この動画では、OpenAIの最新モデルGPT-5 Proの特異な性質について詳細に解説している。従来のモデルと異なり、GPT-5 Proは確実に賢くなったにも関わらず、体験的には悪化している「パラドックス」を抱えている。この矛盾は、並列推論アーキテクチャによるもので、複数の推論チェーンを同時実行することで正確性は向上するが、パーソナリティの喪失やセキュリティ脆弱性といった代償を伴う。動画では科学研究、金融モデリング、法的分析などの具体的活用事例を紹介し、会話や創作といった不向きな分野も明示している。また、月額200ドルの価値判断基準や、AI業界の戦略的分岐点についても論じている。
GPT-5 Proの紹介と中心的論点
これがGPT-5 Proの紹介や。ChatGPT-5 Proをみんなが持ってるわけやないのは分かってるで。なんでChatGPT-5 Proを取り上げるかっちゅうと、これは違う種類のコンピューティングを表してるからなんや。AIが次にどこにスケールしていくかのヒントをくれるんよ。
そして、これをビジネスに応用する方法を理解するのは、すべてのAI活用事例にGPT-5 Proを足すだけほど単純やない。めっちゃ判断力が要るんや。
これから話すのは、実際に機能する活用事例を掘り下げてきた中での私のフィールドノートや。そして、なんでそれらの活用事例が機能するのかの理論的根拠も説明する。そうすれば、あんたのビジネスでGPT-5 Proがどこで役立つかが分かるはずや。
このノート全体を通して探求したい中心的なテーゼがこれや。GPT-5 Proは、証明可能により賢く、かつ体験的により悪い初のAIモデルやということ。そして、このパラドックスがAI開発の未来について根本的に重要な何かを明かしてるということや。
もう一回言うで、みんなコーヒー吹き出すかもしれんけど。このモデルは確かに賢いんや、これはみんなが予想してた通りやけど、体験的にはより悪いんや。
なんでそうなるのか、どういう仕組みなのかを詳しく説明していくで。今日の詳細に飛び込んでいくからな。あんたがGPT-5 Proをワークフローのどこに組み込むべきか、アップグレードする価値があるかどうかを判断するのに必要なツールを持って帰ってもらいたいんや。
個人ユーザーとして、この月額200ドルもするものにお金を払うべきかどうかって質問をしてる人もおるやろ。その判断をするためのツールを持って帰ってもらいたいんや。
GPT-5 Proのアーキテクチャ
まずはGPT-5 Proのアーキテクチャについて話そう。今日議論する他のすべての基盤になるからな。OpenAIは知能を時間という観点から再構築したんや。
推論時間計算についてはかなり話してきたけど、もう一度振り返る価値がある。根本的に、GPT-5 Proでは、そこから賢さが生まれるからや。単なるモデルサイズやない。計算時間なんや。
具体的に言うと、GPT-5 Proはあんたのクエリを処理するだけやない。複数の並列推論チェーンを同時に実行してるんや。独立して複数の解決経路を探索できる。それらを互いに対して評価して、すべての推論チェーンの中から最良のアプローチを統合するんや。
これによって可能になるのは、内部で議論する専門家パネルのような思考や。統一された答えを提示する前にな。
ChatGPTがこの推論時間計算への一般的なアプローチを独占してるって思わせたくないで。そんなことはない。他のモデルメーカーもこれに取り組んでるからな。
ただし、GPT-5 Proが本当に、本当にうまくやってることは、すべての並列推論を実際に取り入れて、どれが正しい判断やアプローチかを本当に一貫して判断することなんや。そして、正しく判断することへのこの重点が、GPT-5 Proの特徴の一つで、機能する活用事例に取り掛かる時に通底するテーマとして見られるものなんや。
GPT-5 ProがインターネットアクセスでIQテストで高得点を取った理由も、これやと思う。IQテストをそんなに信じてるわけやないけど、方向性としては面白い。LLMとIQテストの話を追ってるなら、GPT-5 Proは本当にええんや。148点を取ったと思う。その特定の測定されたテスト環境では驚異的に賢いモデルや。
