【GPT-5.2とGPT-5.1を比較】InstantとThinkingモデルの性能を検証してみた！

マーケティングチームやDX推進を担当していると、コンテンツ制作や情報収集など、日々の業務で手一杯になってしまいますよね。
GPT-5.2が公開されたことで、日々の業務がどの程度変わるのか気になる方も多いと思います。
GPT-5.2は、まさにそうした「実務レベルの課題」を解決するために設計されたモデルです。

この記事では、GPT-5.2が具体的にどのように業務効率化に貢献するのか、また旧モデルとの比較でどの程度性能が上がったのかを、実際の業務シーンを通じて検証します。

✍️ChatGPTの基本情報をチェック

GPT-5.2へのアップデートに関する基本情報

GPT-5.2は、ChatGPTで利用可能な最新のフロンティアモデルです。
従来のモデルと比較して、以下の点が大きく強化されています。

• 推論能力の向上：「GDPval」と呼ばれる実務タスクの指標で、70.7%のタスクにおいて人間の専門家と同等以上の評価を獲得しています。
  GDPvalは、AIが実際のビジネスの現場でどれだけ「役に立つか」を測るための新しい評価ベンチマークで、OpenAIが2025年9月に発表したものです。
• ハルシネーションの低減：長文コンテキストの処理能力が向上し、数十万トークン規模の文書でも情報を統合し、高い精度で理解できるようになりました。
  また、画像や図の読み取りに関するエラーも半減し、特に「Thinking」モードではハルシネーションが38％減少しています。
• ラインナップの分化：用途に合わせて「Instant」「Thinking」モードが利用できるのはGPT-5.1と同じです。
  GPT-5.2からは、「Pro」モードが追加されました。
  「Pro」モードは、有料プランで随時展開されていきます。

GPT-5.1とGPT-5.2の違い

今回のアップデートで、どんな点が改良されたのかを簡単な一覧表でご紹介します。

今回のアップデートで行われた内容をもとに、続いて検証を行っていきます。

⭐ChatGPTは自動化ツールYoomでも使える！

Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる
複数のSaaSやAIツールをノーコードで連携できる「Yoom」では、ChatGPTを活用した要約や文章生成、翻訳といった業務を自動化できます。たとえば、メールを受信したタイミングでChatGPTが内容を要約し、その結果をDifyで翻訳したり、Google スプレッドシートに行が追加された際に商品説明文を生成・翻訳して自動更新することも可能です。
人手で行っていた読み取り・書き換え・翻訳作業をまとめて自動化できるため、情報整理やコンテンツ更新の負担を大きく減らせます。下記のテンプレートから、実際の自動化イメージをぜひ確認してみてください。

Google スプレッドシートで行追加時にChatGPTとDeepLで商品説明を生成・翻訳し更新する

試してみる

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■概要

ECサイトの商品説明文の作成や多言語への翻訳作業に、多くの時間を費やしていませんか？手作業でのコピー＆ペーストは時間がかかるだけでなく、ミスの原因にもなりかねません。このワークフローは、Google スプレッドシートに商品名などの情報を追加するだけで、ChatGPTが商品説明を自動で生成し、DeepLが指定言語へ翻訳、そして元のシートへ自動で更新します。一連の作業を自動化し、コンテンツ作成業務を効率化します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Google スプレッドシートで商品情報を管理し、商品説明の作成に手間を感じている方
• ChatGPTとDeepLを使い、手作業で商品説明の生成や翻訳を行っているマーケターの方
• ECサイトの多言語対応など、コンテンツ作成の自動化を検討している事業責任者の方

■このテンプレートを使うメリット

• 商品説明の生成から翻訳、スプレッドシートへの更新までが自動化され、これまで手作業に費やしていた時間を短縮することができます。
• 手作業によるコピー＆ペーストが不要になるため、転記ミスや翻訳漏れといったヒューマンエラーの発生防止に繋がります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google スプレッドシート、ChatGPT、DeepLをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
3. 続いて、オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」アクションで、追加された行の情報をもとに商品説明文を作成します。
4. 次に、DeepL APIの「テキストを翻訳」アクションを設定し、前のステップで生成した商品説明文を任意の言語に翻訳します。
5. 最後に、Google スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションで、生成・翻訳したテキストを該当の行に更新します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Google スプレッドシートのトリガー設定では、対象のスプレッドシートID、シートID、テーブルの範囲などを任意で設定してください。
• ChatGPTのテキスト生成アクションでは、商品の特徴などに応じた最適な説明文が生成されるよう、メッセージ内容（プロンプト）を任意に設定してください。
• DeepL APIのテキスト翻訳アクションでは、翻訳対象のテキストと翻訳先の言語を任意で指定してください。
• Google スプレッドシートのレコード更新アクションでは、更新対象のスプレッドシートやタブ、どのセルにどの値を反映させるかを任意に設定してください。

