本動画はOpenAIの最新モデルGPT-5の詳細レビューである。製品リーダーによる実践的な評価を通じて、GPT-4.1との比較分析を行い、エンジニア向けの高度な技術的能力と、ビジネス志向との違いを明らかにしている。コーディング、プロトタイピング、画像生成などの実用的な使用例を交えながら、各モデルの強みと適用場面について詳述している。
GPT-5の第一印象とポジショニング
GPT-5はOpenAIから発表された最新のモデルやねん。最初に触った瞬間から、これはもうエンジニアがエンジニアのためにエンジニア向けに作ったモデルやなって思ったわ。めっちゃええコード書くし、リファクタリングもしっかりしてる。考えが深いし、まあ彼女はツールを使うのが大好きやから。
ええアイデアがあって、この機能の技術的な実装について詳しく知りたいときは、GPT-5はGPT-4よりもめっちゃ優秀やと思う。GPT-4は機能要件に関してはちょっと軽いからな。もしビジネスユーザーや関係者向けの成果物が欲しいなら、GPT-4103の出力の方がええかもしれへん。ちょっとビジネス寄りやからな。
ほんまに文句なしやで。コーディングは抜群や。これは高度に技術的なモデルや。毎日使うことになるで、みんなにとって。
チャンネル紹介とプレゼント企画
How I AIにようこそ。私はクララビオ、プロダクトリーダーでAI狂いや。みんながこの新しいツールでもっとええもの作れるように手助けするのが使命やねん。今日はちょっと変わったことやる。OpenAIから新しく出たGPT-5モデルを詳しく見てもらって、個人的に使ってるワークフローについて正直な感想を言うで。
GPT-5をプロダクトマネージャーやエンジニア向けに見ていく。モデルがした文体的な選択についても調べて、個人的に便利やと思うワークフローもいくつか紹介する。横並びで比較して、GPT-5が他のモデルより優秀かどうか見てみよか。
How I AIのYouTubeフォロワー25,000人記念で、プレゼント企画やってるで。VZero、Replet、Lovable、Bolt、Cursor、もちろんChat PRDまで、お気に入りのAI製品1年分が当たる。お気に入りのポッドキャストアプリで評価とレビュー書いて、YouTubeもチャンネル登録してくれたらええねん。
GPT-5の基本特性と初期評価
GPT-5がどんな性能やか説明する前に、このモデルが何なのか話しとこか。GPT-5はOpenAIの最新モデルで、早期アクセスをもらえたから、強みと弱みを理解するのに時間かけられたんや。
GPT-5と最初にやりとりした瞬間から、これはもうエンジニアがエンジニアのためにエンジニア向けに作ったもんやって感じたわ。これは能力的にも文体的にも高度に技術的なモデルや。コーディングしたり、LLMの技術的限界をテストしたり、めっちゃ複雑な問題を解決するなら、毎日手に取るモデルになるで。でもビジネス思考の人、プロダクトオーナーにとっては、使用場面に合わへん部分があるかもしれん。
OpenAIのエコシステムにはけっこう詳しくて、自社製品のChatPRDではOpenAIのモデルをほぼ独占的に使ってるねん。とは言え、日常のワークフローではいろんなモデルやモデルプロバイダーと仕事してる。
Cursorでコーディングするときは、Claude 4、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5、OpenAIのo3をよく使う。Chat PRDでも、OpenAIモデルの401をたくさん使ってるし、最初に出たときは45でちょっとテストもした。それに箱から出してすぐ使えるAIツールもいろいろ使ってる。
Chat PRDでの比較テスト
GPT-5にアクセスできたとき最初にやったのは、一番よく知ってて愛用してる使用例、実際Chat PRDのコアチャットと文書生成実装に直行することやった。プロダクトマネージャーがAIを使って製品要件文書を生成するのは一般的な使用例やからな。
ここではプロンプトテスト、モデルテスト、製品の文体に合うようにエクスペリエンスを最適化することと、アウトプットでええユーザーフィードバックをもらうことに時間をかけてきた。Chat PRDでけっこう本格的にABテストして、最近はGPT-41といろんなツールとプロンプトがうちのユーザーにとって最高のスタックやということになった。
