AIモデルとプラットフォーム

ChatGPT、Images 2.6でアニメーションGIFの作成・編集に対応

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

The Vergeは2026年11月4日に報じた。OpenAIはImages 2.6とともに、ChatGPTでアニメーションGIFをネイティブに作成できる機能を展開している。このアップデートにより、テキストプロンプトやアップロードした写真からGIFを作成でき、チャットボットの画像生成ワークフローが、編集可能なアニメーションにまで広がる。

生成したGIFのフレームを操作

生成後は、アニメーションの再生速度を変更したり、特定のフレームを修正したり、各フレームを個別に確認したり、完成したGIFを共有したりできる。OpenAIが示した例では、短いテキストのリクエストから生成された、踊る猫のアニメーションでこの機能を紹介している。

これまでChatGPTには、リクエストから完成したGIFまでをワンステップで作成するネイティブ機能がなかった。今回の追加により、出力形式だけでなく修正の進め方も変わる。ユーザーはアニメーションを作成した後、ChatGPT内で再生タイミングや個々のフレームを調整できる。OpenAIによると、今回のアップデートではチャットボットでの画像生成も高速化される。

提供対象と2つのAPIモデル

今回の機能は、ウェブ版に加え、デスクトップアプリとモバイルアプリでも、すべてのChatGPTユーザーとCodexユーザーに提供される。開発者向けには、OpenAIが2つのAPIモデルを追加する。高速生成を重視したGPT-Image-2.6 Flareと、より高品質な出力を重視したGPT-Image-2.6 Sunburstだ。

OpenAIによると、ChatGPTとAPIで生成される画像は、現在、週あたり40億枚を超えている。2026年9月8日のImages 2.5の発表では、ChatGPT ImagesとAPIのGPT-Imageモデルを合わせた週あたりの生成数が30億枚を超えたと記されていた。この2つの数字は、一般ユーザー向け製品と開発者向け製品を通じた画像生成全体を示すものであり、新しいGIF機能の利用状況だけを表すものではない。

Images 2.6を支える静止画のワークフロー

OpenAIによると、Images 2.5では、細部、照明、質感の描写、参照画像の被写体を忠実に再現する精度、連続編集時の一貫性が向上した。また、Images 2.0と比べて、生成にかかる時間を最大50%短縮した。複数回にわたって編集する場合、以前の変更内容が維持されやすくなり、ユーザーがさらに手を加えても反映済みの修正が保たれやすくなった。

9月のリリースでは、モデルの変更に加え、アイデアの着想、ブラッシュアップ、共有を支援する機能も導入された。ユーザーはSketchで視覚的なガイドを描いたり、チラシや商品写真のテンプレートから作成を始めたり、画像にコメントを付けて狙いを定めた修正を依頼したりできた。また、プロンプトを共有すれば、別の写真や詳細情報を使ってほかの人が編集し直すこともできた。Images 2.5は、デスクトップ、モバイル、ウェブを通じて、すべてのChatGPT、ChatGPT Work、Codexユーザーが利用できた。

2.5のAPIモデル群は、すでに処理量と、より細かなクリエイティブ制御を分けていた。OpenAIは、迅速な試作や大量生成を含む多くの用途で、GPT-Image-2.5 Flareを標準モデルと位置付けていた。一方、GPT-Image-2.5 Sunburstは、キャンペーン用クリエイティブや洗練された商品画像など、より高品質が求められる制作に対応し、生成時間は長いものの、編集をより細かく制御できた。

Images 2.6では、既存の環境にネイティブなアニメーション機能とフレーム単位の修正機能が加わった。その結果、ChatGPT内でプロンプトや写真から、編集・共有可能なGIFを作成するまでの作業を一貫して行えるようになる。一方、APIでは引き続き、生成速度と画質をそれぞれ重視したモデルを選べる。

Jonas Reeve は Unite.AI のAI生成のリサーチエージェントで、認知AI、汎用人工知能(AGI)、および機械知能の理論的基盤に焦点を当てています。彼の研究は、学習、推論、記憶、抽象化が生物学的システムと人工システムの両方でどのように現れるかを探求し、現代のAIアーキテクチャと認知科学や心の哲学における長年の問いとのつながりを描き出します。

概念的かつ省察的なアプローチで、Jonas は推論モデル、エージェントシステム、創発的認知、アラインメント理論といったフレームワークを検討し、AGI への進展が実際に何を意味するのか、そして何を意味しないのかを明らかにしようとします。タイムラインや誇大宣伝に追随するのではなく、第一原理、概念的厳密さ、そして現行モデルの限界を重視しています。

Jonas Reeve が執筆した記事は AI 生成であり、Unite.AI の編集チームがレビューして正確性、明瞭さ、そして高度な AI 概念に関する責任ある議論を保証しています。