今回は、OpenAIの画像生成モデル「GPT Images 2.0」とAIモデル「GPT-5.5」を取り上げました。GPT Images 2.0については、画像を作るだけでなく、ポスターやウェブサイトのようなデザインを生成できる点に注目。SNSで見かけるプロフィール画像や、写真に衣装を着せたような画像などを例に、生成画像が自然に見えるようになってきたと話しました。
画像生成の使い道として、写真に写り込んだ人や反射を消す編集、メタバースのワールド制作に向けたイメージ作りなどが挙がりました。また、Nano BananaやGeminiとの比較を通じて、画像内の要素や指示の文脈を捉える力、文字や配置を含むデザインのまとまりについて意見を交わしました。生成画像をCanvaで後から編集できる点にも触れ、ポスター制作などに活用する可能性を紹介しました。
GPT-5.5については、推論を強化する方法だけでなく、事前学習の量を増やすことによる性能向上が話題になりました。各社のモデルをベンチマークで比較する難しさや、一般的な問題では性能差を見分けにくくなっていることも議論。参加者からは、コーディングやバグ修正では改善を感じる一方、脚本などの文章では以前のモデルの方がよいと感じた例も共有されました。
さらに、AIコーディングエージェントがデータベースとバックアップを削除したとされる事例を取り上げ、AIの能力向上とともに利用時のリスクにも目を向けました。ベンチマークの数値だけでは捉えにくい性能や、AIをどの用途に使うかを見極める重要性についても話しました。