7月には文書の満足度が96%やったんや。だから、どのモデルが最高性能か、コストは今のところ考慮せえへんけど後で出てくる、それからユーザーが好きかどうか考えてるねん。自分がプロダクトマネージャーとエンジニアユーザーの代理やと思ってるから、この使用例で何がうまくいって何がうまくいかへんか、けっこうええ感覚持ってると思うわ。
GPT-5にアクセスしたとき、Launch Darkly AI configsを使って、ローカルでも本番でもオンデマンドで使用モデルを切り替えられるようにして、GPT-5のテストを始めたんや。画面で見せるのは、結果を横並び比較したもんや。
Chat PRDで使ってるコアモデルのGPT-41が左、GPT-5が右や。最初に気づいたことがいくつかあって、実際プロンプトで対応せなあかんかったのは、GPT-5を最初にテストしたとき、開発者みたいに話すことやった。右側はちょっとプロンプト調整してるねん。
マークダウンの箇条書きリストを書きたがるから、OpenAIチームにフィードバックして、ちょっとプロンプトエンジニアリングして、もうちょっと自然な言語で話すようになったと思うけど、GPT-5は箇条書きリストが大好きやというのは間違いなく見てとれる。だからこのエピソードでは箇条書きをたくさん見ることになるし、ツールもたくさん呼び出すで。
機能ブレインストーミングでの違い
横並びで見ると、最初はけっこう似たような回答やと思う。これは同じシステムプロンプトをChat PRDで共有してるからやと思うねん。同じシステムプロンプト、同じコンテキストで、製品の新機能をブレインストーミングしてって言ったとき、基本的に製品で達成したいことについて質問してくるんや。
違いが出始めるのは、新機能をブレインストーミングするときに何に焦点を当てるかやねん。GPT-41の回答を見ると、質問がビジネスインパクトに関するもんやねん。変更したい指標は何か、ペルソナは誰か、ビジネス目標は何かっていう発見がたくさんある。横並び評価全体を通して気づいたのは、これはただの一例やけど、GPT-41や古いモデルは、より一般的やけどビジネス志向のレンズから問題にアプローチしてくるねん。
でも右のGPT-5は、機能に素早く到達する。プロダクトマネージャーにとって重要なポイントやと思うのは、うちらプロダクトマネージャーはええ「なぜ」を問うのが好きやし、問題を理解するのがほんまに好きやからな。GPT-5で見られるのは、解決策に飛びつくことや。これはモデルの訓練方法と、GPT-5がOpenAIモデルのエコシステムの中で位置する場所を反映してると思うねん。
コーディングモデル戦争が激化してる、IDE戦争が激化してる、コーディングツール戦争が激化してるのは明らかや。このモデルは何よりもエンジニアの使用例への回答って感じがするねん。面白いと思ったのは、そのエンジニアタスクの実行への角度が、モデルの会話面にまで滲み出てることや。モデルの視点と呼べるものでも、左で使ってる41とは全然違うねん。41はビジネスの視点から来るけど、GPT-5はすぐに実行エンジニアリングの視点に行く。
フリーミアムから有料への変換分析
無料から有料への変換に焦点を当てるように言ったとき、また、けっこう似たようなアイデアが出てくる。これはそんなに革新的な製品領域やないからな。よく知られてるし、よく文書化されてる。両方のモデルとも最高クラスの成長戦術にアクセスできると思うから、機能の種類は2つで非常に似てる。
でも詳しく見ると、左の41の機能説明はユーザー中心でビジネス中心やねん。誰が、なぜっていう質問やな。GPT-5を見ると、これがめっちゃ面白いんやけど、何を、どうやってっていう答えなんや。これがこのモデルとのやりとりをまとめる方法やと思うねん。
まだ41や403からビジネスユーザー発見がちょっと得られるけど、5は「何を作るか教えて、機能がどう動くか正確に教えて、数字をくれ、ユーザーストーリーをくれ、コードできるもんをくれ」って感じや。アイデア自体はけっこう似てるけど、そのアイデアの実行方法が全然違うのが面白いと思った。
