枚数制限も緩いNano Banana Proを推奨している。

1. はじめに
2. GPT Image 1.5リリースの衝撃と画像生成AIの歴史
3. GPT Image 1.5の実力を徹底検証！具体的な事例で見るクオリティの進化
4. Thinkingモードの発見！画像生成のクオリティを劇的に上げる裏技
5. GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro 最終結論
6. おわりに
7. よくある質問（Q&A）

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はじめに

皆さんは最近、AIによる画像生成の進化スピードに驚いていませんか？つい数年前まで「AIが絵を描く」なんて夢物語だったのに、今では誰でも簡単に高品質な画像を生成できる時代になりました。特に2024年から2025年にかけては、OpenAIとGoogleが熾烈な競争を繰り広げ、まさに「画像生成AI戦国時代」と呼べる状況が続いています。

そんな中、2025年12月17日、大きなニュースが飛び込んできました。OpenAIのChatGPTに搭載されている画像生成モデルが「GPT Image 1.5」にアップデートされ、なんとGoogleの「Nano Banana Pro」を超えたというのです。これは本当なのでしょうか？

ネットビジネスアナリストとして、私は早速この新モデルを徹底検証してみました。バナー画像の作成、服の着せ替え、チラシのデザイン変更など、実際のビジネスシーンで使えるかどうかを様々な角度からテストしています。さらに、検証の過程で発見した「クオリティを劇的に上げる裏技」についてもお伝えします。この記事を読めば、GPT Image 1.5の真の実力と、最適な使い方が分かるはずです。

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GPT Image 1.5リリースの衝撃と画像生成AIの歴史

OpenAIからの大ニュース

2025年12月17日、OpenAIから衝撃的な発表がありました。ChatGPTに搭載されている画像生成モデルが「GPT Image 1.5」にアップデートされ、GoogleのNano Banana Proを超えたというニュースです。これは画像生成AI業界において非常に大きな出来事と言えます。

画像生成AIの進化の歴史を振り返る

ここで、ChatGPTの画像生成機能がどのように進化してきたのかを振り返ってみましょう。ChatGPTは以前まで「DALL-E 3」というモデルを使用していました。このDALL-E 3も当時としては非常に優秀なモデルでしたが、2025年3月に大きな転換点が訪れます。

2025年3月、OpenAIは「GPT Image 1」というモデルをリリースしました。このモデルは「ジブリ風」の画像生成で大きな話題となり、SNSでも多くの人がジブリ風の画像を投稿して盛り上がりました。GPT Image 1の登場により、日本語のテキスト生成や画像の合成といった機能が大幅に向上し、多くのユーザーがその可能性に期待を寄せました。

Googleの逆襲：Nano Bananaの登場

しかし、この状況は長くは続きませんでした。2025年8月下旬、GoogleがGeminiに「Nano Banana」というモデルを搭載したことで、画像生成AIの勢力図は一気に塗り替えられることになります。Nano Bananaは、それまでのモデルを大きく上回る性能を持っており、特に日本語のテキスト生成精度や人物の顔の再現性において、圧倒的な強さを見せました。

さらに2025年11月の終わり、Googleは「Nano Banana Pro」へとアップデートを行い、OpenAIとの差をさらに広げていきました。Nano Banana Proは、より自然な画像生成、より正確な日本語テキスト、そしてより一貫した人物表現を可能にし、多くのユーザーから支持を集めました。

GPT Image 1.5でOpenAIが巻き返しを図る

こうした状況の中、OpenAIが満を持してリリースしたのが「GPT Image 1.5」です。ベンチマークのスコアではGoogleのNano Banana Proを超えたと発表されていますが、果たして実際の使用感はどうなのでしょうか？

実は、私が実際に使ってみた感触では、必ずしもベンチマーク通りの結果にはなっていません。確かにGPT Image 1.5は大きく進化していますが、Nano Banana Proの方がまだ優れている面も多いと感じています。それでは、具体的な検証結果を見ていきましょう。

