画像生成AIをシステムに組み込む際、日本語の描写精度に悩んでいませんか？
GPT-Image-1.5は、精密な編集が可能なAPI特化型モデルです。
本記事では、GPT-Image-1.5の使い方や料金、GPT-Image-1.5とNano Banana Proの比較を解説します。
GPT-Image-1.5は無料で利用できるのか、日本語出力の性能も確認し、目的に合った運用フローを構築しましょう。
GPT-Image-1.5とは？
GPT-Image-1.5は、画像生成モデルそのものを指し、APIを通じて開発者が直接利用できる最新のフラッグシップモデルです。
Introducing ChatGPT Images, powered by our flagship new image generation model.
— OpenAI (@OpenAI) December 16, 2025
– Stronger instruction following
– Precise editing
– Detail preservation
– 4x faster than before
Rolling out today in ChatGPT for all users, and in the API as GPT Image 1.5. pic.twitter.com/NLNIPEYJnr
単なる「画像生成」から「画像編集・ブランド維持・テキスト描写」へと進化し、実務特化型の性能を備えています。
ChatGPT ImagesとGPT-Image-1.5の違い
ChatGPT Imagesは、ChatGPTの画面上で手軽に使える機能であるのに対し、GPT-Image-1.5はシステムの裏側で動くエンジンそのものです。
機能とモデルを混同しないよう、違いを理解しましょう。
| 項目 | ChatGPT Images | GPT-Image-1.5 |
|---|---|---|
| 定義 | モデルを搭載した画像作成・編集機能（UI/UX） | 画像生成モデルそのもの（API提供） |
| 主な利用者 | 一般ユーザー ライトなビジネス利用者 | 開発者 エンジニア プロダクトマネージャー |
| 利用形態 | ChatGPTのサイドバー「画像」やチャット画面 | API経由でのシステム連携・組み込み |
| カスタマイズ | チャットでの対話的な指示に限定される | 独自のアプリ開発や業務システムへの統合が可能 |
上記のように、GPT-Image-1.5をAPIとして利用することで、チャット画面では不可能な「自社サービスへの組み込み」や「大量画像の自動生成」が実現します。
GPT-Image-1.5の特徴①｜高速生成
GPT-Image-1.5の特徴は、生成スピードとコストパフォーマンスの高さです。
以前のモデル（GPT-Image-1）と比較して最大4倍高速に画像を生成できるため、新しいアイデアを次々と試す「試行錯誤（イテレーション）」が容易になります。
また、画像入力・出力ともに旧モデルより20%安価に設定されており、同じ予算でより多くのテスト生成を実行可能です。
| モデル | 画像入力 | 画像出力 |
|---|---|---|
| GPT-Image-1（旧モデル） | $10.00 | $40.00 |
| GPT-Image-1.5 | $8.00 | $32.00 |
速度を優先したい場合は、パラメータで quality=”low”を指定することで、コストを抑えつつさらに高速な生成が可能になります。
GPT-Image-1.5の特徴②｜精密編集
アップロードされた画像の照明、構図、人物の容姿を維持したまま、特定の箇所だけを書き換える能力に長けています。
API で提供される gpt-image-1.5 には、ChatGPT Images と同様の改善がすべて反映されています。GPT Image 1 と比べて、画像の保持や編集の精度が向上しています。
引用元：OpenAI
input_fidelity=”high”を設定することで、入力画像内の顔やロゴなどの細部をより正確に維持できます。
1.5モデルでは、最初の5枚までの画像に対してこの高い忠実度を適用可能です。
これにより、人物の服装だけを変える「試着（try-on）」や、背景の天候変更といった操作を、被写体のアイデンティティを崩さずに実行できます。
なお、会話形式で修正するResponses APIについては、現在対応準備中（working on support）の状態です。
GPT-Image-1.5の特徴③｜複雑なレイアウトへの対応
従来の画像生成AIが苦手としていた、厳密なレイアウト指示への対応力が向上しました。
たとえば「6列×6行のグリッドを作成し、各マスに指定した36個の異なるオブジェクトを配置する」といった、複雑な構成指示を正確に遂行できるようになりました。