チャットがここで分岐し始めて、GPT-5のチャットが技術コードに入りたがるのが見え始める。これには良い面も悪い面もある。GPT-41モデルは、このビジネス的でハイレベルなマインドセットにとどまってるのがほんまに見て取れる。
プロダクトマネージャー向けのアプリビルダーとして、自分は何を考えてるかって言うと、製品がプロダクトマネージャー向けやから、エンジニアと話す必要はあるけど、プロダクトマネージャーなんやってことや。だからユーザーがGPT-5を愛するかどうか確信が持てへん。プロダクトマネジメント思考のステップをスキップして、何を作るかにすぐ行くからや。これはエンジニア側の脳みそは好きやけどな。
PRD文書の詳細比較
これらの文書を横並びで見せて、それぞれのモデルから生成されたPRDがどんな感じやったか見してもらうわ。かなり似たようなプロンプト、似たような入力やねん。
最初からわかるのは、エンジニアのためのエンジニアって言ったやろ。文書の一番上にこのコードブロックコメントを入れようとした。これも純粋なシグナルや。技術文書を書くように訓練されてて、PRDみたいなプロース文書を書いてって言ってもコードを書くように訓練されてる。コードベースのアーティファクトが見えるのは、めっちゃめっちゃ面白いと思うわ。
これらのPRDを横並びで見ると、いくつか気づくことがある。GPT-5はもっと書く。内容がかなり詳細やねん。これには良い面も悪い面があると思う。エンジニアやコーディングエージェントに実行させるために何かを定義しようとするとき、詳細になればなるほどええねん。プロダクトマネージャーや他のビジネスユーザーがする必要があるかもしれん関係者の調整をしようとするとき、詳細レベルが過ぎると、実際に伝えようとしてる主要メッセージが曖昧になることがある。
横並びで見て考えてるのは、この製品に5つのビジネス目標が欲しいかってことや。これらが正しいビジネス目標なんか。GPT-5で人工的に精密すぎるのか、それとも完璧に精密なんか。
下にスクロールすると面白いことに、ペルソナがもっと詳細やねん。数も多いし、使用例もとても具体的や。でもGPT-5モデルでは、使用例がとても機能中心やねん。GPT-4モデルでは、ユーザーとして達成しようとしてることに特化してる。両方を比較対照するのがほんまに面白いと思った。
GPT-5がめっちゃ詳細で、41モデルよりGPT-5を好む場所は、機能要件が素晴らしいってことや。フォーマットがちょっと変になったけど、優先順位付きリストがテーブルである。ソフト警告、ハード警告について詳細がたくさんある。これは最高のエンジニアがどう動くかについて質問してくる種類のもんやねん。
プロトタイピングでの実用性
これらの異なるPRDに基づいてプロトタイプを実際に生成したかったんや。PRDは真空状態で動作するもんやないからな。他の目的のために生成されるアーティファクトやねん。
一般的な分析に戻ると、GPT-41はビジネス志向でハイレベル、読者として読みやすいかもしれん。密度が高くないし、技術的でもないし、詳細でもないから。GPT-5はエンジニアエンジニアエンジニアでめっちゃ詳細、多分過度にそうや。でもほんまの質問は、これらのプロンプトから別のもんより良いプロトタイプをワンショットで得られるかってことや。
ここから面白くなると思うねん。人間にものを渡すのが使用例なら、エンジニアやない人間にな。エンジニアは愛してるで。人間やけど、この議論のために違うカテゴリーに入れさせてもらうわ。会社のビジネスユーザーや他の関係者に渡そうとしてるなら、GPT-4041の出力が好きかもしれん。ちょっとビジネス志向で、ちょっと凝縮されてて、読みやすくて、過度な詳細がない。エンジニアに渡そうとしてるなら、GPT-5の方が満足すると思うねん。
横並びで面白いのは、正直プロトタイプと視覚スタイルについては、41がプロンプトしたものが好きや。これはV0との統合やねん。41がV0にプロンプトした成果が好きやねん。カラフルで、明確で、何が起こってるかわかる。これは良く見える。
メタ観察として、GPT-5経由でV0に色を生成させることができへんかった。全部グレーと青やけど、左側の41では、何らかの理由で、背後にあったプロンプト（後で見に行かなあかん）で、もうちょっと色とデザインが得られた。めっちゃシンプルで、良く見えて、視覚的に魅力的や。でもGPT-5が右側でくれたのは、大きくするから皆見えるように、作業する材料がめっちゃ多いと感じる。
