2026年9月8日、OpenAIは新しい画像生成モデル「ChatGPT Images 2.5」を発表しました。Images 2.0と比べて画像が完成するまでの待ち時間を最大50％短縮し、人物や商品の特徴を保った画像作りや、指定した部分だけを変える編集も行いやすくなっています。さらに、簡単な手描きの絵から画像を作れる「Sketch」や、ポスターなどを作りやすくするテンプレートも加わりました。
企業向けには、用途に応じて選べる2種類の画像モデルもAPIで提供されています。個人の画像作成だけでなく、広告や商品画像など仕事での活用も広がると考えられるため、本プロジェクトの詳細を考察します。
画像を「作る」だけではないChatGPT Images 2.5の登場
画像生成AIは、文章で指示を出して一枚の画像を作るだけのものではなくなりつつあります。現在では、作った画像を何度も直したり、元の写真を使って別の場面を作ったりしながら、目的に合った画像へ仕上げていく使い方が増えています。OpenAIが2026年9月8日に発表した「ChatGPT Images 2.5」は、こうした画像制作の流れをより使いやすくするために作られた新しいモデルです。
OpenAIでは、ChatGPT ImagesとAPIで提供しているGPT-Imageモデルを通じて、毎週30億枚を超える画像が作られているとしています。この数字からも、画像生成AIが一部の専門家だけの道具ではなく、一般の利用者や企業にも広く使われるようになっていることがわかります。
Images 2.5では、きれいな画像を一度作ることだけではなく、その後の修正や作り直しまで含めた使いやすさが重視されています。また、ChatGPTだけでなく、ChatGPT WorkやCodexでも利用でき、デスクトップ、モバイル、ウェブで提供されています。
そのため、趣味で画像を作るだけでなく、広告のイメージ作り、商品紹介用の画像、社内資料に使うイラストなど、仕事で利用される場面も増えていくと考えられます。画像生成AIは「画像を自動で作る道具」から、人が考えたアイデアを形にしながら何度も調整できる制作ツールへ変わり始めています。
参照：OpenAI「Introducing ChatGPT Images 2.5」
ChatGPT Images 2.5で強化された画像編集の3つのポイント
Images 2.5では、新しい画像を作る能力だけでなく、すでにある画像を直す機能も強化されています。特に重要なのが、元の人物や商品の特徴を保つこと、指定した部分だけを変更すること、何度修正してもそれまでの変更を残しやすくすることです。ここでは、画像制作のしやすさにつながる3つの改善点を紹介します。
元の人物や商品の特徴を保ちやすくなった
Images 2.5では、参考として読み込ませた写真や画像の特徴を、以前より保ちやすくなっています。たとえば人物の写真を使って服装や背景を変更するときでも、その人物らしい顔つきや雰囲気を残したまま、新しい画像を作りやすくなりました。
人物だけでなく、犬などのペットや商品写真をもとに、違う場面や構図へ変える使い方もできます。OpenAIは、自然な光や細かな質感の表現も改善したとしています。そのため、元の写真を参考にしながら別の場所や雰囲気へ変えた場合でも、より自然な仕上がりが期待できます。
企業で利用する場合には、一つの商品写真をもとに背景や見せ方を変えながら、商品そのものの特徴は保つといった使い方も考えられます。元の素材を大切にしながら別の画像へ広げやすくなったことは、Images 2.5の大きな特徴の一つです。
変えたい部分だけを細かく直しやすくなった
画像生成AIで画像を直すときには、「一部分だけ変更したかったのに、関係のない場所まで変わってしまった」ということがあります。Images 2.5では、この問題を減らし、指定された部分をより正確に変更できるよう改善されています。
たとえば、背景をそのまま残して商品だけを変更したり、人物の服だけを変えたり、画像内の文字だけを書き換えたりする使い方ができます。元の構図や雰囲気を残しながら必要な部分だけを直せるため、最初から画像を作り直す手間を減らせる可能性があります。
OpenAIは、外部サービスに画像生成機能を組み込むためのAPIでも、人物や商品の特徴、画像全体の配置、ブランドらしい見せ方を保ちながら、一つの要素だけを変えられる点を紹介しています。広告やECサイトの商品画像など、同じ形を使いながら一部分だけ変更したい仕事では、特に使いやすい機能になると考えられます。
何度修正しても前の変更を保ちやすくなった
画像生成AIでは、修正を何度も続けると、最初に作った人物の顔や商品の形、画像全体の雰囲気などが少しずつ変わってしまうことがあります。Images 2.5では、会話を続けながら何度も画像を直した場合でも、それまでの変更を保ちやすくなりました。
たとえば、最初に背景を変更し、その次に文字を追加し、最後に色だけを変えるといった作業を順番に行いやすくなっています。前に行った修正を残しながら、新しい指示を追加できるため、一度ですべてを決める必要がありません。
