【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。（2025年12月16日時点）
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。

🤔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

2.ChatGPTのモデルを選択

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。

3.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。

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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