GPT-6 Astra完全解説〜従来モデルとの違いから、Illustrator・動画編集の実例まで〜

GPT-6 Astraで、私が試したのは、Adobe Illustratorでサムネイルを作り直すことと、本人が話した録画を解説動画に仕上げることでした。

手元には、Illustratorのaiファイルと、13分57.5秒のMP4が残っています。

Canvaのテンプレを活用した事例もあります。

AIを仕事に使ううえで注目したいのは、参考画像や録画素材を渡し、複数の工程をつないで、使えるファイルまで進めることです。

ただ、ここには混同しやすい点があります。

「Astraというモデルが進化したこと」と「CodexからIllustratorや動画処理の道具を使えること」は、それぞれ別の話です。

この記事では、公式の比較グラフ、私の制作事例、モデルと道具の役割、使い分け、依頼文、料金、確認すべき限界までをつなげて解説します。

ChatGPTを日常的に使っていて、「次は自分の仕事をどこまで任せられるのか」を知りたい方に向けた内容です。

仕様・提供状況の確認日は2026年9月6日。 ここでいう「完全解説」は、仕事への導入を判断するためのガイドであり、全API項目や全ベンチマークの逐語解説ではありません。

なお、制作事例は私の環境で試した記録で、旧モデルと同じ条件で速さや品質を測った比較実験ではありません。

見出し画像と説明図はAIで生成しました。
画像生成プロンプトの紹介記事はこちらです。

目次

1. GPT-6 Astraで何が変わったのか

2. Astra・Codex・ツールは、それぞれ何をするのか

3. 公式の比較と、私が試した制作事例

4. どの仕事に、どのモデルを使うか

5. Astraに仕事を頼む、最初の手順

6. 完成を見極める確認点と、よくある疑問

急ぐ方は、3で実例を見て、5の依頼文から試してください。従来モデルとの違いを整理したい方は、1・3・4を読むと全体がつながります。

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GPT-6 Astraで何が変わったのか

GPT-6 Astraは、OpenAIが2026年9月3日に発表したAIモデルです。

私が仕事に引き寄せて理解するなら、見るべき変化は能力・実行・協働の3つです。

この3つは、この記事のために整理した見方です。

能力：画面と状況を読んで、次の手を考える

デザインの仕事では、言葉の意味が分かるだけでは足りません。

参考画像の文字の大きさ、人物の位置、余白、色の関係を読み取り、それを制作手順に変える必要があります。

動画でも、素材の内容を把握し、話していることと字幕・図解を対応させなければ、見られる動画にはなりません。

このように、見たものを理解して、作業の判断につなげられるかが最初の軸になります。

実行：複数の道具を使い、ファイルまで仕上げる

制作には、素材の確認、配置、書き出し、プレビュー、修正といった工程があります。

そのたびに人が説明を読み、別のアプリへ移り、操作をやり直していたら、作業をつなぐ負担が残ります。

Astraを実行環境と組み合わせると、この工程のまとまりを依頼できるようになります。

ただし、実行できる範囲は、接続した道具と権限の範囲までです。

協働：途中で条件が増えても、仕事を続ける

実務の依頼は、最初の一文で全部決まることばかりではありません。

「人物をもう少し左へ」「字幕を短い1行に」「今回は公開せず、確認用ファイルまで」と、途中で条件が増えることがあります。

仕事で見るべきなのは、追加の一言に反応することだけでなく、それまでの目的と完成済みの部分も引き継げるかです。

なお、従来モデルにもツール利用や複数工程の実行能力はありました。

「以前は回答しかできず、Astraで初めて操作できるようになった」と捉えると、変化を大きく見積もりすぎます。

比較すべきなのは、任せられる仕事の複雑さ、途中で修正したときの安定性、成果物に到達するまでに人が介入する量です。

Astra・Codex・ツールは、それぞれ何をするのか

この記事の事例は、Astraを選んだCodexの環境から、制作に必要な道具を使った例です。

