GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaへ同じ条件で日本語記事の初稿を作らせたところ、今回最も修正しやすかったのはTerraでした。
ただし、3モデルの所要時間は54～60秒で、差は6秒です。選ぶときは数秒の速さより、与えた情報から外れていないか、公開前にどれだけ直す必要があるかを優先した方が実用的でした。
今回作ったのは、モデル比較のための未校正シミュレーション原稿です。1テーマにつき各モデル1回だけの結果であり、モデル全般の性能順位を示すものではありません。
GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの比較結果
3モデルの初回出力を、一次情報への忠実性、指示遵守、修正量、構成、冗長さ、所要時間の順で確認しました。
| モデル | 所要時間 | 初回出力で確認した主な問題 | 今回の判断 |
|---|---|---|---|
| Terra | 54秒 | 役割分担表の見出しが崩れた | 最も修正しやすい |
| Luna | 56秒 | 6,185文字、説明の重複、未確認情報の追加 | 圧縮と事実確認が必要 |
| Sol | 60秒 | 現在の運用について、提供していない内容を補完 | 構成は簡潔だが事実修正が必要 |
Terraを1位とした理由は、最速だったからではありません。表の修正は必要でしたが、運営経験に関する大きな補完が3案の中で最も少なく、公開原稿へ直す作業が少ないと判断したためです。
比較した条件
比較条件をできるだけそろえるため、空のProjectを3つ作り、各モデルへ同じ日本語記事作成指示を送りました。
| 項目 | 条件 |
|---|---|
| 実施日 | 2026年8月25日 |
| 実行場所 | Codexの空の3 Project |
| モデル | GPT-5.6 Luna・Terra・Sol |
| 推論設定 | すべてmedium |
| 指示 | 3モデルで同一 |
| 外部検索 | なし |
| 試行回数 | 各1回 |
| 計測方法 | 人間がストップウォッチで計測 |
記事テーマは「AIで約1,000記事を作った経験から、AIに任せる作業と人間が確認する作業を整理する」というものです。サイト名とジャンルは伏せ、検索順位・アクセス・収益など、確認できない成果は主張しない条件にしました。
比較用の指示文全文は、正本を文字単位で再確認できていないため本記事には掲載していません。確認できていない文章を記憶から復元すると、「同じ指示で比較した」という検証条件自体が曖昧になるためです。
Sol・Terra・Lunaは公式上どう違う？
OpenAIは、GPT-5.6 Solを複雑な推論やコーディング向けのフラッグシップ、Terraを知能とコストのバランスを取るモデル、Lunaをコストを抑えた大量処理向けと案内しています。
3モデルの現行仕様は、OpenAIのモデル一覧で確認できます。モデル選択と推論設定は、GPT-5.6のモデルガイダンスにも掲載されています。いずれも2026年8月25日に確認しました。
公式の位置付けはモデルを選ぶ出発点になります。しかし、記事初稿でどれだけ修正が必要になるかは、公式説明だけでは分かりません。そこで今回は、同じ制作物を作らせた結果を人間が確認しました。
なお、API価格は発表後にも改定されています。今回はCodexの月額プラン内で実行しており、1回ごとの料金を測定できないため、価格による勝敗は付けていません。
Terraは表の修正が中心で、最も直しやすかった
Terraの初回出力は、与えた経験を記事の流れへまとめながら、確認できない成果を断定していませんでした。AI導入前との比較データがないことや、約1,000記事の大部分が1サイトに集中していることも区別されています。
明確な修正点は、役割分担表の見出しです。
作業主な担当
「作業」と「主な担当」が一つのセルに入り、隣に空の見出しができていました。文章の事実関係とは別に、表の列構造を直す必要があります。
また、公開前チェックの手順など、ユーザーが直接答えていない一般的な提案も加わっています。これらを残す場合は、実体験ではなく編集上の提案として区別しなければなりません。
それでも、提供していない現在の作業内容を経験談として大きく追加する箇所は、3案の中で最も少ない結果でした。今回の条件では、Terraが最も短時間で公開原稿へ近づけられる初稿です。
Lunaは丁寧だが、圧縮と事実確認が必要だった
Lunaの初回出力は6,185文字ありました。見出しはH2が8件、H3が13件です。
構成案、本文作成、文章整理、キーワード選定、情報収集、校正、画像、入稿、公開前確認、公開後分析まで細かく分けています。確認項目が多いため実務手順としては読みやすい一方、同じ注意が複数の見出しで繰り返されています。
より重要な問題は、提供していない情報を自然な文章で追加したことです。
約1,000記事すべてを一人で完全に制作したわけではありません。
提供した情報は「3サイト合計で約1,000記事」「1サイトが大部分」という範囲です。一人で制作したかどうかについては説明していません。この文章は事実か確認できないため、そのまま公開できません。
Lunaの初回出力は、詳しい確認手順のたたき台が欲しい場合には材料が多い結果でした。ただし、初稿を簡潔に整え、一次経験だけを正確に使いたい記事では、削除と照合に時間がかかります。
Solは構成が簡潔だが、現在の運用を補完した
Solの初回出力は5,620文字で、H2が6件、H3が5件でした。Lunaより見出しが少なく、「人間が確認すべき作業は5つある」とまとめたため、全体像を追いやすい構成です。
