近年、ChatGPTは世界中で広く採用され、テクノロジーとの関わり方を再定義している。大規模言語モデル(LLM)は、質問を理解し、文脈を考慮した自然な応答を生成するために、大量のテキストで訓練されたAIシステムです。
2025年8月7日、OpenAIはChatGPTモデルの最新かつ最も高性能なバージョンであるGPT-5を発表した。このスマートな統合モデルは、迅速な回答、高度な推論、マルチモーダル能力を融合し、コーディング、ライティング、健康などの分野で正確で役立つ結果を提供します。
この記事では、GPT-5とは何か、GPT-4oをどのように改良したのか、その際立った特徴、そしてどのように使い始めることができるのかを見ていこう。さっそく始めよう!
GPT-5はOpenAIの最新のChatGPTモデルで、以前のバージョンよりも賢く、速く、柔軟に作られています。GPT-4oやOpenAI o3とは異なり、即答するタイミングや、難しい質問に対して長く考えるタイミングを判断することができます。
そのため、単純な作業ではレスポンスがよく、複雑な作業では慎重さが感じられる。GPT-5は自動的に状況に適応するので、ユーザーはモデルや設定を切り替える必要がない。
GPT-5が1つのプロンプトで達成できることの興味深い例は、完全なインタラクティブ・ゲームを作成することです。適切なリクエストがあれば、ゲームプレイをデザインし、コードを書き、ビジュアルを追加し、効果音まで含めることができます。
ChatGPTが初期バージョンからGPT-5までどのように成長したかを簡単に紹介します。
ChatGPTの各バージョンは前バージョンの強みの上に構築されており、GPT-5はスピード、精度、適応性の最もバランスの取れたミックスとなっています。入力の欠落や不完全な入力を検出する能力は、マルチモーダル理解が初期のモデルからどれほど進歩したかを浮き彫りにしています。
統一されたシステムであることにとどまらず、GPT-5はより強力で柔軟な実世界での使用を可能にするいくつかの改良をもたらしました。推論の深さ、回答の長さを調整するオプション、巨大なコンテキスト・ウィンドウを扱う機能など、開発者はどのように反応するかをよりコントロールできるようになりました。また、より信頼性の高いツールの使用をサポートし、複雑なワークフローやアプリケーションへの統合を容易にします。
GPT-5は、幅広い業界ベンチマークに対してテストされています。これは、AIモデルが特定の分野でどの程度のパフォーマンスを発揮するかを測定するために使用される標準化されたテストです。実際のソフトウェア・エンジニアリング作業をシミュレートするコーディング・チャレンジでは、SWE-bench Verifiedで74.9%、Aider Polyglotで88%のスコアを獲得しており、これは従来のモデルよりも正確にコードを記述、編集、修正できることを意味している。
一方、AIが画像や動画をどれだけ理解し説明できるかをチェックするマルチモーダル推論テストでは、MMMUで84.2%、VideoMMUで84.6%を記録した。同様に、GPQA Diamondベンチマークの複雑な科学問題では、GPT-5 proは外部ツールなしで88.4%を記録し、ハイレベルな推論に強みを発揮した。
ここまで、GPT-5を他のChatGPTモデル全般との関係で説明してきました。次にGPT-4oと直接比較してみましょう。
GPT-4oは、その速度と強力なマルチモーダル機能で知られていましたが、GPT-5は、よりシャープな推論、より高い精度、開発者のためのより多くのコントロールでその基盤を構築します。また、コーディング、科学的推論、マルチモーダルタスクのベンチマークにおいて、GPT-4oを上回っています。
微妙な、しかし本質的な違いの一つは、感情認識である。GPT-5はトーンや文脈、プロンプトの感情の重みを認識する能力に優れており、より人間的でニュアンスのある言葉で応答することができる。
深い感動を与える詩を作るにせよ、繊細な健康アドバイスを提供するにせよ、単に会話の中でユーザーの気分に合わせるにせよ、自然な感じでユーザーとつながるためのより良い設備が整っている。
GPT-5を使ってみてください。ChatGPTのデフォルトモデルなので、ChatGPTを開いて質問やリクエストを入力するだけです。
GPT-5は、プロンプトの複雑さに応じて、素早く反応するか、より深く考えるかを決定します。推論に時間をかけさせたい場合は、モデルメニューから「GPT-5 Thinking」を選択するか、リクエストに「think hard about this」などのフレーズを含めることができます。
GPT-5はChatGPTにとって大きな前進であり、スピード、正確さ、より賢い推論を1つのモデルにまとめました。コーディングやサイエンスから、クリエイティブなライティングや健康アドバイスまで、以前のバージョンよりもスキルと意識をもって対応します。日常的な質問から複雑なプロジェクトまで、単なるツールというよりも、知識豊富なパートナーと仕事をしているような感覚になります。
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