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GPT Image 1.5の実力を徹底検証！具体的な事例で見るクオリティの進化

検証1：バナー画像の人物差し替え

まず最初に、バナー画像の人物差し替えテストを行いました。左のバナー画像を用意し、そこに別の人物の写真を差し替えて作成するよう指示してみました。

2025年3月時点のGPT Image 1では、同じような指示を出すと顔が全く変わってしまうという問題がありました。元の人物とは似ても似つかない顔になってしまい、ビジネスで使うには難しい状態でした。

しかし、今回のGPT Image 1.5では、これがかなり改善されています。完璧とは言えないものの、元の人物の特徴をある程度維持したまま、バナー画像に合成することができるようになりました。さらに、元のバナー画像の画角もうまく再現できるようになっており、全体的なクオリティは確実に向上しています。

検証2：服の着せ替え機能

次に、人物に服を着せる機能をテストしました。「この人物に服を着せて」という指示を出してみたところ、ポーズを若干引き継ぎながら、自然に服を着せることができました。

2025年3月時点では、服を着せることはできても、顔が大きく変わってしまうという問題がありました。しかし今回のGPT Image 1.5では、顔の再現性もかなり向上しており、元の人物の特徴を維持したまま服を着せることが可能になっています。

さらに応用として、「今風のイケてる髪型10パターンを作って」という指示や、「今風のイケてる服10パターンを着せて」という指示も試してみました。これらもしっかりと対応でき、ヘアカットモデルや服のコーディネート提案など、実際のビジネスシーンでの活用可能性が見えてきました。顔は若干変わってしまう部分もありますが、全体的には十分使えるレベルになっています。

検証3：室内写真への家具配置と人物追加

続いて、空の室内写真に家具を配置し、人物を追加するテストを行いました。「北欧家具を配置して、部屋を日本人60代の夫婦にして、孫が床でペットの猫と遊んでいる」という複雑な指示を出してみました。

2025年3月時点のGPT Image 1でも、このような指示への対応は可能でしたが、いくつかの問題がありました。まず、元の画像が横長だったのに縦長の画像が生成されてしまうなど、画角が変わってしまう問題がありました。また、生成された人物や家具もやや不自然な印象がありました。

しかし、GPT Image 1.5では、元の画像の画角をしっかりと維持したまま、家具の配置や人物の追加が可能になっています。窓の位置や部屋の構造もほぼそのまま引き継がれており、かなり自然な仕上がりになりました。このクオリティであれば、不動産業界やインテリア業界での活用も十分に考えられます。

検証4：土地に家を建てる画像の合成

土地の写真と家の写真を用意し、「この土地にこの家が建っているイメージの画像を作って」という指示を出してみました。

2025年3月時点でもこのような合成は可能でしたが、画角や雰囲気がかなり変わってしまうことが多くありました。今回のGPT Image 1.5では、この点も大きく改善されています。土地の雰囲気を活かしながら、自然に家を配置することができました。若干土地の印象が変わっている部分（駐車場になっているなど）もありますが、全体的には十分許容範囲内のクオリティです。

検証5：チラシのデザイン差し替え（最も驚いた改善点）

今回の検証で最も驚いたのが、チラシのデザイン差し替え機能の進化です。元のチラシのデザインを維持しながら、テキスト内容を変更し、さらに講師の写真も差し替えるという、かなり複雑な指示を出してみました。

2025年3月時点のGPT Image 1では、この作業は非常に困難でした。テキスト部分は全く置き換わらず、文字化けが多発し、講師の顔も全く別人になってしまうという状態でした。正直なところ、実用に耐えるレベルではありませんでした。

しかし、GPT Image 1.5では、このクオリティが劇的に向上しています。日付などのテキストもしっかりと入っており、斜めに配置されたコピーテキストも再現できています。若干の文字化けは残っているものの、以前と比べれば雲泥の差です。講師の写真もほぼ完璧に再現されており、これは相当な進化と言えます。

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Thinkingモードの発見！画像生成のクオリティを劇的に上げる裏技

