GPT-5.1 のリリースからわずか1ヶ月後、OpenAI は驚異的な速さで GPT-5.2 を発表しました。なぜこれほど急いでいたのでしょうか？答えは明確です：Gemini 3 Pro は数週間市場を席巻し、主要なベンチマークを制覇し、多くの ChatGPT ユーザーを Google のエコシステムに引き込むことに成功しました。現在、OpenAI は反撃を開始しています。
AIツールの主要ディレクトリの1つとして、AIPURE は最新のAIイノベーションと、それらを効果的に使用するための最も包括的なガイドを提供することにコミットしています。私たちは、OpenAI や Google などの業界大手からの主要な変化を密接に追跡しています。
OpenAI GPT-5.2 と Google Gemini 3 Pro のリリースに伴い、多くのユーザーが馴染みのあるジレンマに直面しています：日常使用に最適なAIチャットボットはどちらでしょうか？この詳細な比較では、AIPURE が GPT-5.2 と Gemini 3 Pro を複数の実世界テストで対決させ、どのモデルがあなたの日常のAIパワーハウスとなるべきかを決定するのに役立ちます。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: 基本的な理解
実際のテストと実世界でのパフォーマンスに移る前に、GPT-5.2 と Gemini 3 Pro の基本的な違いを理解することが重要です。これには、リリースタイミング、モデルアーキテクチャ、主要機能、価格などの重要な背景情報が含まれます。
読者が公式ウェブサイトを行き来する手間を省くために、AIPURE は以下の明確な比較表を作成しました。これにより、両AIチャットボットの主要な詳細を一覧で簡単に確認できます。
| カテゴリー | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
| リリース日 | 2025年12月11日。 OpenAI は競争の激化に対応するため、複数のパフォーマンスティアを導入して GPT-5.2 を急速にアップグレードしました。 | 2025年11月19日。 Gemini 3 Pro は Google DeepMind の新しい主力AIモデルとしてリリースされました。 |
| モデルファミリー / タイプ | GPT-5.2 ファミリー、Instant、Thinking、Pro バージョンを含む、OpenAI の最新 GPT アーキテクチャに基づいて構築。 | Gemini 3 ファミリーの主力（Pro）、 高性能、多目的のマルチモーダルモデルとして位置付け。 |
| ベンチマーク評価 |  | |
| 主要機能 | - テキスト生成と論理的推論の大幅な改善 - 複雑な多段階問題解決に設計された gpt-5.2 thinking mode - 専門的な文書、レポート、コーディング、構造化出力向けに最適化 | - 高度なマルチモーダル理解（テキスト、画像、音声、動画） - Google Search と Google アプリとの深いつながり - 高度な "Deep Think" とエージェントスタイルの推論モードを含む |
| コンテキスト長 | 最大 400K トークン（API ティアによって異なる）、長時間の会話や大規模な文書に適しています。 | 最大 1M トークン、超大規模な文書や大規模な分析に適しています。 |
| マルチモーダルサポート | テキストと画像の入力に対応、生成は主にテキストに焦点を当て、動画/音声機能は制限されたりツールに依存したりします。 | テキスト、画像、音声、動画のネイティブマルチモーダル入出力。 |
| 最適な使用例 | 深層推論タスク、専門的な執筆、ソフトウェア開発、データ分析、論理的なワークフロー。 | マルチモーダル理解、長コンテキストの研究、Google Workspace と Search と密接に統合されたワークフロー。 |
| API と開発者サポート | 成熟した gpt-5.2 API で、チャット、レスポンス、リアルタイム、アシスタントエンドポイントを提供—アプリ、エージェント、自動化パイプラインの構築に最適。 | Google Cloud と Vertex AI 経由の Gemini API、エンタープライズ向けに最適化され、Google エコシステムとの統合が可能。 |
| 価格 | gpt-5.2 / gpt-5.2-chat-latest 価格（API）: • 入力: 約 $1.75 / 1M トークン • 出力: 約 $14 / 1M トークン（推論トークンは出力として課金） | gemini-3-pro-preview 価格（API）: • 入力: 約 $1 / 1M トークン • 出力: 約 $6 / 1M トークン （プランや地域によって価格が異なる） |
| 公式記事 | GPT-5.2 の紹介 | Gemini 3 による新しい知能の時代 |
