ChatGPT-5とは？前モデルとの違いから見た革新的進化と今すぐ知るべき活用ポイント

　ChatGPTの進化とGPT‑5登場の背景

ChatGPTはほとんどの人が一度は使用したことがあるのではないでしょうか？
生成として初めて世間に名を馳せたツールですよね。

そんなChatGPTですが、2025年8月7日に大きな発表がありました。
これまで GPT‑4o（マルチモーダル対応）というモデルが最新だったのですが、新たに GPT‑5 が正式発表されました

GPT‑5は「PhDレベルの専門家のようだ」とCEOサム・アルトマンが表現した期待の新モデルです。

今回は GPT-5 について主な新機能や特徴を説明していきます。

ChatGPT-5 の主な新機能と特長

より正確で速い応答

GPT‑4oと比べ、事実誤り（ハルシネーション）は最大45%減少したとのことです。
今までGPT-o4を使用しても時々ハルシネーションが起こり、気になっていましたので精度が上がることは非常に嬉しいです。また o3 系と比較すると、なんと80%も改善しているとのことでした。

モデル自体が推論—高速応答を柔軟に切り替えられ、即時性と質を両立できるようになりました。
今まではモデルがGPTシリーズとoシリーズに分かれており、用途により使い分けていたかと思いますが、これからは全てGPT-5シリーズに統合されます。基本的なことはmainで実施し、どうしても推論が行いたい場合はThinkingを使用する。さらに賢い機能を使うときはProを使用するといった流れでしょうか。

マルチモーダル＆大容量コンテクスト

今回のモデルはテキストや音声、画像、動画を処理する能力を強化しており、最大100万トークンの長文コンテキスト対応も実現できるようになりました。
画像生成については使用してみた感じでいくとそれほど良くなったようには思いませんが、長い文章を生成してくれるようになったなとは感じます。

モデル自動選択と構造設計

GPT‑5は高速モデル（main／mini）と深い推論モデル（thinking／thinking‑mini／thinking‑nano）を搭載していますが、今回はユーザが選択することはありません。
指示を送った際に、リアルタイムルーターが適切なモデルを選択してくれるそうです。

自動選択されるのは便利ですが、実施したいモデルを選択してくれない可能性もあるのでここに関しては賛否両論ありそうですね。

ただ、面倒だったモデル切り替えをしなくても良くなる点はGoodかなと思います。

安全性と応答品質の調整

ユーザへの過度な迎合や不要な絵文字の仕様が抑制され、よりクリティカルな応答を生成してくれます。一時期絵文字を多用されることがありましたが、OpenAIで試行錯誤した結果、不要であると判断したのでしょう。見やすくなるかもしれませんが、正直無くても困らないです。

前世代モデルとの比較

GPT-4oとo3に対するGPT-5 の比較表を作成しました。
基本的にはすべての項目で過去シリーズを上回る内容となっていますが、システムの消費電力は上がってしまうそうです。性能が良くなっている分しょうがないところかなと思います。

項目	GPT-4o	o3 系列（o3 / o3-mini）	GPT-5
リリース時期	2024年5月	2024年末〜2025年初	2025年8月
主な用途	汎用会話、文章生成、画像理解、音声対話	複雑な推論、長時間の思考タスク	高精度な汎用会話、推論、マルチモーダル処理の統合
マルチモーダル対応	○ （テキスト・音声・画像・動画）	△ （主にテキスト中心）	◎ （テキスト・音声・画像・動画、精度向上）
推論能力	中〜高	非常に高い（数ステップの思考）	o3同等程度
応答速度	高速	やや遅い（推論重視のため）	用途に応じて自動切替（高速も推論も両立）
コンテキスト長	最大約12.8万トークン	最大25.6万トークン	最大100万トークン
事実精度（ハルシネーション率）	GPT-3.5比で大幅改善	GPT-4o比でも精度向上	GPT-4o比で最大45%減、o3比で80%減
モデル構成	単一モデル（4o）	複数（o3 / o3-mini）	単一体系＋リアルタイムルーターが自動選択
安全性調整	標準	高い（ただし保守的）	“Safe Completions”で安全性と情報量のバランス改善
消費電力（1応答あたり）	中程度	高め（深い推論処理）	高め（約18Wh、中程度推論時）
特徴的な強み	会話自然度・マルチモーダル初期実装	複雑推論・数学・論理問題に強い	高速・推論の自動最適化、長文処理、精度・安全性向上
弱点	長文推論で精度低下する場合あり	応答速度が遅い、用途が限定的	高性能ゆえに消費電力・コスト増

実際に使ってみた感想

GPT-5 を早速使用してみました。
NFCアンテナの設計手法について最適化方法を教えてと聞いてみた回答結果を載せておきます。

NFCアンテナ最適化手法について

使ってみた感想ですが、まず回答内容がシンプルでみやすくなりました。
また、これまでは明確な回答が出せるようにいきなり回答をせずに何度かプロンプトのやり取りがあった後にアウトプットをしてくるイメージでしたが、今回は一往復で、かなりのボリュームで回答してくれました。

GPT-5 以降について、今後の展望

AIのトレンドとして、AGI(Artificial General Intelligence)が挙げられます。
現在の多くのAIは、特化型AIと言われており、得意分野には非常に高性能でも、それ以外の用途ではいいパフォーマンスを発揮しません。一方、AGIは、あらゆる分野の課題に柔軟に対応できるのが特徴的です。

現状、OpenAI は GPT‑5 を AGI（汎用人工知能）への「重要な一歩」と位置づけていますが、継続的な学習機能がまだなく、現状はAGIではないと明言しています。確かに、今はまだGPT-5を複数モデルに分けていますもんね。最終的には一つのモデルでどのような問題でも解決してくれるような素晴らしいAIが出来るかもしれません。