画像生成の精度を左右する重要な設定

ここで、今回の検証を通じて発見した重要な裏技をお伝えします。それは「Thinkingモード」の活用です。これは画像生成のクオリティを劇的に向上させる設定であり、多くの人が見落としているポイントです。

実は、GoogleのGeminiでNano Banana Proを使う際にも同様のことが言えます。Geminiで画像を作成する際、多くの人は画像作成にチェックを入れてそのまま生成してしまいがちです。しかし、画面右下にあるモード設定を確認してみてください。デフォルトでは「高速モード」になっていますが、これを「思考モード」に切り替えることで、生成される画像のクオリティが全く違ってきます。

思考モードを使用することで、日本語のテキストをちゃんと出力できるようになり、自分の顔を正確に再現できるようになり、一貫したスタイルの画像を出し続けることが可能になります。もちろん、思考モードの方が生成スピードは遅くなりますが、クオリティの差は歴然としています。

ChatGPTでのThinkingモードの使い方

OpenAIのChatGPTでも、このThinkingモードが使えることに気づきました。通常の方法で画像を生成するのではなく、以下の手順でThinkingモードを有効にしてから画像を生成することをお勧めします。

まず、ChatGPTを開いたら、画面左上に表示されているモデル名（例：ChatGPT 5.2）の横にあるドロップダウンを確認します。通常は「Auto」になっていますが、これを「Thinking」に切り替えてください。

次に、画像作成のオプションにチェックを入れます。「思考中」の上に「画像作成」という項目がありますので、そこにチェックを入れてから画像生成の指示を出してください。

この設定で画像を生成すると、精度が格段に向上します。日本語の文字化けが大幅に減少し、顔の再現性が向上し、デザインの一貫性が保たれるようになります。

無料プランでの制限について

ただし、重要な注意点があります。このThinkingモードを使った画像生成は、無料プランでは利用できません。

無料プランの場合、モデルの切り替え機能に制限があります。「考えています」というオプションを選ぶことはできますが、思考モードと画像作成モードを同時に選択することができません。これは切り替え式になっており、どちらか一方しか使えない仕組みになっています。

この点を考えると、無料プランのユーザーにとっては、GoogleのNano Banana Proの方が有利と言えます。Googleの場合は無料プランでも思考モードが使え、しかも日本語の精度も高いからです。また、ChatGPTは現時点でも1日に生成できる画像枚数に制限がありますが、Googleの方が生成枚数の面でも余裕があります。

Thinkingモードの実力検証

Thinkingモードを使った場合の実力を検証してみました。先ほどと同じチラシの写真を使って、同じ指示を出してみたところ、結果は明らかに違いました。

通常モードで生成した場合、講師の顔はある程度再現できていましたが、よく見ると微妙に違う部分がありました。しかし、Thinkingモードで生成した場合、顔の再現性がほぼ完璧になりました。デザイン面でも、日本語の文字化けがほとんどなく、より正確なチラシが生成されています。

また、人物写真を持たせる指示も試してみました。「この人物がお茶を持っている写真にして」「海辺で飲みながら泣いている」という複雑な指示を出したところ、Thinkingモードではより自然な仕上がりになりました。同じプロンプトをGoogleのNano Banana Proで試した場合、顔が変わってしまったりメガネがなくなったりする問題がありましたが、GPT Image 1.5のThinkingモードではそういった問題が軽減されています。

生成時間について

Thinkingモードの欠点として、生成時間が長くなることが挙げられます。実際にバナー画像を生成した際には、7分46秒もの時間がかかりました。これは通常モードと比べるとかなり長い時間です。

しかし、クオリティを重視する場合は、この待ち時間を受け入れる価値があります。ビジネスで使用する画像であれば、多少時間がかかっても高品質な仕上がりの方が重要だからです。時間に余裕がある作業では、ぜひThinkingモードを活用することをお勧めします。

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GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro 最終結論

