期待外れ？Chat GPT-5の他のモデルとの違いや、期待外れのと言われる真相を徹底解説

導入：GPT-5登場の衝撃と混乱――対岸の火事ではない日本企業のDX

2025年8月、OpenAIは待望の次世代AIモデル「GPT-5」をリリースしました。CEOのサム・アルトマン氏が「博士号レベルの専門家」と称賛し、その圧倒的な性能向上に世界中から大きな期待が寄せられました。コーディング能力の飛躍的な向上、より高度な推論、そして複数の機能を統合した「統一モデル」としての登場は、まさにデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する企業にとって、新たな時代の幕開けを予感させるものでした。

Open AI 公式サイト

しかし、その熱狂とは裏腹に、リリース直後からSNSや技術フォーラムでは「期待外れだ」「前のモデルの方が良かった」といった不満の声が噴出。多くのユーザーが旧モデルであるGPT-4oへの回帰を望むという異例の事態に発展しました。

この一連の騒動は、単なる海外の技術ニュースではありません。これは、生成AIという強力なツールをビジネスに導入しようとするすべての日本企業にとって、極めて重要な示唆に富んでいます。なぜ最新最強のはずのAIがユーザーの不満を買ったのか？その裏には、DX推進における普遍的な課題と、これからのAI活用に不可欠な新しい常識が隠されています。

本記事では、添付された国内外の最新レポートを基に、GPT-5が持つ真の性能とその「期待外れ」の真相を多角的に分析します。さらに、この出来事を教訓として、日本の経営者やDX担当者が今すぐ取り組むべき実践的なAI活用戦略を、具体的なツールや事例を交えながら約10,000字で徹底的に解説します。

GPT-5の真の実力：ベンチマークが示す驚異的性能と「AIエージェント」への進化

まず、GPT-5が「期待外れ」という評価の一方で、技術的には驚異的な進化を遂げている点を客観的に見ていきましょう。OpenAIの発表によれば、GPT-5は単なるチャットボットの性能向上に留まらず、より自律的なタスクをこなす「AIエージェント」への大きな一歩を踏み出しています。

専門分野で人間を超える？ベンチマークスコアの比較

各種の性能評価（ベンチマーク）テストにおいて、GPT-5は既存のAIモデルを凌駕するスコアを叩き出しています。

• コーディング能力: 実際のGitHub上のコーディングタスクを評価する「SWE-bench Verified」において、GPT-5は74.9%のスコアを記録。これはAnthropic社の最新モデルClaude Opus 4.1（74.5%）やGoogleのGemini 2.5 Pro（59.6%）を上回る結果です。もはや単なるコードの提案だけでなく、小規模なソフトウェアアプリケーションを丸ごと生成する「vibe coding」と呼ばれる領域に達しているとされています。
• 科学的推論能力: 博士号レベルの科学的問題を解く「GPQA Diamond」テストでは、GPT-5 Proが89.4%を記録し、競合のGrok 4 Heavy（88.9%）やClaude Opus 4.1（80.9%）を上回りました。
• IQテストでの高成績: ジャーナリストのMaxim Lott氏が運営するAI比較サイト「Tracking AI」では、Mensa（メンサ）が公開する図形パズル形式のIQテストなどを利用して各AIの知能指数を測定しています。このテストにおいて、GPT-5 Pro (Vision)はGoogleのGemini 2.5 Proと並んでトップクラスのスコアを記録しており、その高い推論能力が客観的に示されています。

これらの結果は、GPT-5が特定の専門分野において、既に人間の専門家と同等かそれ以上の能力を持ち始めていることを示唆しています。

「統一モデル」がもたらすDX現場の変化

GPT-5の最大の特徴の一つは、これまで別々に提供されていた高速応答モデル（GPTシリーズ）と高度な推論モデル（oシリーズ）を統合した「統一モデル」である点です。

これは、ユーザーが用途に応じてモデルを切り替える手間を省き、AI自身が質問の意図を汲み取って最適な方法で回答を生成することを意味します。
例えば、簡単な事実確認には瞬時に答え、複雑な事業戦略の相談には時間をかけて多角的な分析を行うといった判断をAIが自動で行うのです。