ここを分けておくと、「同じモデルを選んだのに、自分の画面では同じことができない」という疑問を整理しやすくなります。

Astraは、理解して判断するモデル

Astraは、依頼を読み、素材を見て、次に何をするかを判断します。

APIの基本仕様ではテキストと画像を入力でき、出力はテキストです。

本記事のサムネイルも、Astraによる設計と画像生成ツールを組み合わせた制作です。

Codexは、仕事を実行するための環境

Codexは、モデルにファイルやツールを渡し、作業を進めるためのアプリ・実行環境です。

依頼を受け取る場所が同じでも、選んでいるモデルや利用できる機能によって、できることは変わります。

ツールは、実際に操作・加工する道具

Illustratorを操作する仕組み、ファイルを読み書きする機能、動画を処理するFFmpegなどが、この層に当たります。

同じ依頼でも、画面を操作する方法と、プログラムで処理する方法の両方が考えられます。

たとえば、文字を配置するために毎回マウスでクリックするより、図形データを作ってIllustratorへ読み込むほうが進めやすい場合があります。

画面操作とプログラム処理を、目的に合わせて使い分けることが実務では役に立ちます。

AGENTS.mdとskillsは、仕事のルールと手順

AGENTS.mdは、その作業場所で守ってほしい共通ルールを伝えるための指示ファイルです。

skillsは、「サムネイルを作る」「動画を編集する」といった仕事で、いつ何を参照し、どう進めるかをまとめた手順書として使えます。

私の制作では、記事、画像、動画ごとの品質条件を、こうした指示にも持たせています。

しかし、ファイルを増やすほど良くなるわけではありません。

「細かなことも必ず確認する」「確認より実行を優先する」が別々の場所に残っていたら、実行方針が食い違います。

レストランにたとえるなら、人が料理の目的を決め、Astraが段取りを考え、Codexとツールが厨房を提供し、指示ファイルがレシピや店のルールを伝える関係です。

良い判断力があっても、必要な道具がなかったり、レシピ同士が矛盾していたりすれば、料理は予定どおりに仕上がりません。

公式の比較と、私が試した制作事例

ここでは、OpenAIが公表した評価と、私の制作環境で確認できた結果を順に見ます。

前者はモデル比較の材料、後者は仕事への落とし込みの例です。

公式グラフは、どこが伸びたかを読む

公式発表の比較では、主にGPT-5.6 Solを直前の比較対象として見られます。

ScreenSpot-Proは、画面上の操作対象を見つける評価で、Astraは92.7%、Solは76.9%です。

この図から読み取れるのは、画面認識の正答率が上がっている一方、表示された条件では1回あたりのAPI費用も高い位置にあることです。

「賢くなった」と「同じ処理が安くなった」を一緒にしないことが大切になります。

OSWorld 2.0のオフライン評価では、Astraが72.6%、Solが65.7%。

こちらは、実際のコンピューター上のアプリを使って課題を進める力を見る材料です。

Terminal-Bench 4.0では、Astraが57.9%、Solが37.3%。

プログラム開発や環境設定など、コマンドを使う複雑な作業を評価しています。

数字を見て、「自分の動画編集も同じ割合だけ速くなる」とは言えません。

公式表は推論強度ごとの最高値を用いており、研究環境やAPIのツール・指示は、普段使うChatGPTの環境と異なり得ます。

また、OSWorldの時間比較には遅延のシミュレーションが使われています。

これらは、自分の仕事で試す価値があるかを判断する材料として読むのが適切です。

事例1：参考画像を、IllustratorのAIファイルに作り直す

私が依頼したのは、すでにあるサムネイル画像を、指定の人物写真を使ってAdobe Illustratorで再制作する作業でした。

私の制作事例。参考画像をもとにIllustratorで再制作したPNGです。画像内の「Claude Code」「60分」は元の告知デザインの文言で、今回使ったモデル名や制作時間を示すものではありません。