■注意事項

• Google スプレッドシート、ChatGPT、DeepLのそれぞれとYoomを連携してください。
• ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
  https://openai.com/ja-JP/api/pricing/
  ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る 試してみる

メールを受信したらChatGPTで要約し、Difyで翻訳する

試してみる

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■概要

海外からのメールやニュースレターなど、外国語の情報を扱う際に都度翻訳ツールを開くのは手間がかかるのではないでしょうか？このワークフローを活用すれば、特定のメールを受信した際に、自動でChatGPTが内容を要約し、Difyが指定言語へ翻訳します。これにより、手作業での翻訳や要約の手間を省き、言語の壁を感じさせない迅速な情報収集を実現できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• 海外の顧客やパートナーとメールでやり取りする機会が多い方
• 英語のニュースレターなど、国外の最新情報を効率的に収集したい方
• ChatGPTやDifyを活用し、手作業での翻訳業務を自動化したいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

• メール受信後、自動で要約と翻訳が実行されるため、手作業で翻訳ツールを操作する時間を短縮し、より重要な業務に集中できます。
• 手作業によるコピー＆ペーストのミスや翻訳漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、常に正確な情報に基づいた判断を支援します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、ChatGPT、Dify、SlackをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでメールトリガーを選択し、「メールが届いたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」アクションを設定して、受信したメール本文の要約を指示します。
4. 次に、オペレーションでDifyを選択し、「チャットメッセージを送信」アクションを設定して、ChatGPTが生成した要約テキストの翻訳を指示します。
5. 最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、Difyで翻訳されたテキストを指定のチャンネルに通知します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• メールトリガーでは、特定の送信元メールアドレスを指定したり、件名や本文に特定のキーワードが含まれる場合のみ起動させたりといった条件設定が可能です。
• ChatGPTのオペレーションでは、プロンプトを自由にカスタマイズし、受信したメール本文を変数として埋め込み、「この内容を日本語で100字に要約して」といった具体的な指示が設定できます。
• Difyへのメッセージ送信では、メッセージを送信する会話IDを任意に指定でき、本文に前段のChatGPTで生成した要約テキストを変数として埋め込むことが可能です。
• Slackへの通知アクションでは、メッセージを投稿するチャンネルやメンション先を自由に設定できます。また、Difyで翻訳されたテキストを変数として埋め込むなど、通知内容を柔軟に作成することが可能です。

■注意事項‍

• ChatGPTとDifyのそれぞれとYoomを連携してください。
• Difyのマイアプリ連携方法はこちらをご参照ください。
• ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
• ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。

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💡GPT-5.1から何が進化した？

実際に5.1から5.2になることで何が進化したのか見て行きましょう。ポイントは以下の4点です。

1. 「専門家レベル」の知的労働能力

GPT-5.2は、実務タスクを評価するベンチマーク「GDPval」において、44の職業分野で業界の専門家に匹敵、あるいは凌駕する70.9%というスコアを記録しました。スプレッドシートの構造化やプレゼン資料の構成案など、単なる「回答」ではなく「成果物」の質が劇的に向上しています。

2. 256kトークンの圧倒的な長文処理能力

前モデルでも長文処理は可能でしたが、GPT-5.2では約256kトークン（一般的な書籍数冊分）という広大なコンテキストに対し、ほぼ100%の精度で情報を引き出すことが可能です。数百ページの技術文書や過去数年分の議事録を読み込ませても、情報の見落としがほとんどありません。

3. ハルシネーション（嘘）の30%削減

ビジネスユースで最も懸念される「AIの嘘」が、GPT-5.1と比較して相対的に30%削減されました。特に「Thinking」モデルでは、自ら思考プロセスを検証しながら回答を生成するため、事実に基づいたより正確なビジネスレポートが作成可能です。

4. 高度なツール呼び出し（エージェント能力）

外部ツールを使いこなす能力が大幅に強化されました。成功率は98.7%に達し、Yoomのようなオートメーションプラットフォームと連携させた際、複雑なワークフローを途切れることなく完遂する力が備わっています。

