GPT-5.6とは？5.5との違いや新機能を実際に使ってみた

はじめに

OpenAIは2026年7月9日、GPT-5.6を正式に発表しました。

今回登場したのは、Sol・Terra・Lunaの3モデルです。さらに、推論量を増やすmax、複数のエージェントを並列で動かすultra、目標から成果物の完成までを進めるChatGPT Workも加わりました。

名称や機能が一気に増えたことで、「GPT-5.5から何が変わったのか」「どれを選べばよいのか」が分かりにくいと感じる人も多いはずです。

この記事では、GPT-5.6の新機能と各モデルの違いを整理したうえで、実際に使って分かったことを紹介します。

GPT-5.6とは

GPT-5.6は、OpenAIが2026年7月9日に正式公開した最新のモデルファミリーです。

GPT-5.5もコーディングやリサーチ、資料作成、ツール操作に強いモデルでした。GPT-5.6では、その方向性をさらに進め、複雑なタスクを長時間継続する能力やツール利用の効率、成果物のデザイン品質などが強化されています。

特に大きな変化は、単純に「より賢いモデルが1つ追加された」わけではないことです。GPT-5.6では、性能・速度・コストが異なるSol・Terra・Lunaが用意され、用途に合わせてモデルを選べるようになりました。

また、APIでは以下の機能も追加されています。

• プログラムを生成して複数のツール処理を進めるProgrammatic Tool Calling
• 再利用するプロンプト範囲を指定できる明示的なプロンプトキャッシュ
• 前のターンの推論情報を継続利用するPersisted Reasoning
• 従来のxhighより多く推論するmax
• 難しいタスクにより多くの計算を割り当てるProモード
• 複数のサブエージェントを並列で動かすMulti-agent機能

GPT-5.6は、質問に対して一度回答するだけのAIというより、複数の工程をまたいで作業を完了させるAIへ進化したモデルだといえます。

GPT-5.6のSol・Terra・Lunaの違いを比較

GPT-5.6には、Sol・Terra・Lunaという3つのモデルがあります。それぞれの違いは、主に性能・速度・コストのバランスです。

Solは複雑で失敗コストの高いタスク向け

Solは、GPT-5.6シリーズの中で最も高性能なモデルです。複雑なコーディング、ナレッジワーク、研究、サイバーセキュリティ、科学、コンピューター操作、デザインなどを想定して設計されています。

要件が曖昧な開発、広いコードベースを横断する改修、複数の情報を統合する調査など、単純な応答では完了できないタスクに向いています。一方で、単純な定型処理にSolを使うと、必要以上に時間やコストがかかる可能性があります。

Terraは日常利用のバランス型

Terraは、性能・速度・コストのバランスを取ったモデルです。OpenAIは、GPT-5.5と競合する性能を、より低いコストで提供するモデルとして位置づけています。

日常的な実装、コードレビュー、情報整理、業務フローの自動化などでは、最初からSolを使うよりTerraで十分なケースも多そうです。品質を大きく落とさず、実行コストを抑えたい場合の有力な選択肢です。

Lunaは速度と処理量を重視するタスク向け

Lunaは、GPT-5.6シリーズで最も高速かつ低コストなモデルです。

大量の文章の分類、形式変換、情報抽出、定型文の生成など、1件ごとの難易度は高くないものの処理件数が多いタスクに向いています。高度な判断が必要な部分だけSolやTerraに任せ、前処理や定型処理をLunaに担当させる使い方も考えられます。

なお、通常のChatGPTの会話画面で選べるのは基本的にSolです。TerraとLunaは、ChatGPT Work、Codex、OpenAI APIで利用できます。契約プランや段階的なロールアウトによっては、対象プランでもまだ表示されない場合があります。