生成したサムネイルをIllustratorで再制作した際の紹介は、こちらのX投稿で見られます。

作業では、画像の見た目を部品に分け、文字、図形、人物の配置を組み立て、SVG形式の部品をIllustratorへ読み込んでいます。

SVGは、図形や文字の位置を記述できる画像形式です。

そこからAI形式で保存し、PNGへ書き出して確認する工程まで進みました。

ここで価値があるのは、見た目の画像と、Illustratorで開ける制作データの両方が残ったことです。

ただし、AIファイルがあることと、すべての文字が編集しやすいテキストのまま残っていることは別なので、修正時にはオブジェクトの状態も確認する必要があります。

この制作も、最初から最後まで一直線ではありませんでした。

ファイル選択・保存画面が反応しにくい場面ではFinderを経由し、SVGから読み込んだ括弧の位置ずれには図形化で対応しています。

日本語がPDFのプレビューに出ない問題では、IllustratorからのPNG書き出しを使って表示を確かめました。

つまり、「画像を一度出して終了」という作業ではなく、アプリへの受け渡しで起きた問題を直し、出力を確認するところまでが事例の中身です。

同じことを試すなら、元画像、差し替える写真、必要なファイル形式、文字を後から編集したいかどうかまでを渡すと、完成条件が伝わりやすくなります。

事例2：本人の録画を、字幕と図解付きの解説動画にする

もう1つは、私が話している録画を、白背景・人物左・図解右の解説動画に整える作業です。

編集した動画の1フレーム。本人の映像、説明図、下部の字幕を組み合わせています。図解内の文言は、動画で扱った「指示ファイルの見直し」という解説テーマの要約です。

渡した素材や完成画面は、動画編集の事例を紹介したX投稿にまとめています。

完成動画は、動画リンクを掲載した返信からご覧いただけます。

完成したMP4は、13分57.5秒、1920×1080、30fpsでした。

この13分57.5秒は完成動画の長さであり、AIの処理時間ではありません。

工程には、本人の声の整音、前後の空白調整、人物背景の白化、短い1行字幕、話題に合わせた図解の切り替えが含まれます。

作業記録では、字幕321区間、図解の切り替え52か所が確認できました。

動画ファイルに加え、字幕ファイルと再編集・再書き出し用の素材も残っています。

この事例は、Premiere Proの画面だけを自動操作した例ではありません。

Appleの映像処理機能、FFmpeg、編集用のHTMLなどを組み合わせ、動画制作の工程を進めています。

Astraが動画そのものを直接生成した、という意味でもありません。

人が録画した素材を、処理ツールで加工・合成してMP4にした例です。

確認では、動画全体を読み込めるか、字幕や尺、場面のつながりに問題がないかを検査しています。

一方で、速い指先の動きには背景切り抜きによる一部の透けが残り、字幕の全文を人が耳で照合する作業は未実施でした。

このような、機械的な確認で分かることと、人が再生して確かめることの違いも、記事で伝えておきたい点です。

この2つの制作から、どんな仕事へ広げられるか

共通しているのは、素材を受け取り、途中の判断を挟み、複数の処理をつなぐ仕事だということです。

この構造をもとに、次のような応用が考えられます。

• 資料制作： テンプレートと元資料から、構成・図表・ページの体裁まで整える。

• 調査と記事： 一次情報を集め、主張と出典を対応させ、原稿と説明図を作る。

• Web制作： 仕様と素材からページを作り、表示や操作を確認して直す。

• 表計算： データを整理し、計算・グラフ・説明を一つの成果物にまとめる。

• 業務の下処理： 定型フォームへの入力や情報の整理を、確認しやすい状態まで進める。

これらは応用の候補であり、私が今回すべて実測した事例ではありません。

また、公式発表では科学・数学・サイバーセキュリティも主要な評価分野として扱われています。出典：OpenAI公式発表

専門分野の高い評価も、そのまま専門家の確認が不要になることを意味しません。

デザインで「作れた」と「狙った伝わり方になっている」が違うように、分野ごとの品質判断は残ります。

どの仕事に、どのモデルを使うか

私なら、複数の工程と途中の判断がある仕事にAstraを試し、短く定型的な仕事は軽いモデルから比べます。

これは料金表と事例を踏まえた実務上の選び方で、すべての人に同じモデルを勧めるものではありません。

GPT-5.6 Sol・GPT-5.5との違い

APIの標準料金を、100万トークンあたりで比べると、次のようになります。

• GPT-6 Astra： 入力10ドル、出力50ドル。