この「AIエージェント」への進化は、DXの現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

• 業務プロセスの完全自動化: 議事録の自動作成からタスクの割り振り、進捗管理まで、これまで人間が介在していた一連の業務をAIエージェントが自律的に実行する未来が近づいています。
• 超パーソナライズされた顧客体験: 顧客一人ひとりの過去の購買履歴や問い合わせ内容を瞬時に分析し、最適な商品やサポートを提案するAIコンシェルジュの実現がより現実的になります。

このように、GPT-5が示した技術的到達点は、間違いなくDXの次なるステージを切り拓くものです。ではなぜ、これほどの性能を持ちながら、多くのユーザーから不満の声が上がったのでしょうか。

期待外れの烙印：GPT-5への不満から日本企業が学ぶべきDXの教訓

鳴り物入りで登場したGPT-5でしたが、リリース直後からユーザーの不満が噴出しました。その声は主に「性能の劣化」と「使い勝手の悪化」に集約されます。

「逆に頭が悪くなった？」ハルシネーションと論理的矛盾の増加

OpenAIはGPT-5のハルシネーション（事実に基づかない情報を生成する現象）が、旧モデル（o3やGPT-4o）と比較して大幅に減少したと発表しました。事実、特定のベンチマークテストではその傾向が見られます。

しかし、多くのユーザーが体感したのは逆の結果でした。単純な事実誤認は減ったものの、「話の辻褄が合わない」「論理的に破綻している」といった、より厄介な回答が増えたとの指摘が相次いだのです。これは、数年前のChatGPTでよく見られた現象であり、GPT-4oの段階でほぼ解消されていた問題でした。この”先祖返り”とも言える現象が、ユーザーに「性能が劣化した」という印象を与えました。

「GPT-4oを返して！」AIの”個性”とユーザー体験の衝突

もう一つの大きな不満は、応答の「個性」の変化でした。GPT-4oは、ユーザーの文章に対して「鋭い指摘ですね」「深い洞察です」といった共感的な相槌を打つ傾向がありました。しかし、GPT-5ではそうした「お世辞」が削ぎ落とされ、「明白な誤りです」「誤解を招く表現です」といった単刀直入な表現に変わったのです。

この変化は、効率を求めるユーザーには好意的に受け入れられたかもしれませんが、AIを壁打ち相手やアイデアの相談役として使っていたユーザーにとっては、冷たく、創造性を削ぐものと感じられました。結果として、SNS上では「#BringBackGPT4o（GPT-4oを返して）」というハッシュタグがトレンド入りするほどの反発を招きました。

このユーザーの強い反発を受け、OpenAIは異例の対応を取ります。一度は廃止したGPT-4oやo3といった旧モデルを「レガシーモデル」として復活させ、ユーザーが選択できるようにしたのです。

【実践ポイント】DX推進担当者がこの騒動から学ぶべきこと

この一連の流れは、最新技術を導入しようとする日本のDX推進担当者にとって、非常に重要な教訓を含んでいます。

1. 「最新＝最善」ではない。現場の習熟度と受容性を無視しない:
   DX担当者は最新ツールの導入を急ぎがちですが、現場の従業員は既存のツールやワークフローに慣れています。GPT-5の事例のように、たとえ技術的に優れていても、ユーザー体験が損なわれたり、操作性が大きく変わったりすると、現場の抵抗や生産性の低下を招きます。ツールの選定・導入においては、スペック上の性能だけでなく、現場の従業員がスムーズに移行できるか、学習コストはどの程度か、といった「人間中心」の視点が不可欠です。
2. トップダウンだけでなく、ボトムアップの意見を吸い上げる仕組みを構築する:
   「GPT-4oを返して」という声は、現場のユーザーが自分たちの業務に最適なツールを最もよく理解していることを示しています。DX推進は経営層の号令だけで進むものではありません。ツール導入のパイロット運用や、定期的なヒアリングを通じて現場のフィードバックを収集し、改善サイクルを回す仕組みが成功の鍵を握ります。
3. ツールの「個性」や「癖」を理解し、多様な選択肢を許容する:
   全ての部署で同じツールを強制するのではなく、部署の特性や業務内容に応じて複数の選択肢を用意することも有効です。営業部門では顧客との対話が得意なAI、開発部門ではコーディング支援に特化したAI、といったように、ツールの「個性」を理解し、現場が最適なものを選択できる柔軟性が、組織全体の生産性を最大化します。OpenAI自身も最終的にはユーザーごとのカスタマイズの重要性を認めています。