GPT-5.6のmaxとultraとは

maxとultraは、Sol・Terra・Lunaのようなモデル名ではありません。使用するモデルとは別に、「どれだけ深く考えさせるか」「どのように処理を進めるか」を指定する設定です。

maxは1つのモデルにより多く推論させる設定

maxは、従来のxhighよりも多くの時間と計算を使って、選択肢の検討、検証、修正を行う推論レベルです。

GPT-5.6のAPIでは、推論レベルとしてnone、low、medium、high、xhigh、maxを指定できます。maxは、難しいバグの原因調査、設計方針の比較、複数の制約を満たす実装など、速さよりも検討の深さや正確性を優先したい場面に向いています。

ただし、推論量を増やせば常に良い結果になるわけではありません。単純なタスクにmaxを使うと、回答までの時間とトークン使用量だけが増える可能性があります。

ultraは複数のエージェントを並列で動かすモード

ultraは、4つのエージェントを標準で並列に動かし、それぞれの結果を統合するCodexのモードです。

たとえば、大規模なコードレビューで「セキュリティ」「パフォーマンス」「テスト」「設計」を分担したり、技術調査で複数の選択肢を同時に検証したりするタスクに向いています。

maxが「1つのモデルに長く深く考えさせる設定」なのに対し、ultraは「複数のエージェントに分担させる設定」です。ultraは複数の独立した作業に分解できるタスクで効果を発揮しますが、その分、トークン使用量は大きくなります。

ChatGPT Workとは？どのようなときに使う？

ChatGPT Workは、ユーザーが示した目標から、複数の工程を進めて成果物の完成までを支援する機能です。

通常のChatGPTでも文章作成や調査はできますが、ユーザーが工程ごとに指示を出す場面が多くありました。ChatGPT Workでは、参考ファイルやテンプレート、接続したツールを利用しながら、一連のワークフローをまとめて進められます。

たとえば、「商談の準備をして」と依頼した場合、企業情報を調査するだけでなく、過去の資料を確認し、論点を整理し、提案のたたき台を作るところまで進める使い方が想定されます。

OpenAIは、具体的な用途として以下を挙げています。

• 月次予算の差異を分析する
• 顧客調査からマーケティングブリーフを作る
• 営業商談の準備を行う
• 参考資料やテンプレートに合わせてドキュメントやスライドを作る
• SlackやMicrosoft Teamsの情報を定期的に資料へ反映する

作業中は進捗を確認でき、必要に応じて追加情報を渡したり、方向を修正したりできます。外部への共有など重要な操作では、人間の承認を挟む設計になっています。

また、Scheduled Tasksを利用すると、ユーザーが離席している間も定期的な作業を進められます。単発の質問よりも、調査から成果物作成まで複数工程がある業務や、繰り返し発生する業務に向いています。

ChatGPT Workは、Plus、Pro、Business、Enterpriseで提供されています。ただし、段階的に展開されているため、対象プランでも画面に表示されていない場合があります。

各機能の位置づけ：Chat / Work / Codex

GPT-5.6とGPT-5.5の違い

GPT-5.5は、2026年4月23日に公開されたモデルです。コーディング、リサーチ、データ分析、資料作成、ソフトウェア操作など、複数のツールを使って作業を進める能力が強化されました。

GPT-5.6は、GPT-5.5で強化されたエージェント型の作業能力を引き継ぎながら、モデルの使い分け、推論の深さ、並列処理、ツール利用の効率をさらに改善しています。

実際にGPT-5.6を使ってみた

今回、GPT-5.6が実務でどの程度変わったのかを確かめるため、【検証したタスク】でGPT-5.5と比較しました。

検証では、単に最終的な回答だけを見るのではなく、以下の項目を確認しました。

①目的：GPT-5.6 Sol と他モデル（GPT-5.5系／GPT-5.6 Terra/Luna など）の「複雑な相談・推論タスク」における実務適合度を比較すること。

• 対象とするのは、「PdM／コンサル／要件定義レベルの思考」を要するタスク
• 雑談や単純Q&Aではなく、「前提整理 → 論点分解 → 選択肢評価 → 提案」まで含むものを想定