実際の画像制作でも、完成までに何度も修正が入ることは珍しくありません。広告や商品画像などでは、担当者から「文字だけ変えたい」「商品の色はそのままにしたい」といった細かな要望が出ることがあります。複数回の修正でも画像が崩れにくくなれば、ChatGPT上で少しずつ完成形へ近づける使い方がしやすくなると考えられます。
専門的な知識がなくても始めやすくなる新しい画像制作
Images 2.5では、画像そのものの性能だけでなく、利用者が自分の考えを伝える方法も増えています。特に「Sketch」、テンプレート、プロンプトの共有は、画像生成AIを使い慣れていない人でも制作を始めやすくする機能です。文章だけでは説明しにくかったイメージも、絵や見本を使って伝えられるようになっています。
手描きの絵から画像を作れる「Sketch」
新しく追加された「Sketch」では、ChatGPT上で簡単な絵を描き、その絵を参考にして完成画像を作れるようになりました。たとえば部屋の家具をどこに置きたいかを簡単に描いたり、作りたい服の形を線で示したりすることができます。
そのうえで「明るい部屋にしたい」「写真のように仕上げたい」といった説明を加えると、ChatGPTが手描きの内容をもとに画像を作ります。Sketchを使う場合は、ChatGPTで「@Sketch」と入力して始められます。
これまでの画像生成では、頭の中にある構図や物の位置をすべて文章で説明する必要がありました。しかし、言葉だけでは位置や形をうまく説明できない場合もあります。簡単な絵と文章を組み合わせられるようになったことで、絵を専門的に学んでいない人でも、自分が思い描いている形を伝えやすくなりました。
テンプレートから画像作りを始められる
Images 2.5では、何もない状態から画像の作り方を考えなくても、あらかじめ用意されたテンプレートを使って制作を始められます。OpenAIは「Poster」や「Merch」などを例として紹介しています。
利用者は、作りたい画像の形を選んでから、伝えたい内容や入れたいデザイン、好みの雰囲気などを加えていきます。そのため「画像を作りたいが、最初に何と入力すればよいかわからない」という人でも使い始めやすくなっています。
たとえばイベントのポスターを作る場合には、ポスター用の形を出発点として、イベント名、日時、写真、好みの雰囲気などを順番に追加できます。画像生成AIを使うために特別な指示文の書き方を覚えるよりも、作りたいものを選びながら進める使い方が広がっていくと考えられます。
なお、OpenAIが2026年9月8日に公開した公式リリースノートでは、テンプレートはその時点ではChatGPT WorkのWorkモードにはまだ対応していないと案内されています。
作り方ごとほかの人と共有できる
Images 2.5では、完成した画像を共有するときに、その画像を作るために使ったプロンプトも一緒に共有するか選べるようになりました。プロンプトとは、ChatGPTにどのような画像を作ってほしいか伝えるための指示文です。
画像を受け取った人は、同じ作り方を土台にして、自分の写真や情報を加えた別の画像を作れます。そのため、完成した画像だけではなく「どのような考え方で作ったのか」まで共有しやすくなります。
企業であれば、うまく作れた広告画像の指示文をチームで共有し、別の商品や地域向けの画像に応用するといった使い方も考えられます。個人でも、気に入った画像の作り方を家族や友人と共有し、それぞれ違う写真を使って楽しむことができます。画像だけを渡すのではなく、作り方まで再利用できる仕組みが加わった点は、これまでの画像共有とは異なる特徴です。
企業での利用を広げる2つの画像モデルと安全への取り組み
ChatGPT Images 2.5は、ChatGPTの中だけで使うものではありません。企業や開発者が、自社のサービスや仕事の仕組みに画像生成を組み込めるAPIも提供されています。APIとは、あるサービスの機能を別のサービスから利用するための仕組みです。
新しく提供される「GPT-Image-2.5 Flare」は、画像の品質、作成スピード、編集のしやすさをバランスよく備えたモデルです。OpenAIは、多くの用途で標準的に使える選択肢として紹介しています。従来のGPT-Image-2より高品質な画像を、50％短い待ち時間で生成できるとされ、SNS向け画像、商品サービス、画像検索、試作品の作成、多数の画像を作る仕事など幅広い用途が想定されています。
もう一つの「GPT-Image-2.5 Sunburst」は、より細かな調整が必要な画像制作向けに用意されています。広告キャンペーンにそのまま使える画像や、完成度の高い商品写真など、細部まで丁寧に仕上げたい仕事での利用が想定されています。
また、OpenAIは安全への取り組みも続けています。利用者が入力した指示や作られた画像を確認し、有害な画像が作られることを防ぐ仕組みを取り入れています。さらに、AIで作られた画像であることを確認しやすくする「C2PAメタデータ」や、画像を見ただけではわからない電子透かしも利用しています。
C2PAメタデータとは、画像がどのように作られたのかを確認しやすくする情報です。また、OpenAIのSystem Cardでは、Google DeepMindの「SynthID」を使った目に見えない電子透かしも利用していると説明されています。画像生成AIが広く使われるほど、画像を作る性能だけでなく、どのように作られた画像なのかを確認できる仕組みも重要になると考えられます。