ベンチマークスコアと実際の使用感の違い

今回の検証を通じて明らかになったのは、ベンチマークスコアと実際の使用感には差があるということです。確かにGPT Image 1.5は大きく進化しており、ニュースではGoogleのNano Banana Proを超えたと報じられています。しかし、実際に様々なテストを行ってみた結果、私の感覚ではまだNano Banana Proの方が優れている面が多いと感じています。

各項目での比較結果

日本語のテキスト生成精度については、Nano Banana Proの方がまだ上です。GPT Image 1.5でもかなり改善されましたが、細かい部分での文字化けはまだ発生します。特に複雑なレイアウトのチラシなどでは、その差が顕著に現れます。

人物の顔画像の再現性についても、Nano Banana Proの方が安定しています。GPT Image 1.5のThinkingモードを使えばかなり近づきますが、通常モードではまだ差があります。

一貫性（同じ人物やスタイルを維持し続ける能力）においても、Nano Banana Proの方が優れています。複数の画像を生成する際に、キャラクターや雰囲気を統一しやすいのはGoogleの方です。

コストパフォーマンスの観点から

無料プランでの利用可能性を考えると、Googleの方が圧倒的に有利です。Nano Banana Proは無料プランでも思考モードが使え、生成枚数も比較的余裕があります。

一方、ChatGPTのGPT Image 1.5は、Thinkingモードを使った高品質な画像生成が有料プラン限定となっています。また、1日に生成できる画像枚数にも制限があり、大量の画像を生成したい場合には不便です。

今後の展望

ただし、GPT Image 1.5のThinkingモードで画像を生成する際に表示される思考プロセスは、非常に興味深いものがあります。どのような思考で画像を生成しているのか、ピクセル単位でどう処理しているのか、重なる部分をどう調整しているのかなど、詳細な情報が表示されます。これを見ていると、AIの画像生成技術がいかに高度になっているかがよく分かります。

OpenAIがこれだけの技術基盤を持っているということは、今後のアップデートでさらなる改善が期待できます。いずれはNano Banana Proを本当に超える日が来るかもしれません。

現時点でのおすすめ

現時点での私のおすすめをまとめると、以下のようになります。

無料で使いたい方には、GoogleのNano Banana Proがおすすめです。思考モードが無料で使え、日本語精度も高く、生成枚数も余裕があります。

有料プランを使っていて、最高品質を求める方には、GPT Image 1.5のThinkingモードをぜひ試してみてください。時間はかかりますが、クオリティは確実に向上します。

どちらを使うにしても、思考モード（Thinkingモード）を有効にすることが、高品質な画像生成の鍵となります。この設定を忘れずに活用してください。

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おわりに

今回の検証を通じて、ChatGPTの画像生成モデル「GPT Image 1.5」の実力を詳しく見てきました。2025年3月のGPT Image 1から比較すると、確かに大きな進化を遂げています。バナー画像の人物差し替え、服の着せ替え、室内への家具配置、チラシのデザイン変更など、様々な場面でクオリティの向上が確認できました。

特にチラシ作成における日本語テキストの精度向上は目覚ましく、ビジネス活用の可能性が大きく広がったと言えます。また、Thinkingモードを活用することで、さらに高品質な画像生成が可能になるという発見も、今回の大きな収穫でした。

しかし、「Nano Banana Proを超えた」という報道については、現時点では疑問が残ります。日本語精度、顔の再現性、一貫性、そして無料での利用可能性など、総合的に判断するとまだGoogleの方が優位に立っていると感じます。とはいえ、OpenAIの技術力は確実に向上しており、今後のアップデートで逆転する可能性は十分にあります。

画像生成AIは、私たちのビジネスや創作活動を大きく変える可能性を秘めています。今後もOpenAIとGoogleの競争は続いていくでしょう。この競争がユーザーにとってより良いサービスの提供につながることを期待しつつ、引き続き最新情報をお届けしていきたいと思います。皆さんもぜひ、実際に両方のサービスを試して、自分のニーズに合ったツールを見つけてみてください。