② 使用モード・モデル

• 使用モード：Chat
• 比較対象モデル：
  • GPT-5.6 Sol
  • GPT-5.5 High

③ タスク（相談内容）の設計

• 各検証で説明

④評価方法・評価軸 9ポイント

• 課題と制約条件の整理ができているか
• プロンプトが明示した例をカバーしているか
• 有望案3つの整理（フォーマット遵守深さ）
• 「質問しながら進める」への対応（対話的進行）
• 解約理由への対応の一貫性（個別案を超えた仕組み提案）
• リスク・規制の具体性（業界特有の論点）
• 料金モデルの「ざっくり」指定との整合性
• 全体構成・推奨導線の説得力
• 出力形式（構成・見た目）

検証1：Chat × GPT-5.6 Sol（複雑な相談・推論）

タスクの設計：

あなたはヘルスケアSaaSプロダクトのPdMです。
以下の前提を踏まえて、新規プロダクト案の検討を手伝ってください。

■現状

• 既存サービス：中小クリニック向けのオンライン問診・予約管理SaaS
• 顧客：内科・小児科を中心とした個人クリニック 300院
• 売上：年商3億円、MRRは直近1年ほぼ横ばい
• 解約理由：現場スタッフのITリテラシー差による定着失敗、院長交代時の利用停止

■今回の相談テーマ

• 既存のアセット（問診フロー設計ノウハウ・医療ドメイン知識）を活かしつつ、
  新しい収益の柱になるプロダクト案を3つ程度検討したい。
• 特に「既存顧客基盤を活かせるか」「営業現場が売りやすいか」を重視している。

■お願いしたいこと

1. まず、現状の課題と制約条件を整理してください。
2. 次に、取り得る方向性（ターゲット拡張／周辺業務への展開など）をいくつか提示してください。
3. その上で、有望そうなプロダクト案を3つに絞り込み、
   それぞれについて「ターゲット」「提供価値」「ざっくりな料金モデル」「リスク」を整理してください。
4. 足りない情報があれば、こちらに質問しながら進めてください。

実際のアウトプット

https://drive.google.com/file/d/1bk00iwhWYupHAdl6F1vK23Ipm8EF72wm/view?usp=sharing

検証2：Chat × GPT-5.5 High（複雑な相談・推論）

タスクの設計：

あなたはD2Cコスメブランド向けECプラットフォームのPdMです。

以下の前提を踏まえて、新規プロダクト案の検討を手伝ってください。

■現状

• 既存サービス：自社ブランド向けのD2Cコスメ専用ECプラットフォーム
  • 機能：ブランド公式サイトの構築、定期購入機能、クチコミ管理、簡易CRM、LINE連携
• 顧客：スキンケア・ヘアケアを中心としたD2Cコスメブランド 120ブランド
• 売上：年商4億円。新規ブランドの流入はあるが、既存ブランドあたりのARPUはここ1年横ばい。
• 解約理由：
  • 売上が頭打ちで「効果を感じられない」
  • 社内にEC運用の専任担当がいないため、機能を使い切れない
  • 広告代理店から他プラットフォームを勧められての乗り換え

■今回の相談テーマ

• 既存のアセット（EC運用データ、顧客購買データ、コスメ領域のノウハウ）を活かしつつ、
  新しい収益の柱になりうるプロダクト案を3つ程度検討したい。
• 特に
  • 「既存ブランドへのアップセル・クロスセルがしやすいか」
  • 「マーケ／ブランド担当者が価値をすぐ理解できるか」
    を重視している。

■お願いしたいこと

1. まず、現状の課題と制約条件を整理してください。
2. 次に、取り得る方向性（ターゲット拡張／周辺業務への展開／データ活用サービス化など）をいくつか提示してください。
3. その上で、有望そうなプロダクト案を3つに絞り込み、
   それぞれについて「ターゲット」「提供価値」「ざっくりな料金モデル」「リスク」を整理してください。
4. 足りない情報があれば、こちらに質問しながら進めてください。

実際のアウトプット

https://drive.google.com/file/d/1bRpIkcehh6nmoS4ngZC10Ck9g6tYr0ly/view?usp=sharing

