ChatGPT 5.1は2024年11月12日にリリースされ、ChatGPT 5以来最大のアップデートとなった。多くの人々が感情表現や温かみといった表面的な特徴に注目しているが、本質的な変化は、これまでのOpenAIモデルの中で最もエージェント的で実用的なモデルになったという点にある。5.1の最大の特徴は、指示追従の精度が劇的に向上し、プロンプトを「仕様書」として扱うようになったことだ。インスタントモードと思考モードという2つの動作モードを持ち、タスクの複雑さに応じて使い分けることで、レイテンシとコストの最適化が可能になった。また、ツール連携が標準機能となり、計画・実行・検証・要約というエージェント的な動作パターンを前提とした設計になっている。プロンプトは曖昧な「お願い」ではなく明確な「仕様」として書く必要があり、矛盾する指示があると予期せぬ動作を引き起こす。信頼性向上のためには、モデルに自己検証や不確実性の明示を促す設計が重要となる。5.1時代のAIリテラシーとは、矛盾のない明確な指示を書く能力と、出力に対する人間の判断力の2つに集約される。エンジニアにとっては、モデルの知識よりも優れた仕様設計とガードレールの構築が競争優位性となり、非技術者にとっても、何を求めているかを明確に伝え、結果を評価する能力が不可欠になる。
ChatGPT 5.1の本質的な進化
ChatGPT 5.1が11月12日にリリースされました。これはChatGPT 5以来最大のアップデートです。誰もが感情表現について、モデルがより温かみを持つ能力について話していますが、みんなポイントを見逃しています。ポイントは、これがOpenAIから出てきた中で最もエージェント的で有用なモデルだということです。その理由をお話ししたいと思います。
それでは、私のトップ10のポイントをご紹介します。皆さんの意見もぜひ聞きたいです。早速始めましょう。
1. より鋭い指示追従
まず1つ目は、より鋭い指示追従です。これは何かというと、ChatGPT 5.1はChatGPT 5や以前のOpenAIモデルよりもはるかに忠実に指示に従うように明示的にチューニングされているということです。
OpenAIはこれを「より温かい」と表現していますが、重要な部分は指示に従うのがより上手になったということです。そしてそれが現れる方法は、たとえばあなたのプロンプトが「3つの箇条書きと1文の要約」と言っている場合、モデルはまさにそれを実行する可能性が高くなります。システムプロンプトが「謝罪しないで」とか「質問を繰り返さないで」と言っていれば、それに従おうとします。
新しいプロンプティングガイドは、開発者に対して矛盾する指示を減らすよう明示的に呼びかけています。なぜなら、ChatGPT 5.1は指示を非常に真剣に受け止めるからです。矛盾があれば、それを解決しようとします。ここでのエッジケースは、指示に従うものがあるとき、メリットとデメリットの両方があるということです。
古いモデルでは、雑だったり矛盾したりするプロンプトがあっても、しばしば平均化されて、人々はそれに慣れていました。今では、「簡潔に」と「詳しく説明して」のような矛盾は、本当に奇妙な動作や揺れを引き起こす可能性が高くなります。指示追従は良くなりましたが、それでも確率的です。長いプロンプトや隠れたデフォルト、曖昧な言葉は依然としてドリフトを引き起こします。
もっと深く掘り下げたい場合は、ChatGPT 5.1が使用ガイドを公開しています。プロンプティングガイドも公開しています。どちらも、より強い指示追従とプロンプトを簡素化する必要性を呼びかけています。プロンプトとシステムを本物の仕様として扱う必要があります。
ここでの私の結論は、プロンプトがコードである世界に向かって進み続けているということです。つまり、開発者であれば、システムプロンプトの1つの段落にすべてを詰め込むのではなく、トーン、ツール、安全性、ワークフローのルールを分離する必要があるということです。動作がおかしいとき、最初のデバッグステップは矛盾する指示を探すことであるべきで、モデルが悪くなったとか、弱体化されたとか、そういうことではありません。
モデルがあなたの指示を真剣に受け止めていると仮定してください。非技術的なユーザーの場合、設定が今まで以上に重要になります。ChatGPTに「簡潔に」「すべてを説明して」「親しみやすく聞こえるように」と同時に伝えると、その摩擦を感じることになります。指示は本当にシンプルで矛盾のないものにしておきたいところです。
そして主な目標は、自分が書いたものが回答の質に目に見える効果を持つようにすることです。
