GPT-5.1は従来のGPT-5が抱えていた一貫性の欠如や指示からの逸脱といった課題を大幅に改善したモデルである。本動画では、即座の応答と深い思考を切り替える2つのモード、プロンプトを仕様書のように扱う新しいアプローチ、ブランドに合わせた安定したパーソナリティ設定、モードキーワードによる柔軟な動作切り替え、プロジェクト管理エージェントとしての活用、コード編集と実行の高度な支援、ツールやAPIのオーケストレーション、24時間のプロンプトキャッシングによるコスト削減、信頼性を高める検証パターン、そして再利用可能なワークフローの構築という10の革新的な機能を紹介している。これらの進化により、GPT-5.1は単なるテキスト生成ツールから、実用的な自律型アシスタントへと変貌を遂げている。
GPT-5.1の登場:一貫性と精度の大幅な向上
多くの人がGPT-5は少し堅苦しく、一貫性に欠け、時には質問から逸れてしまうと感じていました。GPT-5.1では、その変化が始まります。GPT-5.1でできる10のことを見ていきましょう。
10番目は、即座モードと思考モードの切り替えです。AIに2つのギアがあると想像してみてください。素早い返信のための高速ギアと、より深い推論のための低速ギアがあります。メールを素早く送信したり、簡単な要約を求めたりする場合は、即座モードが対応します。これは迅速で軽量、そして効率的です。しかし、契約書の分析や複数の要因に基づいた意思決定など、真剣に取り組む必要がある場合は、思考モードに切り替えます。
興味深いのは、思考モードが時間を無駄にしないことです。タスクがより多くの推論を必要とする場合にのみ、時間がかかります。両方のモードに同じ質問をすれば、それが明確にわかります。即座モードはすぐに高レベルの回答を提供するかもしれませんが、思考モードは一瞬時間をかけてから、問題をステップ、リスク、詳細、そして尋ねることすら考えなかった洞察へと分解していきます。
これはその瞬間にやっていることに応じて、スピードと深さのどちらかを選択するようなものです。
プロンプトを仕様書として扱う新しいアプローチ
9番目は、プロンプトをミニ仕様書のように扱うことです。これはGPT-5.1が非常に異なると感じられる部分です。もはやランダムな質問を投げかけるだけではありません。ミニ仕様書を与えているのです。役割、目的、入力、そして出力形式を定義します。
例えば、「このプロジェクトを手伝って」と言う代わりに、「あなたは私のプロジェクトマネージャーです。コンテキストを貼り付けますので、3つのリスク、3つの次のステップ、そして1段落の要約が欲しいです」と言います。GPT-5.1では、この構造がはるかに予測可能な結果を生み出します。古いモデルも最善を尽くしましたが、しばしば逸れたり意図を誤解したりしていました。
このモデルはそれらのパターンを尊重するように調整されています。つまり、プロンプトが再利用可能なツールになるのです。明日、新しい詳細を加えて同じテンプレートを貼り付ければ、格闘することなく、望む正確な構造を得ることができます。
ブランドや業務に適した安定したパーソナリティ
8番目は、ブランドや仕事のための安定したパーソナリティです。たくさん書いたり、クライアントと話したり、コンテンツを作成したりする場合、この部分は本当に便利です。GPT-5.1には、プロフェッショナル、フレンドリー、風変わり、効率的といった選択可能なパーソナリティプリセットが付属しています。上書きしない限り、トーンはチャット全体で一貫性を保ちます。その上に独自のルールを重ねることもできます。
短い文章、絵文字なし、平易な英語を好む場合、一度伝えてそれを固定することができます。ただし、覚えておくべきことが1つあります。トーンのルールがプリセットと衝突すると、AIは混乱します。例えば、フレンドリーなプリセットを選択したのに、その後で容赦なく直接的であるように指示すると、出力が揺れ始めます。ですから、コツは設定を指示と整合させることです。
モードキーワードによる柔軟な動作切り替え
7番目は、教える、批評するといったモードキーワードを使用して動作を切り替えることです。GPT-5.1の最もクールな点の1つは、シンプルなモードキーワードにどう反応するかです。メッセージを「教えて」「計画して」「批評して」「レビューして」で始めると、モデルはその場でその動作に切り替わります。
これらはソフトウェアのトグルのような厳格なモードではありません。OpenAIのプロンプトガイドがソフトパターンと呼ぶものです。モデルは意図を認識し、構造、トーン、深さを調整します。「これをトピックに初めて触れる人のように教えて。短い練習問題で1つの例を出して」と言えば、その指示に非常に一貫して従います。
さて、「これを批評して、改善すべき点だけを教えて」と言えば、全体を書き直そうとすることなく批評モードにとどまります。これは便利です。なぜなら、毎回モデルを変更したり長いプロンプトを書いたりすることなく、モードの小さなツールボックスを構築できるからです。必要なモードを呼び出すだけで、AIがそれに傾いていきます。
プロジェクトエージェントとしての実用的な活用
6番目は、GPT-5.1を実際のプロジェクトエージェントに変えることです。ここでGPT-5.1がチャットボット以上のものに感じられ始めます。計画、行動、作業のチェック、要約ができるようになりました。小さなプロジェクトを処理させたい場合、「これら3つの文書を読んで、すべての未解決の質問をリストアップし、それらの質問のできるだけ多くに対処する1ページの計画を起草して」といったシーケンスを与えることができます。
計画の概要を示し、利用可能な場合はツールを呼び出し、ファイルを読み、コンテキストを収集し、見つけたものに基づいて計画を更新します。GPT-5.1の主な違いは、これらの複数ステップのタスクをより少ないミスとより良い構造で処理することです。古いモデルでは、しばしば修正したり軌道に戻したりする必要がありました。
