この動画では、OpenAIが発表したGPT-5について詳細に解説している。GPT-5は従来のベンチマークでの劇的な向上よりも、実用性と信頼性を重視した統合モデルとして設計されており、効率的なモデルと深い推論モデルの2つを組み合わせた構造となっている。特にコーディング能力、ハルシネーションの削減、そして無料ユーザーにも展開される高いアクセシビリティが特徴的である。
GPT-5の真の姿とは
よっしゃ、GPT-5がついに出てきたで。みんなもう色々聞いとるやろな。もしライブストリームを途中で切らんかったら、もっと色々聞いとったかもしれんけどな。まあ、わかるで。あんまりワクワクするような発表やなかったもんな。
でもワシの仕事は最初から最後まで全部見ることやから、みんなが見逃したこと結構キャッチしてん。正直言うて、これでGPT-5が実際何なんかを見直すことになったわ。さあ、詳しく見ていこか。
統合システムとしてのGPT-5
まず最初にGPT-5について知っとかなあかんことは、これが統合システムやっちゅうことや。つまり、実際は2つのモデルが1つになってるんや。普通の質問にはスマートで効率的なモデルが答えて、難しい問題には深い推論モデル、つまりGPT-5 thinkingが使われるんや。
そして、会話の種類、複雑さ、ツールの必要性、そして明確な意図に基づいて、どっちを使うかを素早く決めるリアルタイムルーターがあるんや。これは単純化のためだけやない。実はGPT-5が他と全然違う感じがする最大の理由の1つやねん。後でまた詳しく話すけどな。
ベンチマークの結果について
ベンチマークの話に入ると、正直言うて全体的に物足りんかったわ。まず最初に、グラフすらちゃんとできてへんかったし、Sweetbench verifiedで74.9%、03からわずか6%の向上や。そんなに驚くようなことやない。
Ader Polyglotっていう別のコーディングベンチマークでは88%や。この点数は最先端やと思うけど、前の最先端からそんなに大きな向上やなくて、どっちかって言うたら段階的な感じやな。
もちろん、ワシがいつも言うてるように、ベンチマークが全てを物語るわけやない。全体的に見たらこのモデルは間違いなく最先端やけど、そんなに大差やないねん。少なくとも従来のベンチマークではな。
実際、Grok-4がhumanity’s last examとArc AGI 2ではまだ勝ってるしな。でもGPT-5が本当に輝いてるのはここや。信頼性と精度なんや。
信頼性と精度の向上
このモデルは、OpenAIの以前のモデルの中でハルシネーションを起こす可能性が断然低いねん。それも全然比べものにならんくらいや。間違いを犯す可能性も低いし、特にthinkingモードの時はそうやな。
当然、複雑な医療の質問を扱うHealthbenchでもよくやってる。Healthbench Hardで46.2%も取ってるから、これはめちゃくちゃ印象的やで。この現実性と精度は、OpenAIの経済的に重要なタスクベンチマークでも現れてて、経済的に価値のある知識労働を実行する時にChatGPTエージェントより優秀らしいわ。つまり、ホワイトカラーの仕事のことやな。
速度と効率性の改善
GPT-5が輝いてる別の分野は速度と効率性や。OpenAIによると、thinking機能付きのGPT-5は、03より50～80%少ないアウトプットトークンで能力全般において良いパフォーマンスを出すんや。つまり、実際にずっと速いっちゅうことや。
コストについては、まずAPIにはmini版とnano版、それからチャット版もある。それぞれ価格が違うけど、一般的に言うて、見てもらったらわかるように、とても競争力のある価格設定になってるで。
実用性重視の設計思想
ネットを見てたら、特にあのベンチマークの数字を見て失望してる人がようけおるのを見たやろ。でもな、GPT-5は全てのベンチマークでトップを取るためだけに作られてるわけやないんや。
OpenAI自身の言葉で言うたら、「GPT-5はベンチマークで以前のモデルを上回り、質問により素早く答えるだけやなくて、最も重要なのは実世界のクエリにより有用である」っちゅうことや。
ハルシネーションの削減、指示従属の改善、そして心理的な複雑さを最小限に抑えながら、ChatGPTの最も一般的な3つの使用法であるライティング、コーディング、ヘルスでGPT-5のパフォーマンスをレベルアップさせる大幅な進歩を遂げたんや。
サム・アルトマン自身もこう言うてる。「GPT-5はこれまでで最もスマートなモデルやけど、ワシらが最も重視したんは実世界での有用性と大衆へのアクセシビリティ・手頃さや。もっともっとスマートなモデルをリリースすることもできるし、そうするつもりや。でもこれは10億人以上の人が恩恵を受けるものや」
無料ユーザーへの展開
ここで本当に目立つ部分やけど、GPT-5は有料ユーザーだけのもんやない。実際に皆に展開されてて、無料のChatGPTユーザーにもや。これがサムが言うアクセシビリティの一部やねん。できるだけ多くの人の手に届くように設計されたモデルやねん。
最初に話した統合モデルっていうのを覚えてるか？これがこのモデルを皆にとって機能するものにしてる真の理由やねん。簡単な質問をするだけやったら、速くて効率的な脳を使うから、きびきびしててアクセスしやすい感じがするんや。
でも複雑なもんを作ってる時は、深い推論の脳に切り替わるから、本当に必要な時に追加の知能を得られるんや。日常的な使用から高度なプロジェクトまで、幅広くスケールするように設計されてるんやな。
コーディング能力の実演
もし簡単な質問をするためだけに立ち寄った人やったら、GPT-4からGPT-5への飛躍はそんなに驚かんかもしれん。でも何かを作ってる時は、その差は雲泥の差やで。