⚙現在のアップデート動向

リリース後もGPT-5.2は進化を続けています。直近の注目すべき動きをまとめました。

処理速度の40%向上

 2月初旬、推論スタックの最適化により、API経由の処理速度が劇的に改善されました。これにより、複雑な「Thinking」モデルも実用的な速度で動作します。

思考レベルの最適化

2026年1月に発生していた思考プロセスの短縮問題が修正されました。「Thinking Extended」設定を有効にすることで、深い考察を必要とする難解なタスクでも高い品質を維持できるようになっています。

GPT-5.3-Codexの登場

コーディングに特化した「GPT-5.3-Codex」が発表され、より高度なシステム開発やセキュリティ業務への対応が始まっています。

🤔実際にChatGPT-5.2を使ってみた

ここからは、実際にGPT-5.2を使って業務を行い、その実力を検証します。
今回は、実務で頻繁に発生する「翻訳」と「議事録からのタスク抽出」という2つの具体的なタスクを用意しました。

検証条件

使用モデル： ChatGPT Proプラン（GPT-5.1 / GPT-5.2）

使用モード：

• 検証1：Instantモード（日常的なタスク用）
• 検証2：Thinkingモード（複雑なタスク用）

検証内容とポイント一覧

検証は以下の2つのパターンで行います。

検証1：海外掲示板（Reddit）の日本語翻訳

英語圏の掲示板に投稿された、スラングを含む約1,100文字（200ワード程度）のテキストを日本語に翻訳します。

【検証ポイント】

• 処理速度：プロンプトの送信から結果が出力されるまでの時間
• 文章の自然さ：翻訳された日本後の読みやすさ
• 意訳の精度：英語独自の表現を自然な日本語に意訳できるか

【検証に使った投稿】

検証2：ウェビナーの文字起こしデータからのタスク抽出

約12,000文字に及ぶウェビナーの文字起こしデータから、担当者や期限を含むタスク情報を表形式で抽出します。

【検証ポイント】

• 作成時間：プロンプトの送信から結果が出力されるまでの時間
• タスクの抜け漏れ：全11件から何件を抽出できか
• 期日の精度：抽出できたタスクの期限の正答率

【検証に使った文字起こしデータ】

検証方法

検証は、以下の手順で行います。

1.ChatGPTアカウントにログイン・モデルの選択

今回は、入力欄にデータをすべて入力するため、ウェブ検索などの機能は利用していません。

2.プロンプトを入力して検証開始

【検証1用プロンプト】

あなたは、英語圏のインターネット文化やIT事情に精通した「熟練の翻訳家」です。
以下の英文は、海外の掲示板（Reddit等）に投稿されたテキストです。
この内容を、日本のインターネットユーザーが読んでも違和感のない、自然でこなれた日本語に翻訳してください。
【重要な翻訳ルール】
以下の4点を厳守して翻訳を行ってください。
1.スラング・慣用句の意訳（最重要）  辞書的な直訳は禁止です。文脈を読み取り、著者が「本当に言いたいこと」を日本語の表現に落とし込んでください。  （例：皮肉やネットスラングは、日本人が使う自然な表現に変換する）
2.専門用語・固有名詞の処理  IT用語や特定のサービス名は、無理に和訳せず、日本の業界で一般的に使われるカタカナ表記や用語を用いてください。
3.読みやすさとリズム一文が長くなりすぎないよう、日本語としてリズム良く読めるように適宜調整してください。

【翻訳対象のテキスト】

【検証2用プロンプト】

以下の文字起こしデータから、ウェビナー内で発生したタスクのタスク名、期限、担当者、詳細を抽出し、表形式でまとめてください。
期限が明確に記載されている場合に限り、情報を記載してください。
期限がない場合は、未定と記載してください。

ーーーーーーーーーー

文字起こしデータ：

✅検証結果1：Instantモードでの翻訳

まずは、Instantモードを使用した翻訳精度の結果です。
Redditのような、口語やスラングが混じる「生きた英語」をどこまで自然な日本語に変換できるかを確認しました。

【GPT-5.1 Instant】

【GPT-5.2 Instant】

検証結果

検証ポイントをもとに比較した結果は以下になります。

処理速度に変化はなく、どちらも高速

まず処理速度ですが、両モデルともに「15秒」という結果になりました。

アルファベット約1,100文字程度の分量では、新旧モデル間で処理スピードに差は出ませんでした。
どちらもストレスなくスムーズに結果が返ってくるため、日常的な翻訳業務においてスピード面での不満を感じることはありません。
翻訳のようなタスクでは、そもそもChatGPT自体の処理速度がかなり速いため、今後のアップデートでも、処理速度の改良を実感するのは難しそうです。