• GPT-5.6 Sol： 入力4ドル、出力20ドル。

• GPT-5.5： 入力5ドル、出力30ドル。

出典：Astra、Sol、GPT-5.5。2026年9月6日確認。キャッシュ・長い入力・処理方式・ツール等の追加条件を除く標準単価です。

トークンは、文章などをモデルが処理するために区切った単位です。

日本語の「1文字」と常に一致するわけではありません。

この比較では、Astraの入力・出力単価はSolの2.5倍です。

ただし、作業全体の料金は、入力と出力の量、推論に使う量、ツール、やり直しによって変わります。

高いモデルで一度に終わる仕事もあれば、軽いモデルで十分な仕事もあるため、1回の単価と、納品できるまでの合計費用を分けて比べる必要があります。

なお、3モデルとも、公式モデルページ上のコンテキスト上限は105万トークン、最大出力は12.8万トークンです。

コンテキストとは、一度に扱える情報の範囲のことです。

「Astraは新しいから、読める量も旧モデルより大きい」とは、この仕様だけから言えません。

前章の性能差も、Astra対Solを中心にした比較であり、GPT-5.5に対する同条件の改善率を示したものではありません。

Astraを優先して試したい仕事

判断の目安は、工程が多い、修正が入りやすい、完成物の確認が必要の3つです。

Illustratorの再制作なら、画像の読み取りだけでなく、部品化、アプリへの受け渡し、保存、プレビューがつながります。

動画なら、音声、人物映像、字幕、図解、書き出しが影響し合います。

こうした仕事は、最初の回答のきれいさより、最後まで条件を保って進める力が効きやすいと考えています。

反対に、短い文の言い換えや決まった形式への整形なら、最初から最も重い設定を選ぶ理由は弱くなります。

ChatGPT・Work・Codex・APIは、依頼の置き場所で選ぶ

会話の中で相談し、文章や画像を見ながら考えるなら、ChatGPTが入口になります。

Workなど、利用している画面でまとまった仕事を扱う機能が提供されている場合は、その機能の道具・権限の範囲で依頼します。

自分のパソコンにある素材や制作アプリと連携したいなら、対応環境のCodexを確認します。

今回のIllustratorと動画の例はこちらです。

自社のサービスや独自の仕組みに組み込みたいなら、APIを使います。

APIでは、モデルを呼ぶコードに加えて、ツールの実行や権限、結果の受け渡しをアプリ側で用意する必要があります。

料金と提供状況は「自分の画面」で最後に確かめる

発表では、Plus・Pro・Business・Enterpriseなどへの段階展開が案内されていますが、発表対象であることと、自分のアカウントで今使えることは同じではありません。

また、APIの従量課金と、ChatGPT・Codexの契約プランの利用枠は分けて考えてください。

画面にAstraが見当たらない場合は、まず対象プラン、組織管理者の設定、利用中クライアントの対応を確認するのが自然な順序です。

Astraに仕事を頼む、最初の手順

最初は、確認しやすい小さな成果物を1つ作るところから始めます。

いきなり毎日の仕事をすべて任せるより、サムネイル1枚や短い動画1本で、必要な道具と確認方法をつかむほうが進めやすくなります。

まず、素材と完成条件をそろえる

1. Astraが選べる環境を確認する。 モデル選択器で提供されているかを見ます。

2. 使う素材を1か所にまとめる。 参考画像、写真、録画、原稿など、今回使うものを特定します。

3. 完成形を決める。 PNG、AI、MP4、字幕ファイルなど、必要な形式を伝えます。

4. 必要な道具と権限を確認する。 Illustratorの操作やファイル保存ができる状態かを確認します。

5. 合格の条件を伝える。 文字の編集可否、字幕の読みやすさ、音量、保存先などを具体化します。

これらは毎回長文にする必要はありません。

継続的に使う条件を指示ファイルへまとめ、今回だけ変わる素材と目的を会話で渡す方法もあります。

共通の依頼文は、この形から始める

以下は、この記事の考え方を使った依頼文の例です。

目的：
誰に、何を伝えるための成果物か。

素材：
使ってよいファイルと、参考にする見本。

完成形：
必要な形式、サイズ、保存先。
あとから編集できる状態も必要か。

任せる範囲：
調査、制作、修正、書き出し、確認まで。
公開・送信など、別途確認してほしい行動。

品質：
必ず満たしてほしい条件を3〜5個。

進め方：
結果を大きく変える不足だけ質問してください。
それ以外は、目的に合う方法で進めてください。
完了時に、作ったもの、確認したこと、未確認の点を示してください。

