GPT-6.1 Solは画像生成に使える？Astraと100枚以上作って比較

もしあなたが「ChatGPTで画像を作るとき、どのモデルを選べばいいのか」で迷っているなら、この記事が答えになります。私はブログのアイキャッチ画像を、GPT-6 AstraとSolで数百枚ずつ作り比べました。すると、一度にたくさん作らせたときだけ、Solの品質が途中から落ちることがわかりました。新しく出たGPT-6.1 Solで139枚作った結果もあわせて、今のおすすめの設定をお伝えします。

ChatGPTに画像を作らせるとき、あなたはどのモデルを選んでいますか？

これ、日本語のフォントが微妙じゃないですか？

タイトルの文字は日本語に見えないし、配置もちぐはぐ。余白もやたらと多くて、ひと目で「素人っぽいな」とわかる仕上がりです。

実はこれ、ChatGPTの最新モデルの一つ、GPT-6 Solに作ってもらった画像なんです。

最初はよかったんです。でも、100枚を超える画像をまとめて作らせたら、途中から急に手を抜きはじめました。正直に言うと、「途中でアホになったな」と感じたくらいです。

ChatGPTで画像を作るとき、あなたは今、どのモデルを選んでいますか？

私はこの9月、GPT-6のAstra（アストラ）とSol（ソル）という2つのモデルを比べながら、ブログ用の画像を数百枚ずつ作ってもらいました。その結果、「画像を作るなら、モデルはこう選べばいい」という答えが見えてきました。

さらに、9月30日に新しく出たGPT-6.1 Solでも139枚の画像を作らせて、追加で検証しています。

この記事では、その一部始終をお話しします。

1年前とは別物になったChatGPTの画像生成

本題に入る前に、少しだけ時計の針を1年前に戻させてください。

1年前は「ダサい画像」しか作れなかった

私はこの1年ほど、ChatGPTにいろいろな画像を作らせてきました。

ただ、1年前はひどいものでした。アニメっぽいイラストなら作れても、バナーのような文字入りの画像を頼むと、配置はずれるし、文字は崩れる。「これを人前に出すのはちょっと…」という画像ばかりだったんです。

だから当時の私は、「AIに画像を作らせるのは、まだイマイチだな」と思っていました。

あなたにも、同じような経験があるかもしれません。

GPT-6世代とGPT Image 2.5で、何が変わったのか

この9月、ChatGPTには新しいモデルが次々と出てきました。

最初に出たのがGPT-6 Astra。そのあとにGPT-6 SolとGPT-6 Lunaが続きました。さらに、画像を描く担当のAIも「GPT Image 2.5」という新しい世代になっています。

私の感覚では、GPT Image 2.0の世代あたりから、ChatGPTの画像の質がぐっと上がりました。文字の入ったバナーでも、そのまま使えるものが出てくるようになったんです。

1年前とは、もう別物だと言っていいと思います。

ただ、ここでひとつ悩ましい問題が出てきました。それが「モデル選び」です。

画像を作るときに悩む「モデル」と「思考量」の選び方

選べるものが増えるのはうれしい反面、迷いも増えますよね。

ブラウザよりデスクトップアプリのほうが細かく選べる

私は画像を作るとき、ブラウザではなくChatGPTのデスクトップアプリを使っています。

理由はシンプルで、選べる幅が違うからです。ブラウザでは、モデルと思考量をざっくりとしか指定できません。デスクトップアプリなら、GPT-6のAstra・Sol・Lunaといった最新のモデルを、一つひとつ選べます。

思考量は5段階から選べる

さらに、それぞれのモデルの中で「思考量」も選べます。

思考量というのは、AIがどれくらいじっくり考えてから答えるかの設定です。「軽・中・高・極高・Ultra」の5段階があって、右に行くほど丁寧に考えてくれます。そのぶん時間がかかり、使える量の減りも早くなります。

最高性能のAstraか、コストの安いSolか

ここで多くの人が迷うのが、次の2択だと思います。

• 一番性能が高いGPT-6 Astraを使う
• 性能は少し下がるけれど、コストが安いGPT-6 Solを使う

私もまさに、ここで迷いました。そこで、画像づくりでもAstraとSolを比べてみることにしたんです。

結論から言うと、私の使い方ではGPT-6 Astraのほうが合っていました。

Solも、Astraとほとんど変わらないくらい質の高い画像を作れます。それでもAstraを選んだのには、はっきりした理由があります。私は一度に100枚以上の画像を、AIにまとめて作らせているからです。