これらのプロトタイプを実装のためのインスピレーションやと考える傾向があって、実装そのものやない。だからこれを出荷することは絶対にない。これはChat PRDの見た目やないし、製品の見た目やない。でもアップセルや無料から有料のアイデアを探してるねん。パリティに詳細をたくさん入れたから、プロトタイプにもたくさん入れたってことで、製品を改善したいときに選べる構成要素がたくさんあるってことや。
ホームページフィードバックの違い
この特定のChat PRD使用例で最後に一つ観察を見せたい。めっちゃ面白いと思ったもんや。ホームページのコピーを渡して、変更してって言ったんや。これが面白いと思うのは、GPT-5がかなり冷たくて、率直で、詳細なエンジニアやと思ってたのに、GPT-41の方がずっと意地悪やったことや。ずっと批判的で、興味深いと思った。
GPT-41は最初から始まって、これはホームページについて悪い気分にさせるけど、基準に達してないってストレートに言うねん。GPT-5は「かなりええやん、改善すべき領域もあるけど」って感じやった。
モデルの指示性とプロンプト性について面白いのは、実際に戻って別のパスを与えて「ホームページについてもうちょっと批判的になってもらえる？」って言ったことや。同じプロンプトで、またGPT-41は正当に批判的、残酷に批判的って言ってもええくらいやった。GPT-5はサンドイッチで始まったねん。
フランス語で失礼やけど、「ここがうまくいってることや、ここがうまくいってないことや、でも良くできる」って感じで始まったんや。これは面白いと思う。アプリケーションビルダーとしてLLMと作業するときにテストしなあかんことの一つは、プロンプト経由で効果的にチューニングできるかってことや。
この2つの横並び比較は全く同じプロンプトを使ってる。GPT-5の強みや弱みにプロンプトしてない。単に似たような横並び内容、コンテキスト、プロンプトを与えてるだけや。LLMの応答をニーズに合うようにマッサージできるのがほんまに面白かった。
API設計と開発者サポート
コーディングの話に素早く入ってから、個人的な使用例をいくつかざっと回って、GPT-5を使ってもらうで。コーディングについてちょっとだけ話そか。その前に、OpenAIチームに本物の無償賛辞を言わなあかん。
OpenAIチームはAPI設計能力と開発者サポートで引き続き優秀な成績を上げてると思うねん。Chat PRDで正直、OpenAIモデルの多くに集約してる理由の一つは、モデル自体がAnthropicや他のプロバイダーのモデルと比較して例外的やからではないねん。ほんまにそうやない。
単純に、これらのモデルの上に公開されるAPI設計、開発者ツール、エコシステム、基本プリミティブが、LLMバックエンドツールを開発するソフトウェアエンジニアとしてはるかに作業しやすいってことや。GPT-5モデルだけでなく、GPT-5モデルと一緒にツール呼び出し推論のような改善、アプリケーション開発者として嬉しくなるモデルに対するパラメータやコントロールがあることに、とても満足してる。
Cursorでのコーディング体験
GPT-5を使ったコーディングについて、2つだけ見せるで。一つ目は、今のお気に入りで、モデル切り替え派やねん。Cursorで自動、自動モデル選択を選ぶ人以上にストレスを感じるもんはない。想像できへん、ほんまにストレスや。モデル選択を運任せにするなんて。あかん、あかん、あかん、あかん。
モデルについてはめっちゃ意見持たなあかん。例としてCursorを使って、歴史的にどのモデルを選ぶかについてはほんまに処方的やねん。これは全部でっち上げって言えるかもしれん。フロントエンド作業にはSonnet 4をよく使う。けっこうええフロントエンド作業すると思うねん。より深い技術作業には253をけっこう使ってた。満足してたで。2.5は臨床的に鬱やと思う。思考でいつもめっちゃ悲しんでるねん。だからGoogleの友達、もうちょっと元気にしてくれへん。意地悪なプロンプトやないで。