「いい感じにして」だけで任せるより、何をもって完成とするかが共有しやすくなります。

Illustratorへ頼む例

この参考画像を、Adobe Illustratorで再制作してください。
人物写真は添付の素材を使ってください。

サイズは1920×1080です。
文字、人物、背景の位置関係と、文字の強弱を参考にしてください。
人物写真そのものを別人に作り替えないでください。

納品はAIと確認用PNGです。
主要な文字は、可能なら編集できるテキストとして残してください。
図形化が必要な文字があれば、理由と対象を知らせてください。

書き出したPNGを見て、文字の欠けと位置ずれを確認してください。
元のファイルは上書きせず、指定フォルダへ新規保存してください。

参考画像との完全一致が必要なのか、構成を生かした再制作でよいのかも、最初に区別しておくと判断がぶれにくくなります。

動画編集へ頼む例

この録画を、解説動画として編集してください。
本人の声を使い、聞き取りやすく整えてください。

画面は16:9。人物を左、説明図を右、背景は白にします。
字幕は短い1行で、話している内容と時刻を対応させてください。
固有名詞と数字は原稿と照合してください。

最初に30秒程度の確認用プレビューを作り、
その後、同じ見た目で全体を仕上げてください。

MP4、字幕ファイル、再編集用の素材を保存してください。
音ずれ、字幕の切れ、図解の切り替えを確認してください。
YouTubeには公開しないでください。

切り抜きが必要なら、手や髪の輪郭まで見る条件も付け足せます。

ここで指定した30秒は、試し方としての提案であり、今回の実例で測定した処理時間ではありません。

途中の修正は「変えるもの」を具体的に伝える

途中で気になった点が出たら、変更箇所と維持する条件を短く渡します。

全体の構成は維持してください。
字幕の文字だけ少し小さくし、左右の余白を広げてください。
音声と図解の切り替え時刻は変えないでください。

これは、細かい操作をすべて説明するためではなく、修正の範囲を共有するための指示です。

途中の質問や待ち時間に、別の仕事が進んでいるかを見るのも、使い勝手を確かめるポイントになります。

すでに指示ファイルがある人は、古い条件を点検する

使い始めたとたんに確認が増えたり、回答が長くなったりした場合は、モデルだけでなく既存の指示も見ます。

「必ず」「毎回」「すべて」などの強い言葉が、今回の仕事に本当に必要かを確認してください。

OpenAIのガイドは、Astraの質問の傾向、指示への忠実さ、文体、委譲、検証の仕方に合わせた調整を案内しています。出典：Model guidance

たとえば「変更したら必ず新しいテストを作る」より、「動作が変わる箇所に必要な検査を行う」のほうが、目的と確認が結びつきます。

指示を減らすこと自体を目的にせず、矛盾や今回の仕事に不要な工程を取り除く、と考えると整理しやすくなります。

APIを使う人が押さえる変更点

一般の利用者は、この項目を読み飛ばしても始められます。

APIのモデルIDは`gpt-6-astra`で、推論強度は`low`・`medium`・`high`・`xhigh`・`max`が案内されています。

`none`は非対応で、ツール呼び出しにはResponses APIが必要です。

また、非同期ツール呼び出しや作業中の追加指示を扱うための機能が案内されていますが、アプリ側の実装が必要です。

非同期とは、ある処理の結果を待つ間に、それに依存しない別の仕事を進められる仕組みを指します。

費用面では、長い入力の追加料金にも注意します。

大量の履歴や資料を渡す運用では、上限に収まるかだけでなく、何を渡す必要があるかも見直してください。

完成を見極める確認点と、よくある疑問

完了報告を受け取ったら、成果物を開き、依頼した条件と比べます。

ファイルができたことと、そのまま仕事に使えることは、分けて確かめてください。

確認する場所は、成果物に合わせて変える

• Illustrator： AIファイルが開けるか、文字や画像が欠けていないか、必要な部分を編集できるか。

• 動画： 音声と字幕が合っているか、固有名詞・数字が正しいか、人物の輪郭や図解の切り替えに不自然さがないか。

• 記事・資料： 出典が主張を支えているか、図と本文が一致するか、読み手が次の行動を判断できるか。

• Web・アプリ： 表示だけでなく、ボタン、入力、画面の切り替えが実際に動くか。

今回の動画なら、全編を読み込めることは確認できても、字幕を人が全文照合したことにはなりません。

確認の名前を具体的にすると、「検証済み」という言葉の範囲が見えるようになります。

Q. Astraを選べば、誰でも同じIllustrator制作ができますか？

モデルを選ぶだけでは再現条件はそろいません。