なんでかっちゅうと、そのテスト環境も正確性を重視してるからや。だからGPT-5 Proはそこで本領を発揮するんや。
でも、この専門家パネルが議論するっていう考えに戻ろう。これは人間が実際に難しい問題を解決する方法を反映してるんや。この部分はオンラインであまり議論されてるのを見てないな。
困難な決断に直面した時、実際には直線的に考えるわけやない。AならB、みたいにな。それは実際の思考方法やない。書く時の方法かもしれんけど、考える時の方法やない。
実際にはファセットのような複数の視点を同時に考慮してるんや。何かについて熟考したり考えたりする時は、まるで異なるアイデアを一度に歩き回ってて、頭の後ろでさえそれらを裏返して、アイデアの異なる角度を見てるような感じや。
リスクは何か？機会は何か？これは他の概念にどう影響するか？もしこうなったらどうなるか？ある意味で、GPT-5 Proは私たちが頭の中でやってるこの並列熟考を機械化してるんや。少しシミュレートしようとしてるんや。
あんたは単により賢いモデルへのアクセスに月額200ドル払ってるわけやない。複数の推論スレッドを同時に実行するための計算に払ってるんや。そして、それがなんでより賢いモデル用に予約されてるかの手がかりを与えてくれる。実行するのが安くないからや。
すべてのクエリが、実際の計算リソースを消費する並列プロセスを生み出すんや。その代わりに正確性で前払いを得られる。そして、高等数学で100％、あるいは大学院レベルの推論で88.4％、ベンチで重大エラーが22％減少といった様々なテストを見ることができる。
まあ、ええやろ。テストは話半分に聞くことを学んだからな。もっと興味があるのは、正確性につながるアーキテクチャや。それが実際に私たちが行く必要のある場所に連れて行ってくれるからな。
失望と課題
ただし、活用事例に入る前に、失望について話すところや。これがより賢いモデルであると同時に、推論時間計算の概念と価値と正確性について話したことがGPT-5 Proが本当に重点を置いてることの一つやと思う理由。
ここでトレードオフがある。これが体験がある程度失望する理由の一つや。GPT-5 Proを本当に賢くする並列処理は、壊れてるとあんたが定義するかによるけど、非常に特定的で予測可能な方法でそれを壊すこともあるんや。
最初のものはちょっと皮肉的で、ビジネス文脈にいるなら注意を払う価値がある。今現在、GPT-5 ProはGPTよりもセキュリティの観点からはるかに、はるかに脆弱や。これは私が言ってるだけやない。重要なセキュリティ出版物で広く報告されてることや。
敵対的技術、脱獄技術を使ってこれらのモデルをテストしてるんや。そして発見してることは、GPT-5 ProとGPT-5ファミリー全体がテストでうまくいかないということや。
ちなみに、Proと「GPT-5 thinking」の違いは何かって疑問に思ってるなら、非常に単純に、その並列推論のダイヤルをどれだけ上げるかの問題や。GPT-5 Proはスパイナル・タップみたいに11まで上げてるんや。そういう仕組みなんや。
モデルが複数の視点を探索してる時、敵対的プロンプトが特定のスレッドを汚染して、最終的な統合に影響を与えることができる。基本的に、プロンプトが攻撃するための表面積が増えるんや。それが並列推論のアーキテクチャ的コストや。
OpenAIの誰かがそれを修正するのに懸命に取り組んでるか？疑いない。でも今のところ、それがGPT-5 Proの課題の一部なんや。並列スレッドを拡張すると、表面攻撃ベクトルを拡張する。そうなるもんや。
トレードオフその2、パーソナリティの喪失。複数の推論チェーンを統合すると、統合が得られる。モデルは視点を集約する時、一貫した声を維持するのに苦労することがある。
これが、GPT-5 Proから本当にきれいで、本当に正確やけど、ユーザーがロボット的と呼ぶかもしれない応答を時々得る理由や。感情的なモデルやった4.0から、正確性を重視するモデルであるGPT-5への移行での不満の根本原因の一部や。