最近ここ数週間GPT-5をテストしてるけど、めっちゃ大きな機能を出荷してるときにGPT-5のアクセスを得たから、本当に面白かったんや。何千何千行もあるやつや。一つ目は、モデルの性能がめっちゃ速いってことや。モデルの性能にはとても満足してる。たくさんのことを素早くできるようになった。二つ目は、ええコード書くねん。リファクタリングもする。思慮深いねん。「思慮深い」って言葉について話して、このモデルの主要観察の一つを話そか。彼女はツールを呼ぶのが大好きやねん。
右側を見ると、一回の呼び出しでCursorの25ツール呼び出し制限に達することなんて、何ヶ月も何ヶ月もなかったのに、GPT-5では本当に一貫してそれに達するねん。ツールを活用する。ツール呼び出しの獣やで。
左側で見えるのは、読んで、検索して、読んで、検索して、読んで、検索してるねん。正直、時々ちょっと非効率で効果的やないって感じた。これらがコーディングツールの本番環境にロールアウトされるときの疑問の一つになるやろな。トークン使用量は？ツール呼び出しと性能が問題になり始めるんかな？でも彼女はツール呼び出しが大好きやねん。
二つ目に見えるのは、箇条書きが大好きってことや。一日中一晩中箇条書きで話しかけてくるで。箇条書きが大好き大好き大好きやねん。エンジニアがSlackで話しかけるみたいに話しかけてくる。箇条書きだらけ。でも、コードには満足してる。品質にも満足してる。素晴らしいエンジニアリングパートナーや。言ったように、チームにこんなの一人欲しいで。
Chat GPTでのプロトタイピング
Chat GPTでGPT-5が実際にコア製品でどう動作するかを切り替えて見てみよか。一つわかるのは、ここに2つの選択肢があるってことや。少なくとも2つの選択肢があった。GPT-5とGPT-5 thinking。Chat GPTでプロトタイピングとデザインには特にthinkingを使ってる。だからGPT-5 thinkingで、Chat GPTがハイレベルプロトタイピングをAIツール内でやろうとしてる人にとって実行可能な選択肢になる可能性があると思うねん。
専門ツールは大好きや。VZero、Lovable Bolt、全部大好きや。もちろんCursorで作業もするし。でも何かをデザインしようとしてるだけなら、GPT-5について気づいたことの一つは、優れたフロントエンドデザインセンスがあって、実際にかなり良く見えるものを作るってことや。
Canvasをオンにして、Chat GPTに画像を生成してもらおう。Chat PRDホームページのコピーを入れるで。めっちゃピンクなのが見えるやろ。愛してるで。ほんまにシンプルなプロンプトを書くねん。
「うちのスタイルに合うChat PRD用のブログをデザインしてプロトタイプして」。これだけや。GPT-5はその参考画像を使う。考えるのが好きやねん。実際に今この思考を展開して、どう考えながらこれを生成するかを見ることができる。良いフロントエンドデザインガイドラインを持ってて、実際にCanvasでここのインラインでコードを生成するねん。
デザイン品質と視覚的センス
Chat GPTでGPT-5を使って何回かやってるけど、一番印象的やったのは上品やってことや。彼女は上品やねん。プロトタイピングツールの多くは、AI生成フロントエンドではかなり標準的で、退屈で、反復的なスタイルを持ってることがあると思うねん。
個人的な、逸話的な経験やと言うけど、GPT-5は他の提供品より箱から出してすぐに、もうちょっと洗練されて、もうちょっと高品質なデザインセンスを持ってたって言いたいねん。みんなそれぞれ強みがあるから、間違いなくローテーションに入れ続けるけど、特にフロントエンドとユーザーエクスペリエンスデザインでは、これが特に良かったっていう良い観察やった。
実際にそれが正しかったかどうか見てみよか。どうなった？アクセスを許可や。まあ悪くないな。ここでいくつか問題と格闘してる。実際にOpenAIチームにこれを提起した。背景とテキストの色のコントラストでちょっと苦労してる。コードとCSSの問題かもしれんし、モデルの問題かもしれん。
使うのが好きなグラデーションをほんまに再現してくれた。ロゴはしてくれへんかったけど、期待してへんかったし、ヘッダーがどんな感じかええ感覚つかんでくれた。それからここに来て、一般的に良いコンポーネントやと思うもんを生成してくれた。それからこれはほんまに好きやな。ブログ投稿にはかなり素敵やと思う。