2. インスタントと思考の2つの脳
2つ目のポイントは、ChatGPT 5.1には2つの脳、インスタントと思考があるということです。これはChatGPT 5ですでに当てはまっていたと思うかもしれませんが、5.1ではさらに当てはまります。
ChatGPT 5.1には2つの主要なバリエーションがあります。インスタントはデフォルトの高速モデルで、思考は高度な推論モデルです。思考は考える時間を調整します。シンプルなタスクではより速く、複雑なタスクではもっと持続的で長い思考の連鎖になります。チャットで遊んでいるだけでもすでに気づいていますし、APIではさらに顕著です。
開発者は推論努力を「なし」に設定することもできるようになりました。これは効果的に5.1を非常に低レイテンシのユースケースのための純粋な非推論モデルに変えます。これは異なるモデルオプションとして表れますよね。モデルセレクターに行って選ぶことができます。Atlasブラウザを使っている場合、または自動モードを使っている場合、インターフェースが自動的にルーティングしてくれるかもしれません。これは以前にも見たことがあります。
実際にはシンプルなリクエストは完全な思考モードよりも機敏に感じられますが、それでも賢いです。そして難しい質問は目に見えて長い思考を引き起こします。私は、ChatGPT 5の同等の質問ではそれほど時間がかからなかった質問が、複数分実行されるのを経験しました。
さて、「なし」は愚かという意味ではありません。言語スキルはまだ得られます。実際にはツール呼び出しもまだ得られます。高価な思考の連鎖が得られないだけです。
そして、より多くの推論が常に良いとは限りません。いくつかのタスクでは、考えすぎることが実際に不正確で複雑な答え、不必要なツール呼び出し、望まないものを生み出す可能性があります。非技術ユーザーと技術ユーザーの両方にとって、インスタントが明らかに優れているワークロードがあるでしょう。
攻撃への影響はかなり明確です。レイテンシと深さを第一級の設計パラメータとして考える必要があります。既知のパターンタスク、テンプレート化された返信、非常にシンプルな変換のようなものをインスタントのようなものにルーティングし、実際にそれに値する問題のために思考とより高い推論努力を予約することになります。
コストと速度と信頼性のトレードオフは、これらのモード間でどのようにルーティングするかに依存するようになります。そしてそれは、システムを設計する際に考える第一級のオブジェクトである必要があります。
非技術者にとっては、もはやモデルがなぜ遅いのかを推測する必要はありません。日常的なことにクイックモデルを使うことができ、それは良いものになります。メール、要約、シンプルな探索、そして大きな決断、複雑なドキュメント、本当に混乱するデータと本当に格闘したい場合にのみ、思考モデルに切り替える必要があります。あなたにはその力があります。
そしてそれは、スケートボードのように感じられるでしょう。トップで多くのパワーを書いていて、長い思考パラメータがあるか、または非常に速くインスタントに落ちるかのどちらかです。もしお分かりいただけるなら、均一な傾斜ではありません。
3. プロンプトは仕様として組み立てるべき
3つ目は、プロンプトは再び多くの仕様として組み立てるべきだということです。願い事ではありません。5.1プロンプティングガイドは、プロンプトを役割、目的、入力、出力形式を定義する小さな仕様として明示的に扱っています。
モデルはこれらのパターンを尊重するように本当にチューニングされています。特にコードで実行される本番エージェントに対してですが、実際にはモデル全体に対してです。そしてそれは、よく構造化されたプロンプトがあるときに現れます。
もしあなたが「あなたは私のプロジェクトマネージャーです。このコンテキストを貼り付けます。出力は3つのリスク、3つの次のステップ、プロジェクトステータスの1段落の要約にしてほしいです」と言えば、期待するコンテキストでプロンプティングしているので、予測可能で再現可能な動作が得られます。
おしゃべりなプロンプトがある場合、カジュアルな使用にはまだ機能するかもしれませんが、再利用するのが非常に難しくなります。自動化するのが非常に難しくなります。おしゃべりなプロンプトで予測可能な結果を得るのが非常に難しくなります。
また、冗長性に関しては収穫逓減が始まっていることも指摘しておきます。非常に長い仕様プロンプトのリスクの1つは、逆効果になる冗長または矛盾する役割に遭遇する可能性があることです。ですから、今日エージェントシステムに長いプロンプトがある場合、私がお勧めすることの1つは、ChatGPT 5.1思考を使ってそれを矛盾するルールについてレビューすることを考えることです。そうすれば、プロンプト自体の中にChatGPT 5.1が逆効果になる可能性のある矛盾がある領域を指摘できます。