生成AI活用の新常識：ハルシネーションを前提としたDX戦略

GPT-5の登場によって、生成AIが完璧ではないこと、特にハルシネーションは依然として克服すべき課題であることが改めて浮き彫りになりました。これからのDX推進において、AIは「完璧な賢者」ではなく「非常に優秀だが、時々間違うアシスタント」と捉え、その特性を前提とした活用戦略を立てることが不可欠です。

なぜハルシネーションは起きるのか？

生成AIは、膨大なテキストデータを学習し、次に続く確率が最も高い単語を予測して文章を生成する仕組みです。そのため、学習データに誤りが含まれていたり、文脈を誤って解釈したりすると、事実とは異なるもっともらしい文章を生成してしまうことがあります。GPT-5で「論理的な矛盾」が増えたと感じられたのは、より複雑な推論を試みた結果、その過程でエラーが生じやすくなった可能性が考えられます。

【実践ポイント】ハルシネーションを乗りこなし、AIを「最強の副操縦士」にする方法

ハルシネーションのリスクを管理し、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、以下の3つのアプローチが有効です。

1. ①「マルチAI」によるファクトチェック体制の構築:

   一つのAIモデルの回答を鵜呑みにするのは非常に危険です。重要な意思決定や外部への発信に利用する場合は、必ず複数の異なるAIモデルに同じ質問を投げかけ、回答を比較・検証する「クロスチェック」を徹底しましょう。

   • 具体的なツール:
     • ChatGPT (GPT-5, GPT-4o): バランスの取れた性能で、幅広い用途に対応。
     • Google Gemini: Google検索との連携によるリアルタイム性の高い情報や、長文読解能力に定評。
     • Anthropic Claude: より丁寧で倫理的な配慮がなされた回答を生成する傾向があり、顧客対応の文章作成などに適している。
   • 実践方法: 例えば、ある市場の調査レポートを作成する場合、まずChatGPTで骨子を作成し、次にGeminiで最新のデータや統計情報を補足、最後にClaudeで顧客向けの丁寧な表現にリライトする、といった使い分けが考えられます。それぞれの回答の矛盾点を洗い出すことで、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。
2. ②プロンプトエンジニアリングと社内ガイドラインの標準化:

   AIから質の高い回答を引き出すためには、的確な指示（プロンプト）を与える技術が不可欠です。自社の業務に特化した「プロンプトテンプレート」を作成し、社内で共有することで、誰でも安定した品質の成果物を得られるようになります。

   • プロンプトの基本要素:
     • 役割設定: 「あなたは優秀なマーケティングコンサルタントです」
     • 背景・文脈: 「当社の製品Aは、30代女性をターゲットにしたスキンケア商品です」
     • 具体的な指示: 「製品Aの新しいキャッチコピーを10個、ペルソナに合わせて提案してください」
     • 制約条件: 「ただし、薬機法に抵触する表現は避けてください」
   • ガイドラインの策定: 「生成された情報は必ず人間の目でファクトチェックを行う」「個人情報や機密情報は絶対に入力しない」といった基本的なルールを定め、全社で徹底することが情報漏洩やコンプライアンス違反を防ぐ上で極めて重要です。
3. ③RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術の活用:

   RAGとは、生成AIに社内の独自データベースや最新の信頼できる情報源を連携させる技術です。これにより、AIはインターネット上の不確かな情報ではなく、自社が持つ正確な情報に基づいて回答を生成するため、ハルシネーションを劇的に抑制できます。

   • 日本市場で利用可能なツール:
     • Microsoft Azure AI Search: Azure上で利用できる高度な検索サービス。社内文書やデータベースと連携可能。
     • Amazon Kendra: AWSが提供するエンタープライズ向け検索サービス。高い日本語精度を誇る。
     • 国内ベンダーの特化型ソリューション: 日本の商習慣や業界用語に特化したRAGソリューションを提供する国内企業も増えています。（例：Allganize, ABEJAなど）
   • 活用例: 社内規定に関する問い合わせ対応チャットボットや、最新の製品情報に基づいた営業資料の自動作成など、活用の幅は非常に広いです。