今後の展望
ChatGPT Images 2.5によって変わるのは、画像のきれいさや作成スピードだけではありません。今後は、企画を伝える方法、企業が大量の画像を作る方法、AI画像を安心して使うための管理方法まで変わっていく可能性があります。ここでは今回の発表内容をもとに、Images 2.5ならではの今後の使われ方を3つの視点から考察します。
画像がチームのアイデアを伝える共通の道具になる
今後は、画像生成AIをデザイナーだけが使うのではなく、営業、企画、広報などさまざまな担当者が、考えていることを伝える道具として使う場面が増えると考えられます。
特にSketchでは、文章だけでなく簡単な絵を使ってイメージを伝えられます。たとえば企画担当者が「商品は右側に置きたい」「ここに見出しを入れたい」「背景には街並みを入れたい」と考えた場合、簡単な絵を描いて位置を示すことができます。言葉だけで細かく説明するよりも、完成したときのイメージを共有しやすくなる可能性があります。
テンプレートやプロンプトの共有も、チームでの制作に役立つと考えられます。たとえば広報担当者がイベント告知用の画像を一度作り、その作り方をほかの支店へ共有する使い方です。各支店では、日時や会場、写真など必要な情報だけを変えながら、それぞれのイベント用画像を作れます。
この方法が広がれば、画像を作るたびに最初から指示を考える必要がなくなります。過去にうまくいった作り方を残し、別の担当者が再利用することもできます。
今後は「画像生成AIをうまく使える人」に作業が集中するのではなく、簡単な絵やテンプレートを使いながら、複数の人が同じ方向を見て画像を作る形が増える可能性があります。画像生成AIは一人で画像を作る道具だけではなく、チームの考えを整理し、完成イメージを共有するための道具としても使われていくと考えられます。
一つの商品写真から多くの広告画像を作る使い方が広がる
企業でImages 2.5を利用する場合、一枚の画像を作って終わるのではなく、一つの商品写真をもとにさまざまな画像を作る使い方が広がると考えられます。
たとえば一つの商品写真から、ECサイトの商品紹介用、InstagramなどのSNS用、店頭ポスター用、季節限定キャンペーン用など、用途の違う画像を作ることが考えられます。その際、商品そのものの形や色は保ちながら、背景や文字、周囲のデザインだけを変更できれば、同じ素材をさまざまな場所で使いやすくなります。
さらに、複数の地域で商品を販売している企業であれば、基本となる商品画像は同じまま、地域ごとに背景や掲載する文字を変更する使い方も考えられます。春は桜の背景、夏は海をイメージした背景にするといった形で、一つの商品写真を季節ごとに使い分ける方法もあります。
APIで提供されるFlareとSunburstを使い分ける方法も考えられます。最初にFlareで多くの画像案を素早く作り、その中から選んだ案をSunburstで細かく仕上げるという流れです。これはOpenAIが具体的な手順として発表したものではありませんが、2つのモデルの特徴から考えられる活用方法の一つです。
企業がAPIを自社の仕組みに組み込めば、商品情報に合わせて画像案を作る流れを自動化することも考えられます。今後は「一枚の画像をどれだけ早く作れるか」だけではなく、「一つの素材からどれだけ多くの用途へ広げられるか」が、画像生成AIを使う価値の一つになっていく可能性があります。
画像を作る性能だけでなく、安心して使えるかが重要になる
画像生成AIで本物の写真に近い画像を作れるようになるほど、その画像が本当に撮影されたものなのか、AIで作られたものなのかを確認することも重要になります。
OpenAIはImages 2.5でも、AIで作られた画像を確認しやすくするC2PAメタデータや、目に見えない電子透かしを使っています。System Cardでは、画像がより本物らしくなることで、安全対策がなければ実在する人物や出来事について、より信じられやすい偽画像が作られる可能性にも触れています。
そのため企業が画像生成AIを仕事で使う場合には、画像を作るだけではなく、どの画像をAIで作ったのか、誰が確認したのか、どの場所で利用したのかを管理することも大切になると考えられます。
たとえば広告や企業の公式SNSにAI画像を掲載する場合には、公開前に担当者が内容を確認する仕組みを作る方法があります。また、実際に撮影した商品写真とAIで作ったイメージ画像を分けて管理することも考えられます。
こうした管理は、AIそのものの安全機能だけですべて解決できるものではありません。利用する企業側でも、どの場面でAI画像を使うのか、誰が公開前に確認するのかといった決まりを作る必要があります。
今後は「どれだけきれいな画像を作れるか」だけでなく、「作られた画像を安心して使えるか」という点も、画像生成AIを選ぶ重要な基準になっていくと考えられます。画像生成AIが仕事の中で当たり前に使われるようになるほど、便利さと安全性の両方を考えた使い方が求められるでしょう。