私がブログ800記事分の画像をAIに作り直させた理由

なぜ、そんなに大量の画像を一度に作る必要があるのか。ここで少し、私のブログの事情をお話しさせてください。

過去記事のアイキャッチを一気に新しくしたかった

私はWordPressで公式ブログを、もう10年近く続けています。書いてきた記事は、およそ800本になりました。

扱っているのはウェブマーケティングのノウハウなので、昔の記事はどうしても内容が古くなります。そこで最近は、ChatGPTとClaudeに手分けしてもらって、古くなった部分をかなりの数の記事で書き直してきました。

次に気になったのが、記事の顔になるアイキャッチ画像です。昔の画像は人間のデザイナーさんにお願いしたものでしたが、今見ると、正直クオリティが低いものも多かったんです。

そこで、ChatGPTにこうお願いしました。

「ここからここまでの記事のアイキャッチ画像を、タイトルに合わせて新しく作り直して、アップロードまでお願いします」

パスワードはチャットに貼らずに権限だけを渡す

AIにWordPressの作業を任せるには、WordPressに入るための権限を渡す必要があります。

WordPressでは、プロフィール画面の下のほうで「アプリケーションパスワード」を発行できます。外のツールにWordPressを操作させるための、専用のパスワードです。ふだんログインに使うパスワードとは別物で、いらなくなったらいつでも取り消せます。

ひとつだけ、必ず守ってほしいことがあります。発行したパスワードを、チャット欄にそのまま貼り付けないでください。

チャットに貼った文字は、会話の記録として残ってしまいます。私はMacのキーチェーン（パスワードを安全にしまっておく金庫のような機能）に保存して、AIにはそこから使ってもらうようにしています。

こうしておけば、AIがWordPressの中身を読み込んで、文章や画像を置き換えられるようになります。

162点の画像が、アップロードまで終わっていた

1年前のChatGPTなら、画像は一度に1枚ずつ。WordPressへのアップロードも設定が難しくて、とても任せられる状態ではありませんでした。

ところが今回は、「これらの記事の画像を作り直して」とお願いするだけで、一気に162点。しかも、きちんとしたメディアサイトに並んでいそうな、クオリティの高いアイキャッチ画像です。

このとき使ったのは、GPT-6 Astraの「高」です。

細かい指示（プロンプト）を書かなくても、記事のタイトルを渡すだけで、それに合った画像を考えてくれます。今回は「カラフルで、いろいろなバリエーションの画像を作ってほしい」と伝えただけでした。

うまくいった作業は「スキル」にして残しておく

満足のいく画像ができたとき、私が必ずやっていることがあります。

「今後も同じスタイルで作って」とお願いするだけ

今回のスタイルがとても気に入ったので、次からも同じように作ってほしいと思いました。そこで、チャットでこうお願いしました。

「今回のようなスタイルのいろんなパターンのアイキャッチ画像を今後も作成してほしいので、ブログのアイキャッチ画像作成用のスキルを作成して」

スキルというのは、AIに覚えさせておく「作業の手順書」のようなものです。一度作っておけば、毎回同じ説明をしなくても、AIが同じやり方で作業してくれます。

スキルにはデザイン8パターンと見本10点が入った

ChatGPTは「ブログのアイキャッチ画像作成スキル」を作ってくれました。中身はこんな感じです。

• 8パターンのデザインと、実際に作った画像10点を見本として保存
• 画像の中の日本語がおかしくないかのチェック
• できあがった画像をWordPressにアップロードして差し替える手順

作業の流れを、丸ごと覚えてくれたわけです。今では「この記事のアイキャッチを、前のようなスタイルで作って」と言うだけで頼めるようになりました。

一度作ったスキルは、ほかのAIにも持っていける

もうひとつ、知っておくと便利なことがあります。スキルは、作ったAIの中だけで使うものではありません。

ChatGPTで作ったスキルをダウンロードしてClaudeにアップしたり、逆にClaudeで作ったスキルをChatGPTに読み込ませたりできます。1つのAIで作った手順書を、いろいろなAIに渡して、自分好みの作業をしてもらえるんです。

画像に限らず、AIに頼んだ作業がうまくいったら「これをスキルにして」と一言添える。これだけで、次からの手間がぐっと減ります。ぜひ習慣にしてみてください。

GPT-6 Solに切り替えたら、途中から品質が落ちました

ここからが、今回いちばんお伝えしたかった話です。

使用量を節約したくて、Solの「極高」を試した

私はChatGPTの、月額100ドルのProプランを使っています。それでも、システム開発などいろいろな作業を任せていると、残りの使用量のパーセンテージがどんどん減っていきます。