日本語の「読みやすさ」はGPT-5.2が上回る

出力された日本語の自然さについては、GPT-5.2に軍配が上がります。
例えば、以下の原文のニュアンスを汲み取る場面で差が出ました。

「No deep setting changes needed. Most of the improvement shows up just by using it the same way you already do.」

• GPT-5.1： 「深い設定変更は不要です。大半の改善は、今まで通り使っている方法で十分に感じられるものです。」
• GPT-5.2： 「大きな設定変更は必要ありません。改善点は、今まで通り使い続けるだけで実感できます。」

GPT-5.2の方が、無駄な言葉が削ぎ落とされ、日本人が読んでもスッと頭に入る簡潔な表現になっています。
SNSやチャットのやり取りなど、スピードと読みやすさが求められるシーンでは、GPT-5.2の進化を確実に体感できます。

繊細なニュアンスの意訳には、依然として人の目が必要

一方で、文脈を深く理解する必要がある「意訳」については、GPT-5.2でも完璧とは言えません。
以下の原文にある「能力の違いというより、慎重さの違いだ」という対比構造の翻訳において、GPT-5.2は「能力の違いではなく、長いリクエストに対してどれだけ慎重に処理するかに関わる部分です」と訳しました。

「It’s less about capability and more about how carefully it works through longer requests.」

決して間違いではありませんが、プロの翻訳家が書くような「単なる基本性能の違いというより、長い指示をどれだけ丁寧に処理するかという点に違いがあります」といった、文脈を完全に踏まえた自然な日本語にはあと一歩及びません。
翻訳の精度は向上しているとはいえ、重要なドキュメントの翻訳では、最終的な人のチェックは必須です。

✅検証結果2：Thinkingモードでの長文からのタスク抽出

次に、Thinkingモードを使用して、約12,000文字という膨大な文字起こしデータからのタスク抽出を行いました。

【GPT-5.1 Thinking】

【GPT-5.2 Thinking】

【タスク一覧の正解】

検証結果

検証ポイントをもとに比較した結果は以下になります。

12,000文字を約10秒で処理する驚異的なスピード

この検証からも、ChatGPTの圧倒的な処理速度の速さが証明されました。
12,000文字（原稿用紙30枚分相当）のデータを読み込み、内容を解析して表にまとめる作業が、わずか11秒〜12秒で完了しました。
人間が同じ作業を行えば、読み込むだけでも数十分はかかります。
これだけの長文を一瞬で把握できるため、GPT-5.1、GPT-5.2ともに非常に優秀なことがわかります。
特に、検証1よりも圧倒的に文章量が多いのに、より速く処理が完了したことは驚きでした。

情報の「網羅性」は向上せず、むしろ低下するケースも

期待された「ハルシネーションの低減」や「情報の抜け漏れ防止」については、今回の検証では実感できませんでした。
文字起こしデータ内に全11個あるタスクのうち、抽出できたのはGPT-5.1が8件、GPT-5.2が7件となり、むしろGPT-5.2の方が抽出漏れが多い結果となりました。
モデルが新しくなったからといって、長文の中からすべての情報を完璧に拾い上げられるわけではありません。
ただし、データ内でタスクが復唱された箇所は高い精度で抽出できていました。
こうした点を踏まえて、モデルの選択も重要ですが、それよりも会議の最後に「決定したタスク一覧」をまとめて発言しておくなど、AIが情報を拾いやすいような人間側の工夫が重要だとわかりました。

指示への忠実度は非常に高く、正確なデータを返してくれる

抽出数に課題は残りましたが、抽出されたデータの「正確性」は完璧でした。
「期限がない場合は未定と記載する」という指示に対し、両モデルともに100%の精度で従っています。
GPT-5.1にアップデートされたときに指示の忠実度が改善されており、この改良点がGPT-5.2でもしっかりと継承されていることがわかりました。

🖊️検証結果まとめ

今回の検証から見えてきた、GPT-5.1とGPT-5.2の違い、そして活用法をまとめます。

結論として、日常使いの「読みやすさ」を求めるならGPT-5.2への移行価値は大いにあります。
特にInstantモードでの日本語表現力の向上は、毎日のメール作成や情報収集のストレスを軽減してくれます。
一方で、長文分析などの複雑なタスクにおいては、GPT-5.2にしたからといって劇的に精度が改善するわけではありません。
「モデルを変えればすべて解決する」と期待するのではなく、プロンプトの工夫や元データの整備といった、使い手側のスキルも合わせてアップデートしていくことが、業務効率化の近道です。