複数の視点を見て、全く正しいものを選んで、平均化して統合すると、パーソナリティの多くがもうそこにないんや。
トレードオフその3、文脈の劣化。並列スレッド間で一貫した文脈を維持することは、単一の物語スレッドを維持するよりもはるかに、はるかに困難で、並列パスが発散し始めて記憶の断片化問題などを作り出すことがあるため、課題を生み出す。
これは活用事例やGPTをどこで使うかについて話す時に戻ってくる。
ChatGPTは文脈についてはまだ使用可能にするために、舞台裏でかなりの作業をしてると思うので、この4番目のものについて飛び移る前に。だから、それについて取り上げるで。
4番目のトレードオフ、データ構造要件。GPT-5 Proはデータに飢えてるけど、多角的分析のために整理されたデータが必要や。
例えば、財務文書は数字を含むだけやない。戦略的視点、リスク視点、会計視点から説明できる複数の構造化されたレイヤーを含むべきや。CFOの頭や複数の人の頭にそれらの戦略的レイヤーの多くを保持することに慣れてる組織は、GPT-5 Proが繁栄するのに必要な種類のデータを提示するのに本当に苦労するやろう。
機能する活用事例
それでは活用事例に入ろう。GPT-5 Proがうまくやることについて話した。その力、並列推論が脆弱性を作り出すことについても話した。どこで機能する活用事例があり、どこで機能しない活用事例があるかに飛び込み始めよう。あんた自身がこれらを使い始められるような鍵を提供したいんや。
並列推論が本当に、本当にあんたの役に立つ場合や、正確性が本当に、本当に重要な場合にGPT-5を使え。
例として、科学研究。アムジェンが、これは実例やと思うけど、ポリマー構造を分析する時、GPT-5 Proは化学的性質を評価できる。構造的完全性、製造可能性、規制遵守を一度に評価できるんや。
GPT-5 Proや他のOER推論モデルが科学研究を前進させるのに役立った方法について、ウェブ上に実際に多くの文書がある。これはGoogleでも見られるスレッドや。OER モデルやないけど、彼らには独自の推論モデルがあるが、根本的には科学研究を追求してる。なぜなら、データ本体に対して異なる視点から一度に推論できるようにし、正しい解決策に収束できるようにし、正確性が本当に重要やからや。
そして、GPT-5 Proの場合、これらのポリマー構造を分析してるなら、各推論スレッドに複数の視点を持ち込めるんや。ドメインの専門知識、分子の構造などを持ち込めるんや。そして最終的に統合は、単一の推論トレースでは一致できない洞察を生み出すことができ、重要なことに、分野を前進させるか、少なくともPhDレベルの研究者にとって非常に強力な思考パートナーとして機能できる。
そして、それがモデルメーカーによって科学研究がそんなに強調されてる理由の一部や。彼らはそれが得意やからな。モデルがそれが得意なんや。
私たちの多くは科学者やない。だから、もう少しアクセスしやすく感じるGPT-5 Pro活用事例の他の例を提供したい。
金融モデリング。ある規模のすべてのビジネスは財務モデリングをしなければならない。GPT-5 Proは、損益計算書、貸借対照表、キャッシュフローを同時に解析し、一貫性についてそれらを相互参照できる種類のモデルや。
複数のデータソースの調整を見ることができる。会計基準を見ることができる。期間を見ることができる。データを処理し、構造化された方法で供給するなら、実際にこれで優秀な仕事をするやろう。
ChatGPT-5のレビューをした時に笑ったことの一つは、モデルをテストする方法として、意図的にこれをしなかったことや。そして、これがGPT-5 Proに埋め合わせをする機会や。
その推論能力をテストする方法として、意図的に本当に汚いデータを与えたことを知ってる。それはまあまあやった。実際には、GPT-5 Proにビジネスの異なるレイヤーで複数の視点を与える努力をし、データを可能な限りきれいにすることを勧める。そうすれば、より有用な情報を得られるからな。
金融モデリングは、GPT-5 Proにとって良い活用事例やと思う。
