OpenAIの次世代大規模言語モデルであるGPT-5について、コーディング能力の向上、回答精度の向上、マルチモーダル機能の拡張など10の注目機能を詳細に解説する動画である。特にプログラム開発の自動化、動的推論機能、エージェント機能の強化など、従来のチャットボットを超えた自律型AIとしての進化について言及している。
GPT-5の主要機能と期待される進化
GPT-5の予定されたリリースを数時間後に控えて、この動画では最も期待されている10の機能を紹介するで。これらの機能はかなり高い確率で搭載される予定や。
まず一つ目の機能は、コーディング能力の向上やな。多くの異なるAIモデルに共通する優れた特徴の一つが、優秀なコーディングモデルの能力なんや。もしモデルが本当に、本当に上手にコードを書けるようになったら、人々がそのモデルを使ってSaaSプログラムを開発する方法について、まったく新しい可能性が開かれるんや。
GPT-5を使いたがってる人の多くが知ってる使い方の一つが、プログラム構築なんや。この画面で見てもらえるとおり、文字通り17時間前に、サム・アルトマンがツイートしとって、「我々は非常に、非常に近いうちにSaaSのファストファッション時代に突入する」って言うてるんや。
つまり、基本的にプログラムやアプリケーションを比較的素早く、非常に、非常に安価に構築できるようになるってことや。これはファストファッションみたいなもんで、服を非常に、非常に安価に作れる、いや服を作るんやなくて製造できるってことや。そういう時代が存在したのは、服作りに関しては労働力が非常に安価やったからなんや。
もちろんファッションについて深く掘り下げる必要はないけど、基本的に彼が言うてることは、GPT-5はプログラムをほぼ瞬時に構築できるモデルになる可能性があるってことや。だから、今現在心配してることの一つが、Lovableみたいな様々なスタートアップが基本的に一夜にして破壊されてしまうんやろかってことや。個人的には、そうは思わんけどな。
モデル間の競争とアクセス制限
たとえGPT-5が驚異的なアプリケーションを素早く構築できるとしても、大部分の人はClaudeシリーズのモデルを使い続けると思うで。知ってることの一つは、Anthropicが最近市場シェアを拡大してるってことや。彼らはより多くのARR、より多くの収益を上げ始めとって、評価額もゆっくりとOpenAIのそれに迫っとるんや。
でも驚くべきことで、ちょっと五分五分な感じで見た話があるんやけど、AnthropicがOpenAIのモデルへのAPIアクセスを火曜日に取り消したんや。この件に詳しい複数の情報筋がWiredに語ったところによると、OpenAIはサービス利用規約に違反したためアクセスが切断されたと通知されたんやって。
もしこれが何のことか知らんかったら、基本的に、AIスタートアップで働いてる場合、実際にはLLMやAIツールを使って自分の仕事をより良くすることはできんってことや。なぜなら、これらの企業すべてが利用規約において、基本的に彼らのアウトプットを使って競合製品を開発することを禁止してるからや。OpenAIでも同じことをしとるんや。
だから、一部の人が混乱してるのは、「ちょっと待てよ、もしGPT-5がコーディングにそんなに優れてるんやったら、なんでそれを使ってさらなるモデルを開発したり、GPTをもっと良くしたりせんのや？」って言うてることや。完全には確信してないけど、GPT-5は他のモデルよりもコーディングにおいてかなり優れてるはずやと思うで。でも、見てみなわからんやろな。
回答品質の向上と検証システム
二つ目で、本当にシンプルなことやけど、もちろんモデルは全体的により良い回答をするようになるんや。これはかなり、かなりシンプルに聞こえるの知ってるで。当たり前やろ、全体的により良い回答をするようになるんや。それはまさに我々が期待することや。しかし、それをどのように達成するのかについては、完全には確実やないんや。
