GPT Image 2.5 のすごさは、画像を作った後の修正で考える
GPT Image 2.5 で注目したいのは、商品や人物の特徴を保ちながら、必要な箇所を編集する能力です。広告担当者なら「この商品はそのままで、背景だけ季節に合わせたい」、EC 担当者なら「シリーズで照明と余白を揃えたい」という依頼に関わります。
OpenAI の公式ガイドでは、速度を重視する Flare と、画質を重視する Sunburst が紹介されています。Flare は GPT Image 2 相当の画質、Sunburst は GPT Image 2 より高い画質と位置付けられ、両方で精密な編集と被写体の保持が改善されています。公式の画像プロンプトガイド
発注者にとっては、最初の画像が美しいだけでは十分ではありません。修正を頼むたびに商品の形が変わったり、採用済みの構図を作り直したりすれば、確認の往復が増えます。編集能力の改善は、その手戻りを減らせるかを試す理由になります。
本記事は公式仕様をもとにした比較と、制作を依頼するための評価案です。FIXIT が両モデルの速度や採用率を実測した検証記事ではありません。以下の制作例と評価条件は、発注前の試作を具体化するために設けています。
Shiori発注側としては、きれいに作れることに加えて、修正の往復が減るかを知りたいですね。
Irodoriはい。修正後も商品の形や色が保たれるか、同じ条件で比べて判断します。
GPT Image 2・Flare・Sunburst の違い
GPT Image 2 の時点でも、テキストや画像を入力して画像を生成・編集できました。参照画像を使うこと自体が 2.5 で初めて可能になったわけではありません。GPT Image 2 のモデル仕様
比較では「できるようになった作業」と「既存の作業で改善された点」を区別します。
| モデル | 画質の位置付け | 試作で確かめること |
|---|---|---|
| GPT Image 2 | 比較の基準 | 現行の品質と修正時間 |
| Flare | GPT Image 2 相当 | 合格する画質を保って待ち時間を減らせるか |
| Sunburst | GPT Image 2 より高い | 複雑な画像・編集で合格条件を満たすか |
表の画質の位置付けは公式説明に基づき、試作で確かめる項目は本記事の提案です。Flare のモデル仕様、Sunburst のモデル仕様
品質設定も増えたが、最高設定がいつも正解ではない
API の品質設定には、従来の low・medium・high に加えて xhigh・max が用意されています。細部に厳しい画像では、設定を上げた結果も比較できます。出力は 4K の画素数まで対応しますが、2560x1440 を超える解像度は実験的な扱いです。画像生成ガイドの出力仕様
発注時は「最高設定で作ること」を合格条件にするより、掲載先の表示サイズで細部を確認します。スマートフォンで小さく表示する広告と、拡大して閲覧する商品画像では必要な細かさが違います。設定を高くする目的を決めてから、待ち時間や費用に見合うかを判断します。
Flare は、今の画質で足りている制作の比較候補
商品を使ったイメージ案を打ち合わせ中に確認する場合、待ち時間が短くなれば、同じ会議の中で別の方向性も検討しやすくなります。初稿を待って持ち帰り、翌日にもう一度集まる工程があるなら、試作の所要時間を測る意味があります。
ただし、速く出せることと、早く採用が決まることは別です。方向性が定まっていないまま案を増やすと、選別に時間がかかります。「清潔感を訴求する案」「持ち運びを訴求する案」のように、先に比較したい内容を分けて依頼すると評価しやすくなります。
Sunburst は、難しい修正の仕上がりを確かめる候補
たとえば、透明な容器の質感、複雑な背景の中に置かれた商品、人物と小物の位置関係など、確認項目が多い素材では、仕上がりを優先した比較が必要です。Sunburst を候補にして、既存の方法で不合格だった箇所が改善するかを見ます。