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よくある質問（Q&A）

Q1：GPT Image 1.5は無料で使えますか？

A1： GPT Image 1.5自体は無料プランでも利用可能ですが、制限があります。まず、1日に生成できる画像枚数に制限があります。また、今回ご紹介した「Thinkingモード」を使った高品質な画像生成は、有料プラン限定の機能となっています。無料プランでは思考モードと画像作成モードを同時に選択することができないため、最高品質での画像生成は難しい状況です。無料で高品質な画像生成を行いたい場合は、GoogleのGemini（Nano Banana Pro）の方がおすすめです。

Q2：Thinkingモードを使うと、どのくらい時間がかかりますか？

A2： Thinkingモードを使用した場合、画像の複雑さによって生成時間は大きく異なります。今回の検証では、バナー画像の生成に7分46秒かかったケースがありました。通常モードであれば数十秒から数分で完了するところ、Thinkingモードでは数分から10分程度かかることもあります。ただし、この時間をかけることで、日本語の文字化けが減少し、顔の再現性が向上し、全体的なクオリティが大幅に改善されます。時間に余裕がある作業では、品質を優先してThinkingモードを使うことをおすすめします。

Q3：GoogleのNano Banana ProとChatGPTのGPT Image 1.5、どちらを使うべきですか？

A3： 用途や状況によって使い分けることをおすすめします。無料で使いたい場合や、日本語テキストの精度を重視する場合は、GoogleのNano Banana Proがおすすめです。Googleは無料プランでも思考モードが使え、生成枚数も比較的余裕があります。一方、ChatGPTの有料プランを既に契約している方で、最高品質を追求したい場合は、GPT Image 1.5のThinkingモードを試す価値があります。両方を実際に試してみて、自分のニーズに合った方を選ぶのがベストです。

Q4：画像生成AIで作った画像は商用利用できますか？

A4： ChatGPT（OpenAI）で生成した画像は、OpenAIの利用規約に従って商用利用が可能です。ただし、いくつかの注意点があります。まず、生成した画像がAIによって作成されたものであることを明示することが推奨される場合があります。また、実在の人物の顔写真を使って生成した画像については、肖像権やプライバシーの問題が発生する可能性があるため、慎重に取り扱う必要があります。商用利用を検討している場合は、最新の利用規約を必ず確認してください。

Q5：なぜ思考モード（Thinkingモード）を使うと画像のクオリティが上がるのですか？

A5： 思考モードでは、AIがより多くの時間をかけて画像生成のプロセスを「考える」ことができます。具体的には、ピクセル単位での調整、要素同士の重なり具合の計算、日本語テキストの正確な配置、人物の顔の特徴の分析など、詳細な処理を行っています。高速モードでは処理速度を優先するため、これらの細かい調整が省略されがちです。Thinkingモードで生成している際に表示される思考プロセスを見ると、AIがいかに複雑な計算を行っているかがよく分かります。この「考える時間」が、最終的な画像のクオリティの差となって現れるのです。

詳しくは15分の動画で解説しました。
https://www.youtube.com/watch?v=Cel1bTslH_g

0:00 📢 導入・GPT-Image1.5発表のニュース
1:09 📊 画像生成モデルの変遷（DALL-E 3→GPT-Image 1→GPT-Image1.5）
2:19 🔄 過去バージョンとの比較検証
3:22 🖼️ バナー画像の差し替えテスト結果
4:31 🛋️ 家具配置・部屋イメージの生成テスト
5:41 📄 チラシデザイン再現の大幅改善
6:51 💇 髪型・服のパターン生成テスト
7:56 ⚙️ 画像生成時の設定方法
9:01 💡 Thinkingモード（思考モード）の重要性
10:11 🆓 無料プランでの制限について
11:19 ✨ Thinkingモードでの品質比較検証
13:35 📝 まとめ・現時点ではGoogleのNano-Banana Proが優位

上記の15分の動画はYouTubeメンバーシップの
デイリー会員(190円/月)に限定公開しています。
詳しくは以下をご覧ください。
https://yokotashurin.com/youtube/membership.html
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ChatGPT画像生成モデルGPT-Image1.5はThinkingモード推奨