コーディングについて言うたら、見てもらったように紙面上での改善は明らかやけど、実際にモデルを使った時にもっと明らかになるんや。OpenAIの発表での実際のデモを見てもらったら、GPT-5が実用的な実世界のコーディングでどんなにすごいかがわかるで。見てみいや。
「GPT-5は明らかにワシらの最高のコーディングモデルや。コードの書き方を知らん人も含めて、皆がアイデアを実現するのを手助けしてくれるんや。実際にワシを助けてくれたし、今も助けてくれる。だから実際に何か有用なもんを作ってみるで。パートナーがフランス語を学ぶためのウェブアプリを作って、ワシの家族ともっとよくコミュニケーションが取れるようにするんや」
「ここにプロンプトがある。実行してみるで。ワシが今言ったことそのものを求めてる。パートナーがフランス語を学ぶためのウェブアプリを作ってくれって。注意すべき点は、GPT-5は他の多くのモデルと同じように、答えに多様性があるっちゅうことや。だからワシが好きなのは、特にこういうタイプのライブコーディングをする時は、このメッセージを取ってGPT-5に何度も質問して、どれが好みか決められることやねん」
「だから、いくつかタブを開くで。ペーストするわ。よし。作業してる間に、ワシが書いたプロンプトを読んでみよか。英語話者のパートナーがフランス語を学ぶための美しくて非常にインタラクティブなウェブアプリを作ってくれって。それから詳細を少し追加した」
「毎日の進歩を追跡する。非常に魅力的なテーマを使う。おお、もう動いてるで。今は横に置いとくわ。非常に魅力的なテーマを使って。フラッシュカードやクイズみたいに彼女がインタラクションできる様々な活動を含める。それから彼女にとってもっと楽しくするために、実際にGPT-5に教育的なゲームを埋め込むように頼んだんや。昔のスネークゲームをベースにしてるけど、フランス風のタッチを加えるように頼んだ。スネークをマウスに、リンゴをチーズに置き換えて、教育的になるようにしたんや。マウスがチーズを食べるたびに、複雑やねん、すまん、我慢してくれ。マウスがチーズを食べるたびに、GPT-5に新しいフランス語の単語を音声で出すように頼んで、パートナーが発音を練習できるようにしたんや」
「彼女に学んでもらいたい気持ちがよくわかるわ。確かにそうやな。よし、GPT-5はまだ作業してる。もう240行のコードを書いたけど、正直これはワシがその時間で書いたであろうコードよりずっと多いわ」
「そうや、フロントエンドのコードはめちゃくちゃ難しい。いくつか見落とすと動かんくなるからな。その通りや。でもいいところは、今はそれを理解する必要がないっちゅうことや。だから最後まで任せよう。他のタブもチェックしてみよか」
「おお。わあ。シンプルにrun codeを押せるんやな。やってみて、指を交差させとくわ」
「うわあ。おお、いいやん。いい感じのウェブサイトができたで。名前は『Midnight in Paris』や。おお、一緒にいいな。めちゃロマンチックやん。タブもいくつか見える。フラッシュカード、クイズ、マウスとチーズ。ワシが頼んだ通りや。やってみるで。これはlucaって言うてて、猫っていう意味や。すまん、luca。まあ、かなりいい発音やな」
「どういう意味？猫やな。おお、だからrevealを押してGPT-5が正しいかチェックできるんや。正解やった。nextを押したら、おお、見たかどうかわからんけど、実際に進捗バーが更新されたと思う。ワシが頼んだ通りやな。クイズをチェックしてみよう。ここにnoっていう単語があって、これはnoって意味や。だから押したら、whichを押すと、congrats（おめでとう）って意味やな」
「そして進捗バーがまた更新された。マウスとチーズのタブをチェックしてみよか。オーケー、マウスに見えるな。ここにチーズがある。プレイしてみるで。上手くできる保証はないけどな。オーケー、動いてるようや。確かに、チーズを食べると新しいフランス語の単語をくれるんや」
「実はめちゃくちゃ複雑でもう負けてしもた。すまん。でも他のタブもいくつかチェックして、GPT-5がくれる多様性のタイプを見てみよか」
生成されるものが機能的なだけやなくて、美観的にも魅力的で、コントロール可能で、非常に精巧やっちゅうのが見て取れるやろ。確かに、他のモデルでも似たようなもんを作れるかもしれん。特にCursorみたいなAI IDEでならな。でもモデルがこれをワンショットでやるっていうのはかなり信じられんことやで。
他のデモや多くの開発者が言うてることを基にすると、これは単発の芸当やない。GPT-5は一貫して、意図的でパーソナライズされた感じのレイアウトとスタイリングで、クリーンな本番レディなコードを生産してるようや。
だからこそ多くの人がこれをOpenAIがこれまで作った最もステアラブルなモデルって呼んでるんや。曖昧な指示を受け取っても、最初からちゃんと磨かれたもんをくれるんや。でも同時に、正確な指示を与えたら、見た目を良くすることより、その指示を優先してくれるんや。わかるかな？
まとめ
正直言うて、ワシ自身はまだコーディングでテストしてへんけど、使った人らが言うてることから判断すると、このモデルは単純に動くんや。やってほしいことをやってくれて、見た目も良くしてくれるんや。
そうや、一部の人が期待してたAGIやないけど、実世界での有用性っていう点では、GPT-5はワシらがこれまで見た中で最も印象的なAIかもしれん。
そして、もっと多くの人が使うようになったら、本当の能力がもっと見えてくると思うで。もしもうGPT-5を試したことがあったら、コメントで体験を教えてくれ。ワシが気づいたのと同じことに気づいたか知りたいねん。この分析を楽しんでもらえたら、いいねを押してくれ。新しい人は登録してくれ。いつものように、次回またみんなに会えるのを楽しみにしてるで。
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