ピクセルパーフェクトやないけど、以前OpenAIの他のモデルやCanvasで見るより、箱から出してすぐにちょっと良いと思うねん。だからそれには比較的満足してるし、フロントエンドプロトタイピングをしようとしてる人にとっては、かなり良いと思うけど、この背景にテキストの問題は解決せなあかん。
だからOpenAIチーム、その修正に素早く取り掛かってくれ。エピソードを終える前に見せたい他のことがいくつかあるのは、実際にGPT-5とGPT-4の別の横並び比較をした個人的使用例で、GPT-5がほんまに輝いてるのを見たってことや。
バスルーム改装ベンチマーク
みんなには、モデルの技術的・数学的強みを評価してるe-valsやベンチマークがあるかもしれんな。私には自分のベンチマークがあって、全モデルをそれに対してテストしてるねん。そのベンチマークは「バスルーム改装を合理的に手助けできるか」や。そう、ここで聞いた。バスルーム改装を合理的に手助けできるかや。
GPT-4を使ってバスルーム改装でたくさんのことをしてきて、異なるレイアウトが基準に合うかどうかを実験したり、可能にできることを何か、バスルームがどんな感じになるかのスクリーンショット生成まで含む。全部めっちゃスリリングで、4がしてくれたことには実際にまあまあ満足してる。
Chat GPTで今やってる高品質なAIパワード作業がどんなもんか見たかったら、契約業者に新しいバスルームのレイアウトをどう望んでるか正確に説明しようとしてるねん。だから40にこんなプロンプトでプロンプトしてきた。「一方の端に設備付きバスタブ、もう一方にタイル付きレベルタイル棚、壁に8インチと4インチのタイルシェルフが必要」。
画像生成はめっちゃ良いプロンプトやな。このチャットの途中で、GPT-5に切り替えたんや。正確にどこで切り替えたか見せることができる。このあたり、GPT-5に切り替えてた。画像生成が実際にした結果とレイアウトにとても満足してたで。
この場合、部屋レイアウトの画像生成で実際に苦労してきた。インテリアデザインはAIのめっちゃ楽しい使用例やと思うねん。実際に、左の壁対右の壁対奥の壁、上、下、左、右、部屋の内側、部屋の外側といった私のプロンプトを正しく解釈させるのがとても困難やった。GPT-5はかなり素敵な仕事をしてくれたと言いたいねん。
何回かやり直しを求めなあかんかったけど、興味があるなら、これは私の新しい小さなサンフランシスコのバスルームがどんな感じになるかもしれんものや。でももうちょっと先に進んで、4対GPT-5の横並び比較もしたんや。
みんな覚えてると思うけど、40の画像生成能力は愛してるやん。これが最初に出たとき、みんな40画像生成モデルの性能にワクワクしてた。テキスト書けるし、指示しやすいし、画像生成は美しいし、めっちゃ楽しくて、めっちゃミーム性があって、超エキサイティングやった。
GPT-5プラス画像生成での経験は素晴らしかったって言いたいねん。40で知ってて愛してることが全部良くなってるねん。だからテキスト生成良し。GPT-5について気づいたことの一つは、コードでも、何かをレイアウトするよう指示するときでも、画像生成でも、空間認識がずっと良いってことや。
空間認識として私に伝わってきたもんで、見せようとしてる横並び比較で見てもらえるで。またクレアのバスルーム改装ベンチマーク。何かめっちゃ効果的な頭字語を考えて、学術論文で発表するで。でも今作業してるのがこれや。タイル店でタイルサンプルをいくつか選んだ。めっちゃエキサイティングな話や。
ここに汚いiPhone写真をアップロードした。「どのベンジャミンムーア塗料が？」ベンジャミンムーア塗料が好きやねん。「この緑タイル壁にマッチして、これで手助けしてもらえる？」って言った。
これは実際にかなり難しいタスクや。モデルが色の感覚をどうインデックスしてるかわからへんかった。正直、これは新しい使用例やった。とても興味深かったのは、各タイルにマッチする色を得ただけでなく、その色の具体的な名前も得たってことや。テキストはとてもくっきり、明確で、正しく綴られてる。その塗料サンプルの塗料コードまで。