そして、それが興味深い部分やと思うんや。この記事があって、これについて詳しく掘り下げた動画を作る予定やけど、ユニバーサル検証器のアイデアについて話してるんや。これは強化学習中にモデルが高品質な回答を生成してることを確認するより自動化された方法の用語で、Aaron Airと別の記者が金曜日に報告したように、OpenAIは今度のGPT-5モデルを改善するためのユニークな技術を開発したんやって。
基本的にユニバーサル検証器について、この記事で言ってたことの要約版、読むには長すぎるから読まなかったバージョンは、彼らが質的な質問に対する検証器を何とか得る方法を見つけたってことや。だから、数学の問題で5+5は10かって聞いた場合、我々は皆それが10やって知ってるし、言語モデルの出力を簡単に検証できるんや。
でも、この文章が今まで書かれた最高の文章かとか、この段落はこっちの段落より優れてるかって聞いたら、それを検証するのが難しくなるんや。なぜなら、それらは質的な主題で、かなり主観的やからや。客観的な真実はないんや。時には個人の好みの問題になってまうんや。
だから、OpenAIはこの分野で大きな進歩を遂げたらしいんや。GPT-5について削除されたツイートのいくつかを見てみると、その一つがここで見れるで。この人は言うてるんや、「GPT-5を内部でテストしてるけど、本当に良い感じや」って。
詳細な機能改善と性能向上
注目すべき強さは、指示に自閉症的に従って、ツールを呼び出すことや。1回のツール呼び出しで11のファイル編集をするんや。長期的なタスクについては、軌道を維持してすべてを完了するんや。to-doリストとの連携がとてもうまくいくんや。無駄話をしない。ツールを呼び出すだけで、必要な時だけ報告してくるんや。そして、動作するコードを書くんやって。
ここでもっと詳しいことについて掘り下げていくけど、君らには全体的により良い回答について理解してもらいたいと思うで。それは、はるかに優れたベースモデルを持った時に起こることなんや。
また、Simple Benchでのリークもあったんや。これが本当かどうか完全には確信してないけど、それでも、これが本当である可能性は高いと思うで。Simple Benchが何か知らん場合、説明するで。
Simple Benchは最近開発されたベンチマークで、普通の人間、一般的に高校レベルの知識を持つ人が、最も高度なAIモデルでさえも上回る推論タスクでこれらのAIモデルを評価するよう設計されてるんや。従来のベンチマークとは違って、このベンチマークについて非常に気に入ってる点は、ほとんどの人間がまだAIツールを上回ってるってことや。
このベンチマークは空間時間推論、社会的知能、言語的敵対的頑健性などのカテゴリに焦点を当ててて、基本的に質問なんや。そして、このベンチマークは200以上の慎重に作られた選択式問題で構成されてるんや。
人間の平均は約83.7%やけど、どうやらGPT-5は90%を取るらしいんや。ちょっと情報を追加するで。GPT-5は公開セットでテストされたから、データ汚染の可能性があるかもしれんけど、まだ確実やないんや。もしGPT-5がこのベンチマークで人間を上回るとしたら、これはおそらく全体的な推論を決定する最良のベンチマークの一つやから、AIが信じられないほど急速なスピードで進歩してると言うても安全やと思うで。
このベンチマークが作られた時のことを覚えてるけど、モデルは10%から20%程度しか取れてなかったんや。
他のAI関連ニュースと製品紹介
他のAIニュースの部分に入る前に、もしAIツールを使って作業してるけど、常にタブを切り替えたり、モデルを操作したり、有料の壁にぶつかったりしてるなら、実際にもっと良い方法があるんや。それはChat LMって呼ばれてて、俺が今まで使った中で最も強力なオールインワンAIプラットフォームや。
すべてのトップティアAIモデルにアクセスできるんや。GPT-4.1、Claude 4、Gemini 2.5、Grok 4、すべて一つの屋根の下にあるんや。もうプラットフォーム間を行ったり来たりする必要はないんや。でも、それだけじゃ終わらんで。