そんなときに出てきたのが、GPT-6 Solでした。「Solなら使用量を節約できるかもしれない」と思って、試しに切り替えてみたんです。

せっかくなら性能はできるだけ高くしたかったので、思考量は「極高」。先ほど作ったスキルを使って、ブログの画像を作らせました。

最初はAstraとほとんど変わらなかった

できあがった画像は、Astraのときとほとんど変わりませんでした。

「これならSolでも十分じゃないか」。正直、そう思いました。

ただ、よく見ていくと、中には「悪くはないけど、ほかに比べるとシンプルだな」という画像がありました。

まあ1枚くらいなら、そういうこともあるだろう。このときは、あまり気にしていませんでした。

100枚以上まとめて頼んだら、素人くさい画像が並んだ

問題が起きたのは、そのあとです。

私のブログには、Kajabi（カジャビ）というオンライン講座のツールの解説記事がたくさんあります。そのアイキャッチを、Kajabiのロゴに合わせたデザインで、一度に100枚以上作り直してもらいました。

できあがった画像を見て、驚きました。

• 日本語のはずの文字が、日本語に見えない書体になっている
• 「Kajabi」の文字とタイトルがかぶっている
• 配置がちぐはぐで、空白がやたらと多い

どれも、一昔前のAIが作ったような素人くさい画像だったんです。

最初はよかったのに、たくさん作らせると、息切れしたのか、手を抜かれたのか。途中から明らかに質が落ちていました。

これは恥ずかしくて、とてもブログには使えません。

品質が落ちた本当の理由は「絵を描くAI」ではありませんでした

では、なぜSolだと途中から質が落ちたのでしょうか。ここを知っておくと、モデル選びで失敗しにくくなります。

絵を描くのはGPT Image 2.5、指示書を書くのがAstraやSol

実は、ChatGPTで画像を作るとき、裏側では2つのAIが手分けして働いています。

• 指示を書くAI：GPT-6 AstraやSol。あなたのお願いを読み取って、「こういう画像を描いて」という細かい指示書（プロンプト）を書く
• 絵を描くAI：GPT Image 2.5。受け取った指示書のとおりに、実際の画像を描く

つまり、AstraでもSolでも、絵を描いているAIは同じなんです。

違うのは、指示書を書く担当のほうです。最近のAIはとても賢いので、「いい感じに作って」とざっくり頼むだけでも、「この人はこういう画像を求めているな。それならこう指示しよう」と、裏側でかなり細かい指示を出してくれます。

ところがSolは、大量の作業が続くうちに、この指示書を書く仕事をサボってしまったようなんです。

たとえるなら、絵を描く画家は同じでも、指示を出す監督が途中で気を抜いたら、作品の質は落ちますよね。それと同じことが起きていたわけです。

OpenAIも「Astraは長い仕事で指示を忘れにくい」と説明している

気になったので、ChatGPTにも理由を聞いてみました。返ってきた答えを要約すると、こうです。

OpenAI自身が、GPT-6 Astraについて、Solなどより複雑で長いタスクで指示を維持し続ける能力や、途中で元の目的を見失わない能力が強いと説明している

たとえば最初に「すべて高品質で」「このデザインのルールを守って」「安っぽいAI画像にしない」「構図は毎回変える」と伝えたとします。Astraは、100枚目になってもこの約束を覚えている。一方のSolは、途中でそれを忘れて、指示書が雑になってしまう。

その結果、後半の画像ほど質が下がって見えた、というわけです。大量の画像を作らせるときほど、「指示を書くAI」の持久力が大事になるということですね。

Astraの「高」で作り直したら、ワンランク上の仕上がりに

理由がわかれば、打つ手も見えてきます。私は新しいチャットを開いて、GPT-6 Astraで作り直すことにしました。

作り直しのお願いは、こう伝えました

思考量は「高」を選びました。

ちなみに、デフォルト（おすすめのモデルセット）を選ぶと、Astraの「中」になります。中でも十分かもしれませんが、私はこれまで「高」をメインに使ってきました。

お願いした内容は、こんな感じです。

さきほど修正してもらったKajabiのサムネイルがイマイチなので、作り直してほしい。背景はいいのだが、フォントと文字の配置が微妙。あと、タイトルの文章をできるだけサムネイルに全部入れて欲しい。そして、ワードプレスにアップロードする前に見せて