2つの検証を客観的に評価

2つの検証を同じ評価軸に揃えて定量比較しました。5点満点、9項目のスコアリングです。

比較表

合計スコア

結論

ヘルスケア案(5.6Sol)の方が、依頼に対して忠実で質が高い。明らかな性能差分が出るほどではなかった。

差がついた主因は2つで、どちらも「網羅性」に関わる点です。

1. 方向性の網羅性：プロンプトが明示的に例示した検討軸（ターゲット拡張／周辺業務展開／データ活用）のうち、コスメ案は1つを欠落させたまま3案に絞り込んでいます。ヘルスケア案は5方向性すべてを一度検討した上で意図的に優先度を下げており、「検討はしたが外した」のか「そもそも検討していない」のかという差は、PdM視点での提案の信頼性として評価。
2. 解約理由への対応の一貫性：両ケースとも前提に明確な解約理由が示されていますが、ヘルスケア案はそれを個別プロダクトの外側に「共通レイヤー」として立て直しており、コスメ案は個別方向性の1つに埋め込まれただけでした。

総じて、差は大きくはないものの、「プロンプトが明示した検討軸を全部拾えているか」という網羅性の一点で、5.6Sol案の方が指示への忠実度が高い、というのが客観的な評価になります。

5.6Solを使ったほうがいいケース：

• 期日が迫っており、スピード×質（具体の提案まで書いてる）が求められるケース
• 概要、方向性がある程度明確になっていて、より深い議論を行いたい場合

5.5Highで問題ないケース：

• そこまで中身が固まっていない叩き段階
• アウトライン、方向性の相談をしたいケース

まとめ｜GPT-5.6は実際にどのように使い分けるのか

GPT-5.6は、GPT-5.5より単純に性能が上がっただけのモデルではありません。Sol・Terra・Lunaによって性能、速度、コストを使い分けられるようになり、maxやultraによってタスクに割り当てる推論量やエージェント数も選べるようになりました。

多すぎて、どのようなシーンで何を使えばいいのか分かりづらいので、表にまとめてみました。

日常的な質問や短い文章の作成であれば、GPT-5.5 Instantで十分な場面もあります。重要なのは、常に最も高性能な設定を選ぶことではなく、タスクの難易度や失敗した場合の影響に応じてモデルと推論レベルを選ぶことです。

GPT-5.6の大きな変化は、単に性能が向上したことではなく、用途に合わせてモデルや実行方法を選べるようになった点にあります。

GPT-5.6に関するよくある質問

GPT-5.6は無料で使えますか？

通常のChatGPT会話でGPT-5.6 Solを利用できるのは、対象となる有料プランです。FreeとGoでは、通常のChatGPT会話からGPT-5.6 Solを選択できません。一方、CodexではFreeとGoでTerraを利用できます。利用条件は変更される可能性があるため、最新の公式情報を確認してください。

ChatGPTでTerraとLunaを選択できますか？

通常のChatGPT会話では、TerraとLunaを選択できません。ChatGPT Work、Codex、OpenAI APIでは、対象プランに応じて利用できます。

Sol・Terra・Lunaとmax・ultraの違いは何ですか？

Sol・Terra・Lunaは、性能、速度、コストが異なるモデルです。maxは1つのモデルにより多く推論させる設定、ultraは複数のエージェントを並列で動かすモードです。

GPT-5.6はGPT-5.5を置き換えますか？

完全には置き換えません。GPT-5.5 Instantは、通常のChatGPTで日常的な質問へ素早く回答するデフォルトモデルとして引き続き利用されます。複雑なタスクや手動で推論レベルを選択した場合には、GPT-5.6 Solが使われます。

GPT-5.6が表示されないのはなぜですか？

GPT-5.6は段階的に展開されています。対象プランでも、アカウントへの展開が完了していない場合があります。BusinessやEnterpriseでは、ワークスペース管理者の設定によって利用できない場合もあります。