OpenAIが2025年12月11日、最新AI「GPT-5.2」を発表。GoogleのGemini 3との競争激化を受け、開発者向けに推論・コーディング性能を強化。高額な計算コスト負担が課題に。
OpenAI、Google対抗で「GPT-5.2」発表―推論性能を強化も計算コスト増大
OpenAIは2025年12月11日（木曜日）、最新のAIモデル「GPT-5.2」を発表しました。これは同社がこれまでに開発した中で最も高性能なモデルで、開発者や専門職向けに設計されています。この発表は、GoogleのAI「Gemini 3」との競争が激化する中で行われました。今月初め、OpenAIのサム・アルトマンCEOが社内に「コードレッド（緊急事態）」メモを発行したと報じられており、ChatGPTの利用者数減少とGoogleへの市場シェア流出への懸念が背景にあります。GPT-5.2は、この状況を打開するための重要な一手となります。開発者や企業ユーザーにとって、より高度なAIツールの選択肢が増える一方、OpenAI自身は高額な計算コストという課題に直面しています。
GPT-5.2の3つのバージョンと特徴
GPT-5.2は、用途に応じて3つのバージョンが用意されています。「Instant（インスタント）」は、情報検索や文章作成、翻訳といった日常的な作業を高速で処理するモデルです。「Thinking（シンキング）」は、コーディングや長文書の分析、数学、計画立案など、複雑で構造化された作業に優れています。そして最上位の「Pro（プロ）」は、難易度の高い問題に対して最大限の精度と信頼性を提供します。
OpenAIの最高製品責任者フィジ・シモ氏は記者会見で、「GPT-5.2は人々にさらなる経済的価値を提供するよう設計されました」と述べました。具体的には、スプレッドシートの作成、プレゼンテーション資料の構築、コード記述、画像認識、長文の理解、ツールの使用、そして複雑な複数ステップのプロジェクトの連携において性能が向上しています。
Googleとの激しい競争の背景
GPT-5.2の発表は、GoogleのGemini 3との競争が激化する中で行われました。Gemini 3は現在、AI性能を評価する「LMArena」のリーダーボードでほとんどのベンチマークでトップを占めています（コーディング分野ではAnthropicのClaude Opus-4.5が首位）。
今月初め、情報サイト「The Information」は、アルトマンCEOが社内に「コードレッド」メモを発行したと報じました。これは、ChatGPTの利用者数が減少し、消費者市場でGoogleにシェアを奪われているという懸念を受けたものです。このメモでは、広告導入などの計画を延期し、ChatGPTの利用体験向上に集中するよう優先順位の変更を求めました。
一部の従業員は、GPT-5.2の発表を延期してさらに改善する時間を取るべきだと要望したと報じられています。しかし、OpenAIは市場でのリーダーシップを取り戻すため、発表を決断しました。
開発者と企業向けに焦点を当てた戦略
GPT-5.2は、消費者向けよりも開発者と企業向けに重点を置いています。OpenAIは特に開発者とツールエコシステムをターゲットにしており、AI搭載アプリケーション構築の標準基盤になることを目指しています。今週初め、OpenAIは企業によるAIツールの利用が過去1年間で劇的に増加したというデータを公開しました。
この戦略は、GoogleがGemini 3を自社の製品やクラウドエコシステムに緊密に統合していることへの対抗策でもあります。Googleは今週、「マネージドMCPサーバー」を発表しました。MCPとは「Model Context Protocol（モデルコンテキストプロトコル）」の略で、AIシステムとデータやツールをつなぐ接続部分のことです。これにより、GoogleマップやBigQueryといったGoogleのサービスをAIエージェントが簡単に利用できるようになりました。
ベンチマークで示された高い性能
OpenAIによれば、GPT-5.2はコーディング、数学、科学、画像認識、長文推論、ツール使用において新たなベンチマークスコアを記録しました。同社は、これにより「より信頼性の高いエージェント型ワークフロー、本番環境レベルのコード、大規模なコンテキストと実世界データを扱う複雑なシステム」が実現できると主張しています。
これらの能力は、Gemini 3の「Deep Think（ディープシンク）」モードと直接競合します。Deep Thinkモードは、数学、論理、科学における主要な推論の進歩として宣伝されています。OpenAI自身のベンチマークチャートでは、GPT-5.2 Thinkingは、実世界のソフトウェアエンジニアリングタスク（SWE-Bench Pro）、博士レベルの科学知識（GPQA Diamond）、抽象的推論とパターン発見（ARC-AGIスイート）など、ほぼすべての推論テストでGemini 3とClaude Opus 4.5を上回っています。
研究責任者のエイダン・クラーク氏は、数学のスコア向上は単に方程式を解くだけではないと説明しました。数学的推論は、モデルが複数ステップの論理に従い、時間経過とともに数値の一貫性を保ち、時間とともに複合する可能性のある微妙なエラーを回避できるかどうかの指標だと述べました。「これらはすべて、財務モデリング、予測、データ分析など、幅広いワークロードで本当に重要な特性です」とクラーク氏は語りました。