ポイントは、最後の一言です。いきなりアップロードさせずに、一度見せてもらう。大量の画像を扱うときほど、この確認が効いてきます。

ビフォー・アフターで比べてみると

並べてみると、違いは一目瞭然ですよね。

プロのデザイナーさんから見れば、突っ込みどころはあるのかもしれません。それでも私にとっては、「全然これでいいじゃん」と思える仕上がりでした。

人に頼めば数十万円、AIなら月額料金の範囲で

これだけの数のバナー画像を人にお願いしたら、おそらく数十万円はかかると思います。

私がChatGPTに払っているのは、月に1万6,000円ほど。その中で、システム開発やサイト作り、最近は動画編集までやってもらっています。そのうえ、ここまでの画像を数百枚単位で作ってくれるわけです。

ここまでの私の結論は、こうでした。大量の画像を一度に作らせないなら、GPT-6 Solでもかまわない。でも、私のように大量に作らせるなら、Astraのほうが安心して任せられる。そう感じて、画像づくりはAstraをメインにすることにしました。

——と、ここまでが最初の検証です。ところが、話にはまだ続きがありました。

追加検証：GPT-6.1 Solで139枚作らせてみた

最初の検証を終えた直後の9月30日、OpenAIからGPT-6.1 Solという新しいモデルが出ました。これは試さないわけにいきません。

Astraに近い性能を、5分の1の料金で

OpenAIの発表によると、GPT-6.1 Solは、難しい作業でのSolの性能をGPT-6 Astraに近づけながら、標準の入力・出力トークンの料金をAstraの5分の1に抑えたモデルです。

トークンというのは、AIが文章を読み書きするときの「文字数の単位」のようなものです。つまり、Astraに近い実力を、ずっと安いコストで使えるということですね（ただし、総合的な能力では今もAstraが最上位だと、OpenAIは書いています）。

公開されているグラフを見ても、縦軸の性能はAstraとほとんど同じくらい。それでいて、横軸のコストはAstraより安くなっています。これは期待できそうです。

139枚、最後まで品質が落ちなかった

さっそくChatGPTのデスクトップアプリで、GPT-6.1 Solの「高」を選び、Kajabi関連の記事のアイキャッチを作り直してもらいました。

一気に139枚です。

前回とは指示の出し方を変えたので、デザインの方向性は違うものになりました。でも、クオリティはまったく問題ありません。GPT-6 Astraで大量に作らせたら、たぶんこうなるだろうな、というレベルの画像です。

いちばんうれしかったのは、後半になっても質が落ちなかったことです。最後の1枚まで、同じクオリティを保っていました。

GPT-6 Solのときに感じた「途中でアホになる」感じは、まったくありませんでした。

「指示を守り続ける力」のスコアも大きく伸びていた

なぜ、ここまで変わったのか。最新の情報をChatGPTに調べてもらったところ、興味深い数字が出てきました。

OpenAIの資料（System Card）には、「指示された思考方法を守り続けられるか」という評価があるそうです。その一部では、こんな結果になっていました。

• GPT-6 Sol：23.2%
• GPT-6.1 Sol：44.8%
• GPT-6 Astra：60.9%

GPT-6 Solから、倍近く伸びています。Astraにはまだ届きませんが、差はかなり縮まりました。

ただし、これは画像生成そのものを測ったテストではありません。それでも、途中で条件を忘れない力が伸びたことと、139枚を最後まで同じ質で作りきれたことは、つじつまが合うと私は感じています。

使用量の減り方もゆるやかだった

コストの面でも、うれしい結果になりました。

139枚の画像を作らせて、月額100ドルのProプランで減った使用量は、全体の2%くらい。Astraを使っているときより、残りのパーセンテージが減りにくい印象です。

GPT-6 Solは今も選べますが、わざわざ選ぶ理由はもうないと思います。選ぶなら、GPT-6.1 Solです。

画像生成のモデル選び、私のおすすめ設定

ここまでの検証をふまえて、今の私のおすすめをまとめます。あなたも、この順番で試してみてください。

1. ChatGPTのデスクトップアプリを使う（モデルと思考量を細かく選べます）
2. モデルはGPT-6.1 Sol、思考量は「高」から始める（Astraに近い質を、少ない使用量で出せます）
3. まずは数枚だけ作って、気に入るスタイルを決める（いきなり100枚は頼みません）
4. 気に入ったら「これをスキルにして」と頼む（次からは一言でお願いできます）
5. 大量に作るときは「アップロードの前に見せて」と添える（確認してから仕上げてもらいます）

迷ったときの目安は、こんな感じです。

• 数枚だけ作るなら：今使っているモデルで十分です
• 一度に大量に作るなら：GPT-6.1 Solの「高」か、GPT-6 Astraの「高」
• 使用量を節約したいなら：GPT-6.1 Sol