上記の比較から、OpenAI が Google の Gemini 3 Pro のリリースに迅速に対応し、その後すぐに GPT-5.2 を展開したことが明確です。特に、OpenAI は単一のモデルではなく、異なるパフォーマンスとコストニーズを対象とした3つの GPT-5.2 バリエントを同時にリリースしました。
OpenAI は GPT-5.2 を現在利用可能な最も高度な汎用AIモデルとして位置付けており、実世界の知識と複雑な推論タスクの処理に特に優れています。多くの業界の専門家は、特に専門的で知識が豊富なシナリオでは、競合他社のモデル（Gemini 3 Pro を含む）よりも GPT-5.2 の出力を好む傾向があります。表のベンチマーク結果を見ると、GPT-5.2 は評価されたほぼすべてのカテゴリーで競合他社を上回っています。これは、論理的推論のパフォーマンスが強く、未知の問題を解決する能力が高く、以前に遭遇したことがない問題でも対応できることが示唆されます。一般的な知識のカバレッジにおいても、GPT-5.2 は Gemini 3 Pro に対して明確な優位性を保っています。
（画像クレジット: https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/）
（画像クレジット: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing）
ただし、ベンチマークだけでは全体像を把握することはできません。多くのユーザー（AIPURE 編集チームも含む）は、合成スコアよりも実際の使いやすさ、安定性、コスト効率を重視します。GPT-5.2 と Gemini 3 Pro の API 価格を比較すると、Gemini の価格体系が競争力があり、大規模な開発者にとって決定的な要因となる可能性があります。
次のセクションでは、応答速度、マルチモーダル機能、画像生成などの実世界のシナリオで GPT-5.2 と Gemini 3 Pro の実際のパフォーマンスを評価します。
GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro: 応答速度と幻覚テスト
最初にテストしたのは応答速度と、新しいモデルが依然として基本的な論理や言語理解において幻覚を起こすかどうかです。
あなたは、多くのAIモデルを混乱させた一度は話題となった質問を覚えているかもしれません：
🤔❓ “strawberry” にいくつの “r” がありますか？”
大規模言語モデルの初期世代は、この単純なタスクで頻繁に失敗しました。複数の改良を経て、現在ではほとんどの主要なモデルが正解できるようになりました。同様の弱点がまだ存在するかどうかを評価するために、両モデルに新しいが類似した人気の質問を提示しました：
🤔❓ “garlic” にいくつの “r” がありますか？”
正解は単純です：「garlic」には1つの「r」しかありません。
テストでは、GPT-5.2 はほぼ即座に応答し、印象的な応答速度を示しました。しかし、間違った答えを出したため、文字レベルの推論における幻覚や誤りが示されました。
一方、Gemini 3 Pro は少し応答に時間がかかりましたが、正解を提供し、この特定のテストにおいてより高い精度と信頼性のある言語理解力を示しました。
興味深いことに、AIPURE は X（旧 Twitter）のユーザーが DeepSeek R1 と Qwen3-Ma で同じ質問をテストしたことを確認しました。その比較では、両モデルが正解を出したため、GPT-5.2 の誤りが主要な LLM すべてに共通するものではないことが示唆されました。
（画像クレジット: https://x.com/kyleichan/status/1999292461450166350）
💡 重要なポイント
- GPT-5.2: 応答が速いが、単純な文字数カウントタスクで偶発的な幻覚が発生しやすい
- Gemini 3 Pro: やや遅いが、基本的な論理的および言語的推論ではより正確
このテストは重要な点を示しています：速度が必ずしも正確さを意味するわけではないということです。GPT-5.2 這樣的な高度なモデルでも、単純な言語問題に苦労することがあります。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: マルチモーダル機能の比較
GPT-5.2 と Gemini 3 Pro のマルチモーダル機能を評価するために、シンプルながら実用的な画像分析テストを行いました。ランダムなウェブサイトのスクリーンショット—LocalSavingGuide、節約のヒントや消費者アドバイスを提供するコンテンツサイトのスクリーンショットをアップロードし、両モデルに画像を分析するように依頼しました。
（画像クレジット: https://localsavingguide.com/）
🔥GPT-5.2 のパフォーマンス