ここでの合格は「以前よりきれい」だけでは決めません。容器の輪郭が合っている、ラベル位置が変わっていない、背景だけが指定どおり変わっている、といった項目に分けます。Sunburst で合格しても、同じ素材で Flare が合格する可能性はあります。モデル名の印象だけで制作工程を固定しないことが大切です。
商品画像の制作で、何を任せると違いが分かるか
商品画像の制作では、商品そのものの正確さと、見せ方の自由度を分けて考えます。次の表は用途を決めるための例で、モデルが必ず成功する作業の一覧ではありません。
| 制作する画像 | AI に試してもらう内容 | 発注者が確かめる内容 |
|---|---|---|
| 商品の利用イメージ | 支給写真をもとに背景や小物を変更 | 商品の寸法感、色、部品、ラベルが支給写真と合うか |
| 季節のキャンペーン画像 | 同じ商品で季節や照明の案を作成 | 季節感を変えても商品の特徴が保たれるか |
| シリーズ商品の一覧 | 背景の色調と余白を揃える案を作成 | 商品ごとのサイズ差や見分ける特徴を消していないか |
| LP のイメージ画像 | 文章を置く余白がある構図を作成 | 実際のページで見出しやボタンと重ならないか |
「背景だけ変える」を具体的な依頼にする
黄色いボトルを例にすると、「夏らしい商品画像にしてください」だけでは、変えてよい範囲が広すぎます。ボトルの色まで淡くなるのか、水滴を付けてよいのか、ラベルを描き直してよいのかが分かりません。
次のように、変更と固定を分けた依頼文にします。
支給した黄色いボトルの画像を使い、背景を明るい水色のスタジオ風に変更してください。ボトルの輪郭、キャップの形、ラベルの位置は変えません。商品を右側に配置し、左側には見出しを後から置く余白を確保します。水滴や別の商品は追加しません。
試作後は支給写真と並べ、キャップ、肩の曲線、底面、ラベルの順に確認します。全体を縮小して眺めるだけでは、小さな部品の変化を見落とします。検品する順番まで依頼先と揃えると、差し戻しの理由を伝えやすくなります。
正確に残す商品と、生成する背景を分ける選択肢
商品を元画像と同じ画素で保つ必要がある場合は、商品写真を切り抜いて残し、背景を生成して合成する制作方法を依頼先に確認します。「形は似ているから合格」と「元の写真から商品部分を変えない」は、異なる条件です。
たとえば、社内の商品担当者が容器の寸法感まで確認するなら、その担当者がどの段階で承認するかも決めます。広告案としての承認を得た後に商品担当者の確認を始めると、配置や背景を含めて再調整する可能性があります。商品が正しいかを先に確かめ、見せ方の承認へ進む順序が考えられます。
広告クリエイティブの制作は、案の数より比較の設計
広告クリエイティブの制作では、各画像でどの訴求を検証するかを決める必要があります。発注書に「バナーを 20 枚」とだけ書くと、背景色の違う画像が増えても、広告の仮説を比較できないことがあります。
たとえば、携帯しやすいボトルの広告なら、次のように分けます。
- 通勤時の利用を伝える案。かばんと商品の関係が分かる構図にします
- デスク上での利用を伝える案。机の上で邪魔にならない置き方を見せます
- 贈り物としての利用を伝える案。包装や渡す場面の雰囲気を検討します
それぞれの案で何を変え、何を共通にするかを決めます。商品写真とロゴ、表示する価格は共通にし、背景や配置を比較する、といった切り分けです。モデルの違いを試す段階と、広告表現の違いを試す段階も分けると、採用理由を説明しやすくなります。
文字と画像を別に納品してもらう意味
キャンペーンの期間や価格が変わるたびに画像全体を作り直すと、承認済みのビジュアルまで再確認することになります。バナー制作を AI で効率化したい場合も、見出し、価格、注記、ロゴを編集可能な状態で持てるかは、制作方法と別に確認します。
納品された PNG だけでは、文字の変更をすぐにできない場合があります。文字を編集できる元データ、使用フォント、画像素材、書き出しサイズの一覧を含めるかを発注時に決めます。既存記事の漫画広告で絵・文字・レイアウトを分ける制作方法も、変更箇所を分ける考え方の参考になります。