インフォグラフィック、ポスター、図表、あるいは複数のパネルを持つコミック形式の画像など、要素の配置が重要なデザイン業務において高い実用性を発揮します。
制限と注意点｜得意不得意、品質と速度のトレードオフ、出力の扱い
導入判断において、高性能ゆえのトレードオフや制限事項とも向き合う必要があります。
| 項目 | 詳細と注意点 |
|---|---|
| レイテンシ （生成待ち時間） | 非常に複雑なプロンプトを処理する場合、生成に最大2分程度の待機時間が発生することがあある。 |
| テキスト描写 | 文字描写能力は向上したが、非常に細かい配置や、綴りの正確性においては不完全な場合がある。 |
| 日本語対応 | 日本語などの非ラテン文字を含む画像テキストの扱いは、英語に比べると最適化の余地が残る。 |
| 対話型編集 | 会話形式で画像を繰り返し修正する「マルチターン編集（Responses API）」については、現在GPT-Image-1.5への対応を準備中。 |
上記制限を考慮し、特に即応性が求められるシステムでは、待機時間を前提としたUX設計や、用途に応じたモデルの使い分けを検討しましょう。
GPT-Image-1.5の使い方｜2つの利用方法
GPT-Image-1.5は、API経由での利用が基本となります。
大きく分けて「新規生成」と「画像編集」という2つのアプローチがあり、用途に応じて使い分けます。
新規生成｜ゼロから画像を作る
テキストプロンプトのみで、ゼロから画像を生成する方法です。
前述の高速生成能力を活かし、大量のパターン出しを行うシーンにおすすめです。
- 商品イメージの作成：複雑なライティングや配置を指定した背景素材の生成。
- SNS投稿用素材の生成：トレンドに合わせたスピーディーなコンテンツ量産。
- 広告クリエイティブの試作：グリッド配置などの複雑なレイアウト指示に対応し、バナー案を作成。
プロンプトのコツは「背景 → 主題 → 詳細 → 制約」の順に記述すると、モデルが意図を正確に理解しやすくなります。
Structure + goal: Write prompts in a consistent order (background/scene → subject → key details → constraints) and include the intended use (ad, UI mock, infographic) to set the “mode” and level of polish.
構造と目標：プロンプトは一貫した順序（背景／シーン → 主題 → 主要な詳細 → 制約）で記述し、意図する用途（広告、UIモック、インフォグラフィック）を含めることで、「モード」と洗練度を決定します。
引用元：OpenAI
コストバランスを取るため、検証段階では低品質（low）設定、最終成果物では高品質（high）設定を使い分ける運用が一般的です。
画像編集｜既存画像をベースに変更する
既存の画像をアップロードし、構図や被写体を維持したまま特定箇所を変更する方法です。
- 商品写真の背景差し替え：商品の質感を残したまま、シチュエーションだけを変更。
- モデルの服装変更（仮想試着）：人物のポーズや特徴を維持した着せ替え。
- ライティングや構図の調整：撮影後のレタッチ作業の自動化。
編集時は、顔やロゴなどの重要要素を維持するために input_fidelity="high" の設定を活用します。
ただし、前述の通りマルチターン編集（対話的な修正）には未対応のため、一回の指示で完結するようなリクエスト構築が求められます。
GPT-Image-1.5の日本語出力の性能
画像生成AIを日本のビジネス環境で利用する際、多くの方が気にする点は「日本語テキストが正しく描写されるか」です。
GPT-Image-1.5は前モデルと比較してテキストレンダリング能力が向上していますが、得意な領域と苦手な領域が明確に分かれています。
日本語テキストの描写が得意なケース
GPT-Image-1.5は、高密度で小さなテキストのレンダリングにおいて高い性能を発揮します。
テキストレンダリングがさらに向上し、文字量の多いテキストや小さな文字も正確に扱えるようになりました。
引用元：OpenAI
たとえば、新聞記事のような複雑なレイアウト内に配置された日本語テキストであっても、全体の雰囲気を損なうことなく自然に描写できます。
チラシの背景素材や、文字情報を含むイメージ画像の生成において、違和感の少ない仕上がりが期待できます。
日本語テキストの描写が崩れるケース
一方で、モデルは依然として正確な綴りや、ごく細かい配置において苦労する場合があります。
Non-English: The model may not perform optimally when handling images with text of non-Latin alphabets, such as Japanese or Korean.