一方、冒頭で次のように書いています。
私が現在もAIに任せているのは、主に資料を基にした文章の作成や修正案の提示です。
ユーザーが答えたのは、当時AIへ主に本文作成を任せていたことと、任せる範囲を徐々に広げたことです。現在AIへ任せている具体的な作業までは示していません。
本文後半の「現在の役割分担」も同様です。自然で説得力のある文章に見えても、提供資料にない現在の運用を本人の経験として書くことはできません。
Solは論点をまとめる構成では扱いやすい結果でした。しかし、今回のテーマでは未提供情報の削除や本人確認が必要なため、Terraより修正負担が大きいと判断しました。
数秒の速度差より修正量を優先した
所要時間だけを見ると、Terraが54秒、Lunaが56秒、Solが60秒でした。
ただし、この計測では通信状態、混雑、出力文字数などを統制していません。各モデル1回だけなので、2秒や6秒の差をモデル固有の速度差とは判断できません。
記事制作では、初回出力が数秒早くても、資料にない経験を追加していれば確認と修正が必要です。今回は、次の順番で評価しました。
- 与えた一次情報から外れていないか
- 推測や成果を追加しない指示を守っているか
- 公開前の修正箇所が少ないか
- 読者が判断しやすい構成か
- 重複が少ないか
- 出力までの時間
この順番なら、文章量や速さだけで初稿を選び、後から事実修正が増える状態を避けられます。
使用量は今回の画面では比較できなかった
3モデルを動かす前の週間利用枠は残り53％でした。3件の出力後にも53％と表示されました。
表示が変わらなかったことから分かるのは、今回の3件を1％単位の表示で区別できなかったことだけです。「使用量がゼロだった」「3モデルの消費量が同じだった」とは判断できません。
また、月額プラン内で利用しているため、モデルごとの追加料金も測定していません。APIのトークン単価をCodexの週間利用枠へ換算することもしていません。
記事制作ではどのモデルを選ぶ？
今回の結果から選ぶなら、公開前の修正を少なくしたい場合はTerraから試します。
ただし、これは1テーマの結果です。用途別には、次のように判断します。
- まず公開可能な初稿へ近づけたい：同じ資料を渡し、Terraで事実忠実性を確認する
- 詳細な確認項目を広く出したい：Lunaの案を材料にし、重複と未確認情報を削る
- 論点を少ない見出しへ整理したい：Solの構成案を使い、経験部分を資料と照合する
この選び方も、今回の出力から得た編集上の判断です。別テーマでも同じ結果になるとは限りません。
Codex自体をChatやWorkとどう使い分けるかは、ChatGPTのChat・Work・Codexの違いで解説しています。
AI初稿はモデル名にかかわらず人間が確認する
今回、3モデルすべてに修正点がありました。
- Terra：表の列見出し
- Luna：6,185文字の初稿、重複、確認できない経験
- Sol：提供していない現在の運用
Solを選んでも、人間の確認を省略できるわけではありません。もっともらしい文章ほど、資料にない内容が混ざっていても読み流しやすくなります。
確認するときは、文章の自然さではなく、各主張が渡した資料のどこに対応するかを見ます。価格、日付、仕様など変化する情報は、公開直前に公式情報へ戻って確認します。
具体的な確認順序は、AIで作った記事のファクトチェック手順で紹介しています。
今回の比較で分からないこと
今回の結果から、次のことは判断できません。
- 別の記事テーマでもTerraが最も直しやすいか
- 同じ条件で複数回実行しても同じ結果になるか
- 通信や混雑を除いたモデル固有の生成速度
- 1回ごとのCodex使用量
- 月額料金内での1回当たりコスト
- 日本語検索での絶対的な需要量
モデルは更新されるため、公式上の位置付けや料金も変わる可能性があります。この記事の比較結果は2026年8月25日に実行した1回分として扱ってください。
よくある質問
GPT-5.6 Terraが記事作成に最も優れていますか？
今回の1テーマ・各1回の比較では、Terraが最も修正しやすい初稿でした。モデル全般の性能や、別のテーマでの結果までは判断できません。
Lunaが56秒、Terraが54秒ならTerraの方が速いですか？
今回の計測ではTerraが2秒早い結果でした。ただし、各1回で通信・混雑・出力文字数を統制していないため、一般的な速度差とは扱えません。
Solなら事実確認は不要ですか？
必要です。今回のSol出力には、提供していない現在の運用が経験談として追加されていました。モデル名にかかわらず、資料との照合が必要です。
使用量が53％のままなら、利用枠を消費していないのですか？
判断できません。分かるのは、今回の3件では1％単位の表示が変わらなかったことだけです。
まとめ
GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaへ同じ条件で記事初稿を作らせたところ、今回最も修正しやすかったのはTerraでした。
- Terra：54秒。表の見出し修正が中心
- Luna：56秒。6,185文字の初稿で、重複と未確認情報の修正が必要
- Sol：60秒。構成は簡潔だが、現在の運用を補完
モデルを選ぶときは、数秒の差より、与えた一次情報から外れていないか、公開までに何を直す必要があるかを確認します。
AIの初稿を完成品として公開せず、事実、編集上の提案、不明点に分ける。そのうえで、人間が最終判断することが、どのモデルを使う場合にも必要です。
