「GPT Image 1.5」が登場！Google「Nano Banana」との違いとは？

はじめに：GPT Image 1.5とNano Bananaの登場背景

近年、文章や画像を自動的に生成する生成AI技術が急速に発展し、企業や個人が効率的なコンテンツ制作を実現しています。OpenAIによる新モデル「GPT Image 1.5」や、Googleが展開する「Nano Banana」は、その最先端を走る存在として注目を集めています。

本記事では、GPT Image 1.5の概要と特徴、そしてGoogleが提供する画像生成AIモデルとの違いを、業務活用や実務面での利点を中心にわかりやすく解説します。AI導入担当者やDX推進担当者が、目的や業務課題に合ったモデルを選択するための比較ポイントを整理します。

GPT Image 1.5の基本仕様と特徴

GPT Image 1.5は、OpenAIが2025年12月16日に正式リリースした画像生成AIモデルです（参照*1）。従来モデルから大幅な進化を遂げており、新しい画像生成インターフェース「ChatGPT Images」とともに提供されます。テキスト指示に対する高精度な応答や、既存画像への的確な修正が可能となり、実務での活用範囲が広がっています。ここでは、GPT Image 1.5の主な仕様や特徴を複数の観点から詳しく解説します。

GPT Image 1.5のモデル概要

GPT Image 1.5は、文章と画像を相互に結びつける高度な生成AIとして開発されました。OpenAIはChatGPTで培った対話生成技術を活かし、画像分野でもユーザーの指示を忠実に再現できるよう最適化しています。特に、既存の画像をアップロードして部分的に編集したり、新たな要素を追加する際に、元の雰囲気や被写体の特徴を維持しながら変更できる点が特徴です（参照*2）。

このモデルは、指示への忠実度を高めるために空間認識や要素配置の精度を強化しています。たとえば、6×6のグリッド領域に異なるオブジェクトを正確に配置できるため、複雑なシーンの合成やキャラクターレイアウトの制御にも対応可能です（参照*3）。また、小さなテキストを含む画像や新聞記事、リスト形式の表現にも対応しやすくなっています。

さらに、GPT Image 1.5ではUI操作も刷新され、ChatGPTのサイドバーから画像生成を選択し、あらかじめ定義されたプロンプトやスタイルフィルターを呼び出して簡単に画像を試作できます。新たに導入された「ジェネレーティブUI」により、対話とビジュアル作成をシームレスに切り替えられるのも大きな特徴です（参照*3）。

生成速度とコスト構造

GPT Image 1.5の大きな強化点のひとつが、生成スピードの向上です。最大4倍の高速化を実現し、ユーザーは複数パターンを試しながら細かい修正を効率的に進めることができます（参照*1）。また、「並行処理」により画像生成中でも次の指示を与えられるため、待ち時間を減らし、クリエイティブな作業の流れを中断せずに進められます。

コスト面でも改善が図られています。API利用時の料金は旧モデル比で20%削減され、入力8ドル/100万トークン、出力32ドル/100万トークンという料金体系です（参照*1）。このコスト削減により、開発者や企業が大量の画像を生成する際の負担が軽減され、ECサイトの広告バナーや商品写真の大量更新など、短期間で多くの画像が必要な業務にも適しています。

指示追従性と編集精度

GPT Image 1.5が高く評価される理由のひとつは、ユーザーの意図を正確に反映する指示追従性です。OpenAIは、表情や照明など部分的な変更でも全体の構図を大きく変えないよう最適化したと発表しています（参照*2）。従来は小さな修正指示でも画面全体がリセットされることがありましたが、GPT Image 1.5では被写体の外観や雰囲気を維持しやすくなりました。

部分編集機能も充実しており、顔だけを別の衣装に変更したり、背景だけを差し替えるなど、きめ細かな修正が可能です（参照*4）。この精度の高さは、ファッション業界のバーチャル試着や、ブランドイメージを保ちたい広告ビジュアル制作など、実務での活用に特に有用です。GPT Image 1.5は、単なる画像生成だけでなく、実用的なビジュアル編集プラットフォームとしての完成度を高めています。

GPT Image 1.5の画像生成・編集能力の詳細

ここでは、GPT Image 1.5が持つ具体的な機能や編集・生成の幅について、実務での活用を想定しながら詳しく解説します。テキストだけでなく、配置やスタイル、視覚的コンセプトの一貫性まで柔軟に対応できる点が、GPT Image 1.5の大きな強みです。