対応するCodexの環境、アプリ、利用可能なツール、ファイル、権限、必要なフォントや素材が関わります。

まず小さなファイルを開いて保存する作業から、接続を確かめるとよいでしょう。

Q. Astraは動画や音声を直接扱うモデルですか？

APIのモデル仕様では、音声・動画の入出力は非対応です。

ただし、録画から音声やフレームを取り出す道具、文字起こし、動画合成などを組み合わせて、編集の仕事を進めることはできます。

今回の動画編集も、そうしたツールを使った例です。出典：Astraモデル仕様

Q. 長く任せても、以前の条件を全部覚えていますか？

完全に忘れないとは考えないほうがよいでしょう。

Codexには、Astraで長い作業の文脈を扱うための実験的な仕組みが案内されていますが、対応環境で任意に有効化する機能で、初期状態はオフです。

確認時点ではPlus・Proでログインする対応Codexクライアントが対象で、Business・Enterprise・APIキー利用は対象外とされています。出典：モデルの公式案内

モデルのコンテキスト上限と、過去の仕事を検索・保持するアプリ側の仕組みは分けて考えてください。

実務では、目的、納品形式、変更してはいけない条件を、参照しやすい場所へ残す方法が役に立ちます。

Q. 作業が止まったら、承認設定を緩めればよいですか？

まず、止まった理由と対象の操作を確認します。

素材不足、矛盾した指示、アプリの不調、安全確認では、それぞれ対処が違います。

公式の安全説明でも、正当な作業が安全チェックによって一時停止・停止される場合があると案内されています。出典：GPT-6 Astra安全性の概要

目的達成に不要な操作をやめる、必要なファイルだけ渡す、成果物を確認してから次の操作を承認するなど、範囲を具体化して進めます。

公開、送信、購入、削除のように外部や元データへ影響する操作は、制作の依頼と分けておくと判断しやすくなります。

Q. 旧モデルから、全部Astraへ切り替えるべきですか？

まず、自分の仕事を同じ条件で比べることを勧めます。

同じ素材と完成条件を渡し、完成物の品質、かかった時間、料金、人が直した回数を記録します。

1回で結論を出さず、普段よく行う仕事をいくつか試すと、合う場面が見えやすくなります。

今回の私の制作記録から言えるのは、Astraと実行環境を組み合わせ、Illustratorの制作データと編集済み動画まで進められたということです。

「旧モデルでは不可能だった」「何倍速くなった」「品質が必ず上がる」という結論は、この事例だけでは出せません。

私が次に比較したいのは、最初に出た回答の長さよりも、人が手を入れて使える状態になるまでの距離です。

今日やること

最近自分で作った成果物を1つ選び、素材と完成条件を渡して、Astraに同じ種類の仕事を頼んでみてください。

終わったら、完成物を開き、「任せられた工程」と「自分の確認が必要だった工程」を一行ずつ残します。

次回

今後も、AIの情報を仕事の判断と実行につなげる使い方を発信します。

実際の制作手順や試した結果を続けて読みたい方は、フォローしていただけるとうれしいです。

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ソフトバンクニュース
https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20251217_02

SHE likes
https://x.com/she_officials/status/2025767572604588437?s=46

参照リンク

公式仕様・評価・提供状況は2026年9月6日に確認しました。

• OpenAI：GPT-6 Astra公式発表 — 性能比較とグラフ、提供案内。グラフ3点は、このページの必要部分を引用しています。

• OpenAI：リリースノート — 発表日、モデル概要、APIの変更点。

• GPT-6 Astraモデル仕様 — 入出力、コンテキスト、料金、推論強度、利用できるツール。

• GPT-5.6 Solモデル仕様 — 料金と仕様の比較。

• GPT-5.5モデル仕様 — 料金と仕様の比較。

• Model guidance — 依頼・指示ファイルの調整、API移行。

• モデルの公式案内 — モデル選択と実験的なコンテキスト管理。

• ワークスペースのモデル提供 — 管理・提供条件。

• Computer Use公式ガイド — アプリ操作の前提と権限。

• GPT-6 Astra安全性の概要 — 安全対策と限界。

制作事例は、2026年9月6日の私の作業記録と保存成果物に基づきます。公式評価のグラフと、私の独自図解・制作画像は、各キャプションで区別しました。

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