💡Yoomでできること

👉Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！Yoomは、さまざまなLLMやSaaSツールをノーコードで連携できるサービスです。
たとえば、フォームに回答されたウェビナー動画を自動で文字起こし・翻訳し、その内容をLINE WORKSに通知したり、Google Driveにアップロードされたウェビナー動画を文字起こししてDeepLで翻訳し、Slackに共有することもできます。
動画の内容確認や翻訳、関係者への共有までを自動化できるため、手作業による確認や連絡の手間を大きく削減できます。
プログラミング知識がなくても、画面操作だけで手軽に業務の自動化フローを構築できるので、ぜひ試してみてください！

Google Driveにウェビナー動画がアップロードされたら、文字起こししてDeepLで翻訳しSlackに通知する

試してみる

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■概要

Google Driveにウェビナー動画がアップロードされたら、文字起こししてDeepLで翻訳しSlackに通知するフローです。

Yoomではプログラミング不要でアプリ間の連携ができるため、簡単にこのフローを実現することができます。

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‍■このテンプレートをおすすめする方

• 海外の業界トレンドや最新技術を把握し社内で共有しているマーケティング担当者
• ウェビナー動画を翻訳してチーム内で共有している方
• 外国語の文字起こしや翻訳を効率化したい方

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‍■このテンプレートを使うメリット‍

外国語のウェビナー動画から業界トレンドや技術を学びたい場合、翻訳の作業が必要となり確認までに時間がかかります。
また、ウェビナー動画のボリュームが大きいと翻訳の作業に膨大な時間がかかるため、モチベーションの低下に繋がります。

このフローでは、Google Driveにウェビナー動画がアップロードされると文字起こしとDeepLによる自動翻訳で作業を効率化します。
文字起こしと自動翻訳の内容はSlackに通知されるため、ウェビナー動画の内容をスピーディーに日本語で共有することが可能です。

手動による翻訳作業やチーム内共有をシームレスに行えるため、対応時間を削減し、作業負担を大幅に軽減することができます。

詳細を見る 試してみる

フォームに回答されたウェビナー動画を文字起こし・翻訳しLINE WORKSに通知する

試してみる

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■概要

ウェビナー動画を共有する際、手作業での文字起こしや翻訳、関係者への通知に手間や時間がかかっていませんか？このワークフローを活用すれば、フォームに動画ファイルが送信されるだけで、音声の文字起こしからDeepLによる翻訳、そしてLINE WORKSへの通知までの一連の作業を自動化し、こうした課題を円滑に解決します。

■このテンプレートをおすすめする方

• ウェビナー動画の文字起こしや翻訳、共有通知を手作業で行い、非効率を感じている方
• 海外メンバー向けにウェビナー内容を翻訳し、迅速に共有したいと考えている担当者の方
• フォームを活用したコンテンツ共有のフローを自動化し、業務を効率化したいすべての方

■このテンプレートを使うメリット

• フォームへの動画送信を起点に、文字起こしから翻訳、通知までを自動化し、手作業にかかっていた時間を短縮します。
• 手作業による文字起こしの誤りや、翻訳内容の間違い、関係者への通知漏れといったヒューマンエラーを防止します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、DeepLとLINE WORKSをYoomと連携します。
2. トリガーで「フォームトリガー機能」を選択し、ウェビナー動画ファイルを受け付けるためのフォームを設定します。
3. 次に、オペレーションで「音声文字起こし機能」を設定し、フォームで受け取った動画ファイルの音声データをテキストに変換します。
4. 続いて、オペレーションでDeepLの「テキストを翻訳」アクションを選択し、文字起こししたテキストを翻訳するよう設定します。
5. 最後に、LINE WORKSの「トークルームにメッセージを送信」アクションを設定し、翻訳されたテキストを指定の相手に通知します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• フォームトリガー機能では、動画ファイルのアップロード欄に加えて、ウェビナー名や回答者情報など、任意の入力項目を追加・編集することが可能です。
• DeepLの翻訳設定では、翻訳対象のテキストを固定値で入力したり、前段のオペレーションで取得した値を埋め込んだりなど、柔軟な設定ができます。
• LINE WORKSへの通知設定では、通知先のボットIDやトークルームIDを任意で指定でき、メッセージ本文も固定テキストと変数を組み合わせて自由に作成可能です。

■注意事項

・DeepL、LINE WORKSのそれぞれとYoomを連携してください。

・OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。

・チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。

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【出典】

GPT-5.2 が登場/GPT-5.1：さらに賢く、より会話的になった ChatGPT/ChatGPTの料金プラン
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