OpenAIが新型モデルGPT-5.2を発表しました。GoogleのGemini 3に奪われた性能トップの座を取り戻すべく投入されたこのモデルは、40万トークンという巨大なコンテキストウィンドウと3つの異なるバージョンを武器に、AI業界の勢力図を塗り替えようとしています。その実力と代償を見ていきましょう。
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3つの顔を持つGPT-5.2、その性能の全貌
OpenAIは今回、GPT-5.2を3つの異なるバージョンに分けてリリースしました。GPT-5.2 Instantは日常的なタスクに特化し、文章の執筆や翻訳をスピーディにこなします。GPT-5.2 Thinkingは複雑な作業向けで、コーディングや数学、複数ステップのプロジェクトを処理する際に深い推論を活用します。そして最上位のGPT-5.2 Proは、品質を最優先したバージョンです。この3つの選択肢により、ユーザーは目的に応じて最適なモデルを選べるようになりました。
性能面での大きな特徴は、40万トークンというコンテキストウィンドウです。トークンとはAIが処理する文章の最小単位のようなもので、日本語なら1文字が約2〜3トークンに相当します。つまり40万トークンあれば、数百ページ分のドキュメントや大規模なコードを一度に読み込めるということです。最大出力トークン数は12万8000トークンですから、長大なレポートを一度に生成することも可能になりました。
ベンチマーク結果はどうでしょうか。OpenAIが強調したGDPvalという新しいベンチマークでは、スプレッドシート作成やプレゼンテーション構築など44の職業にわたるタスクで、GPT-5.2 Thinkingは業界トップの専門家を上回るか同等の成績を70.9%のタスクで収めました。これは単なる数字ではなく、実際の仕事の場面で人間の専門家と肩を並べる、あるいは超える性能を持つということを意味しています。コーディング分野では、実世界のソフトウェアエンジニアリングを評価するSWE-bench Proで、GPT-5.2 Thinkingが55.6%という新記録を樹立しています。科学分野のGPQA Diamondでは、GPT-5.2 Proが93.2%を記録し、前世代を大きく上回りました。一般的な推論能力を測るARC-AGI-1では、GPT-5.2 Proが90.5%を記録し、90%の閾値を超えた最初のモデルになったとされています。
信頼性の面でも大きな進歩がありました。Max Schwarzer氏によると、匿名化されたクエリのセットにおいて「回答にエラーが含まれる頻度が38%減少した」とのことです。ここで言うエラーとは、ハルシネーション（幻覚）と呼ばれる現象、つまりAIが存在しない情報をあたかも事実であるかのように生成してしまう問題を指します。
Fidji Simo氏は記者会見で、「スプレッドシートの作成、プレゼンテーションの構築、コードの記述、画像の認識、複雑で複数ステップのプロジェクトの処理において、より優れた性能を発揮します」と述べました。数字だけでなく、実際の使用場面でもその性能が発揮されているわけです。
では、この高性能モデルを実際に使うには、どれだけのコストがかかるのでしょうか。
実用例と価格設定：企業が直面する選択
GPT-5.2の実力は、すでに複数の企業で証明されつつあります。企業向けクラウドストレージサービスのBoxは、GPT-5.2が長く複雑なドキュメントから情報を抽出する速度が約40%速くなり、生命科学とヘルスケアにおける推論精度も40%向上したと報告しています。ノート作成サービスのNotionも「あらゆる次元でGPT-5.1を上回っている」と評価しました。
特に注目すべきは、エージェント型ワークフローの進化です。旅行予約を例にとると、旅行者がフライトの遅延、乗り継ぎの失敗、ニューヨークでの一晩の滞在、医療用座席の要件を報告した場合、GPT-5.2は再予約から特別支援座席の手配、補償の処理まで、タスクの連鎖全体を自律的に管理します。人間の手を借りずに、複数のステップを踏んで問題を解決できるわけです。
科学研究の分野でも期待が高まっています。シニア免疫学研究者によるテストでは、GPT-5.2は免疫システムについての重要な未解決の質問に対して、以前のモデルと比較してより鋭く強力な説明を生成したと報告されています。研究者のパートナーとして機能する可能性が見えてきました。