テキストからの画像生成機能

GPT Image 1.5では、自然言語によるプロンプト入力で、独自の生成AIがシーンやキャラクターを自動的に描写します。たとえば「牧場で草を食む牛や馬がいる夕暮れ時の田園風景」と入力するだけで、照明や動物の配置まで考慮したイラストを短時間で生成できます（参照*4）。また、6×6のグリッドに複数のオブジェクトを正確に配置する機能も強化され、複雑な背景やアングルを伴う画像づくりにも貢献しています（参照*3）。

生成プロセスでは、アートスタイルや撮影手法（フィルム写真風、スタジオライティング風など）も指定しやすく、海外の写真家が撮影したような街並みや、学術発表用のイラストなど、用途に応じて柔軟に仕上げられます。API利用時にはアスペクト比の指定も可能で、横長バナーや正方形SNS投稿など、目的に応じた画像生成が容易です。

既存画像の編集機能

GPT Image 1.5は、画像生成だけでなく、高度な編集機能にも注力しています。アップロードした写真をベースに、ユーザーの指示通りに部分的な変更を適用できるため、人物の顔立ちを保ったまま髪型だけを変える、照明を夕方風に調整するなど、多様な用途に対応します（参照*5）。ブランドビジュアルや商品写真では、背景を差し替えて宣伝素材を一括作成できる点も強みです。

局所的な修正機能も進化しており、指定領域だけの微調整や小物の追加など、細部のコントロールが可能です（参照*4）。また、連続生成において主題の一貫性を保てるため、SNS連作イラストやキャラクターの統一感を維持した制作にも適しています。こうした機能は、マンガやアニメの世界観をビジュアル化する表現活動にも応用できます。

テキストレンダリングとレイアウト制御

GPT Image 1.5は、画像上に複雑なテキスト情報を配置するレンダリング性能も強化されています。表やリスト、新聞記事風の密度の高い文章も比較的正確に描画できるため、パンフレットやポスターのデザイン試作に便利です（参照*1）。従来モデルではフォント再現度が低く文字化けが起こることもありましたが、GPT Image 1.5では日本語を含む多言語フォントにも一定の対応が進んでいます。

さらに、学術コミュニティで議論されている「レイアウト地盤付き生成」という手法にも着目し、画像内の物体やテキストの位置データを明示的に扱うことが可能です（参照*6）。これにより、企業のレイアウト設計やデザイナーのプロトタイピング効率向上にも寄与しています。特定オブジェクトの座標指定など、緻密なレイアウトを想定した画像生成も可能です。

Google「Nano Banana／Nano Banana Pro」の特徴と位置付け

OpenAIの競合として、Googleは「Nano Banana」「Nano Banana Pro」と呼ばれる画像生成AIをリリースしています。Gemini 3の機能を併用しつつ、高品位なフォトリアリズムや多言語対応を強化しているのが特徴です。ここでは、Nano Banana系モデルの設計目的や具体的な性能について解説します。

Nano Bananaのモデルコンセプト

GoogleのNano Bananaは、現実感のある画像や映像風シーンを精密に描写することに注力したモデル群です。Gemini 3という大規模言語モデルとの連携を想定し、実在の場所や物体の文脈を学習させることでリアル志向の競争力を高めています（参照*7）。

人物写真の描写では、背景の看板や遠景の建物など細部まで写実的に再現する傾向があります。一方、芸術的なフィルター効果はユーザー任せとなることが多く、創作の柔軟性では一長一短という評価も見られます。Googleの他サービスとの連携も予定されており、クラウドや検索機能と組み合わせて、ユーザーが保有するデータ資産を活用した画像処理が可能になる見込みです。

画質とフォトリアリズムの特徴

Nano Banana Proはフォトリアリズムに重点を置いた設計で、明暗や質感、奥行きなどを忠実に再現する能力が高いとされています。たとえば海外の街角やカフェを撮影したような写真風画像を生成した場合、実在感のある描写や看板、メニューまで正確に反映されると評価されています（参照*8）。特にAmsterdamの街並み再現では、石畳や窓の装飾、人物の服装までシャープに描かれることが多いようです。

一方、アナログ風の粒状感や芸術的なフィルム写真の質感再現はやや苦手とされ、写真的なリアリズムを重視したアウトプットが強みです。クラシックなフィルム描写などはGPT Image 1.5の方が得意な場合もあります。こうした違いを理解し、求めるビジュアルスタイルに応じてモデルを使い分けることがポイントです。