ですから、明快な構造の観点から考え、役割、目標、期待を明確にする適切なサイズのプロンプトがあることを確認したいのです。これは、月曜日にゴルディロックスのクリーンシェイプを持つというアイデアについて話したことに戻ります。
モデルに与える自由度に対して適切なサイズのプロンプトに代わるものはありません。そしてこの場合、私たちはそれをより多く見ています。適切なサイズの自由度を与えて、それを手放しましょう。
技術者にとって、これはプロンプトテンプレートをインターフェースであるかのように標準化すべきだということを意味します。実際に、クリーンに要約されたドキュメント、クリーンに提案された計画のようなものを持つことができます。まだしていない場合は、これらはおそらくバージョン管理されるべきです。仕様間の一貫性は、巧妙な表現よりもはるかに重要になります。そしてそれは今後もトレンドであり続けるでしょう。
非技術者の場合、専門用語を学ばなければならないと言っているわけではありませんが、シンプルな習慣を採用することが大いに役立ちます。もしモデルが自分を誰だと思うべきか、モデルから何が欲しいか、何を与えているか、どのように答えをフォーマットしてほしいかを言うことを学べば、それだけでChatGPTをチャットモードで劇的に信頼性の高いものにするのに十分です。
4. 設定可能な動作
4つ目は、設定可能な動作です。ChatGPT 5.1は設定可能性に傾倒しています。OpenAIは、より楽しく話せる動作と呼んでいます。風変わりやオタクっぽいといったパーソナリティプリセットを呼びかけています。
アシスタントをどれだけフォーマルにしたいか、どれだけ遊び心を持たせたいかを選択または調整できる能力に現れています。そして設定はチャット間で持続しますが、より強い指示追従と組み合わせることで、モデルのトーンが本当に一貫していると感じられます。一貫したパーソナリティのように感じられます。
人々がChatGPT 4oに愛着を持ったように、このモデルに感情的に愛着を持つと思います。パーソナリティはフードの下ではプロンプトのままです。ですから、その上に独自の指示を重ねると、プリセットと衝突して混合結果が得られる可能性があります。
たとえば、「絵文字なし、残酷なほど直接的に」と言うと、「親しみやすく、風変わりに」と衝突する可能性があり、本当に奇妙な結果が得られるかもしれません。より温かいモデルは、明示的に簡潔にするよう求めない限り、あまりにもだらしなく感じることもあります。
技術者にとって、異なるエージェントのために差別化された声を出荷できるようになりました。フォーマルなエンタープライズアシスタントを持つことができます。カジュアルなオンボーディングヘルパーを持つことができます。エンジニアのための非常にタースな内部ツールを持つことができます。これらは今や異なる仕様ブロックになるだけです。非常に扱いやすいですが、マーケティングと法務とサポートが矛盾するペルソナを再発明しないように、内部標準が必要になります。ペルソナ開発に関する組織的な問題が今あります。
非技術者にとって、ついにデフォルトの声と戦うのをやめることができます。バブリーであることが嫌いなら、バブリーでないように伝えてルールに入れることができます。バブリーで温かいのが好きなら、それをするだけです。やるべきことは、戦わないようにパーソナリティプリセットがシステムプロンプトとうまく機能することを確認することです。
5. 動作のためのモードとソフトタイプ
5つ目のポイントは、動作のためのモードとソフトタイプです。5.1はより文字通りです。レビューや教える、計画のようなシンプルなモードを定義でき、それらをソフトタイプのように扱うことができます。
それぞれに、そのモードを呼び出すだけで構造とトーンのために呼び出すことができる特定のルールがあります。プロンプティングガイドは、エージェントに対してこのパターンに本当に大きく傾倒しています。そして、技術チームと非技術チームの両方にとって興味深い意味があると思います。
たとえば、こう言うことができます。「私が『教えて』で始めるときは、新人のように説明してください。1つの例を与えて、3ステップの練習問題を提供してください。私が『批評』で始めるときは、問題と提案だけを指摘してください、書き直しはしないでください。」5.1では、モデルは通常、再利用可能な方法でこの種の契約を尊重します。