🖼️ GPT Image 1.5 OpenAIが2024年12月に発表したChatGPT搭載の最新画像生成モデル。従来のGPT-Image1から大幅に進化し、人物の顔再現精度、日本語テキスト生成、画像の画角維持などが改善された。GoogleのNano Banana Proを超えたと公式発表されたが、実際の使用感では評価が分かれている。

🍌 Nano Banana Pro Googleが2024年11月末にリリースした画像生成AI。無料プランでも思考モードが使え、日本語テキストの精度が高く、生成枚数の制限も緩い。現時点では無料ユーザーにとって最も実用的な選択肢とされ、有料プランのChatGPTと比較しても遜色ない性能を持つ。

🤔 Thinkingモード（思考モード） AIが画像生成時に深く「思考」しながら処理を行うモード。このモードを有効にすると、日本語の文字化けが減少し、人物の顔再現精度や画像の一貫性が大幅に向上する。GeminiでもChatGPTでも共通して重要な設定であり、高品質な画像生成には必須の機能である。

🎨 DALL-E 3 OpenAIが2023年まで使用していた画像生成モデル。ChatGPTに搭載され広く使われていたが、2024年3月にGPT-Image1へ移行した。テキストから画像を生成する技術の基盤となり、その後のモデル進化の土台を築いた先駆的な存在である。

📝 日本語文字化け AI画像生成において日本語テキストが正しく表示されない現象。漢字やひらがなが崩れたり、意味不明な文字列になることが多い。GPT Image 1.5やThinkingモードの登場により改善傾向にあるが、完全な解決には至っておらず、英語に比べて依然として課題が残る。

👤 顔再現 参照画像の人物の顔を別の画像に正確に反映させる技術。従来のAI画像生成では顔が変わってしまう問題があったが、最新モデルでは改善が進んでいる。バナー画像の人物差し替えやヘアスタイル・服装のシミュレーションなど、実用的な活用場面が広がっている。

📐 画角維持 元画像のアスペクト比や構図を保ったまま画像を編集・生成する機能。以前のモデルでは横長画像が縦長に変わるなどの問題があったが、GPT Image 1.5では元の画角をほぼ正確に引き継げるようになった。チラシやバナー制作において重要な改善点である。

📄 チラシ作成 AI画像生成の実用的な活用例の一つ。テンプレートのデザインを維持しながらテキストや写真を差し替える作業が可能になりつつある。GPT Image 1.5では講師写真の差し替えや日付の反映など、複雑な指示にも対応できるレベルまで精度が向上している。

💰 有料プラン ChatGPTでThinkingモードと画像生成を同時に使用するために必要なサブスクリプション。無料プランでは両機能の併用ができないため、高品質な画像生成には課金が必要となる。一方、Googleは無料でも思考モードが使えるため、コスト面ではGoogleが優位に立つ。

👔 服装シミュレーション AIを使って人物に様々な服を着せた画像を生成する機能。アパレル業界やファッション提案、ヘアサロンでのスタイル提案など幅広い活用が期待される。顔の一貫性を保ちながら服装だけを変える技術は、EC業界やマーケティングにおいて実用価値が高い。

超要約1分ショート動画こちら↓
https://www.youtube.com/shorts/8eA6gQySZbw

ChatGPT画像生成モデルGPT-Image1.5はThinkingモード推奨

1. はじめに

本レポートは、OpenAIの「GPT Image 1.5」とGoogleの「Nano Banana Pro」という、現在市場をリードする二つの最先端画像生成モデルについて、その能力を詳細に比較分析することを目的としています。公式発表ではOpenAIが競合を凌駕したと報じられていますが、実際の使用感との間には無視できないギャップが存在します。本レポートは、このギャップを埋めるべく、実践的なテストに基づいた客観的かつ専門的な比較分析を提供します。