対応解像度と生成速度

Nano BananaおよびNano Banana Proは、1Kや1.5Kといった中解像度から2Kや4K相当の画像にも対応可能です。ただし、4Kはアップスケーリング技術を用いるケースが多く、純粋な4K解像度で直接生成しているわけではありません（参照*8）。背景の細部までこだわるビジュアル制作にはメリットがありますが、生成時間が長くなるため、ワークフロー設計が重要です。

速度面では、1K程度の解像度であればGPT Image 1.5と大差なく、複数枚生成もスムーズです。2K以上ではNano Banana Proの方がやや速い傾向があり、大判出力を必要とするユーザーには優位な場合があります。こうした特性を把握し、出力サイズや用途に応じて最適なモデルを選択しましょう。

GPT Image 1.5とNano Bananaの比較ポイント

ここからは、GPT Image 1.5とNano Banana（またはNano Banana Pro）を比較し、仕様や活用シーンの違いを整理します。画質、編集フロー、導入コストなどを総合的に把握することで、ユースケースに合った選択肢を見つけやすくなります。

画質とスタイル表現の違い

GPT Image 1.5は、フィルム写真の質感など芸術性の高いイメージ生成に強みがあり、パラメータを柔軟に調整できます。1990年代末のドキュメンタリー写真風の仕上がりや、Kodak Portra 400の粒状感を再現するなど、作品性の高い表現が得意です（参照*8）。一方、Nano Banana Proは現代的なフォトリアルさに強みがあり、街中の看板や細部のライティング表現を実写に近い形で再現できます。

この違いは、用途や目的によって選択モデルが変わる要因となります。クラシカルな雰囲気を重視する広告やプロモーション映像にはGPT Image 1.5、商品のリアルさを伝えたいECサイトなどにはNano Banana Proが適しているケースが多いです。言語対応面では両者とも多言語プロンプトに対応していますが、日本語フォントや細かな表現では若干の違いがあるため、事前検証をおすすめします（参照*3）。

編集ワークフローと実務適性の違い

GPT Image 1.5は、ChatGPTのUIと統合されているため、対話ベースで細かな調整を重ねやすい点が特長です。既存画像の部分編集も、顔や背景だけを変えるといった言語指示を素早く組み合わせて試行でき、コンテンツ制作者がアイデアを連続的に形にしやすい環境が整っています（参照*2）。また、API側でコスト面のメリットが高まったことで、大量画像の生成や編集にも適しています。

一方、Nano BananaはGemini 3との連携を通じて周辺情報を活用した高度な推論が可能とされ、リアルな場面再現やフォトリアリズムを追求する場合に優位となることがあります。編集ワークフローはややプロフェッショナル向けの印象もあり、PhotoshopやPabloなどのツールと組み合わせて使う場合はNano Banana Proのハイエンド感が際立ちます。編集ソフトに慣れたクリエイターにはNano Banana Proが魅力的ですが、手軽さを重視する場合はGPT Image 1.5が選ばれる傾向です。

価格と導入ハードルの比較

GPT Image 1.5は、API利用費用が入力8ドル/100万トークン、出力32ドル/100万トークンと設定され、旧モデルより20%安価です（参照*3）。この価格設定はスタートアップや中小企業にも導入しやすく、生成速度の4倍向上により試作や反復作業も効率的です。

Nano Banana Proも高品質なサービスを提供しますが、高解像度（2K以上）やフォトリアル重視のユーザーに適している一方、最新バージョンの導入にはやや高額な料金が設定される場合があります。用途に応じて初期投資やランニングコストを検討する必要があります。ECや広告制作など大量出力を重視するならコストパフォーマンスの高いGPT Image 1.5、最高品質のビジュアルを求めるプロ用途にはNano Banana Proが有力です。

おわりに：ユースケース別の選び方と今後の展望

GPT Image 1.5とNano Bananaは、それぞれ異なる強みを持つ先進的な画像生成AIです。芸術性や編集作業の柔軟さを重視する場合はGPT Image 1.5、リアリティの高い写真や実写表現を求める場合はNano Bananaに注目すると良いでしょう。

両モデルとも進化を続けており、今後はさらなる性能向上や新機能の追加も期待されています。自社の業務課題やクリエイティブプロジェクトに合ったモデルを選び、最新動向を継続的にチェックすることで、より多彩なビジュアル表現や業務効率化の可能性が広がります。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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