これらのモードは、しかしながら、バイブによって強制されています。コンパイラによって強制されているわけではありません。ですから、モデルは指示に従うのが得意で、それがこれらのモードを使うときに依存しているものです。そしてモデルは時々、設定した契約に違反することがあります。
だから私はそれらをソフトタイプと呼びます。特に後の指示がモードと矛盾する場合です。ですから、「教えて、新人のように説明して」と言ってから「私は超経験豊富だからもっと深く」と言おうとすると、モデルは混乱するかもしれません。
ですから、モード定義は非常に短くする必要があります。曖昧さがなく、長いルールのリストは違反をより起こしやすくします。指示追従に戻ります。
技術者にとって、アプリケーション設計をしている場合、同じモデルに対して明示的なサブモード、計画または実行または批評など何でも定義でき、システムメッセージやタグを介してそれらを切り替えることができます。これにより、異なるモデルを必要とせずに非常に差別化されたツールが得られます。また、各モードを個別にテストできるため、評価がはるかに簡単になります。
プレーンチャットの非技術者にとって、考える、ただやる、教える、批評のような一貫したキーワードを使うことで、この利点のほとんどを得ることができます。それぞれはシステム指示において非常に明確なスタイルにマッピングされるべきです。時間が経つにつれて、ChatGPTは単なる1つの汎用アシスタントではなく、動作のツールボックスのように感じられるようになります。
6. エージェント的な動作
6つ目のポイントは、エージェント的な動作です。あなたは計画、実行、要約の世界にいます。ChatGPT 5.1は、エージェント的なタスクのための旗艦モデルとして位置づけられています。モデルが計画し、ツールを使い、反復するようなもの、単に答えるだけではないものです。
5.1でリリースされたクックブックは、コンテキストを収集し計画し検証し要約するエージェントに本当に大きく依存しています。なぜなら、それがChatGPTがツールが向かっていると考えている場所だからです。正しくプロンプトされると、これは5.1が計画の概要を示すことを意味します。検索やコードやファイルのようなツールを呼び出します。ツール出力に基づいて計画を調整します。そしてその後でのみ最終的な答えを与えます。
ですから、コーディングエージェントはファイルを読んでパッチを生成しテストを実行しポールリクエストを提案する前に反復するかもしれません。
さて、エージェント動作は自動的ではありません。プロンプトが計画と検証ステップを明記していない場合、5.1は依然として喜んでワンショットチャットボットのように振る舞います。そしてよりエージェント的な動作は、まったく新しい失敗モードの機会も高めます。無限ループが発生します。ツールの過剰使用が発生します。ユーザーが素早い答えを望んでいただけなのにやりすぎることが発生します。
ですから、これをエンジニアリングの観点から考えるとき、明示的なエージェントループを設計する必要があります。どのような条件下でモデルは再計画すべきか、どのような条件下でツールを再クエリするか、ロギング、ガードレール、評価が非常に非常に重要になっています。単にモデルを呼び出しているだけではありません。あなたの仕様とツールセットによって動作が制御される小さな自律的なワーカーを設計しているのです。
非技術者の場合、多くのプロジェクトの観点から考え始めてください。一度に1つの答えの観点だけで考えないでください。たとえば、「これら3つのドキュメントを読んで、未解決の質問をリストして、それからできるだけ多くのそれらの未解決の質問に答える1ページの計画を私に草案してください」。あなたは最後の要約だけを求めるのではなく、ステップの全体的なシーケンスを委任しているのです。
7. ツールは今や普通のもの
7つ目のポイントは、ツールは今や普通のものだということです。高度なものではありません。5.1は完全なツールスタックで動作するように設計されています。ウェブ検索、コード実行、ファイル読み取り、そして開発者向けにはカスタムツールとAPIです。
OpenAIはこれを、インスタントまたは非推論モードでも非常に強力なツール呼び出しパフォーマンスを持つコーディングとエージェント的タスクの旗艦としてマーケティングしています。ChatGPTでは、必要に応じて自動的に検索を使用できます。アップロードされたファイルを読むことができます。特定のコンテキストでコードを実行できます。そしてアプリでは、実際に独自のAPIへの呼び出しをオーケストレーションできます。テキストを生成するだけでなく、データベースやサービスへの呼び出しをオーケストレーションできます。ここにはずっと多くの柔軟性があります。