GPT-5.2 は Gemini 3 Pro よりも明らかに速く応答し、Gemini がまだ処理している間にほぼ即座に分析を生成しました。
正確性に関しては、GPT-5.2 は非常に詳細で構造化された説明を提供しました：
- 画像が LocalSavingGuide のウェブページのスクリーンショットであることを正しく特定しました。
- 全体的なレイアウト、グリッドスタイルの記事リストを含む詳細を正確に説明しました。
- スクリーンショットに表示されているすべてのテキスト要素を認識し、要約しました。
- 節約のヒントを探している読者、英国のショッパー、予算管理者など、対象読者を特定しました。
全体的に、GPT-5.2 は強い視覚的なテキスト認識能力、文脈理解力、高速な応答時間を示し、その出力は正確で即座に使用可能でした。
🔥Gemini 3 Pro のパフォーマンス
複数回の試行の後、Gemini 3 Pro は最終的に応答を生成しました。少し遅かったものの、その出力は依然として堅実なマルチモーダル推論を示しました：
- ウェブサイトのレイアウトと一般的な構造を正しく特定しました。ただし、可視テキストの抽出については GPT-5.2 ほど詳細ではありませんでした。
- しかし、Gemini 3 Pro は追加の分析洞察を提供しました。「主要なポイント」やウェブサイトの目的に関する広範な文脈解釈を含みます。
この上位レベルの分析は価値を加えましたが、速度とテキストの正確性の犠牲が伴いました。
🔥AIPURE 編集部の評価
AIPURE 編集部の見解では、このマルチモーダルテストにおいて GPT-5.2 が明らかに優れていました。その高速な応答時間、より完全なテキスト認識、正確なレイアウト説明は、ウェブサイト分析、コンテンツ監査、視覚データ抽出などの実世界のタスクに信頼性をもたらします。
ただし、Gemini 3 Pro の文脈分析は依然として印象的で、詳細な視覚解析よりも解釈的な要約を重視するユーザーには特に有用です。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: 画像生成テスト
次に、画像生成という私たちが特に興味を持っていた分野で、GPT-5.2 と Gemini 3 Pro をテストしました。
AIPURE では、Google の Nano Banana が特に好きで、Nano Banana Pro のリリース以来、その一貫した高品質な結果のおかげで、記事の特集画像やバナーを頻繁に生成しています。このテストを実施する前、私たちは正直に言って OpenAI が画像生成においてまだ明显的なギャップを埋める必要があると信じていました—これは伝統的に Google の得意分野であり、Nano Banana Pro は非常に高い基準を設定しています。
公平性を確保するために、両モデルに完全に同じプロンプトを与え、現在読んでいる記事のバナー画像を生成するように依頼しました。
Gemini 3 Pro が最初に完成し、ChatGPT はまだ処理中でした。まずは Gemini の結果から見ていきましょう。
Gemini 3 Pro によって生成されたバナーは、本当に素晴らしかったです。プロンプトにほぼ完全に従っていました：
- テキスト（「GPT-5.2」と「Gemini 3 Pro」）が明確かつ正確に描かれました
- 色のバランスが洗練され、未来感があり、高級感がありました
- 全体的な構成が強いハイテクな美しさを持っていました
- ロゴが認識可能で、正しくスタイリングされていました
要するに、Nano Banana Pro は期待に完全に応えました。
（この画像は AIPURE が Nano Banana Pro を使用して生成しました）
数分後、ChatGPT (GPT-5.2) が画像生成を完了しました。公平に言って、レイアウトと構造に関してはプロンプトにかなり忠実に従っていました。しかし、全体的な色の処理—特に Google ロゴの描画—は、正直に言って、Gemini の出力と比べると説得力が不足していました。視覚的一貫性とブランドの正確さが Gemini の出力と同等ではなかったのです。
（この画像は AIPURE が GPT-5.2 を使用して生成しました）
現時点では、ChatGPT が画像生成においてまだ改善の余地があることが明確です。特に Gemini 3 Pro と直接比較した場合、その差は顕著です。そのため、この記事の公式バナーとして Gemini の画像を使用することに決めました。
最終的な考え：今後も実世界のテストを予定
これで GPT-5.2 と Gemini 3 Pro の今回のテストは終了です。
ただし、これは始まりに過ぎません。今後の数週間で、AIPURE チームはより実践的で実世界の比較を実施する予定です。特に、日常業務で最も重要なタスク—PDF 要約、PPT 生成、生産性ワークフローなど—を含みます。
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