英語以外: 日本語や韓国語など、ラテン文字以外のテキストを含む画像を処理する場合、モデルが最適に機能しない可能性があります。
引用元：OpenAI
ロゴタイプのように「一文字のミスも許されない」正確な文字列を描写させようとすると、漢字の一部が部首だけになったり、謎の記号に置き換わったりする現象が発生します。
意味の通る長文を画像内に完璧に生成することは、現時点では難しいケースがあります。
文字化けなどの失敗を防ぐための工夫
プロンプトの記述方法を工夫することで、日本語の出力精度を高められます。
| テクニック | 具体的な記述例 | 効果・目的 |
|---|---|---|
| 引用符の利用 | text “こんにちは” ALL CAPS | 描写したい文字列を明確に区別し、モデルに認識させる |
| 一文字ずつ指定 | text “東”, “京” | 連続した単語ではなく個別の文字として認識させ、綴りミスを防ぐ |
| 除外指示 | no extra text | 意図しない文字情報の混入を防ぎ、画面を整理 |
上記のテクニックを組み合わせることで、看板やメニューなどの短い単語であれば、実用レベルでの生成が可能になります。
検品や再生成を前提とした実務フロー
AI生成による文字は正確に描写されない場合があるため、人間による確認（検品）を前提としたワークフローを構築しましょう。
一度の生成で完成させるのではなく、部分的な修正を繰り返すプロセスが有効です。
ただし、対話型編集が可能なResponses APIは、gpt-image-1.5 においては現在サポート準備中となっています。
現時点では gpt-image-1 を利用するか、Image APIの Edits エンドポイントで「マスク（修正範囲の指定）」を活用して都度リクエストを構築する代替策を検討してください。
全体の構図を維持したまま文字部分だけを再生成することで、最終的なアウトプットの精度を高められます。
GPT-Image-1.5とNano Banana Proの違い
画像生成AIの選定において、Google DeepMindが開発したNano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）は、GPT-Image-1.5の競合モデルに値します。
両者は共に高性能ですが、設計思想と得意分野が大きく異なります。
GPT-Image-1.5とNano Banana Proの比較表
各モデルのスペックと強みを整理しました。以下の表で違いを確認しましょう。
| 特徴 | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 主な強み | 4倍高速な生成、精密なレタッチ | Google検索連携による正確な事実描写 |
| 参照画像数 | 最大5枚（5枚とも高忠実度維持） | 最大14枚 |
| 最高解像度 | 1536px（約1.5Mピクセル） | 4K解像度に対応 |
| 日本語・多言語 | 高密度テキストの描写能力向上 | 画像内の文字翻訳・ローカライズに強い |
GPT-Image-1.5は「生成速度と編集の柔軟性」に優れ、Nano Banana Proは「情報の正確性と高解像度」に強みを持っています。
プロジェクトの優先順位に合わせてモデルを選定する必要があります。
GPT-Image-1.5とNano Banana Proの日本語性能比較
GPT-Image-1.5とNano Banana Proは、どちらも高性能な画像生成モデルですが、日本語テキストの扱いにおいては異なる強みを持っています。
看板、メニュー、ポスターなど日本語が主役となるプロジェクトでは、日本語性能の違いが導入判断の決め手となります。
以下で両者の日本語性能を詳しく比較します。
| 評価項目 | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 短い単語 （3～5文字） | 引用符指定で改善 | 初回から高精度 |