さて、私たちはしばらくツールを呼び出してきましたし、ツールの使用が魔法ではないことを知っています。モデルは依然として、すべてのツールが何をするか、どの入力が許可されているか、いつツールを呼び出すべきでないかの明確な説明が必要です。たとえば、機密操作です。
外部ツールは新しい現実世界の失敗モード、セキュリティの問題、APIエラー、古いデータを導入します。ですから、5.1をテキストジェネレーターというよりも、APIのオーケストレーターとして考える必要があります。
エンジニアにとって困難な作業は、良いツールスキーマの設計、実行する必要がある安全性チェックの理解、成功がチャットボットからのランダムな質問のバッテリーに対してわずかに良いテキスト応答を絞り出すことよりも、ツールとプロンプトの品質に依存することを理解することになるでしょう。
非技術者にとって、フードの下にどのようなツールがあるかを必ずしも知る必要はありません。「ウェブを使ってソースを見せて」とか「このPDFをVP向けに3つの箇条書きに要約してください」とか言えることを覚えておくだけでいいのです。それは、モデル自体からすべてを幻覚させるのではなく、モデルに自分の外に手を伸ばすよう求めているのです。
8. 信頼性について
8つ目のポイントは、信頼性についてです。信頼性のために何をプロンプトできるでしょうか。OpenAIは、ジェイルブレイク耐性、メンタルヘルス、政治的バイアスなどの安全性と信頼性の評価を改善し続けています。
5.1のプロンプティングガイドは、プロンプトとワークフローに自己チェックと検証を組み込むことを明示的に奨励しています。幻覚を修正不可能な魔法として扱わないでください。私はしばらくこれを言っていたので、彼らが言っているのを見るのは良いことです。
5.1に推論を高レベルで説明するよう求めることができます。外部で検証すべきことをリストするよう求めることができます。自動的に妥当性をチェックできる構造化された方法で出力するよう求めることができます。これらはすべて、特に高価値のワークフローに対して行うことをお勧めすることです。
エージェントフローでは、答える前にツールを介して検証させることができます。さて、より良い安全性スコアがあっても、5.1は完璧ではありません。特にツールなしで答えることを強制されたとき、または非常に曖昧な事実を尋ねられたときに、依然として幻覚を見る可能性があります。
思考の連鎖も嘘発見器ではありません。よく言葉で表現されているが不正確な推論トレースを得ることは依然として可能です。エンジニアリングの観点からこれについて考える必要があるのは、デフォルトで安全なパターンを設計することです。
そうですよね。答え+不確実性+検証チェックリストは幻覚のリスクを軽減します。ですから、可能な場合は主要な主張を検証するためにツールを使用したいです。あなたにとって重要なあなたの特定のドメインでの失敗モードを調査する評価を構築したいです。そして、信頼性が単にこのモデルが良いということではなく、プロンプト設計、ツール、モニタリングの産物になることを望みます。
非技術者の場合、「これは正しいですか」と尋ねるだけでなく、「あなたの答えを教えてください。それを信頼する前に私がダブルチェックすべき2つのことをリストしてください」とか「どのように自信があるか説明して、それからその理由を説明してください」と尋ねることをお勧めします。そこではモデルを使って、単にそれを置き換えるのではなく、自分自身の懐疑心を改善しているのです。
9. ワークフローはワンオフトリックよりはるかに優れている
9つ目のポイントは、5.1ではワークフローがワンオフトリックよりはるかに優れているということです。5.1は、ボトルネックがもはや「モデルはこれができるか」ではないほど強力です。「それをするようモデルに尋ねる再現可能な方法があるか」なのです。
だからこそパターンベースのプロンプティングがとても重要なのです。5.1で構築するチームは、必ずしも最も派手なプロンプトハックを持っているチームではありません。本当に高価値のタスクを、バージョン管理されたプロンプト、ツール、出力形式を持つ安定したワークフローに変えるチームです。
ですから、アドホックなプロンプティングが悪いわけではありませんよね。探索には依然として良いかもしれません。個人的な使用には良いかもしれません。しかし、顧客や同僚や本番に触れるものは、即興では対応できません。それはスケールしません。ワークフローを文書化する必要があります。共有する必要があります。テストする必要があります。
