OpenAIにはGPT Image 2のAPIモデルページがあります。 一方でGPT Image 1.5のAPIモデルページでは、GPT Image 1.5について、画像生成の最先端モデルであり、指示追従とプロンプトへの忠実性が向上していると説明されています。 OpenAIの画像生成ガイドは、テキストプロンプトからの画像生成と、既存画像の編集の両方を扱っています。
つまり、両モデルを同じ制作ワークフローの候補として比較する理由はあります。ただし、それだけで「GPT Image 2のほうがキャンペーン用バリエーション、SNS広告、商品ビジュアル、LP用グラフィックなどのブランド審査済み素材に向いている」とは言えません。
足りないのは、同じ入力条件でGPT Image 2とGPT Image 1.5を比較した公開テストです。具体的には、合否基準、初回承認率、リトライ率まで示された検証が必要です。OpenAIのimage-evals cookbookは画像生成・編集ユースケースの評価を扱っており参考になりますが、確認できる資料には、この2モデルをマーケティング用途で直接比較した結果は含まれていません。
| 根拠 | 支持できること | まだ証明できないこと |
|---|---|---|
| GPT Image 2 APIモデルページ | GPT Image 2がOpenAIで文書化されたAPIモデルであること。 | マーケティング用途での信頼性ベンチマークまでは示していない。 |
| GPT Image 1.5 APIモデルページ | OpenAIがGPT Image 1.5を、画像生成、指示追従、プロンプト忠実性の文脈で位置づけていること。 | GPT Image 2との直接的な性能差は示していない。 |
| 画像生成ガイド | テキストからの画像生成と、既存画像の編集が文書化されていること。 | ブランドレビューを通るかどうかという実務上の成果は比較していない。 |
| ChatGPT Images 2.0関連資料 | OpenAIがChatGPT Images 2.0を紹介し、FAQではChatGPT Imagesを、同社の「これまでで最高の画像生成モデル」による新しく改善されたバージョンと説明していること。また、システムカードでは安全性スタックの評価に触れていること。 | それらはGPT Image 2対GPT Image 1.5のマーケティング適性ベンチマークそのものではない。 |
大事なのは、発表文やモデル説明は「評価する価値がある」ことの根拠にはなっても、「実務でより通りやすい」ことの証明にはならない、という点です。
マーケティング用の素材では、一般的な画質評価だけでは見落とされる条件が多くあります。実務で見るべきなのは、たとえば次のような点です。
OpenAIのGPT Image 1.5 prompting guideには、こうした制約の多さをうかがわせる例があります。たとえば、オリジナルデザインのみ、商標なし、透かしなし、ロゴなし、パッケージ文言をそのまま含める、といった条件を含むプロンプト例が示されています。 これはマーケティングQAに近い観点ではありますが、あくまでプロンプト設計のガイドであり、どちらのモデルがブランドレビューをより高い確率で通るかを証明するものではありません。
信頼できる比較には、モデル名や生成例だけでは不十分です。少なくとも次のような設計が必要になります。
今回確認した資料は、モデルの存在と評価の考え方を示しています。しかし、GPT Image 2とGPT Image 1.5をマーケティング用途で直接比較した公開結果までは示していません。
GPT Image 2を使うなら、いきなり標準ツールに置き換えるのではなく、候補として評価するのが現実的です。社内で試すなら、普段の制作物に近いテストセットを使うべきです。
GPT Image 2は、マーケティングの一部ワークフローでGPT Image 1.5より良い結果を出す可能性があります。ただし、現時点の公開情報だけでは、その主張は証明されていません。資料から確認できるのは、GPT Image 2とGPT Image 1.5がいずれも文書化されていること、OpenAIの画像ドキュメントが生成と編集を扱っていること、そして画像評価に関するガイダンスが存在することです。
同じプロンプト、同じ素材、同じ審査基準で比べたマーケティング特化のベンチマークが出るまでは、答えはシンプルです。切り替える前に、自社の制作条件でテストするべきです。