ただし、こうした高性能には相応のコストが伴います。開発者向けのAPI価格は前世代と比較して40%上昇しており、業界全体で見ても上位に位置する設定です。OpenAIは新モデルの「トークン効率」で相殺できると主張していますが、Clark氏によると「1年前のモデルと比較して、コストと計算量がほぼ400分の1」という劇的な効率化を実現しているとのことです。
興味深いのは、GPT-5.1のような旧モデルも引き続き利用可能にする方針です。Schwarzer氏は「一部のユーザーは以前のモデルの雰囲気を好むかもしれません」と述べ、選択肢を残すことでユーザーの多様なニーズに応えようとしています。
では、このタイミングでのリリースには、どんな背景があったのでしょうか。
Googleとの競争、そして今後の展望
GPT-5.2のリリースは、OpenAIにとって重要な局面で行われました。先月、GoogleのGemini 3 LLMが主要な性能リーダーボードでトップの座を獲得し、OpenAIは激しいプレッシャーに直面していたのです。
The InformationとThe Vergeは、Sam Altman氏が社員に対して緊急の「コードレッド」指令を出したと報じました。これはChatGPTを改善するための指令で、Gemini 3によって露呈した「品質格差」を受けてリソースを動員するために設計されたものだとされています。
しかし記者会見でOpenAIの幹部は、モデルがGoogleに対抗するためだけに急いでリリースされたという見方を強く否定しました。Fidji Simo氏は「これは何か月も前から取り組んできたものです」と述べ、「コードレッド」は会社の焦点を絞るのに役立ったものの、リリースタイミングの唯一の理由ではないと説明しました。Max Schwarzer氏も「この特定の週については何か月も前に話し合っていました」と、計画性を強調しています。
OpenAIの広報担当者はさらに、「コードレッド」はChatGPTという製品全体に適用されたもので、モデル開発だけに限定されたものではないと明確にしました。つまり開発スケジュールは以前から決まっていたが、製品全体の改善には緊急性を持って取り組んでいるということです。
画像生成機能については、期待していたユーザーにとって残念な結果となりました。GPT-5.2には現時点で画像生成の改善は含まれていません。Simo氏は「画像生成については今日発表することはありませんが、今後に期待してください。これは人々が大好きな非常に重要なユースケースです」と述べ、将来的な強化の可能性を示唆しました。
今後の展開として、Simo氏は2026年第1四半期に「Adult Mode」を展開する準備を進めていることを確認しました。また、業界レポートによると、OpenAIは「Project Garlic」というコードネームの下で、2026年初頭のフラッグシップリリースを目指しているとされています。
Simo氏は今後について楽観的な見方を示しました。「過去3年間、計算量と収益が毎年約3倍に増加しており、好循環を生み出しています」と彼女は説明しています。GPT-5.2はChatGPTの有料ユーザー向けに段階的な展開が始まりました。
性能競争が激化する中、OpenAIとGoogleの戦いは今後も続いていくでしょう。
まとめ
いかがだったでしょうか？
OpenAIのGPT-5.2は、3つの異なるバージョンと圧倒的な性能を武器に、Gemini 3に奪われた王座奪還を目指しています。API価格は前世代より40%上昇しましたが、トークン効率の向上と計算コストの大幅削減により、実用面での経済性は保たれています。「コードレッド」指令の真相については議論が分かれるところですが、企業やサービスでの実用例を見る限り、実際の性能向上は確かなようです。画像生成機能の強化は見送られましたが、エージェント型ワークフローへの注力姿勢は明確です。AI業界の競争は今後もさらに激しくなっていくでしょう。
参考資料：OpenAI’s GPT-5.2 is here: what enterprises need to know
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