GPT-5を数週間使って感じた進化と課題
私はこの数週間、GPT-5を継続的に使用してきました。
そこで実感した点を整理し、記録として残しておきます。
これは実際の使用者の率直なデータの一部であり、同時にAIの成長過程を肌で感じた記録でもあります。
良くなった点
- 抽象度の高い文脈理解
複雑で哲学的な文脈や抽象的な議論でも破綻が少なくなり、理解の精度が上がった。 - コーディング能力の向上
コード生成・変換の整合性が以前よりも高くなり、動作するコードが出やすい。 - 概念や複雑な指示の理解
複層的な条件や長文の依頼にも対応力が向上。 - テキスト生成の質
文章の論理展開がより一貫し、自然で洗練された出力をするようになった。 - 文脈保持能力
メモリ機能に頼らずとも、スレッド全体を深く参照して「覚えている」ように振る舞える。
微妙に感じた点
- 問題解決への踏み込み不足
分からないことに直面した時、ユーザーが指示しないと外部検索などに踏み込まない。（安全性を優先する仕様のためと思われる） - 自動モデル選択の限定性
主に長文処理や複雑なコード生成時にしか「難問」と判定されず、哲学的課題などは通常モードのまま。 - 画像生成の進歩は小幅
細部の一貫性や漫画のような複数コマの一括生成などは依然として不安定。
まとめと今後の展望
総じて言えるのは、テキストベースのやり取りは大幅に進化したということです。
一方で、画像生成やモデル切替の知的判断といった非テキスト領域はまだ発展途上と感じられます。
サム・アルトマンが示した「テキスト領域での強力な補助役」という評価には概ね一致しますが、万能性という意味ではまだ足掛かりの段階です。
また、今後はひっ迫する電力問題やリソース問題もあり、省電力・低コストでも高スコアを出せるハイパフォーマンスモデルの開発が重要な課題になるでしょう。
これは単なる技術的進化ではなく、人類がAIと共生する未来に直結する研究テーマだと私は考えています。