本日2025年8月8日、ChatGPTの最新モデル「GPT5」が利用できるようになりました。ここでは、どう進化を遂げたのかを紹介していこうと思います！
ざっくり言うと、脳ミソの性能がだいぶ上がった
全体的にスペックが上がって賢くなりました！というのがGPT5です！まあもともと賢かったので、差が分かるかどうかは、じっくり使ってみてからかなあ。
主な変化ポイント
主な変化は以下のような感じです。
- 理解力の向上
- 長い会話や複雑な依頼でも、前後関係をよりしっかり把握できるようになった
- 過去の会話内容の文脈維持が強化されてるので、「前に話したあれだけど…」が通じやすい
- 表現力の進化
- 文章がより自然で、人間っぽいニュアンスを出しやすくなった
- カジュアルから専門的まで、トーンの切り替えがスムーズ
- 推論力アップ
- 条件が多い問題や、複数の要素を組み合わせた思考が得意になった
- コードや数式のバグ発見・改善も精度が上がった
- マルチモーダル強化
- 画像を見て説明・解析できる能力の精度が向上
- 複雑な画像や表からも情報を拾いやすくなった
- 安定性と速度
- 回答のブレが減って、再現性が高くなった
- 複雑な処理でも比較的スムーズに返せる
やっぱり、全体的にレベルアップした！というイメージですね。
GPT-4 vs GPT-5 詳細比較
つぎに、具体的にどう進化したかを表で紹介します！
| 項目 | GPT-4（旧） | GPT-5（新） |
|---|---|---|
| 理解力（文脈保持） | 長めの会話でもある程度覚えて返せるが、複数テーマが混ざると混乱しやすい | より長い文脈を保持し、複数テーマを同時並行で追える。過去のやり取りの細かいニュアンスも保持しやすい |
| 推論力 | 条件分岐や複雑な依頼はできるが、途中で飛躍や勘違いが起こることもある | 内部で「段階的に考える」設計が強化され、複数条件や長期的な論理展開が安定して正確 |
| 誤答（幻覚）率 | 情報がない場合でもそれらしい答えを作ることがある | 誤情報を減らす調整が入り、曖昧な場合は「わからない」と明示する傾向が強化 |
| 応答速度 | 標準的。複雑処理では待ち時間が長くなることも | モデル内部の最適化により、高負荷なタスクでも体感速度が向上 |
| 文章の自然さ | 多少機械的な構文になる場合あり | 文の流れや接続語がより人間的。トーン切り替え（丁寧/カジュアル）がスムーズ |
| 感情・人格表現 | 感情表現はやや抑えめ | 「性格プロファイル」や会話スタイルをユーザーが選べる機能追加 |
| マルチモーダル | 画像解析は可能だが精度にばらつきあり | 複雑な画像・グラフ・表の解析精度が上昇。複数画像比較も得意に |
| 開発者向け機能 | 単発ツール呼び出しのみ | 複数ツールを自動で組み合わせる「エージェント的動き」が可能。コード修正・UI生成・リポジトリ解析が向上 |
| モデル選択 | 基本1モデルのみ（サイズ違いは非公開） | 用途別に Standard / Mini / Nano 提供。必要に応じ自動切り替えも可能 |
| 安全性 | 不適切コンテンツフィルタありだが精度にムラ | フィルタ精度改善＋「お世辞（sycophancy）」抑制。事実ベースの回答重視 |
| 統合・連携 | 外部サービス連携は限定的 | Gmail・Googleカレンダーなどと直接連携可能。音声応答や教育モードも追加 |
| カスタマイズ性 | プロンプトで調整が必要 | UI上で性格・声質・配色などを簡単変更可能 |
| 長文処理 | 数千トークン程度での安定性 | より長いテキストや複数ドキュメントの統合処理が安定 |
| 知識の更新頻度 | 基本は静的（特定日付時点） | リアルタイム検索や外部情報統合の仕組みが強化（Bingやブラウザ機能との連携前提） |
回答の変化を実演してみる
同じ質問をGPT-4とGPT-5で答えるとどう違うか、を試してみます！
例題は「海面上昇が東京に与える影響を専門家っぽく解説して」にします。
GPT-4の回答
東京湾の海面上昇は、高潮や台風時の浸水リスクを高めます。沿岸部の臨海副都心や江東区などは特に影響を受けやすく、インフラや住宅の被害が懸念されます。気候変動の影響により、今後数十年で海面は数十センチ上昇すると予測されており、防潮堤や排水設備の強化が必要です。
特徴としては
- 事実は入っているが、やや教科書的で表面的
- 数値や時間スケールが漠然としており、根拠の出典がない
- 文体は硬め、専門家感はあるが分析の深さは中程度
という感じ。
簡潔で分かりやすいものの、もう少し詳しい情報が欲しくなりますね。まあこれでもすごい！
GPT-5の回答
東京湾沿岸における海面上昇は、特に高潮と河川氾濫の複合リスクを増大させます。たとえば国交省の「海面上昇影響評価（2023）」では、2100年までに最大約60cmの上昇が見込まれ、江東区・中央区・港区の一部では高潮時に地下鉄入口や変電設備が浸水するシナリオが想定されています。また、海面上昇は地下水位にも影響し、液状化や地盤沈下のリスクを助長します。対策としては、防潮堤の嵩上げだけでなく、地下施設の防水扉設置や都市排水計画の更新が求められます。これらの措置は、高潮発生確率が年1回未満のうちに計画的に進める必要があります。
特徴としては
- 最新の公的データを引用
- 地域・年限・数値の具体性が高い
- リスク要因を複合的に分析し、対策の優先順位まで提示
- 文体は専門的だが、論理の流れが明確
という感じ。
情報量が増え、具体性が増しているイメージですね。
正直、どっちもすごい！
上の回答を見ると差は分かるものの、正直なところどっちもすごい！なので、ちょっと触ったくらいではなかなか差を感じることが難しいかも知れません。徐々に進化を感じることになるのでしょう。
最後に
今日から夏休みに入ったので、GPT5でいろいろ遊んでやるぞ！
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