Deep Agentを使えば、何でもできるんや。一つのプロンプトでアプリを構築できる。完全な文書やピッチデッキを生成したり、ウェブを閲覧してDeep Agent MCPでサービスに接続するエージェントを起動したりもできるんや。
もしビジュアルが必要なら、最先端の画像・動画生成ツールにアクセスできるし、コードが必要なら、ChatLMには複数のモデルで動作するプロレベルのコーディング環境であるCode LMが含まれてるんや。そして、整理されたいなら、ワークフローに直接統合されるプロジェクト、内蔵タスクファイル管理システムがあるんや。
これすべての中で一番クレイジーな部分は、これらすべての機能がたった月10ドルってことや。それはDeep Agent、Code LM、アプリアクセス、すべてが一回のランチ代より安いんや。俺のリンクを使ってサインアップすれば、今日からChatLMを始められるで。真剣に、必要以上に難しくするのはやめよう。
GPT-5のバージョン構成
GPT-5でどんなバージョンを手に入れることになるんやろか？これは推測がちょっと少ないで。なぜなら、この動画を公開することにした直前に、基本的にこれすべてについて教えてくれるツイートを見つけたからや。
今見てるこれらのロゴ、これらは実際にGPT-5の公式名称なんや。だから、GPT-5は基本的に完全な能力を持つフラッグシップモデルになることがわかるで。これは最大の推論能力、知識、コンテキスト処理能力を持つ最も強力なバージョンになる可能性が高いんや。
GPT-5 Mini は、GPT-4o Miniのパターンに従って、より簡単なタスクに最適化された、より小さく、より速く、よりコスト効率の良いバージョンになる可能性がかなり高いんや。これは最大の能力よりもコストとスピードが重要なアプリケーション向けに設計されるやろ。チャットボット、基本的なコンテンツ生成、大量のAPI使用なんかを考えてもらえればええで。
それから GPT-5 Nano があって、これが最も軽量なバージョンで、エッジコンピューティング、モバイルアプリケーション、または非常に高速な推論を必要とするシナリオ向けに設計される可能性があるんや。
リークされたスクリーンショットもあるんや。説明欄に載せとくけど、これまでにもこういうモデルを使ったことがあるから、驚くことはないやろ。
コンテキストウィンドウの拡張
もう一つ、かなり可能性が高い機能は100万トークンのコンテキストウィンドウや。基本的にこれが意味するのは、大規模言語モデルと話す時に、モデルとかなり多く話せて、モデルがいくつかのトークンを見て使用できるってことや。
君がモデルに送るプロンプト、そしてこれまでのトークン会話のモデルの内部メモリ、そしてモデルの出力も同様にスペースを取ることになるんや。より長いコンテキストウィンドウが欲しい理由は、より良い連続性を意味するからや。
より大きなコンテキストウィンドウにより、モデルはより多くの会話を記憶できるから、忘れることなく以前の詳細を参照できるんや。これは複数回のやり取り、コードベース、法的文書、進行中のプロジェクトにとって素晴らしいんや。
もし研究文書全体を読み込ませて、一連のノートを設定したとしても、これによってモデルは断片ではなく全体像を理解できるようになって、より微妙な質問により正確に答えることができるんや。
だから、これは我々がより多くの使用事例を開拓していく中で、将来のモデルにとって本当に、本当に重要になるやろし、GPT-5がこの100万トークンのコンテキストウィンドウを持ってても驚かんで。
マルチモーダル機能の強化
GPT-5から疑ってる次のことは、もちろん画面上でのマルチモーダル機能の向上や。基本的に、GPT-4oでリリースされる予定やったけど、実際には得られなかった機能のスクリーンショットを手に入れたんや。
他のモデルがするような速度でChat GPTに音声を分析・理解させる能力を得ることはなかったんや。これはGoogle Geminiで利用可能な機能やで。でも、これが非常に有用な機能であることを理解せなあかん。なぜなら、音声は我々がコミュニケーションを取る多くの方法の一つやからな。