コーディングとエラー削減の改善
製品責任者のマックス・シュワルツァー氏は、GPT-5.2が「コード生成とデバッグに大幅な改善をもたらす」と述べました。複雑な数学や論理を段階的に処理できるとのことです。WindsurfやCharlieCodeといったコーディングスタートアップは、「最先端のエージェントコーディング性能」と複雑な複数ステップワークフローでの測定可能な向上を報告しています。
コーディング以外でも、GPT-5.2 Thinkingの応答は前モデルと比べてエラーが38%減少しており、日常的な意思決定、調査、文章作成においてより信頼性が高くなっています。
GPT-5.2の位置づけと進化
GPT-5.2は、革新的な新モデルというよりも、OpenAIの過去2回のアップグレードの統合版と言えます。8月に発表されたGPT-5は、高速なデフォルトモードとより深い「Thinking」モードを切り替えるルーター機能を持つ統一システムの基盤を築きました。11月のGPT-5.1は、このシステムをより温かく会話的にし、エージェント型タスクやコーディングに適したものにしました。最新のGPT-5.2は、これらすべての進歩をさらに強化し、本番環境での使用により信頼できる基盤にしたものです。
高額な計算コストという課題
OpenAIにとって、今回の賭けはこれまでになく大きなものです。同社は今後数年間でAIインフラ構築に1.4兆ドル（約210兆円）を投じる約束をしています。これらの約束は、OpenAIがまだAI企業の中で先行者優位を持っていた時期に行われました。しかし、当初は遅れていたGoogleが今や先を行く中、この賭けがアルトマン氏の「コードレッド」を引き起こしている可能性があります。
推論モデルへの注力は、リスクの高い選択でもあります。ThinkingモードやDeep Researchモードの背後にあるシステムは、標準的なチャットボットよりも多くの計算資源を消費するため、運用コストが高くなります。GPT-5.2でこの種のモデルに倍賭けすることで、OpenAIは悪循環に陥る可能性があります。つまり、リーダーボードで勝つためにより多くの計算資源に投資し、その後、これらの高コストモデルを大規模に運用し続けるためにさらに多くを費やすことになります。
TechCrunchが最近報じたところによると、OpenAIはすでに以前公表していたよりも多くの計算コストを支出しています。OpenAIの推論支出（訓練済みAIモデルを実行するために費やす計算コスト）の大部分は、クラウドクレジットではなく現金で支払われており、同社の計算コストがパートナーシップやクレジットで補助できる範囲を超えて成長していることを示唆しています。
記者会見でシモ氏は、OpenAIが規模を拡大するにつれて、追加の計算資源の費用を支払うための収益を生み出すより多くの製品とサービスを提供できると述べました。「しかし、効率性の大きな流れの中でこれを位置づけることが重要だと思います」とシモ氏は語りました。「今日、あなたは1年前と同じ量の計算資源と同じ金額で、はるかに多くの知能を得ています」。
画像生成機能の不在
推論に焦点を当てているにもかかわらず、今回の発表で欠けているのは新しい画像生成機能です。アルトマン氏はコードレッドメモの中で、特にGoogleの「Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Imageモデルのニックネーム）」が8月のリリース後にバイラルな話題となったことを受けて、画像生成が今後の重要な優先事項になると述べたと報じられています。
先月、Googleは「Nano Banana Pro（別名Gemini 3 Pro Image）」を発表しました。これは、テキストレンダリング、世界知識がさらに向上し、写真に不気味なほどリアルで未編集の雰囲気を持つアップグレード版です。また、Googleの製品全体でより良く統合されています。
私たちへの影響
このニュースは、開発者、企業ユーザー、そしてAI技術に関心を持つすべての人々に影響を与えます。開発者にとっては、より高度なコーディング支援やデバッグ機能が利用できるようになり、生産性が向上する可能性があります。企業ユーザーは、財務モデリング、データ分析、複雑な意思決定支援など、より信頼性の高いAIツールを業務に活用できるようになります。
短期的には、ChatGPTの有料ユーザーと開発者がAPIを通じてGPT-5.2の3つのバージョンにアクセスできるようになります。特にThinkingモードとProモードは、複雑な問題解決や専門的な作業において、これまで以上に正確で信頼性の高い結果を提供するでしょう。中長期的には、OpenAIとGoogleの競争がさらに激化し、AI技術の進化が加速することが予想されます。これにより、より高性能で使いやすいAIツールが次々と登場する可能性があります。
ただし、注意すべき点もあります。高度な推論機能を持つモデルは計算コストが高く、OpenAIがこのコストをどのように管理するかが今後の課題となります。また、画像生成機能が今回含まれなかったことから、OpenAIの戦略が完全に明確になっているわけではありません。消費者向けの機能強化と企業向けの性能向上のバランスをどう取るかが、今後の展開を左右するでしょう。