静かに始まった“見えない競争”
モデル名もUI上の表示も伏せたまま、画像の出来だけで勝敗を決めるブラインドテスト。
この匿名の舞台で、OpenAIの未発表モデルと見られる「Chestnut」「Hazelnut」が密かに走り始めたという観測が広がっています。
写真の肌感、背景の自然なボケ、そして画像内テキストの可読性。
従来のgpt-image-1では弱かったポイントが一気に押し上がっている、と評価者の声は熱を帯びます。
噂の真偽は未確定。ですが、評価プラットフォーム発の“現場データ”は、モデル進化の方向を示すコンパスになります。
本稿では、ブラインドテストの断片から次世代像を読み解き、実務への効用を検証します。
ブラインドテストの現場で何が起きているか
匿名同士のA/B比較は、ブランドや先入観のバイアスを外し、純粋に“出力品質”での勝負に持ち込みます。
評価者はプロンプトを統一し、複数モデルの出力を比較投票。統計的に優位な差が出れば、モデルの強みが輪郭を帯びます。
最近のセッションで目立つのは、次の3領域の伸びです。
- フォトリアルな自撮り・人物：肌の微細な凹凸、産毛、瞳の反射の整合性まで破綻が少ない
- コード・数式を含む生成：括弧やインデント、積分記号やギリシャ文字の歪みが大幅減
- 画像内テキストの可読性：欧文のカーニングと行組版が自然で、長文でも崩れにくい
結果として、広告クリエイティブ、教育・技術資料、アバタープロフィールなど、実務での使いどころが広がる気配があります。
「Chestnut」「Hazelnut」という符牒──観測とソース
モデル名は公式発表ではなく、コミュニティ観測に基づく仮称です。
LM/Design系アリーナ上での露出や投稿ログから、「Chestnut」「Hazelnut」という識別が広まりました。
OpenAI suma un modelo nuevo para crear imágenes, ya visible en la plataforma LM Arena. Se han identificado los nombres “Chestnut” y “Hazelnut” vinculados con este avance. — GptZone (X)
現時点では未確認情報であり、名称・仕様は変更される可能性を前提に捉えるべきです。
一方で、OpenAI自身も近年は視覚的推論のブレイクスルーを強調しており、内部系譜の進化は整合的です。
OpenAI o3 and o4-mini represent a significant breakthrough in visual perception by reasoning with images in their chain of thought. — OpenAI
何が“新しい”のか：gpt-image-1からの三つの跳躍
1. フォトリアルな人物生成の自然さ
従来は髪の生え際や耳たぶ、アクセサリーの接地が破綻しやすく、撮って出しの一枚に見えないことが多かった。
新系統は“レンズを通した写真的な確からしさ”が増し、肌の微小ノイズやシネマ風の光の回り込みが説得力を持ちます。
2. 記号体系の忠実再現（数式・コード）
LaTeX的な構造やコードブロックの整形は、画像生成で最難関の一つ。
括弧の対応、ベースライン、モノスペースの均質性など記号的制約に強く、図解資料の即戦力度が上がっています。
3. 画像内テキストの可読性と版面の安定
ロゴ風ショートワードだけでなく、長文欧文でも崩れにくい点が実務では決定打。
ポスター、UIモック、スライドの見出しなどで“使える”精度に届いているとの評価が増えています。
自分で確かめる：評価参加のコツと検証プロンプト
アリーナ型の評価は、手元で“再現可能な検証”を積み重ねるほど見えてきます。
次の観点とプロンプト例を手がかりに、差分を自分の目で確かめましょう。
観点
- 人物：指・耳・歯列・ジュエリー接地、ボケ味、逆光の皮脂反射
- 数式・コード：括弧対応、行折返し、演算子の間隔、コメントのシンタックス色
- テキスト：段落の均質性、行間、カーニング、合字（fi, fl）
プロンプト例（英語推奨）
Prompt 1 (photoreal portrait):
A natural handheld selfie in soft window light, shallow depth of field, pores and fine facial hair visible, subtle specular highlights, 35mm lens, no accessories artifacts.
Prompt 2 (math/whiteboard):
A whiteboard-style diagram explaining gradient descent with readable equations (∂, Σ, π), clean LaTeX-like layout, consistent baselines, black marker strokes.
Prompt 3 (poster with text):
A modern poster mockup with long Latin placeholder paragraphs (Lorem ipsum...), crisp kerning and leading, grid-aligned columns, no warped letters.
視覚モデルの一般的説明は公式ドキュメントにも整理されています。
視覚理解とテキスト応答の接続は、今後のAPI化・運用を考える上でも土台になります。
ビジョン対応チャット モデルは、画像を分析し、それらに関する質問に対してテキストでの応答を提供できます。 — Microsoft Learn
軽量版とフラグシップ版？ 二ライン戦略の仮説
コミュニティでは「Hazelnut＝軽量」「Chestnut＝フラグシップ」という見立ても流れています。
もし事実なら、レイテンシ・コスト最適化と最高画質の二極をライン化し、用途別に選べる構成になる可能性が高い。
- 軽量系：高速サムネや大量バリエーション生成、A/B実験に向く
- フラグシップ系：広告ビジュアル、印刷クオリティ、微細表現に強み
業界関係者の間では、次期GPT-5.2系の発表タイミングと歩調を合わせた公開という観測も。
マルチモーダル全体の足並みを揃え、視覚推論と言語推論のパイプを太くする狙いが考えられます。
競合地図の書き換え：OpenAIはどこで巻き返すのか
画像内テキストの強さは、広告・EC・スライド制作で即効性があります。
この領域では、文字生成に強い他社モデルが優位でしたが、長文の整版まで崩れないとなれば勢力図が揺れます。
また、“フォトリアル×人物”が素直に使えるなら、企業のペルソナ表現、UGC型キャンペーン、ゲーム/メタバース向けアバターの生成も一段上へ。
そして数式・コードの視覚表現が安定すれば、教育・R&Dのナレッジ可視化で選ばれる理由が生まれます。
鍵は三つ。価格/速度、安全性フィルタの堅牢さ、そしてAPIの一貫性。
OpenAIがこれらを総合力でまとめ上げられるかが、巻き返しの成否を分けます。
リスクと倫理：合成メディアの透明性をどう担保するか
人物のフォトリアルが上がるほど、ディープフェイク・なりすましのリスクも増します。
透かし・コンテンツ認証(C2PA)・メタデータの堅牢化は実運用の必須要件です。
- 生成物の開示：合成物である旨、利用規約/ポリシーへの明記
- 透かし/署名：ワークフローにC2PAや暗号署名の導入
- レビュープロセス：人物・ブランド使用の同意確認を自動化
評価プラットフォームの段階でも、NSFW・肖像・商標に関する配慮が不可欠。
“精度が上がるほど、ガードレールも上げる”のがこれからの標準装備です。
まとめ：ブラインドテストは“発表前レビュー”の最前線
Design/LM系アリーナで観測される「Chestnut」「Hazelnut」は、OpenAIの次世代画像スタックの可能性を匂わせます。
とりわけ、フォトリアル人物・数式/コード・画像内テキストの三点セットは実務の痛点直撃。軽量/フラグシップの二ライン仮説も合理的です。
未確認である以上、過度な断定は避けたい。
一方で、ブラインドテストが示す“使える品質”は確かに迫ってきています。今できることは二つ。
（1）評価参加で自分の目と指で検証を重ねる、（2）発表直後に差し替えられる導線（プロンプト・ワークフロー・ガードレール）を準備しておく。
発表日を待つだけでは、最初の一週間で差がつきます。
静かに進む見えない競争に、先に備えましょう。
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