基本的に、以前GPT-4oがリリースされたバージョンでは、ウェブページに「能力の探索」って呼ばれるセクションがあったんや。ほとんどの人はこのセクションを実際には見てなかった。なぜなら、ウェブページの一番下にあったからや。でも基本的に、多くの、多くの異なることができたんや。
時間が経つにつれて、これらの機能のいくつかは最終的にGPT-4oに追加されたんや。だから、これらの機能のいくつかがGPT-5に追加される可能性はかなり高いで。なぜなら、多くの人が巨大な、巨大なアップデートを期待してるからや。
だから、音声ファイルを入力できるようにモデルに音声を追加するのは、俺が疑ってることの一つや。さらに、ビデオについても見てみると、GPT-4oには実際にビデオを入力するこの能力があることを知ってるんや。俺が見たところでは、このビデオは45分間の長さやった。
だから、しばらくの間、ビデオ、長いビデオを分析できるようになる可能性はかなり高いんや。だから、GPT-5がローンチ時にこれを持つと疑ってるで。個人的には間違ってる可能性もあるけど、他のAIプロバイダーが現在これを提供してないことを考慮して疑ってるんや。
そして、彼らがすでにこれを解決した、GPT-4oでもうやったってことを考慮すると、推論コストや全体的な需要のためにやらなかっただけかもしれん。GPT-5にこれを追加することは、かなり可能性が高いことやと思うで。
幻覚の削減への取り組み
もう一つのことは、彼らがおそらく幻覚を減らそうとするやろってことや。これは、OpenAIの内部テストによると、o3やo4 miniのような最新のモデル、これらは推論モデルって呼ばれてるけど、会社の以前の推論モデルであるo1、o1 mini、o3 miniよりもはるかに頻繁に幻覚を起こすし、GPT-4oのような従来の非推論モデルよりもはるかに多く幻覚を起こすからや。
問題は、LLMが幻覚を起こすのは、もっともらしく聞こえるけど事実的に間違ってるか、完全に捏造された情報を生成するからや。そして、それは彼らが根本的に設計され、訓練される方法のためなんや。
LLMは基本的に、事実を知ったり正確性を検証したりすることによってやなく、訓練データで見つかったパターンに基づいて、シーケンス内の次の単語を予測するよう訓練されてるだけなんや。これらのモデルが内部世界モデルを持ってると人々が考える全く違う種類の研究があって、とても多くの異なる研究論文があるんや。
そこまで深くは掘り下げんけど、要点は、これらのモデルの設計方法によって、基本的にいくつかの間違いをすることになるってことや。基本的にアーキテクチャに組み込まれてるんや。
OpenAIがそれを解決する方法があるかもしれん。完全に解決するかどうかはわからんけど、GPT-5がかなり幻覚を起こしにくくなる可能性はかなり高いと知ってるで。そして、これが解決されることは重要や。なぜなら、これが解決されんかったら、これらのモデルが単純に使用を許可されん多くの異なる使用事例があるからや。
0.1%のエラー率でさえ高すぎることになるんや。ヘルスケアと法律を考えてみてや。存在しなかったものをLLMが引用することは本当にできんのや。LLMが存在しなかった法的な事例研究を引用し、弁護士、法律関係で働いてる人が、存在しなかったこれらの事例を引用したという数え切れない例がすでにあるんや。
こんなことが起こるなんて、絶対にクレイジーや。だから、それには注意せなあかんけど、彼らが推論を組み込んだ可能性はかなり高いと思うで。間違ってる可能性もあるけど、それは本当やと思うんや。
エージェント機能の大幅な向上
もちろん、8番目のポイントで、GPT-5がはるかにエージェント的になると思うで。単なる別のチャットボットやなくて、複数ステップのタスクを積極的に管理できる自律エージェントとして機能するよう設計されてることを考えると、これはほとんどの人を驚かせることになると思うんや。
