ChatGPT画像2.0｜文字化けゼロになった理由
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「AIで作った画像に日本語テキストを入れたら、謎の記号だらけになった」——そんな経験をしたことはありませんか？
2026年4月22日、OpenAIがその悩みを根本から解決するモデルChatGPT Images 2.0（gpt-image-2）を発表しました。単なるアップデートではなく、画像生成AIのアーキテクチャ（設計思想）そのものを作り直した大転換です。
OpenAIは2026年4月22日、画像生成の新モデル「ChatGPT Images 2.0」を正式リリースしました。
ChatGPTユーザーは「ChatGPT Images 2.0」として、開発者はAPI経由で「gpt-image-2」として利用できます。
発表と同日にChatGPT Plus・Team・Enterpriseユーザーへのロールアウトが開始され、APIも即日開放されました。
前世代のモデルはDALL-E 3をベースにした「GPT Image 1.5」でした。
gpt-image-2はアーキテクチャ（設計思想）を一から作り直した、まったく別物のモデルです。
最大の変化は「推論機能（Thinking capabilities）」の統合。OpenAIのO系列（o3、o4-miniなど）が得意とする「じっくり考えてから答える」能力を、画像生成の前工程に組み込みました。
そもそも、なぜ従来のAIは日本語テキストが苦手だったのでしょうか。
これまでの画像生成AIの多くは「拡散モデル（Diffusion Model）」と呼ばれる仕組みを採用していました。ノイズ（砂嵐）から少しずつ画像を復元していく方法です。
拡散モデルには根本的な弱点があります。テキストは画像の中のほんの一部のピクセル（点）しか占めないため、学習データの大半が英語・ラテン文字のモデルでは、日本語の複雑な字形を正確に再現できません。
漢字1文字には複数の画（かく）と微妙な形の差異があります。拡散モデルはその細部を「だいたいこんな形」で補間（つなぎ合わせ）してしまうため、読めない文字が生まれていました。
特に日本語・中国語・韓国語・アラビア語など非ラテン文字は、英語に比べて学習データが少ない上に字形が複雑で、文字化けが頻発していたのです。
gpt-image-2が採用した解決策は、画像を描く前に「設計図を作る」ステップを加えることです。
プロンプト（指示文）を受け取ったモデルは、まず「どこにテキストを配置するか」「文字の大きさや向きをどうするか」をじっくり推論（考察）してから、描画を開始します。
人間のデザイナーに例えるなら、以前は「ラフも描かずいきなり本番」だったのが、「ワイヤーフレームを作ってからデザインに入る」ように変わった感覚です。
この推論ステップにはOpenAIのO系列モデルが組み込まれており、レイアウト・構図・テキストの空間配置を事前に計画します。
gpt-image-2は日本語・中国語・韓国語・アラビア語・ベンガル語など非ラテン文字のテキスト描画精度が95%以上に達したと、OpenAIは公式ブログで発表しています。
具体的には以下のような表現が実用レベルで可能になりました。
さらにWeb検索機能を生成中に実行できるため、「最新の製品名」「実在する地名の正確な表記」なども画像の中に正確に落とし込めます。
文字化け解消以外にも、gpt-image-2は多数の機能を持っています。
① 最大2K解像度：従来の1024px上限から2048pxへ。印刷物やA3ポスターにも耐えうる解像度です。
② 自由なアスペクト比：横3:1（超横長バナー）から縦1:3（スマートフォン縦長）まで、1段階ごとに指定可能。SNSプラットフォームごとの最適サイズに対応します。
③ 1プロンプトで最大8枚の一貫生成：同一キャラクターや世界観を保ったまま複数パターンを一括生成。マンガのページ構成やABテスト用バリエーション作成が一気に効率化されます。
④ Web検索との連携：生成中にインターネットを検索して最新情報を取り込めます。時事ネタを反映したビジュアルや、実在するロゴ・商品の外観を参照した画像が作れます。
⑤ 自己チェック機能：生成後に出力を自己評価して品質が低い場合は再生成を試みます。「もう1枚生成」を何度も押す手間が大幅に減ります。
