ChatGPT-5は本当に期待外れ？──旧モデルではできなかったこと／他社がまだ勝るところを総点検

1. まず「期待外れ」論の正体を整理

• 発表直後からSNSやメディアで賛否が交錯。「ユーザーの期待が過度に高かった」「実用は改善されたが革命ではない」といった論調が並びました。Axiosは数学や地理の誤り報告、遅延への不満、そして“Ph.D.レベル”発言との落差を指摘しています。 Axios

• こうした空気感は、モデルの統合と安全性・実用性重視というOpenAIの方向転換が、スペクタクルな“飛躍”を期待する受け手とズレたことも背景にあります。 OpenAI

2. GPT-5で「旧モデルではできなかったこと」

2-1. 統合型システム：自動で“考える量”と経路を最適化

GPT-5は軽量応答モデル＋深い推論モデル（GPT-5 Thinking/Pro）＋リアルタイム・ルーターの“統合体”。ユーザーの指示や課題の難度に応じて、高速応答から長考まで可変で使い分けます。これは“素早く済む作業は速く、難問は深く考える”という体験をデフォルトにします。 OpenAI

2-2. コーディングとエージェント的作業が大幅に強化

開発者向け発表では、SWE-bench Verified 74.9%や長いツール連鎖（並列含む）への強さが示され、verbosity や reasoning_effortなど回答の長さや思考量を制御する新パラメータ、**“プレーンテキストで呼べるカスタムツール”**なども追加。実務での“仕上げ切る力”が伸びています。 OpenAI

2-3. チャット体験：性格プリセットと音声の進化

Fortuneは、皮肉屋（Cynic）／ロボット（Robot）／聞き上手（Listener）／オタク（Nerd）などカスタマイズ可能な“性格”プリセットや音声体験の強化を紹介。トーンの微調整が容易になり、用途に応じた会話スタイルの切り替えがしやすくなりました。 フォーチュン

2-4. 実務領域の伸長（企業ユース）

OpenAIは、書く・作る・調べるの主要業務での精度・速度・推論の底上げを強調。企業ワークフローでの自動化・協働を念頭に、**“新しい労働時代”**を標榜しています。 OpenAI

3. それでも不満はなぜ？──初期反応のギャップ

• 劇的飛躍を待望する期待値に対し、**“大型マイナーアップ”**に見えた点。

• ルーター挙動や一部の正確性に関する初期の戸惑い・不具合報告。

• 旧モデル（4oなど）と比べた**“温度”や“共感”の違いに敏感なユーザー層。
  いずれもローンチ初期の“慣れ・調整”フェーズ**による部分も大きく、OpenAIは改善を続ける姿勢を示しています。 Axios

4. 他社がまだ優れているポイント（用途別に見る）

4-1. 深い思考をユーザーがハンドル：Anthropic Claude

• Extended ThinkingをON/OFFでき、開発者は**“思考予算（thinking budget）”も設定可能。複雑課題では思考トークンを増やすほど精度が規則的に向上**します。SWE-benchやTAU-benchなどでも強さが示されました。 Anthropic+1

• さらに過去対話の横断検索・参照が可能になるメモリ系アップデートも進展（Max/Team/Enterprise優先で展開）。長期プロジェクトの再開に便利です。 The Verge
  
  

こう使い分け：

• 数学・科学・設計レビューなど、“考える時間”を意図的に増やして精度を追求したい場面。

• 安全性・方針遵守を重視するチーム。 Anthropic

4-2. 調査・統合・長文脈：Google Gemini

• 2.0 Pro/Flash/Flash-Liteで速度・コスト・能力の使い分けが明確。2Mトークン級の長文脈、検索・コード実行といったツール連携を公式に前提化。 blog.google

• Deep ResearchやCanvas（コード生成・プレビューを伴う作業空間）、**2.5 Pro（実験）**の“思考”強化も展開。教育向けAI Proの日本提供などエコシステム強化も特徴です。 Geminiblog.google

こう使い分け：

• Googleアプリ連携を利かせた調査・計画・資料化（YouTube/Maps/Drive等）。

• 大量ドキュメント解析や長期プロジェクト管理。

4-3. 自己ホスト／カスタム自由度：Meta Llama（オープン系）

• Llama 3.1（最大405B）は“オープンで最有力”級と報じられ、以降Llama 3.2ではビジョン対応・エッジ最適を拡充。コストやプライバシー要件で“自前運用”したい企業に刺さります。 The VergeAI Meta+1

こう使い分け：

• オンプレ／特定規制下での運用、細かな微調整や推論コストの最適化を重視する場面。

• モバイル・エッジでのリアルタイム処理。

5. まとめ──“期待外れ”か“着実進化”か

• GPT-5は統合型の知能運用（思考量・ルーティング）で“実務の滑らかさ”が向上。コーディング・エージェント・指示追従の地力は確かに伸びています。 OpenAI+1

• ただし“劇的飛躍”を期待すると肩透かしも。思索の深度をユーザーが直感的に制御したいならClaude、Google連携／長文脈や調査の厚みならGemini、自前運用・低コスト最適ならLlama、という**用途別の明確な“勝ち筋”**は依然健在です。 AnthropicGeminiThe Verge

• 結論：GPT-5は大型マイナーアップとして“日々の仕事を確実に進める道具”へ成熟。ベストは“単一モデル原理主義”ではなく、案件ごとの使い分けです。
  
  
  
  

6. 使い分け早見表（要点）

• 長考で正答率を底上げ：Claude（Extended Thinking・思考予算） Anthropic

• Google連携の“調べる〜まとめる”一貫運用：Gemini（Deep Research／Canvas／2.5 Pro実験） Gemini

• 自己ホスト・微調整・エッジ：Llama 3.1/3.2（オープン、ビジョン対応） The VergeAI Meta

• 統合思考＆エージェント／コーディング：GPT-5（verbosity・reasoning_effort・カスタムツール） OpenAI
  
  

参考記事・出典一覧

• Fortune「ChatGPT-5に期待外れ？旧モデルではできなかったこと」※本稿の出典指定記事。 フォーチュン

• OpenAI「Introducing GPT-5」（機能・構成・ベンチマーク）／「Introducing GPT-5 for developers」（新パラメータ・ツール）／「GPT-5 and the new era of work」 OpenAI+2OpenAI+2

• Axios「GPT-5ローンチの賛否」 Axios

• Anthropic「Claude 3.7 Sonnet」「Extended Thinking」 Anthropic+1

• Google「Gemini 2.0モデル群の更新」「Gemini Apps リリースノート／Canvas・2.5 Pro・Deep Research」 blog.googleGemini

• The Verge「MetaがLlama 3.1を公開（オープン系の大型モデル）」／「Llama 3.2（ビジョン・エッジ対応）」 The Verge+1

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