GPT-5をマスターする：多様なAIアプリケーションのための必須プロンプト

OpenAIのGPT-5の待望の登場は、コーディング、ライティング、画像生成、さらには自律型エージェンシーといった広範な能力が宣伝され、当然ながら業界で激しい議論を巻き起こしました。最初の誇大広告を乗り越え、その実世界での性能を評価するために、多様なプロンプトが試され、GPT-5が本当に前任者を超えるのか、それとも単に成長するAIのランドスケープに加わるだけなのかが評価されました。

最初の試行では、GPT-5は構造化されたタスク作成において有望な有用性を示しました。ソーシャルメディアトラッカーの設計を依頼された際、プロトタイプは要求されたすべての機能を完璧に実行しました。役割を正確に割り当て、毎日の投稿進捗（プラットフォームごとに1日4投稿）を追跡し、完了時にはお祝いの紙吹雪アニメーションまで組み込みました。プラットフォーム固有の色コードやモチベーションを高めるプロンプトを含む、適切に構造化されたJSON形式の出力は、モデルが実用的で開発者向けのソリューションを生成する能力を浮き彫りにしました。同様に、「ワード当てゲーム」では、GPT-5は視覚的に魅力的でインタラクティブなユーザーインターフェースを生成し、スムーズなゲームプレイと応答性の高いフィードバックを提供しました。しかし、重要な見落としが指摘されました。プレイヤーがAIに推測させる秘密の単語を入力できるコア機能が欠けており、元のプロンプトとの完全な整合性が妨げられました。それにもかかわらず、プロトタイプはかなりの可能性を示しました。このモデルは学術準備においても優れており、Agentic AIに関する包括的な10問の多肢選択式テストを生成しました。これには各問題に4つの選択肢、最終スコアレポート、そして間違った回答に対する詳細な説明が含まれ、関連する例を引用し、試験条件を模倣していました。

しかし、GPT-5の性能は、より複雑な運用タスクやクリエイティブなアプリケーションにおいて顕著に低下しました。特定の日付以降に特定のチャンネル（InstagramとLinkedIn）からソーシャルメディアの投稿を取得して週次分析のためのデータ収集を自動化しようとした試みは、不完全な結果に終わりました。典型的な投稿量（プラットフォームごとに1日約4件）にもかかわらず、GPT-5は著しく少ないエントリしか返さず、完全なデータセットを正確にキャプチャできませんでした。

モデルの推論能力と画像分析能力も期待外れでした。OpenAIの以前のモデルとの直接比較において、GPT-5は描画内の個人とその関連色を識別するタスクを課されました。繰り返しの試行にもかかわらず、「思考モード」を使用しても、モデルは一貫して誤った回答を提供しました。この性能は、GPT-5の推論能力が、OpenAIがそのような複雑なクエリに対して宣伝する高いベンチマークを満たしていない可能性を示唆しており、以前のバージョンが設定した期待を下回っています。

おそらく最も顕著な退行は画像生成において観察されました。GPT-4oと比較して、GPT-5は重大な欠点を示しました。テキストレンダリングにおいて特に苦戦し、生成された画像内にテキストを正確に組み込んだり表示したりすることができませんでした。全体的な画像品質も著しく低く、解像度の低下とアーティファクトの増加が特徴でした。さらに、モデルは特定のプロンプト要求を頻繁に誤解したり、完全に無視したりし、プロンプトへの順守が著しく低下していることを示しています。改善されたとされるイテレーションとしては、コア機能におけるこれらの退行はかなりの懸念事項です。

結論として、GPT-5は構造化されたコーディングタスクや特定の形式のコンテンツ生成においては能力を示しますが、推論、正確なデータ抽出、特に画像生成といった重要な領域での欠点は、汎用AIアシスタンスにとって驚くべき後退を示唆しています。以前のChatGPTバージョンを特徴づけていた多才性と創造性はGPT-5で減少しているように見え、専門的なコーディング以外の広範な能力に依存していたユーザーにとっては期待外れの体験となっています。どのモデルバージョンが応答を生成しているかに関する全体的な透明性の欠如は、ユーザー評価をさらに複雑にしています。