2026年4月時点で主要な画像生成AIは複数あります。用途別に整理します。
日本語テキストを画像に入れる用途なら、2026年4月時点でgpt-image-2が最も精度が高いという評価が複数のレビューで一致しています。
一方で、写実的な人物写真風の生成や独特の芸術的タッチを求めるならMidjourney v8が依然として強く、商用利用でライセンス面のリスクを完全に排除したいならAdobe Fireflyが選択肢になります。
ある広告代理店のデザイナーの話を聞くと、「日本語バナーはgpt-image-2、海外向けアート系ビジュアルはMidjourney」と用途ごとに使い分けているケースが増えているそうです。
これまで「日本語テキスト入りのバナーを作るなら、画像生成AIで土台を作ってPhotoshopで文字を後入れ」というワークフローが一般的でした。
gpt-image-2なら日本語テキストを含む完成品を直接出力できるため、後処理の工数が大幅に削減されます。
ECサイトのセールバナーを想定してみましょう。従来は①AI生成→②Photoshopで文字入れ→③サイズ調整→④確認と、最低4ステップかかっていました。gpt-image-2なら①プロンプト一発→②サイズ指定で出力→③確認の3ステップに圧縮できます。
1プロンプトで8枚の一貫生成と日本語セリフ描画の組み合わせは、マンガのネーム（下書き）作成に革命をもたらす可能性があります。
実際に漫画家やウェブトゥーン作家の間では、「コマ割りとセリフをgpt-image-2で試作→線画は手描き」というハイブリッドな制作スタイルが広がっています。
出版社やゲーム会社でも、コンセプトアート段階でのコスト削減に有効として導入事例が増えています。
専属デザイナーを抱えられない中小企業にとっては特に大きなニュースです。
日本語テキスト入りの販促物をAIで作れるようになることで、デザイン外注費を削減しながら更新頻度を上げられます。
たとえば飲食店のSNS投稿用メニュー画像、塾や習い事教室のチラシ、ネットショップの商品バナーなど、これまで外注していた案件をインハウス化できる可能性があります。
A. 2026年4月22日時点では、ChatGPT Plus・Team・EnterpriseユーザーとAPIユーザーが対象です。
無料プランへの展開時期は公式からアナウンスされていませんが、前世代モデル（GPT Image 1.5）のように段階的に開放される可能性があります。
A. gpt-image-2のAPI料金は画像1枚あたり標準解像度で約0.04〜0.08ドル（約6〜12円）程度です。
2K解像度や高品質モードを選択すると料金は上がります。月1万枚生成する場合、400〜800ドル（約6〜12万円）が目安の費用感です。Midjourneyの月額プランと比較すると、大量生成ではAPIの方がコスト効率が良い場合があります。
A. OpenAIの利用規約上、gpt-image-2で生成した画像は商用利用が許可されています。
ただし、実在する人物の肖像・著作権物の複製・誤解を招くコンテンツへの利用は禁止です。Adobe Fireflyと異なり学習データの商用ライセンス明示はないため、リスクに敏感な企業はFireflyを選ぶケースもあります。
A. 基本的な縦書きは対応していますが、複雑なレイアウトでは確認が必要です。
プロンプトに「縦書きで」と明示的に記載すると精度が上がります。句読点の位置や禁則処理は複数パターンを生成して確認することを推奨します。ビジネス用途では生成後の目視チェックを必ず行いましょう。
A. アーキテクチャ（設計）が根本的に異なります。最大の違いは「推論ステップの有無」です。
GPT Image 1.5はDALL-E 3ベースの拡散モデルでした。gpt-image-2は描画前に考えるステップを持つ自己回帰型モデルです。テキスト精度・構図の正確さ・複雑な指示への追従力がいずれも大幅に向上しています。
まず試すべき人は、日本語テキスト入りの画像を定期的に作っているすべてのクリエイターとマーケターです。ChatGPT Plusユーザーならすぐに使えます。最初は「日本語の文字を含むバナーを作って」という簡単なプロンプトから始めてみましょう。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。