法的分析。大きな文書コレクションに対してデューデリジェンスをする。契約条件を見る。法的リスクを特定するかもしれない。依存関係を見る。これらの推論トレースは複数の視点から物事を見ることができ、統合は人間の査読者が見落とすかもしれないことを捉えることができる。
これは人間が法的文書をレビューする必要がないと言ってるわけやない。並列推論用に設計され、正しい答えが利用可能な時に正確性に向かって収束するツールがどうできるかということや。なぜなら、法的分析でも正しい答えが利用可能やからな。
特定のデューデリジェンス質問に対する正しく最適な法的立場がある。トップリスクに名前を付けることができ、一つを見逃したら間違いやろう。
同様に、金融モデリングでも、全体的に正しい財務出力ステートメントに名前を付けることができ、数字が間違ってたら不正確やろうし、ビジネスのすべてのコンポーネントと金融モデルを考慮に入れなかったら間違いやろう。
GPT-5 Proはその種の分析に優れてる。だから機会がある。
ちなみに、金融モデリング、法的分析も、チームからの初期の洞察に基づいてる。だから科学と金融と法的。まあええやろ。
テクノロジーにより近い何かはどうや？マッケイ・リグリーはコンテンツクリエイターでもありコーダーでもある。彼が指摘してることの一つは、コーディング領域、特にアーキテクチャ決定においてGPT-5 Proに興奮してるということや。
そして、それはLLMが歴史的に苦労してきた分野の一つや。技術システムをどう組み合わせるかを定義するのは困難やった。
大きなコンテキストウィンドウを持つGPT-5 Proは、コードベースの大きなチャンクを見渡して、そのコードベースに関するアーキテクチャの推奨事項を作ることを可能にし、正確性に向かって推論する。
コーディングのベストプラクティスを考え抜き、複数の推論トレースを実行し、並列推論のすべての特徴を持ち、それが歌を歌う場所で、それらが透けて見え、正しく考えるんや。
マーケティングについて話したいなら、プロダクトについて話したいなら、そしてそれらのことにGPT-5 Pro活用事例がある場所では、正しいか最適な決定があり、モデルに複数の並列視点を供給できる分野を探せ。
だから、市場に参入しようとしてて、プロダクトチームとマーケティングチームがそこにいて、製品で市場をどうクラックするかを把握しようとしてるなら、素晴らしい、素晴らしい機会や。
ユーザーインタビューを持ち込め、市場の調査を持ち込め、会社プロファイルを持ち込め、いくつかの製品機会を持ち込め。GPT-5 Proが並列に推論するのを助ける多くの根拠があり、正しい答えにたどり着くやろう。それが目標やろ？すべてのこれらの変数を通る最適な道を与えてくれる何かにたどり着くんや。
機能しない活用事例
並列推論がおそらく役に立たないいくつかの場合を見よう。GPT-5 Proは、順次思考には役立たないかもしれない程度にアーキテクチャ的思考を要求すると提案する。
そして、それは並列推論が説明した方法で全体的に一貫した視点を生み出すことができるため、課題となり得る場所や。それは本当に良い。でも例えば、他の多くのLLMエージェントが実際にかなり得意なコーディング。
コーディングは、アーキテクチャよりもはるかに低いレベルの決定や。コーディングは非常に順次的なロジックを要求する。
GPT-5 Proがコードを生産する時に時々奇妙に筋道を見失うことがあるという報告がすでに出てる。そして、それはおそらく複数の筋道、複数の順次コーディングスレッドを同時に実行してるからやろう。だから、それを意識しておけ。コーディングには使いたくないかもしれん。
創作執筆では、特定の単一の声を持つ物語が必要や。これにはGPT-5 Proを使わんやろう。そうしてる人もあまり知らんから、これは簡単なもんに感じる。
でも、このモデルから本当に一貫した、思慮深いプロット フィードバック、プロット アーキテクチャを得るかもしれん。特定のプロット問題への解決策を与えてくれるやろうけど、大胆な創造的選択はしないやろう。特定の声で書くことはしないやろう。それは本当にこのモデルがやることやない。