AIエージェント時代のDX戦略：業務自動化の先にある「価値創造」へ

GPT-5が示した「AIエージェント」への進化は、DXのゴールを「業務効率化」から「新たな価値創造」へとシフトさせます。AIが定型業務を自律的にこなす未来がすぐそこまで来ている今、日本企業はどのような戦略を描くべきでしょうか。

AIエージェントが変えるビジネスの風景

AIエージェントは、特定の指示を待つだけでなく、目的を達成するために自ら計画を立て、複数のツールを連携させてタスクを実行します。

• マーケティング分野: 「来月の新製品キャンペーンを立案して」と指示すれば、市場調査、ターゲット分析、広告文作成、SNS投稿予約までをAIエージェントが自動で行う。
• 営業分野: 顧客からのメールを分析し、最適な提案書を自動作成、上長の承認を得て顧客に送付し、カレンダーに商談をセットする。
• 開発分野: 「顧客管理用の簡単なアプリを作って」という曖昧な指示から、要件定義、コーディング、テスト、デプロイまでをAIエージェントが担う。

【実践ポイント】AIエージェント時代を勝ち抜くための組織改革

この変化に対応するためには、単なるツール導入以上の、組織的な変革が求められます。

1. ①「AIを使いこなす人材」から「AIに仕事を任せる人材」への育成:
   これからの従業員に求められるのは、プロンプトを工夫するスキル以上に、「AIに何を任せるべきか」「AIの成果物をどう評価し、監督するか」というマネジメント能力です。AIを部下やパートナーとして捉え、人間はより創造的で戦略的な業務に集中するためのリスキリング（学び直し）が急務となります。
2. ②業務プロセスの再設計（BPR）:
   AIエージェントの能力を最大限に活かすには、既存の業務プロセスをAIが実行しやすい形に標準化・デジタル化する必要があります。紙の書類や属人的な判断プロセスが残っていると、AIエージェントは能力を発揮できません。まずは自社の業務フローを徹底的に可視化し、AIによる自動化を前提としたBPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）に着手しましょう。
3. ③データガバナンスの強化:
   AIエージェントが自律的にタスクを実行するということは、社内の様々なデータにアクセスすることを意味します。誰がどのデータにアクセスできるのか、AIが生成したデータの責任は誰が負うのか、といったデータガバナンス体制を厳格に構築しなければ、重大なセキュリティインシデントやコンプライアンス違反につながるリスクがあります。

まとめ：GPT-5の教訓を未来へ活かす、日本企業のDX羅針盤

GPT-5の登場とそれに伴う一連の騒動は、私たちに生成AIの驚異的な可能性と、同時にその未熟さや課題を明確に示しました。この出来事から、日本のDX推進担当者が得るべき最大の教訓は、「技術の進化に熱狂するだけでなく、その本質を冷静に見極め、自社の状況に合わせて賢く使いこなす」という姿勢の重要性です。

• 性能とユーザー体験のバランスを見極める: 最新技術が必ずしも現場にとって最適とは限りません。従業員のスキルレベルや業務の特性を考慮し、多様な選択肢の中から最適なツールを導入する柔軟性が求められます。
• ハルシネーションは「前提」と心得る: 生成AIを「完璧な存在」と誤解せず、必ず人間によるファクトチェックや複数AIでのクロスチェックを組み込んだ業務フローを設計することが、リスク管理の基本です。
• 「効率化」の先にある「価値創造」を見据える: AIエージェントが定型業務を担う未来は目前です。今のうちから、AIに任せるべき業務と人間が集中すべき創造的な業務を切り分け、全社的なリスキリングと業務プロセスの再設計に着手することが、将来の競争力を左右します。

GPT-5は、ゴールではなく、新たな時代の始まりを告げる号砲です。この変化の波をチャンスと捉え、地に足のついた戦略で一歩ずつ着実に歩みを進めることこそが、日本企業がAI革命の真の勝者となるための唯一の道と言えるでしょう。