次にGPT-6.1 Astraが出てきたら、また状況は変わるはずです。ただ、それまではGPT-6.1 Solをメインにしてかまわない、というのが今の私の考えです。

実はこれ、画像だけの話ではありません。プログラミングのような作業をAstraにやらせていると、使用量の減りがかなり早いんです。だから私は、しばらくはGPT-6.1 Solをメインに使っていこうと考えています。

画像を大量に作らせるときの注意点

便利な方法ほど、つまずきやすいポイントもあります。私が実際にやってみて、気をつけたほうがいいと感じたことをまとめておきます。

パスワードはチャットに貼らないこと。 WordPressのアプリケーションパスワードは、チャット欄に貼らずに、安全な場所に保存して使ってもらいましょう。いらなくなったら、プロフィール画面からいつでも取り消せます。

アップロードの前に一度見せてもらうこと。 100枚単位の画像がWordPressに入ってから気づくと、後片付けが大変です。実際、私も没になった画像141枚がWordPressに残ってしまい、あとでAIにまとめて削除してもらいました。

大量に作るときほど、後半の画像をチェックすること。 品質が落ちるのは、たいてい後半です。最初の数枚だけ見て安心しないでください。

日本語の文字チェックをスキルに入れておくこと。 画像の中の日本語は、今でもときどき崩れます。チェックの手順を最初からスキルに入れておくと安心です。

思考量を上げれば解決、とは限らないこと。 GPT-6 Solは「極高」でも、大量に作ると質が落ちました。思考量よりも、まずモデル選びを見直してください。

使用量の残りを見ながらモデルを使い分けること。 何でもAstraでやらせていると、すぐに上限が近づきます。画像の大量生成はGPT-6.1 Solにまかせて、使用量を温存するのがおすすめです。

よくある質問

ここまで読んで浮かびそうな疑問に、先にお答えしておきますね。

Q. 思考量は高いほどいいのですか？

高いほど丁寧に考えてくれますが、そのぶん時間も使用量もかかります。デフォルトは「中」で、私は画像を作るときは「高」をメインにしています。いきなり「極高」や「Ultra」にする必要はないと思います。

Q. 数枚だけ作るなら、どのモデルでもいいですか？

はい。数枚くらいなら、GPT-6 Solでも十分きれいな画像ができます。差が出たのは、一度に100枚以上まとめて作らせたときでした。

Q. Proプランでないとできませんか？

私は月額100ドルのProプランで試しました。プランによって選べるモデルや思考量、使える量が変わりますので、まずは今のプランで、少ない枚数から試してみてください。

Q. ChatGPTで作ったスキルは、Claudeでも使えますか？

使えます。スキルをダウンロードしてClaudeにアップすれば、同じ手順書として読み込んでくれます。逆に、Claudeで作ったスキルをChatGPTに渡すこともできます。

Q. デザイナーさんに頼む必要はなくなりますか？

ブログのアイキャッチのように数が多い画像なら、私はAIで十分だと感じています。プロの目で見れば突っ込みどころはあるかもしれませんが、数百枚を人に頼めば数十万円はかかります。用途に合わせて使い分けるのが現実的だと思います。

まとめ：画像の出来を決めるのは「指示を書くAI」でした

長くなりましたので、要点を整理しておきます。

ChatGPTの画像生成は、この1年で別物と言えるほど進化しました。ブログのアイキャッチくらいなら、記事のタイトルを渡すだけで、そのまま使える画像ができます。

ただし、一度に大量に作らせるときは、モデル選びで結果が大きく変わります。絵を描くAIは同じでも、指示書を書くAIが途中で気を抜くと、後半の画像から質が落ちていくからです。

• GPT-6 Sol：数枚ならきれい。でも100枚を超えると、途中から質が落ちた
• GPT-6 Astra（高）：大量に作っても、最後まで安定していた
• GPT-6.1 Sol（高）：Astraに近い質で139枚を作りきり、使用量は全体の2%ほどだった

今のおすすめは、GPT-6.1 Solの「高」です。うまくいったらスキルにして、次からは一言で頼めるようにしておきましょう。

そして、もうひとつだけ。AIには、画像を作らせて終わりにしないでください。

私の場合は、WordPressへのアップロードや、記事への埋め込みまでお願いしています。画像を作るだけでなく、その先の面倒な仕事まで最後までやってもらう。人の代わりに作業を進めてくれる「エージェント」として、AIを使ってみてください。

「こんな使い方もいいよ」というアイデアがあれば、YouTubeのコメント欄で気軽に教えていただけるとうれしいです。

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