全然期待してへんかった。実際、画像を全然期待してへんかった。緑色の塗料サンプルをいくつかくれるだけやと期待してた。代わりに実際にここでマップしてくれた。何を推奨するか聞いただけやった。いくつか選択肢をくれた。それから「完全なモックアップしたい？」って言って、「うん、High Parkで完全なモックアップして」って言った。これにほんまに驚いたわ。40が生成したものと横並びで見せるときの感覚もお見せするで。
3D空間認識の向上
平凡なモックアップをくれる代わりに、これらのタイルサンプルがどこに行くか、塗料がどこに行くかの指示にほんまに従って、見ることができる3Dレンダリングの一種をくれたんや。これは一番愛してるバージョンで、実際に指示に従ったんや。半壁タイル、床に黒、壁に大理石、High Parkって言って、壁と床とかがどんな感じになるか、この美しいレイアウトをくれた。これにはほんまに印象を受けた。
壁を塗ってって言った。まあまあの仕事やった。どの壁のことを言ってるかわからへんかったけど、またこれがバスルーム改装がどんな感じになるかほんまにええ感覚をくれた。今ベンジャミンムーア塗料店に行って、High Park 467を引いてもらうつもりや。実際に確認してみよう。一貫して467やったかな。ああ、ずっと一貫してる。だから塗料番号の一貫した参照やと思われるな。
これは面白いと思った。同じプロンプトでGPT-4が生成したもんを横並びで見せて、簡単に終わらせるで。左を見ると、同じプロンプトをGPT-4に入れた。作ってくれたモックアップがちょっと意味不明で、実際にこれらのタイルと塗料の使用についての説明にマッチしてへんかった。
これを、消費者が考えるかもしれんかなり実用的で他の使用例に適用可能な使用例として提供した。部屋をどうデザインするか、服装をどう選ぶか、裏庭をどうレイアウトするか、本をどう整理するか。GPT-5の空間感覚プラス改良された画像生成選択肢が、消費者が手に取る理由になるかもしれんと思うねん。
チャットモデルで開発者寄りを少し減らして、消費者志向をもうちょっと親しみやすくするよう訓練する方法は、まだ見えてない。
総合評価とまとめ
GPT-5についてハイレベルな持ち帰りで全部まとめるで。エンジニアによるエンジニアのためのもんで、エンジニアとして、これは技術的思考者、技術的ライター、優秀なコーダーやねん。プロダクト担当者にとっては、誰が、なぜではなく、機能をどう、何を与えるかもしれんな。
だから、生成してるアセットの種類や、日々のワークフローや本番でこのモデルを使う理由について本当に考えなあかんし、その仕事に適切なツールやと確かめなあかん。コーディングから、ほんまに文句なし。コーディングでは例外的や。とても満足してる。このモデルを使ってたくさんのもんを出荷した。
例外的やと思う。文句があるとすれば、箇条書き以外の何かを試してくれ、ほんまに必要やないならツールを1個少なく呼んでくれってところや。だから最終的にコーディングツールがこのモデルの強みと弱みを最適化するか見ていくことになるけど、コストとアクセスによっては、たくさんの人の毎日の相棒になると思うねん。
最後に、Chat GPTは特定の領域、特にCanvas、フロントエンドデザイン、画像生成で大幅なアップグレードを受けると思う。良い空間認識感覚があるし、その技術的な技能と一緒にかわいい個性も確実にしよか。
これがGPT-5の要約や。これがHow I AIの初めての深掘りエピソードや。こんな内容がもっと欲しくて好きかどうか、コメントで教えてな。お気に入りのモデル、お気に入りのツール、お気に入りのクリエイターをもっと詳しく紹介していくで。ありがとう、またすぐ話そう。
見てくれてありがとう。この番組を楽しんでもらえたら、YouTubeでいいねとチャンネル登録してくれ、もっとええのは、感想をコメントで残してくれ。Apple Podcasts、Spotify、お気に入りのポッドキャストアプリでもこのポッドキャストを見つけることができるで。評価とレビューを残すことを検討してくれ。他の人が番組を見つけるのに役立つからな。全エピソードを見て、番組について詳しく知るにはhowiaipod.comに行ってくれ。また今度会おう。
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