ChatGPT Images 2.5とMetaのMuseが登場。Docusignは日本向けAI機能を発表

1. ChatGPT Images 2.5公開。画質だけでなく「直しやすさ」が進化

OpenAIは9月8日、画像生成機能「ChatGPT Images 2.5」を発表しました。参照写真の人物や被写体の特徴を保つ力、指定した箇所だけを変更する精度、編集を繰り返した際の一貫性を改善したと説明しています。生成の待ち時間も、Images 2.0比で最大50％短縮したとしています。OpenAIの発表

提供はChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プランへ順次拡大します。ただし、機能ごとに利用範囲は異なります。テンプレートはWorkモードに未対応で、既存の画像生成の利用上限も変わりません。リリースノート

モデルの性能と、指示を伝える道具が同時に変わった

今回の更新は、次の2つに分けると理解しやすくなります。

• •
  画像を作るモデルの改善： 商品の形や人物の特徴を残しながら変更し、修正を重ねても前の編集内容を維持しやすくする。
• •
  操作方法の改善： スケッチで構図を描く、画像上にコメントを置いて変更箇所を示す、テンプレートから制作を始める。

画像をアップロードして編集したり、範囲を選択して修正を頼んだりする使い方は、従来からあります。今回の価値は「初めて画像を直せるようになった」ことではなく、残す部分と変える部分を、より意図通りに扱えるようにする改善です。画像機能の公式ヘルプ

外部評価でも上位。ただし、点数は正確さの割合ではない

外部評価サービスArenaの画像編集部門では、API向けの新モデルSunburstとFlareが上位に入っています。同じ「Single Image Edit」の掲載値を並べると、次の通りです。

出典：Arenaの画像編集評価。掲載表の日付は9月7日。括弧内の設定を含む公開モデル表記に基づきます。

Arenaは、モデル名を伏せた比較で利用者がどちらを好むかを評価する仕組みです。1520という点数は、指示に1520回成功した数でも、正答率でもありません。また、新モデルは投票数が少なく暫定扱いです。前モデルとの差は改善を支持する材料になりますが、日本語の細かい文字や自社商品の寸法を正確に再現する割合まで、この表から読み取ることはできません。Arenaの評価方法、順位の不確実性について

先行利用したTechRadarのGraham Barlow氏も、変更箇所にコメントを置く編集を評価しています。一方、機能が増えて目的の道具を見つけにくい点や、一部の編集ツールは8月から段階的に現れていた点も指摘しました。これは同氏の使用感であり、多数の同一課題を使った成功率の測定ではありません。先行レビュー

コメント：速く作れることと、安く完成することは別

APIでは、速度と品質を両立するFlareと、時間をかけて細部の精度を高めるSunburstが提供されます。注目したいのは料金です。標準料金の画像出力は両モデルとも100万トークン当たり30ドルで、GPT-Image-2の15ドルに対して単価は2倍です。画像入力も8ドルと4ドルで同じ関係にあります。API料金表

ただし、これは画像1枚の価格が一律に2倍という意味ではありません。実際の費用は入力、出力サイズ、品質設定、修正回数などによって変わります。ChatGPTの月額プランとも別の料金体系です。

たとえば商品画像の背景を直すたびに商品の形まで変わり、何度も作り直していたなら、部分編集の改善で完成までの回数を減らせる可能性があります。逆に、最初の生成だけで十分な素材なら、出力単価の上昇がそのまま負担になりやすいでしょう。

今回の更新を制作に取り入れる際は、最初の1枚の見栄えと速度に加え、「必要な修正を終えるまで何回生成したか」「商品やロゴの特徴が最後まで残ったか」を見ると、改善が自分たちの制作費用にどう効くかを判断できます。

2. Metaが個人向けエージェント「Muse」を米国で提供開始

Metaは9月8日、個人向けAIエージェント「Muse」を発表しました。利用者専用の仮想コンピューターでブラウザーを操作し、アプリを閉じた後も作業を続ける設計です。米国のWeb、iOS、Androidで提供を始め、日本向けの開始日は今回の発表には示されていません。Metaの発表

開発チームは、Museがファイルやコードも扱い、予定や関連する出来事に応じて作業を進めると説明しています。進捗は画面で確認でき、結果に意味のある変化があったときや利用者の入力が必要なときに通知する仕組みです。開発チームによる設計解説