ほとんどの人が我々がエージェント時代に向かってることを忘れてるんや。だから、ほとんどの人は、GPT-5が基本的にただのチャットボットやなくて、GPT-5に先に進んでこのタスクをするよう頼める機能がある可能性がかなり高くて、o3のように多くの異なるツールを呼び出すことができて、基本的に君のために非常に多くの異なることをしてくれるから、平均的な人もChat GPTができることに本当に驚くと思うで。
それは大衆市場みたいなもんで、ほとんどの人はただChat GPTを知ってるだけやからな。だから、GPT-5は異なって設計されるってことを考慮すると、基本的に「よし、先に進んでこれをしよう」って決めることが組み込まれてるのは、本当に、本当に興味深いことになると思うで。
これは俺の次のポイントにつながるんやけど、動的推論が重要な、重要なことの一つやってことや。
動的推論機能の実装
だから、モデルは適応推論を特徴としてるんや。これは、タスクの複雑さに基づいて計算強度を調整することを可能にするんや。シンプルなクエリは素早い応答を受け取る一方で、複雑な問題はより深い分析プロセスを引き起こすんや。このディマースイッチアプローチは、スピードと正確性の両方を最適化するんや。
今見てるのは、他の誰にも見たことがないCopilotのスクリーンショットや。だから、Microsoftが選ばれた少数のユーザーにこれをリリースして、モデルがどのように進行してるかを見たってことが可能性として高いんや。
ここで「スマート」って書いてあって、「タスクに基づいて深く、または素早く考える」って呼ばれてるのが見えるで。そして、それがまさにGPT-5が行うよう設計されてることなんや。
俺が言ったように、推論が動的で、平均的な人がモデルを使って、時々「うーん、これについて考えてみよう」って言って、何かをしに行くとしたら、平均的な人は推論モデルを使ったことがないんや。だから、この機能のために、おそらくAIエコシステムにより深いレベルで新しい個人の大量流入があると思うで。
だから、それがどのように展開するかを見るのは本当に、本当に興味深いはずや。
安全性とセキュリティの強化
そして最後に、ほとんどの人が考えないことやけど、もちろん安全性や。もし我々があらゆる面で人間より賢いモデルを持ってるとしたら、それが人工超知能やって言ってるわけやないけど、インターネット上で人がでけんことを数秒でやってのけるモデルがあるとしたら、理解せなあかんのや。
4.5は、いくつかの研究論文によると、おそらく人間より人間的やから、人間より人間的になることもできるんや。このモデルはかなり危険やってことを理解せなあかんと思うで。
もちろん、実際に君の言うことを聞くモデルを持つ必要があるっていう超整列の方法での危険もあるやろけど、同時に、モデルがどれだけ説得力があるかについての安全装置を持つ必要があるんや。
OpenAIは最近、危険にさらされたユーザーを保護するために、求められていないメンタルヘルスアドバイスの提供を避けるようChat GPTをアップデートしたんや。そして、もちろん、このモデルがひどい方法で使用される複数の方法があるんや。
超、超優秀なモデルを手に入れたら、それがジェイルブレイクされないことを確実にする能力が本当に、本当にトップレベルであることを確認せなあかんのや。
だから、おそらく他の多くの会社より3〜5ヶ月先を行く最先端モデルになるやろ。だから、特に独自のことを解明した場合、強化された安全機能が少し違う可能性がかなり高いんや。それが何なのか完全にはわからんけどな。
見てるのは弱から強への汎化で、基本的に彼らが言ってるのは、「一体どうやって人工超知能をコントロールすることになってるんや？」ってことや。だから、彼らがこの論文でしたことは、あまり能力のないLLM、愚かなLLMやなくてより賢い、はるかにスマートなより大きなLLMをコントロールさせることやった。
そして、基本的に、もしそれをどうやってするかを解明できたら、人工超知能をコントロールする方法を解明できる可能性があるかを見てるんや。
だから、全体的に、GP5にどの機能が来ると思うか教えてくれ。君らが何を思うか見るのは非常に興味深いやろな。
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