| 長文 （10文字以上） | 綴りミス発生率が高い | 比較的安定 |
| 漢字の複雑さ | 画数が多いと部首崩れ | 複雑な漢字でも安定 |
| 多言語混在 | 英語と日本語の同時指定が困難 | 翻訳機能で自動対応 |
Nano Banana Proは、Googleの検索データと文字認識技術を組み合わせることで、文字を単なる「模様」ではなく「意味のある言葉」として正しく描く能力に優れています。
Nano Banana Pro は、短いキャッチコピーから長文まで、正確にレンダリングし、読みやすいテキストを画像内に直接作成するのに最適なモデルです。
引用元：Google
実務では、メニューや看板などはNano Banana Pro、背景の文字素材など「全体のイメージ」を優先するなら高速なGPT-Image-1.5という使い分けがおすすめです。
GPT-Image-1.5とNano Banana Proを用途別での使い分け
具体的な業務シーンにおける適性を比較表にまとめました。
| ニーズ | 推奨モデル | 理由・具体的な活用例 |
|---|---|---|
| 試行錯誤が必要な制作 | GPT-Image-1.5 | 生成速度が4倍高速なため、SNS素材など即時性が求められる制作や試作段階に適する。 |
| 事実に基づく描写 | Nano Banana Pro | レシピや地図など、正確な情報伝達が必要なインフォグラフィックなどに活用。 |
| 厳密な再現 | Nano Banana Pro | 14枚もの資料画像を基にできるため、製品の細部まで厳格に維持したい場合に力を発揮。 |
| レタッチ業務 | GPT-Image-1.5 | 高速なインペインティング機能により、特定箇所の修正を繰り返すレタッチ作業を効率化。 |
| 印刷・広告 | Nano Banana Pro | 4K品質に対応しており、ポスターなどの大型印刷物のデータ作成に利用可。 |
用途に応じて両モデルを使い分けるか、あるいはプロジェクトごとに適切なAPIを選択する運用体制を整えましょう。
検証段階では安価で高速なGPT-Image-1.5を利用し、最終的な高解像度出力が必要な場面でのみNano Banana Proへ切り替える運用も一つの手段です。
GPT-Image-1.5の料金体系
GPT-Image-1.5の利用料は、月額固定ではなく「従量制のトークン課金」が適用されます。
生成した枚数や画質、入力した情報量に応じてコストが変動するため、仕組みを正しく理解して予算を管理しましょう。
テキストや画像トークンなど課金の内訳
料金は大きく分けて「入力」と「出力」の2軸で計算されます。
| 項目 | 料金 （100万トークンあたり） | 適用されるケース |
|---|---|---|
| 入力テキスト | $5.00 | プロンプトとして送信した文字情報に対する課金 |
| 出力テキスト | $10.00 | モデルが生成した応答テキストや、生成過程の推論トークンを含みます |
| 入力画像 | $8.00 | 既存画像の編集時など、画像データをAPIへ送信した場合に発生 |
| 出力画像 | $32.00 | AIが生成した画像データに対する課金 |
編集機能（Edits）を利用する場合は、プロンプトのテキスト料金に加え、参照画像の入力料金も加算される点を考慮しましょう。
また、部分画像（Partial images）をストリーミング表示させる場合、1枚につき追加で100画像出力トークンの費用がかかる点にも注意が必要です。
画質やサイズ別のコスト感を比較
トークン単価だけでは実際の費用が見えにくいため、画像1枚あたりの生成コストを把握しましょう。
以下は、公式の価格表に基づくサイズ・画質別のコスト一覧をまとめました。
| Quality設定 | 正方形 (1024×1024) | 縦長・横長 (1024×1536 / 1536×1024) | 特徴・用途 |
|---|---|---|---|