たとえば、同じ広告を正方形と縦長で出す場合、単純な切り抜きでは商品が欠けたり、見出しを置く場所がなくなったりします。「元画像を 1 枚納品」なのか、「掲載する各サイズで配置を調整して納品」なのかを明確にします。制作費の差を見るときも、サイズ展開の範囲を揃えます。
Shiori画像を何枚作るかに加えて、価格変更やサイズ展開まで誰が担当するかを決めるんですね。
Irodoriはい。文字を直せる元データまで揃えておくと、次のキャンペーンでも扱いやすくなります。
どれぐらいすごいかは、同じ発注条件の試作で測る
モデルの説明だけで、自社の商品写真にどれほど使えるかは決まりません。試作は、普段の依頼に近い素材で行います。きれいに作りやすい画像だけを選ぶと、実際に多い修正への対応力を見積もれません。
本記事では、発注前の比較として次の小さな試作を提案します。件数は評価方法の例であり、統計的な性能を保証するためのサンプル数ではありません。
- 普段の制作から、単純な背景変更、文字を含む画像、形状が複雑な商品の 3 種類を選びます
- 各素材について、用途、サイズ、参照画像、変えてはいけない箇所を同じ依頼書にまとめます
- GPT Image 2、Flare、Sunburst で同じ条件の初稿を作り、モデルと品質設定を記録してもらいます
- 初稿に同じ修正を依頼し、変更したい箇所と保持したい箇所を再確認します
- 各条件を複数回試し、採用できた数と確認・修正時間を記録します
すでに制作会社や社内担当者の工程があるなら、その工程も比較に残します。モデル間では Sunburst が良くても、元写真の合成のほうが商品の再現性に優れるケースがあるかもしれません。発注先を選ぶ目的なら、最終的な納品物を作る工程全体で比べます。
合格基準を「雰囲気がよい」で終わらせない
| 評価項目 | 確認方法の例 | 記録する内容 |
|---|---|---|
| 商品の保持 | 支給写真と輪郭・色・部品を照合 | 変わった箇所と、採用に影響するか |
| 指示への対応 | 指定した位置・余白・背景を照合 | 未対応の項目と追加修正の有無 |
| 文字の正確さ | 原稿と 1 文字ずつ照合 | 誤字、脱字、余計な文字 |
| 修正への対応 | 修正前後を並べて照合 | 指定外の変更と再確認の範囲 |
| 作業時間 | 生成と人の作業を別々に計測 | 待ち時間、選別、加工、連絡の時間 |
| 採用結果 | 発注側の基準で可否を判断 | 試作数、採用数、不採用の理由 |
数値を取る場合は、生成時間の最短値だけで判断しません。毎回の待ち時間、失敗による再生成、確認にかかった時間を残します。平均生成時間は短くても、締め切り前に長い待ち時間が発生するなら、運用では別の準備が必要になります。
同じ品質設定名でも、モデルをまたいで画質や時間が同じになるとは限りません。比較時の設定を記録し、「品質設定を高くしたから合格した」のか、「モデルを変えたら合格した」のかを区別します。
AI 画像制作を外注するときの見積もりの見方
GPT Image 2.5 の API では、Flare と Sunburst のトークン単価は同じです。ただし、画像 1 枚で使う量は条件によって異なるため、単価が同じでも 1 枚の料金が必ず同じにはなりません。画像生成ガイドの料金説明
この API 料金を、そのまま画像制作の外注費と比べることはできません。制作の見積もりには、少なくとも次の作業が含まれるかを確かめます。
| 見積もりの項目 | 揃えて比較する条件 |
|---|---|
| 企画・ディレクション | 訴求の整理、参考イメージの選定、打ち合わせの回数 |
| 素材の準備 | 商品写真の補正、切り抜き、支給素材の確認 |
| 生成・試作 | 比較する方向性の数、不採用を含む試作の扱い |
| 修正・仕上げ | 修正回数、合成、文字組み、細部の補正 |
| サイズ展開・納品 | 必要サイズの数、元データ、書き出し形式 |
