GPT Image 2 vs GPT Image 1.5：画像内テキストはどちらが読みやすい？

ただし、これは「GPT Image 2はGPT Image 1.5より何％読みやすい」と証明する公開ベンチマークがある、という意味ではありません。今回確認した範囲では、同一プロンプトでGPT Image 2とGPT Image 1.5を比較し、スペル、字形、配置、言語、出力サイズ、失敗率まで透明に採点した公開評価は見当たりません。ここは重要です。GPT Image 1.5自身も、密集した小さな文字のレンダリング改善を掲げて発表されていたからです 。

根拠を整理すると

なぜ実務ではGPT Image 2が有利に見えるのか

GPT Image 2を選ぶ理由は、単に「新しいモデルだから」ではありません。gpt-image-2をめぐる資料は、きれいな絵を作ることよりも、読みやすく、ローカライズでき、ブランドに合い、実際の掲載面に合わせられる制作物を強調しています 。

これは、画像内テキストが破綻しやすい場面とぴったり重なります。たとえば、プレゼン資料の本文、アプリ画面のラベル、商品パッケージの細かい説明、グラフや図解の注釈、複数言語の広告コピー、細かいUIパーツなどです。

OpenAIのChatGPT Images 2.0公開ページでも、太いタイポグラフィや編集文、デスクトップUIなど、文字や画面要素が多いビジュアル例が前面に出ています 。さらにTechCrunchの報道では、Images 2.0が小さな文字、アイコン、UI要素、密度の高い構図、繊細なスタイル制約を最大2Kで扱えるというOpenAIの説明が紹介されています 。

そのため、画像内の文字が納品物の一部になるなら、GPT Image 2を先に試す判断は十分に合理的です。

GPT Image 1.5を切り捨てる必要はない

一方で、GPT Image 1.5を「文字がまともに出せない旧世代」と見るのは行き過ぎです。発表時点で、GPT Image 1.5はより精密な画像編集、ロゴや顔の保持、プロンプトへの追従性、そして特に密集した小さな文字のレンダリング改善を掲げていました 。

大きな見出し、短いラベル、簡単なモックアップ、人間が必ず校正する社内資料のたたき台であれば、GPT Image 1.5でも十分なケースはあり得ます。

ただし、OpenAIの画像生成APIガイドは、gpt-image-1.5、gpt-image-1、gpt-image-1-miniを含むGPT Imageモデルについて、DALL·Eシリーズより大きく改善しているものの、正確な文字配置や明瞭さではまだ苦戦する場合があると説明しています 。少なくともGPT Image 1.5については、誤字ゼロを前提にしないほうが安全です。

「99％のタイポグラフィ精度」は鵜呑みにしない

第三者記事やSNSでは、GPT Image 2のタイポグラフィ精度やグリフ精度が99％前後だとする強い主張も見られます 。方向性としては興味深いものの、今回の確認範囲では、ベンチマーク事実として扱えるだけの方法論は十分に見えません。

本当に意味のある99％主張にするには、少なくとも次の情報が必要です。どんなプロンプトを使ったのか。対象言語や文字体系は何か。何枚生成したのか。モデル設定は何か。採点ルールは何か。失敗生成をどう数えたのか。最終的な掲載サイズで読めるかを確認したのか。

この情報がない場合、大きなポスター見出しでは完璧に見えても、長文、細かい注意書き、グラフの軸ラベル、UIボタン、多言語レイアウトでは崩れる可能性があります。

名前の違い：GPT Image 2とChatGPT Images 2.0

今回の資料では、近い内容に対して2つの呼び方が出てきます。開発者向け資料ではgpt-image-2というモデルIDが使われており、OpenAIのプロンプトガイドやDeveloper Communityの発表でも確認できます 。一方、一般向けの公開ページやTechCrunchの報道ではChatGPT Images 2.0という名称が使われています 。

提供資料の範囲では、gpt-image-2に関するすべての説明とChatGPT Images 2.0に関するすべての説明を一対一で対応づける公式の一文は確認できません。そのため、厳密に書くなら「GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0」と併記し、根拠ごとにどの名称で語られているかを分けて読むのが安全です。

どちらを使うべきか

文字を含む納品物なら、まずGPT Image 2を試すのが現実的です。特に、複数の文字エリア、小さなラベル、インフォグラフィックの本文、商品パッケージ、UI要素、プレゼン資料、ローカライズ広告、多言語コピーを含む場合は、GPT Image 2のほうが出発点として適しています。これは、gpt-image-2が読みやすい実務用画像を意識して位置づけられていること、そしてImages 2.0が小さな文字やUI要素、密度の高い構図を扱えると報じられていることに基づく判断です 。

一方、テキストが短く、大きく、校正しやすい場合や、既存ワークフローでGPT Image 1.5の出力がすでに許容範囲なら、GPT Image 1.5を使い続ける余地もあります。GPT Image 1.5自体も、密集した小さな文字の改善を打ち出していました 。

自分の用途で公平に比べるなら

文字の正確さが業務上重要なら、乗り換え前に同一プロンプトで比較するのが確実です。

1. 完全一致テスト：同じ見出し、サブ見出し、短いラベルを両モデルに指定する。
2. 小さい文字テスト：脚注、グラフラベル、UIボタン、商品説明などを、実際に公開するサイズで確認する。
3. 密集レイアウトテスト：インフォグラフィック、メニュー、ダッシュボード、スライドなど、複数の文字エリアを含める。
4. 編集保持テスト：1カ所だけ文字を直し、他の画像要素や別の文字が崩れないかを見る。
5. 多言語テスト：実際に使う言語と文字体系を入れる。英語だけで合格にしない。
6. 人間による採点：スペル、脱字、置換、読みやすさ、配置、修正なしで出せるかをチェックする。

勝者は、ショーケース画像が一番きれいなモデルではありません。あなたのプロンプト、あなたの掲載サイズ、あなたの校正フローで、正しく読める文字を安定して出せるモデルです。

最終判断

画像内テキストの可読性では、GPT Image 2のほうが実務上の第一候補です。特に、小さな文字、密度の高いレイアウト、UI風の要素、ローカライズ、多言語の文字を扱う場合に有利と見る根拠があります 。

ただし、断言できる範囲はここまでです。GPT Image 1.5も密集した小さな文字の改善を掲げており、今回確認した資料には、GPT Image 2がGPT Image 1.5をどの程度上回るかを示す透明な公開ベンチマークはありません 。実務では「GPT Image 2から試す。ただし重要案件では同一条件で検証する」が、いちばん堅い結論です。