| Low | $0.009 | $0.013 | 高速かつ最安 構図の確認や大量のテスト生成に適しています。 |
| Medium | $0.034 | $0.05 | コストと品質のバランス型 標準的なWeb素材やSNS投稿に向いています。 |
| High | $0.133 | $0.20 | 最も高品質 最終成果物や細かい文字、複雑な図解が必要な場合に推奨されます。 |
注意すべき点はアスペクト比による変動です。
縦長（1024×1536）や横長（1536×1024）を指定した場合、正方形よりも消費トークンは約1.5倍に増加します。
品質や圧縮形式を見直してコストを最適化する
運用コストを抑えるには、以下の3つのポイントを意識して設定を使い分ける工夫が求められます。
- 検証時の低品質設定による費用抑制
- JPEG形式の選択による効率化
- 新モデル採用による基本料金の圧縮
開発中のテストやプロンプト調整では quality=”low” を指定しましょう。最終納品物のみ high に切り替える運用により、検証にかかる費用を抑えられます。
フォーマットに関しては、JPEG形式がPNG形式よりも生成速度に優れています。透過処理が必要な場合を除き、基本はJPEGを指定してレイテンシとコストのバランスを整えてください。
GPT-Image-1.5自体も前モデルと比較して20%安価な価格設定のため、最新モデルへ切り替えるだけで、全体の運用コスト圧縮につながります。
目的に応じて設定を調整し、無駄のないAPI運用を実現しましょう。
GPT-Image-1.5は無料で使える？
結論から述べると、GPT-Image-1.5のAPI利用は有料であり、完全無料で無制限に使えるプランは存在しません。
しかし、仕組みを理解すれば、無料に近い低コストで性能を検証できるので、料金に関する誤解を解消し、安全に試す方法を解説します。
無料の誤解が起きやすいポイント
「ChatGPTは無料で使えるから、画像生成も無料だろう」という認識は、API利用においては誤りです。
ChatGPTのチャット画面上では無料枠が提供される場合がありますが、APIはWeb上の画面とは完全に独立した有料サービスです。
ChatGPT Plusなどのサブスクリプション料金にAPIの利用料は含まれず、利用した分だけ支払う「従量課金制」が適用されます。
APIで試す際の最小コスト運用
APIには無料枠がありませんが、1.5モデルは旧モデルより20%安価になっており、工夫次第で費用を数円程度に抑えてテストできます。
以下の方法を活用してください。
- Playgroundを活用したテスト生成
- パラメータでの低画質設定
ブラウザ上で動作するPlaygroundを利用すれば、コードを書かずにAPIを試せます。料金は通常のAPIと同じレートです。
また、quality=”low” を指定すれば、1枚約0.01ドル（約1.5円）という最小コストで動作確認が可能です。
チーム導入前のPoC設計と費用上限の決め方
組織でPoC（概念実証）を行う際は、予期せぬ高額請求を防ぐための安全策が不可欠です。
API管理画面にある「Usage limits」機能を使用し、必ず月次予算上限（ハードリミット）を設定してください。
ただし、設定の反映にはタイムラグが生じる場合がありますので、実際の予算より少し早めにアラートが届くよう、余裕を持った金額を設定するのがおすすめです。
まとめ
GPT-Image-1.5は、高速な画像生成と精密な編集能力を兼ね備えたAPI特化型モデルです。
Nano Banana Proと比較しても、部分的な修正や試行錯誤を繰り返すクリエイティブ業務において優れた適性を示します。
日本語テキストの描写には工夫が必要ですが、プロンプトの調整により実用レベルまで品質を高められます。
導入にあたっては無料枠がない点を理解し、Playgroundでの低コスト検証から始めてください。
特性を活かして、システムへの組み込みを成功させましょう。