ここでは、計画と検証がより安定していると感じられます。開発者は、ステップをどのように構造化し、最終的な回答を出す前にチェックするかという点で、これがエージェントスタイルの作業に最も強力なバージョンだと報告しています。研究、コンテンツ、または業務に携わっている人にとって、これによりモデルはテキスト生成器ではなく小さな自律アシスタントのように感じられます。
コード編集と実行を支援するスマートなコーディングアシスタント
5番目は、コードを編集して実行するより賢いコーディングアシスタントの構築です。コードを扱う場合、このアップグレードは顕著です。GPT-5.1はコード変更に関する推論が向上しており、複数ファイルの変更をより確実に処理します。また、パッチの適用のような新しい組み込みツールを使用して、制御されたシェル環境でコマンドを安全に実行するファイルを直接編集できます。
これは、「このリポジトリ全体をスキャンして、バグを見つけて、パッチを提案して、変更を説明して」といった指示を与えることができることを意味します。古いモデルは問題を説明できましたが、しばしばフォーマットを壊したり依存関係を見逃したりしていました。GPT-5.1はコンテキストの読み取り、意味のあるパッチの生成、ファイル全体で一貫した構造の維持がより優れています。
いくつかの開発者ツールがこれらの新機能をテストしており、傾向は同じです。モデルはより高速で、不正確なパッチの生成が少なく、より安定して周囲のコードベースを追跡します。エンジニアを置き換えるものではありませんが、絶え間ない細かい管理なしに実際の開発タスクを支援するのに十分なレベルに達しています。
ツールとAPIのオーケストレーション
4番目は、GPT-5.1にツールとAPIをオーケストレートさせることです。もう1つの際立ったアップグレードは、GPT-5.1がツールをどのように扱うかです。もはやテキストを提供するだけではありません。ウェブ検索、ファイル、データベース、さらには接続すれば独自のAPIでも機能します。「内部APIから最新の売上数字を取得して、傾向を要約し、チームへのメッセージを起草して」や「翻訳APIを使用してこのテキストを翻訳し、その結果を私たちのブログスタイルに合わせて書き直して」といったことを言えます。
GPT-5.1の違いは、これらのステップをどれだけスムーズに処理するかです。以前のバージョンでは、ツールをいつ使うべきか、物事をどのように順序付けるかについて混乱することがありました。このモデルはより一貫性があります。ツールを明確に説明し、各ツールをいつ使用すべきかを伝えれば、典型的なチャットボットではなく、ワークフロー全体の上に位置するコーディネーターになります。
24時間プロンプトキャッシングによるコスト削減
3番目は、24時間のプロンプトキャッシングでより長く、より安価なワークフローを実行することです。最も実用的な改善の1つは、拡張プロンプトキャッシングです。GPT-5.1は今や、コンテキストを最大24時間アクティブに保つことができ、キャッシュされたトークンは大幅に安価です。これは、同じ情報を何度も何度もリロードすることなく、一日中長いプロジェクトに取り組むことができることを意味します。
大規模なコーディングセッションがあり、数時間リポジトリをデバッグしている場合、モデルは全額を請求することなくリポジトリのコンテキストを保持できます。また、研究を行い、一日中フォローアップの質問をしている場合、通常のオーバーヘッドなしで同じコンテキストを維持できます。これにより、長時間のチャット、エージェント、研究タスクがはるかに効率的になります。特に作業負荷が大きな文書や大きなコードベースを含む場合はなおさらです。
これは単に、以前は減速させていた摩擦を減らすだけです。
プロンプトに信頼性を組み込む検証パターン
2番目は、プロンプトに信頼性を組み込むことです。GPT-5.1はより優れた信頼性パターンももたらします。外部で検証すべきことをリストアップするよう、あるいは推論を高レベルで説明するよう、モデルに依頼できるようになりました。回答の最後に短い検証チェックリストを作成するよう依頼することさえできます。
例えば、「回答を出して、それから信頼する前に私がダブルチェックすべき2つのことをリストアップして」と言えます。これにより、モデルは速度を落とし、自信のあるポイントと外部検証を必要とするポイントを分離するようになります。GPT-5.1はまだ完璧ではありません。まだ間違いを犯す可能性がありますが、逸脱やハルシネーションの発生率はGPT-5よりも低くなっています。
それを組み込みの検証プロンプトと組み合わせると、レビューしやすく、より信頼できる出力が得られます。
再利用可能なワークフローへの転換
1番目は、一回限りのトリックを再利用可能なワークフローに変えることです。GPT-5.1の最大の変化は、それをどのように使用するかです。モデルは十分に強力なので、実際のボトルネックはワークフローの設計です。
一度うまくいったものは何でも保存して再利用できます。それは週次計画テンプレート、クライアント提案レイアウト、あるいはアイデアからアウトライン、台本の下書きまで進むコンテンツパイプラインかもしれません。毎日新しいプロンプトで即興するのではなく、うまくいくものをシンプルなシステムに変えるのです。GPT-5.1の一貫性の向上により、これらのワークフローは以前よりもうまく機能します。
予測可能な構造、安定したフォーマット、そして毎回プロンプトを書き直すことなく指示に従う出力が得られます。ここまで見てくださった方は、下のコメント欄でご意見をお聞かせください。より興味深いトピックについては、今画面に表示されているおすすめ動画を必ずご覧ください。
ご視聴ありがとうございました。
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