GPT-5 vs GPT-4o：OpenAIの最新モデルは真のアップグレードか？
OpenAIが最近発表したGPT-5は、テクノロジー業界全体で大きな議論を巻き起こしています。その先進的な機能を称賛する声がある一方で、一部では認識されている欠点を指摘する声もあり、多くの人がこの新しいフラッグシップモデルが、高く評価されている前身であるGPT-4oを本当に凌駕しているのか疑問を呈しています。多くのユーザーにとって、GPT-4oはテキストの要約、画像の生成から複雑なデータ分析まで、幅広いタスクにおいて不可欠な大規模言語モデル（LLM）となっていました。GPT-5がその後継として位置づけられた今、このアップグレードが真の進化の飛躍なのか、それともChatGPTの幅広い魅力を損なう可能性のある時期尚早のリリースなのかを判断するために、批判的な評価が必要です。
この移行のニュアンスを理解するためには、各モデルが何をもたらすかを再確認することが不可欠です。2024年5月にリリースされたGPT-4oは、ユーザーがChatGPTとどのように対話するかに大きな変化をもたらした画期的なマルチモーダルLLMでした。テキスト、画像、音声をシームレスに処理できる能力から「オムニ」（omni）と名付けられ、強化されたコーディングおよび視覚分析機能に加え、堅牢な音声認識および分析機能を提供しました。その注目すべき機能には、処理速度の向上、応答遅延の短縮、驚くほど自然で一貫性のある応答の生成が含まれ、外部ツールへのアクセスやリアルタイム情報の提供も可能でした。
1年後、2025年8月にOpenAIはGPT-5をこれまでで最も先進的なモデルとして発表しました。この最新版は、GPT-4oのマルチモーダル基盤を拡張し、ビデオ処理機能を追加しています。GPT-5は、自律的に複雑なタスクを計画・実行できる新しい「エージェント機能」を導入し、クエリが深い推論を必要とするか、より基本的な処理を必要とするかをインテリジェントに判断する「統合システム」を特徴としています。「実践学習」のアプローチを採用したGPT-5は、以前のモデルよりも共感的でありながら、協調性が低いように設計されています。また、コーディングとライティングの能力も大幅に強化されています。
技術仕様の直接比較は、GPT-5の野心を示しています。GPT-4oはChatGPTとAPIの使用の両方で約128,000トークンという実質的なコンテキストウィンドウを提供していましたが、GPT-5はこれをほぼ倍増させ、ChatGPTに256,000トークン、APIに驚異的な400,000トークンを提供し、はるかに大量の情報を処理できるようにしています。GPT-5はまた、GPT-4oの単一推論モードとは対照的に、高速推論と深層推論を切り替えるデュアルモード推論システムを導入しています。さらに、OpenAIはGPT-5がこれまでのモデルの中で最も低いハルシネーション率を誇ると主張しており、GPT-4oの既に低い率からの大幅な改善です。GPT-5は、性格プリセットやトーン制御などのパーソナライゼーション機能も導入し、Gmailやカレンダーを含む幅広いツールと統合しており、GPT-4oのより限定的なツールアクセスを超えています。企業アプリケーション向けには、GPT-5は「安全な補完」を提供し、限定的で有用な回答を提供します。これはGPT-4oにはない機能です。ベンチマークテストは、GPT-5の複雑な問題解決における飛躍を強調しています。SWE-benchの検証精度はGPT-4oの30.8%に対し74.9%です。AIME 2025数学テストでは、GPT-4oの71%に対しGPT-5は94.6%（ツールなし）を達成しました。また、VideoMMMU（81.1% vs 58.8%）とHealthBench（46.2% vs 31.6%）でも大幅に改善されています。これらの指標は、GPT-5が複雑な推論と企業ワークフロー向けに設計されている一方で、GPT-4oはリアルタイムのインタラクションとクリエイティブなタスク向けに最適化されていることを示唆しています。
両モデルを様々なタスクでテストすると、そのパフォーマンスの微妙な違いが明らかになります。コンテンツ作成では、GPT-5は簡潔で専門家レベルの要約を生成するのに優れており、知識のある読者に十分なコンテキストを提供するために要点を効果的に統合しました。対照的に、GPT-4oは、ソースマテリアルで議論されたすべての点について、より詳細なステップバイステップの要約を提供しました。画像生成では、両モデルとも良好なパフォーマンスを示しました。GPT-5は、より鮮やかな色、テキスト、アイコンを含む画像を生成しましたが、矢印の接続にわずかなエラーが見られました。GPT-4oは単色の画像を生成し、鮮やかさには劣りましたが、音声入力と出力ソースがうまく統合されていました。
コーディングに関しては、GPT-5が明確な優位性を示しました。単語数カウントのウェブサイトのクエリを処理するのに多少時間がかかりましたが、最終的な出力は印象的で、洗練されたユーザーインターフェースとエクスペリエンス（UI/UX）および追加機能を備えた完全に機能するウェブページを提供しました。比較すると、GPT-4oの出力は基本的で古く感じられ、スタイル上の洗練なしにコアの単語数カウント機能のみを提供していました。画像分析では、GPT-5は回路図を効率的に分析し、そのコンポーネントを正しく識別し、値を抽出し、適切なロジックを適用して出力電流と電圧を計算しました。GPT-4oはこのタスクで大幅に苦戦し、出力波形のみを認識し、計算に必要な重要な値を抽出できませんでした。
最後に、数独パズルを含む推論課題では、GPT-5は当初、画像解釈に苦労し、3分以上かかり、複数の値を手動で確認する必要がありました。しかし、一度補助を受けると、パズルを正確に処理し、解決することに成功しました。逆に、GPT-4oは完全に失敗し、すべての不足値をゼロで埋めてしまいました。
GPT-5とGPT-4oの間の戦いは、タスクによってパフォーマンスが大きく異なるため、明確な勝者を生み出しません。GPT-5は、コーディングや高度な推論のような複雑なタスクにおいて、その強化された能力が光り、明らかに優位に立っています。しかし、GPT-4oはコンテンツ作成や画像生成/分析などの分野で依然としてその実力を発揮しています。また、注目すべき違いは、その動作速度にもあります。GPT-4oは一般的に応答が速い一方、GPT-5は時折ためらいを見せることがあります。これは、出力生成前により徹底的な分析を行っているためと考えられます。GPT-5は、より新しいトレーニングデータとエージェントの最適化から恩恵を受けていますが、その改善が、愛される前身を凌駕するほど本当に画期的なものなのかという疑問は残ります。
結局のところ、GPT-5のリリース以来の漸進的な改善にもかかわらず、ユーザーの間ではGPT-4oの復活を望む強い感情が根強く残っています。多くの人が、GPT-5のリリースは性急すぎたのではないかと感じており、ユーザーは多くの一般的なタスクで、前身をわずかに上回るに過ぎないモデルに適応することに苦慮しています。「ほんの少し良い」と表現されることが多いこの認識された違いは、ユーザーがGPT-4oを完全に放棄することを困難にしています。これは、GPT-5の一般公開前に、より厳密なテストと改良が有益であった可能性を示唆しており、GPT-4oが象徴する一貫性と使いやすさへの根強い願望を残しています。