OpenAIは2026年9月8日、ChatGPT Images 2.5を発表しました。
Image2.5は、ChatGPT上で画像を生成・編集する機能です。既存画像を参照し、会話で修正を重ねられます。
Image2.5は、企画・生成・編集・確認を同じ会話で進める制作環境です。企画書の図やSNS素材などを用途に合わせて調整できます。
実務では、誤字、参照画像の許諾、人物やロゴの扱い、ブランド表現を人が確認します。APIにはFlareとSunburstもあります。
※本記事は2026年9月9日時点の情報です。提供地域やプランは最新の公式案内を確認してください。
ChatGPT Images 2.5とは?まず押さえたい概要

Image2.5では、生成、参照画像の利用、会話による編集、完成画像の共有までを一つの流れで試せます。最初に用途と完成イメージを伝え、出力を見ながら修正点を具体化する使い方が基本です。
- 生成:文章で構図、被写体、雰囲気、用途を指定する
- 参照:画像を読み込んで構成やスタイルを引き継ぐ
- 編集:会話で一部修正を依頼し、候補を比較する
一度で完成させようとせず、まず構図を決め、次に文字や色、最後にサイズと用途を調整します。変更しない要素を毎回明示すると、複数回の編集でも一貫性を保ちやすくなります。
Image2.0との違いは?比較して分かる4つの観点
Image2.0から2.5への変化は、画像の美しさだけではありません。
OpenAIは、参照画像の被写体保持、編集指示の精度、複数回の編集の一貫性、生成待ち時間を改善点として説明しています。
| 比較観点 | Image2.0 | Image2.5 |
|---|---|---|
| 位置づけ | ChatGPTで画像を生成・編集する従来世代 | 同じ体験を引き継ぎ、品質・編集・速度を改善した新世代 |
| 画質・指示理解 | 基本的な画像生成と編集 | 自然な光や質感、複雑なレイアウト、視覚指示への対応を強化 |
| 参照画像・編集 | 参照画像を使った生成・編集 | 被写体を保ちやすく、変更箇所だけを編集しやすい |
| 複数回の修正 | 編集を重ねると確認が必要 | 前の変更を保ちながら、複数ターンの編集を続けやすい |
| 速度・操作機能 | 従来の生成・編集フロー | 2.0比で生成レイテンシーを最大50%削減。Sketch、Templates、画像へのコメントなどを追加 |
差が出やすいのは、同じ素材を何度も修正する制作です。
人物や商品の特徴、構図、ブランドの雰囲気を保って一部を変えるときに役立ちます。1枚を試すだけなら、2.0との差を体感しにくい場合もあります。
Image2.5の使い方
使い始めは、用途と完成条件を決めてから、画像の要素を少しずつ指定します。
- 用途を決める:Web、資料、広告など出力先とサイズを先に書く
- 要素を指定する:被写体、構図、色、入れたい文字、避けたい表現を列挙する
- 編集する:変えない要素を残し、修正点を一つずつ依頼する
文字入り画像は、生成後に誤字や表記ゆれを確認します。ロゴ、人物、商品写真などを使う場合は、利用許諾と公開範囲も確認してから公開します。
業務で使うときの注意点

| 確認項目 | 見るポイント |
|---|---|
| 権利 | 参照画像、人物、ロゴ、素材の利用許諾 |
| 品質 | 文字、手指、商品形状、色、解像度 |
| ブランド | 社内ガイドライン、表現、公開先との整合 |
複数人で使う場合は、プロンプトと採用画像を保存し、誰が何を確認したかを記録します。生成AIの利用ルールと、公開前の人間レビューを組み合わせることが大切です。
よくある質問(FAQ)
Q. 生成後に画像を編集できますか?
会話で修正点を伝え、参照画像を使いながら複数回編集する使い方ができます。
Q. プロンプトは長いほどよいですか?
長さより、用途、構図、変更しない要素、避けたい表現を整理して書くことが重要です。
Q. そのまま公開できますか?
誤字、権利、ブランド表現を人が確認し、用途に必要な品質を満たしてから公開します。
参考情報:
OpenAI「Introducing ChatGPT Images 2.5」。
OpenAI「Introducing ChatGPT Images 2.0」。
OpenAI Help Center「Images in ChatGPT」。
生成AI比較の選び方。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。