「作業を任せられる」だけでは、今回の違いは分からない

Metaは7月24日の時点で、Meta AIによるメール・カレンダー連携、定期的な情報収集、資料作成などを発表していました。計画を立てて作業を進めること自体を、Museが初めて実現したと捉えるのは正確ではありません。7月の発表

今回見るべきなのは、継続して作業するための専用環境と、その動作を利用者が管理する仕組みです。Metaの説明では、Museとシステム上分離された「Sentinel」という別のエージェントが外部通信を確認します。メール送信や購入などでは利用者に承認を求め、接続先へのアクセス権も利用者が変更できます。

この設計は「仮想環境で動くから何をしても安全」という説明とは異なります。作業を進める役割と、外部へ実際に作用する操作を確認する役割を分けたものです。ただし、Sentinelの存在だけで誤操作がなくなるとまでは言えません。

また、利用者だけが持つ鍵で仮想環境全体を暗号化し、Metaもアクセスできなくする「Confidential VM」は年内の予定です。現在のSecure VMと、今後提供する保護を混同しないことも必要です。

コメント：承認を求める「回数」より、承認時に何が分かるか

開発チームは、承認画面が頻繁に出ると利用者が内容を読まずに承認する問題を挙げています。そのため通常のWeb閲覧は進めつつ、取り消しにくい操作では、承認・拒否を明確に選べる画面を設けたと説明しています。Museの操作設計

これは企業向けエージェントの選定でも参考になる視点です。たとえば購買支援で「続けてよいですか」とだけ聞かれても、何を判断すべきか分かりません。購入先、品目、金額、数量が確認できて初めて、その承認に意味が生まれます。

Museの発表から読み取れるのは、長時間の作業を任せる製品では、モデルの能力に加えて、任せた作業の状態と、承認が必要な操作の内容を把握できる設計が重要になっているということです。日本企業での使い勝手や継続運用の成功率については、今回確認した資料に検証結果はなく、現段階で実証済みの効果として扱うことはできません。

3. Docusignが契約管理のAI機能を日本向けに発表

ドキュサイン・ジャパンは9月8日、契約レビュー、契約業務を進めるエージェント、外部AIとの接続を担うMCPサーバーの国内提供計画を発表しました。一部の日本企業による先行利用はありますが、3機能がすべて一般提供されたわけではありません。国内発表

何を支援する機能か、いつ提供されるか

開始日の詳細は今後公表されます。「2026年中」と「2026年度内」は同じ期限ではないため、導入計画では分けて確認する必要があります。

MCPは、AIと外部のデータ・機能をつなぐための共通の接続方式です。今回の対応予定にはClaude DesktopやMicrosoft Copilot Studioなどが含まれます。また、契約書から必要な項目を取り出すCustom Extractionsの日本語対応も2026年中に予定されています。

コメント：契約書を読めることと、自社の基準で判断できること

AIによる契約レビュー自体は新しいものではなく、Docusignもグローバルでは3月に関連機能の更新を発表しています。今回のニュースは、その機能を日本の契約実務で使うための提供計画が具体化したことにあります。3月の製品更新

同社の製品説明で重要なのは、契約書を一般的な観点で要約するだけでなく、会社が定めた審査基準と照合する「プレイブック」の仕組みです。自社の基準から外れる条項を示し、修正案の作成を支援します。基準がまだない場合には、標準契約書などから草案を作る機能もあります。AIアシストレビューの説明

たとえば同じ支払条件でも、自社の標準条件、取引先との合意、契約金額によって受け入れられる範囲は変わります。契約書の文章を読めるAIがあっても、会社として何を認めるかまで自動的に決まるわけではありません。

そのため、導入準備として意味があるのは、過去の契約書を集めることに加えて、標準条件と例外の扱いを整理することです。「この条件なら担当部署で進める」「この条件から外れたら法務へ確認する」という基準があれば、レビューの指摘と次の対応を結びつけやすくなります。

外部AIとつながるMCPサーバーも、この基準を作ってくれる機能ではありません。契約情報にアクセスする仕組み、内容を審査する基準、例外を承認する担当者を区別すると、3機能のどこが自社の課題に合うのかを検討しやすくなります。国内提供時の料金や対象プラン、日本語契約書での検出精度は今回の発表では示されておらず、具体的な導入判断では追加の確認が必要です。

Link AIでは、業務ごとの課題整理やツールの選定、導入効果の検証を支援するAIアセスメントを提供しています。自社に合うAI活用の進め方を整理したい方は、お問い合わせください。