本稿では、まず両モデルが登場するに至った技術的な進化の経緯と競争環境を概観し、次にGPT Image 1.5が旧モデルから遂げた具体的な性能向上を検証します。さらに、両モデルの評価を決定づける重要な機能である「思考モード」の比較を通じて、それぞれの長所と短所、そしてユーザーにとっての最適な選択肢を明らかにしていきます。

2. 評価の背景：画像生成モデルの進化と競争環境

最新のアップデートの真価を理解するためには、これまでの技術的進化と市場の競争状況を把握することが不可欠です。画像生成AIの分野は、特にOpenAIとGoogleの二社が熾烈な開発競争を繰り広げており、その性能は極めて短期間で飛躍的に向上してきました。

近年の主要なモデルアップデートのタイムラインは以下の通りです。

• DALL-E 3: 2024年までChatGPTに搭載されていた旧モデル。

• GPT-Image 1: 2025年3月、OpenAIがリリース。日本語対応や画像合成能力で市場をリード。

• Google Nano Banana: 2025年8月下旬、Googleがリリース。GPT-Image 1の性能を全面的に塗り替える。

• Google Nano Banana Pro: 2025年11月、Googleがリリース。さらなる性能向上で他社を突き放す。

• GPT Image 1.5: 2025年12月、OpenAIがリリース。Nano Banana Proへの対抗モデルとして登場。

このように、両社は数ヶ月単位でアップデートを重ね、互いの性能を塗り替えあうという、絶え間ない覇権争いを繰り広げています。GoogleがNano Bananaで市場の前提を「全てを塗り替え」、続くNano Banana Proで「さらに突き放しに行った」後、今回のGPT Image 1.5の登場は、OpenAIが王座を奪還すべく放った直接的な対抗策と位置づけられます。この熾烈な競争の歴史を理解することは、今回のアップデートの戦略的重要性を評価する上で極めて重要です。

この競争の歴史を踏まえ、次のセクションではGPT Image 1.5が具体的にどのような進化を遂げたのかを、旧モデルであるGPT-Image 1との比較を通じて詳細に検証します。

3. GPT Image 1.5の性能評価：GPT-Image 1からの進化点

新しいAIモデルの真価を問うには、まず前モデルからどの点が、どの程度改善されたのかを具体的に評価することが基本となります。ここでは、GPT Image 1.5がGPT-Image 1から遂げた顕著な進化点を、実際のテスト事例に基づいて分析します。

3.1. 人物の一貫性と顔再現性の向上

人物画像生成における一貫性は、実用性を左右する重要な指標です。バナー画像の人物を差し替えるテストにおいて、この点で著しい改善が見られました。

2025年3月時点のGPT-Image 1では、元画像の人物を差し替えようとすると、服装やポーズは維持できても顔が全くの別人になってしまうという課題がありました。しかし、GPT Image 1.5では、元画像の特徴をかなり高いレベルで維持したまま人物を差し替えることが可能になっています。完全な再現には至らないものの、実用的なレベルで顔の一貫性が担保されるようになった点は、大きな進歩と言えます。

3.2. 画像編集および合成能力の高度化

既存の画像に要素を追加・編集する能力も大幅に向上しています。「何もない空間に家具を置き、モデルを座らせる」といった合成タスクや、「土地の画像に家を建てる」といった編集タスクにおいて、その品質は旧モデルから格段に進化しました。GPT-Image 1の出力は、どこか不自然さを伴う「イラストに近い」クオリティでしたが、GPT Image 1.5は写実的で自然な構成の画像を生成します。

特に注目すべき改善点は、元の画像の画角を維持したまま編集できるようになったことです。旧モデルでは、横長の元画像を編集すると縦長の画像が出力されるなど、画角が意図せず変更されてしまう問題がありましたが、GPT Image 1.5ではこの点が修正され、より意図に沿った編集が可能となっています。

3.3. 複雑な指示（日本語テキストを含む）への対応力

最も劇的な改善が見られたのは、日本語テキストを含む複雑な指示への対応力です。既存のチラシデザインを元にテキストや顔写真を差し替えるタスクでは、まさに能力の変革的な飛躍が確認できました。この結果には専門家として驚きを禁じ得ません。

