ChatGPTの画像が動いた。OpenAI「Images 2.6」はGIF対応で生成は5割速く、APIにはFlareとSunburstの2モデル

まず初めに

画像生成AIの次の自慢は「上手い絵」ではなく「動く絵」になった。止まった1枚ではSNSのタイムラインで一瞬で流される時代に、ループするGIFは止め絵のまま居座れる。しかも生成は5割速いという。速くて動けば、試行錯誤の回数がそのまま増える。絵の上手さ競争から、回転数の競争へ。地味だが、現場ではこちらのほうが効く話である。

※個人の感想です

何が起きたのか

OpenAIは2026年11月4日、公式発表「Introducing Images 2.6」で、ChatGPT、Codex、APIに画像生成の新版を導入したと発表しました。同社によると、世界中の利用者はChatGPT、Codex、APIを通じて週に40億枚の画像を作っており、1日平均では5億枚を超えます。その規模の機能が、今回まとめて更新されました。

中心は「速さ」と「動き」と「編集のし直しやすさ」です。発表は、ブランドのマスコットやキャラクターをアニメーション化したり、製品写真を目を引くループにしたりといった使い方を例に挙げています。画像生成の位置づけが、1枚の完成品を作る道具から、短い動きまで含めた素材作りの道具へ広がった形です。画像生成モデルの世代交代については、Qwen-Image-2.1の記事でも他社の動きを整理しています。

GIF——止まっていた画像が、その場で動き出す

Images 2.6では、プロンプトや画像からアニメーションGIFを作れます。発表によると、速度を調整したり、個別のフレームを編集したりできます。用途として同社が挙げるのは、ブランドマスコットのニメーション化、SNS向けのリアクションやミーム、動画制作の前にキャラクターの動きを試すアニメーション絵コンテなどです。

土台になる絵は、仕上がったデザインでなくても構いません。同社は、簡単なスケッチでも表情豊かなアニメーションキャラクターにできるとしています。APIの利用例としては、AIの仕事支援サービスを手がける新興企業Townが、仕事中のやり取りにアニメーションキャラクターで個性を持たせる試みを挙げています。

速さと2モデル——Flareは最短6秒、Sunburstは一貫性

同社によると、Images 2.6は従来より50%速く画像を生成します。APIでは用途に合わせて2モデルから選べます。

モデル	位置づけ（同社発表）
GPT-Image-2.6 Flare	速さ重視。品質を低に設定すると最短6秒で生成。ポスターや製品画像などプロ向けビジュアルのレイアウト品質も改善
GPT-Image-2.6 Sunburst	品質重視。品質を中・高に設定したとき、より細かい生成と、編集を重ねても対象の一貫性を保つ力を強化

「50%速い」「最短6秒」はいずれもOpenAI自身の公表値であり、第三者が同じ条件で測り直した結果ではありません。実務では、自分のプロンプトとサイズで何秒かかるかを試すのが確実です。

編集の道具立て——参照画像、マークアップ、SVG、complexity

今回の更新は、生成そのもの以外にも手が入っています。

• 参照画像: 自分やペット、キャラクターなどの参照画像を保存しておき、新しい作成のたびにアップロードし直さなくても再利用できます。編集を重ねてもキャラクターや製品、ブランドの細部を一貫させる狙いです。
• マークアップ編集のAPI対応: ChatGPTで使えた、画像上に直したい場所を書き込んで指定する編集がAPIにも来ました。チームが「どこをどう変えるか」をピンポイントで伝えられます。
• SVG書き出し: デザインをWebサイトやアプリ、印刷物で使いやすいSVG形式で書き出せます。
• complexity（複雑さ）パラメータ: 開発者が、モデルの「計画の量」を調整できる新しいパラメータです。画像の品質が細部の見た目を決めるのに対し、complexityは場面にどれだけ要素を込めるかを調整します。同社は、ほとんどの編集作業では低complexityで速く編集し、要素や制約が多い場面では中・高を試すことを勧めています。

料金と提供範囲については、同社はAPIの料金詳細を開発者向けページで案内し、安全評価と対策はシステムカードで公表するとしています。ChatGPTとCodexでの提供は全プランが対象で、地域は「世界中」とされています。

IT Postの見方

IT Postでは、今回の本命はGIFそのものよりも「作り直しの摩擦を下げる3点セット」だと考えます。参照画像の保存、直す場所の書き込み指定、SVGでの持ち出し。生成AIの画像で一番時間を食うのは、最初の1枚ではなく「惜しい1枚を直す往復」です。そこを速くする改修は、派手さの割に現場の生産性へ直結します。

もう1つは、週40億枚という同社公表の規模です。IT Postでは、この規模になると競争の軸は「描けるかどうか」から「何回試せるか、何秒待たされるか」へ移ると考えます。5割の高速化と最短6秒のFlareは、その回転数を上げるための布石です。ただし、速度も品質も現時点では同社の自己申告です。GIFのフレーム数や編集の細かい仕様は、APIの仕様書と実利用で詰める必要があります。

今後どうなりそうか

今後の確認点は、APIの実際の料金と制限、GIFの長さやフレーム数の上限、complexityパラメータの効き方、そして他社の画像モデルがGIFや参照画像の保持に追随するかどうかです。

利用者にとっての当面の実務は単純で、ChatGPTやCodexでGIFを1本作ってみて、自分の用途で「動かす意味があるか」を確かめることです。新しい公式情報が確認できれば、続報として整理します。