ですから、意味はかなり明確です。多くのコアワークフローを特定できる必要があります。トリアージ、要約、推奨、ドラフト作成、QA。あなたが入り込める多くのワークフローがあります。そして、多くのニッチなユースケースを追いかけるのではなく、それらを防弾にすることに投資する必要があります。
そして私は以前にこれを言いましたが、エージェントシステムで構築している場合、コアワークフローを追いかけてそれらを機能させてください。ですから、これはプロンプトライブラリと評価とプロンプト設定システムが価値を証明する場所です。
非技術者の場合、ChatGPTが再び必要になる何かであなたを助けてくれるときはいつでも、機能したプロンプトを保存してください。本当にシンプルですよね。機能したメールがあれば、機能したミーティングの要約があれば、それを保存してから、それらの詳細を入れるだけで再利用可能なプロンプトが得られます。なぜなら、毎日使える5つの良いワークフローは、派手なランダムなAIトリックに勝るからです。
10. 新しいAIリテラシー
10番目、最後のものです。新しいAIリテラシーは仕様+判断です。5.1時代において、AIリテラシーはトランスフォーマーがどのように機能するかを知ることよりも少なく、2つの重要なスキルに向かって移動しています。
1つは、シンプルで矛盾のない指示または仕様を書くことであり、2つ目は、出力に人間の判断を適用することです。OpenAIのドキュメントは暗黙的にこれを前提としています。すべてがより良い指示についてです。すべてがより良い評価についてです。行列数学を教えていません。なぜならあなたはそれを知る必要がないからです。
ですから、5.1から最も多くを得る人々は、自分が欲しいものを本当に明確に説明でき、その答えが十分良いかどうかを決定できる人々です。これらの人々は、ただ「何かをください」と尋ねるだけではありません。
彼らは「これをこの形式でください、そしてこれが私がそれを使う方法です」と尋ねます。より深いレベルでモデルを理解することには依然として多くの価値があります。誤解しないでください。私はそれが大好きです。それについてオタクになるのが大好きです。特にポリシーを設定している場合やインフラストラクチャを構築している場合は、それは理にかなっています。
しかし、最近のほとんどのナレッジワーカーにとって、私たちはあなたのキャリアへの最大のリスクが過信である地点に移動しました。良く見える答えを正しく読んでいない場合、AIを評価するときにあなたの判断がそこにない場合、良い仕様を書くことができない場合、あなたは困ることになります。
さて、エンジニアにとって本当に意味はかなり明確です。あなたの比較優位性は今やモデルとAPIを知ることではありません。それは本当に良い人間とAIシステムを設計することです。明確な指示です。よく選ばれたツールです。ガードレールです。モニタリングです。あなたは仕様のビルダーになっています。デザイナーになっています。そしてエージェントは、あなたが設計している小さな自律的なワーカーにますますなっています。
非技術者にとって、プロンプトエンジニアになる必要はありませんが、矛盾なしに自分が欲しいものを言えるようになる必要があり、答えを見てそれを信頼できるかどうかを決定できる必要があり、それは貴重です。
まとめ
ですから、10のポイント、ChatGPT 5.1について掘り下げるべきことがたくさんあります。このモデルがどのように異なるかを理解するのに、これがあなたにとって役立っていることを願っています。これら10のそれぞれは、5.1における特別な重点ポイントです。これらはすべてのモデルに一般的に当てはまることではありません。
これは特に5.1に当てはまり、ChatGPTやClaudeファミリーの他のモデルにはより少ない程度で当てはまります。掘り下げてください。すべての新しいモデルは、ワクワクするための新しい時間です。
私は、このモデルがエージェント構築モデルのように感じられるので、興味深いものを構築する機会を与えてくれることを願っています。私はすでに、数ヶ月ごとに得られるクリスマスの朝のようなものと呼んでいることを人々がしているのを聞いています。ワークフローを構築していて、突然5.1に切り替えるとそれがただ機能するというようなことです。
私はそれが数回起こりましたし、それがあなたにも起こったかどうか聞いてみたいです。乾杯。5.1を楽しんでください。
コメント