会話。そして、これは本当に重要なLLM活用事例や。製品で見るLLM活用事例の多くは会話的活用事例や。これは会話のためのモデルやない。一つ、時間がかかる。二つ、人間の対話は一貫性とパーソナリティが必要や。
ロボット的に感じるなら、GPT-5 Proはロボット的に感じるやろうし、順次的に感じないなら、飛び回るなら、人間はそれを好まないやろう。そして、それが多くの人に4.0が好まれる理由の一部で、なぜ最終的にChatGPTがそれを戻さなければならなかったかやと思う。
だから、それらがいくつかの場合や。並列推論がうまく機能する場所、並列推論がうまく機能しない場所の感覚を与えてくれることを願う。鍵は、それが必要とするデータを与えることができるかや。
そして、それがGPT-5 Proを使用するインフラコストに私を導く。
インフラストラクチャのコスト
GPT Pro での成功には、組織が過小評価する傾向にある根本的なデータ再構築が必要や。供給する線形文書の代わりに、GPT-5 Proにより多次元データアーキテクチャを供給するのが理想的やろう。
だから、財務分析をしてるなら、コアデータステートメントを供給しろ。これらは事実、メトリクス、計算や。そして視点を供給しろ。リスクレンズがここにある。何が間違って行く可能性があると思うか。成長レンズがここにある。この分野での機会は何か？市場での位置づけとの競争レンズがここにある。
それから相互参照を供給しろ。時間的相互参照、メトリクスが時間とともにどう変化するか、関係的、部門がどう相互作用するか。基本的に、この複数スレッド推論エージェントに非常に構造化された方法で可能な限り多くのコンテキストを与えることを考え始める必要がある。各並列スレッドが実行するための一貫したデータパスを必要とするからや。
だから、ある程度の一貫性を維持する必要がある推論スレッドのシンフォニーをどう編成するかを考えたい。
興味深いことの一つは、レスポンスAPIがスレッド間で思考の連鎖の持続性をある程度維持できることや。だから、リンゴに複数の打撃を与えてるなら、コンテキストで問題に複数の攻撃を与えてるなら、この種の多次元データアーキテクチャは、時間とともに構築される視点をそれに供給し始めることを可能にできる。
ここで言いたいことは、ほとんどの組織が実際にはこれを行う実際の忍耐を持ってないということや。そして、GPT-5 Proを最大限に使うつもりなら、これはAIとの一貫したテーマの一つを下線で示す。AIがテーブルにもたらすものを活用するために変更する必要があるということや。
私たちのデータは、GPT-5 Proや他のAIがテーブルにもたらすものを活用するために変更する必要がある。そして、GPT-5 Proは並列推論アーキテクチャでそれを本当に強制するんや。
戦略的含意
だから、ここでの戦略的含意は何や？GPT-5 Proが業界にいくつかの興味深い戦略的質問を提示すると主張するやろう。
OpenAIにとって、彼らは推論時間計算で革新でき、特定の活用事例でプレミアム価格を命令できることを証明したが、これらの活用事例をより一般的に拡張できることはまだ示してない。
このビデオの多くを、GPT-5 Proをどこで使わないかについて話すことに費やさなければならなかったし、それは示唆的やと思う。
Claudeは実際には推論時間計算モデルやない。Claude 4.1、Opus 4.1は、ツールを使ってる。解釈してるが、私が説明したGPT-5の方法での従来の推論時間計算モデルやない。それは本当に興味深い。
Anthropicは、ツール使用とツール呼び出しに非常に優れたモデルをトレーニングすることに満足しており、その選択に対して特にコーディング分野で素晴らしい結果と素晴らしいレビューを得てる。
Anthropicはその道を続けたいのか？コーディングが技術開発軌道に対して長期的にそんなに多くの説明力を持つと信じてるからコーディングの最適化を続けたいのか？それとも、思考と推論モデルに傾き始めたいのか？