| 継続運用 | 翌月の差し替え、素材の管理、更新する担当者 |
「生成した枚数」と「採用した枚数」を分ける
同じ費用で 30 枚を生成できても、採用できるものが 3 枚なら、納品物としての評価は 3 枚が基準になります。さらに、選別に発注側が長い時間を使う場合、その負担は請求書には表れません。
比較用には、次のような計算を置けます。
採用画像 1 枚あたりの費用 = 対象の制作費全体 ÷ 採用した画像の数
発注側の確認時間を社内で金額換算するなら、外注費と分けて記録します。換算ルールが曖昧なまま足し合わせると、依頼先ごとの比較ができません。採用が 0 枚なら単価を計算せず、試作費と不採用理由を残します。
また、初回だけ必要な素材整理やテンプレート作成と、毎月の更新費は分けます。初回費用が高いという理由だけで候補から外すと、翌月以降の差し替えがしやすい制作方法を見落とす可能性があります。比較する期間と納品点数を揃えて判断します。
内製・外注・導入支援のどれを選ぶか
社内で用途と合格条件を決められ、少量の画像を担当者が確認できるなら、まず内製で試作する方法があります。モデルの操作を覚えることに加え、画像の採用を判断する担当者を確保できるかを考えます。
企画、撮影素材の整理、デザイン、納品まで一貫した支援が必要なら、AI 画像制作の外注として工程全体を相談します。依頼先には、モデルを使えることだけでなく、商品を正しく残す加工や、更新しやすいデータの設計まで確認します。
毎週の新商品追加などで同じ作業を繰り返すなら、画像生成 AI の導入支援や制作フローの自動化が候補になります。素材を登録する人、生成を実行する仕組み、承認する人、公開する人の役割を整理します。全件を自動で公開する前提にせず、承認済みの画像だけを利用する流れから設計できます。
発注書に入れる 7 項目
試作を依頼する時点で、次の内容を 1 枚の依頼書にまとめます。モデル名を指定する場合も、目的と合格条件を先に書くと、依頼先が別の制作方法を提案する余地を残せます。
- 目的と掲載先。新商品の紹介、広告の比較、LP の説明など、画像で伝えたいことを記載します
- 支給素材。商品写真、確定した文章、ロゴ、参考イメージを分け、素材ごとの用途を示します
- 変更してよい範囲。背景、照明、配置など、試してほしい箇所を列挙します
- 保持する内容。商品形状、色、人物の特徴、ラベル位置などの合格条件を指定します
- 納品物。画像点数、寸法、形式、文字を編集できる元データの有無を決めます
- 修正と承認。修正回数、追加費用の条件、商品確認とデザイン承認の担当者を決めます
- 素材とデータの扱い。支給素材を入力するサービス、保存先、削除方法、再利用の範囲を確認します
たとえば、見積もり依頼の冒頭には次のように書けます。
新しいボトルの LP と広告で使う商品画像を制作したいと考えています。支給写真の商品部分を保ち、背景と配置の異なる 3 案を試作してください。採用した 1 案を正方形と縦長に展開し、価格と見出しは後から変更できる状態で納品を希望します。試作、修正、サイズ展開、元データを分けて見積もりをお願いします。
この依頼なら、生成料金だけの提案と、仕上げや納品まで含む提案を混同しにくくなります。文章に書けない条件が残っている場合は、支給画像に印を付けて「この部分は変えない」と示す準備も有効です。
GPT Image 2.5 を試すなら、修正が多い画像から始める
GPT Image 2.5 の比較では、Flare の速度と Sunburst の画質を、自社の制作条件で確かめます。特に、初稿から採用まで何度も修正する画像は、編集精度の改善が役立つかを見やすい対象です。
最初の依頼では、商品画像や広告の代表的な素材を少数選び、同じ修正を依頼してみてください。商品が保たれたか、文字を正しく直せたか、納品までの人の作業が減ったかを記録します。そこで得た結果を、制作点数の拡大や自動化の判断に使います。
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