• GPT-Image 1 (旧モデル): テキストの置き換えや顔写真の差し替えがほとんど機能せず、日本語は深刻な文字化けを起こし、デザインも全く異なるものになっていました。

• GPT Image 1.5 (新モデル): 日付の変更や斜めに配置されたキャッチコピーなど、複雑なテキストの大部分を正確に反映することに成功しています。デザインの再現性も格段に向上しており、実用的なレベルに達しています。ただし、一部に軽微な文字化けが残る点は、今後の改善が期待される課題です。

以上の点から、GPT Image 1.5は旧モデルからあらゆる側面で顕著な進歩を遂げたことが確認できます。次に、この進化したモデルが現在の最強の競合であるGoogle Nano Banana Proに対して、どのような位置づけにあるのかを比較分析します。

4. 「思考モード」の重要性とモデル間の決定的な差異

本レポートの核心的な洞察は、単純な生成品質の比較だけでは見えてこない、モデルの利用価値を大きく左右する「モード設定」の存在です。特に「思考モード（Thinking Mode）」と呼ばれる機能が、最適な結果を引き出す上で極めて重要な変数となります。

筆者のテストによれば、このモードは単なる品質向上オプションではありません。**日本語テキストの精度、顔の再現性、そして複数画像間での一貫性といった重要項目において、思考モードは信頼性の高い結果を得るための「必須条件」**なのです。言い換えれば、「思考モードでなければ、まともに機能しない」というのが実情です。

しかし、この決定的に重要な機能へのアクセシビリティにおいて、GPT Image 1.5とNano Banana Proには大きな差異が存在します。

比較項目	OpenAI GPT Image 1.5	Google Nano Banana Pro
「思考モード」の利用	有料プラン限定	無料プランで利用可能
無料プランでの制約	画像生成と思考モードの同時利用不可	主要機能に制限なし

このアクセシビリティの違いは、特に無料ユーザーにとって、Nano Banana Proが明確な優位性を持つ根拠となっています。無料プランのGPT Image 1.5では「思考モード」が実質的に利用できないため、そのポテンシャルを最大限に引き出すことができません。

一方で、GPT Image 1.5の「思考モード」には、教育的な観点から非常にユニークな価値があります。有料プランでこのモードを使用すると、画像生成のプロセスにおいて**「どのような思考で画像を生成しているか」が詳細にテキストで表示されます。** ピクセル単位での指定やオブジェクトの重なりに関する考察など、AIの思考プロセスを垣間見ることができ、これは非常に勉強になると高く評価できます。

この「思考モード」という重要な要素を考慮に入れた上で、次のセクションでは両モデルの最終的な総合評価と今後の展望をまとめます。

5. 結論と総合評価

本レポートで実施した実践的なテストと分析を通じて、OpenAIのGPT Image 1.5とGoogleのNano Banana Proの評価は、公式発表の単純な優劣とは異なり、利用条件によって大きく左右されることが明らかになりました。

現時点（2025年12月17日）での総合評価は、以下の3つの要点に集約されます。

• 総合的優位性: 無料ユーザーにとっては、日本語性能、顔再現性、一貫性、そして無料での生成枚数の多さという観点から、依然としてGoogle Nano Banana Proが優位。

• GPT Image 1.5の潜在能力: 有料プランの「思考モード」活用時、特定タスクでは競合に匹敵、あるいは凌駕する極めて高いポテンシャルを発揮。

• OpenAIの独自価値: 詳細な生成プロセスを開示する「思考モード」は、他に類を見ない高い教育的価値を提供。

画像生成AIの分野は、技術革新のスピードが極めて速く、今日の結果が明日には覆される可能性があります。今回の分析は現時点でのスナップショットに過ぎず、今後の両社のアップデートによってこの勢力図は再び大きく変わることが予想されます。したがって、ユーザーは継続的に最新の動向を注視し、自身の目的に最適なツールを選択していくことが重要です。

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