そして、もしそうするなら、コーディングに関する彼らのコア価値提案と彼らのパーソナリティに関するコア価値提案をどう強化するのか？人々はClaudeのパーソナリティを愛してるからな。それを失うリスクを取りたいか？興味深い質問や。
Googleは、広く使用されるチャット表面を持つモデルにどうたどり着くかを把握し、その推論力をどこに適用したいかを決定しなければならない。
彼らは今、学術的および技術的ドメインで驚異的な結果を得るために使用する推論力を持ってる。科学研究、タンパク質フォールディング、数学オリンピアードなどで賞を受賞してる。ここでのノウハウが全く欠けてるわけでもないし、それを成し遂げるための技術アーキテクチャが欠けてるわけでもない。
Traniumチップに基づく独自の別個のアーキテクチャを持ってるが、人々がGoogleに行く理由を知ってる独自の製品表面を持つように、そのアーキテクチャ革新をどこで製品化するかを把握しなければならない。
そして、それはGoogleがしばらく苦労してきたことや。今現在、Googleに行く理由は、すでにGoogle Cloudにいるか、知能あたりの最も安いトークンを本当に求めてて、そのためにGoogleに行くかのどちらかや。
それが時間とともに市場の戦略的優位性や戦略的シェアを維持するのに十分か？それは質問で、GPT-5 Proがそれに細かい点を付ける質問やと思う。OpenAIが基本的に言ってることは、ここにスケーリングパラダイムがある、モデルをより賢くし続けるつもりで、賢い推論モデルで私たちを打ち負かすようにある種挑戦するつもりやということやからな。
そして、Anthropicはコーディングと非推論モデルで独自のコーナーを持ってて、Googleは今現在ある種中間にいる。
私たちはアーキテクチャ特化の時代に入ってる。次の突破口は、より大きなモデルという考えを人々が乗り越える必要があると思うが、より大きなモデルやないかもしれん。特定の認知タスクに対して推論アーキテクチャをどう使用するかやもしれん。
今、LLM時代にいるので、もっと特化を見るかもしれん。それは驚くことやない。
結論
どこであんたを置いていきたいか？知能は有用性と同じやない。どう測定しても、GPT-5は非常に知的なモデルやが、その知能がそれを成功や失敗にするものやない。
鍵は、LLM時代により深く入るにつれて、知能と有用性が発散してることを理解することや。そして、並列推論がAIをあんたが達成したいタスクに対してより賢くするかどうかを把握するのはあんた次第や。
AI階層化の未来に向かってると思う。非常に高い賭けの分析のための深い推論システムがあるやろう。日常的な相互作用のための会話システムがあるやろう。そして特定のドメインのための専門ツールがあるやろう。
より良い一つのモデルという夢は死んだと思う。起こってないと思う。そして皮肉なことに、すべてにおいてより良い一つのモデルを約束したGPT世代によって殺されたと思う。
GPT-5 Proが私たちに示してることは、確かにより良く、また同時にある意味でその前任者よりも悪いモデルを持つことが可能やということや。
すべてを統治する一つのモデルはないやろう。だから、あんたにとっての質問はGPT-5 Proが月額200ドルの価値があるかどうかやない。専門ツール、深い推論システム、会話システムにより適合する活用事例を定義できるかどうかや。
会話モデルの人なら、月額200ドル払うな。深い推論の人なら、まあ、今度は分析について考え、準備するためのデータがあるかどうかを考えなければならん。そうすればGPT-5 Proの準備ができてるかもしれん。
専門ツールだけを使う人なら、ChatGPTを全く使ってないかもしれん。
これは、アーキテクチャの差別化がますます重要になる新しいAIゲームの開始手や。そして、それが私がこのビデオの多くをアーキテクチャとそれらがどう機能するか、なぜGPT-5 Proが違うのかを説明することに費やした理由や。
これが役に立ったことを願う。GPT-5 Proをどこで使うか、それとも全く入手するかどうかの感覚を持ってもらえたことを願う。
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