特徴・進化点・「GPT-5 Thinking」の使い分けまで、やさしく解説

ついに出ましたGPT-5！

個人的にとても楽しみでした。

最近はAIを使わない日がないくらいお世話にになってるので、進化は大歓迎です。

その注目のAI、GPT-5がどのように進化したのかGPT-5に聞いてみましたw

親切に教えてくれたのでご紹介します。

1. GPT-5は何が新しいの？（まず結論）

GPT-5は、用途に合わせて“素早く答えるか”“深く考えるか”を自動で選べるAIです。

ChatGPTでは、通常は速いモデルが回答し、難しい質問や曖昧な依頼では「GPT-5 Thinking」という“よく考えるモード”に切り替わります。

これを裏側で判断するのがリアルタイム・ルーターという仕組み。

必要なら手動でThinkingを指定することもできます。

2. 具体的な進化：精度・速さ・コーディング・安全性

2-1. 事実の正確性がアップ（＝“うっかり間違い”が減った）

OpenAIの発表によると、GPT-5はGPT-4oよりも事実誤りが約45%減少。

さらにThinkingを使うと、前世代の推論モデルo3より大幅にミスが減ります。

長文の事実確認や、曖昧な問いでも“無理に断定しない”挙動が強化されました。

2-2. コーディングが超強化（実務で刺さる）

実務系のプログラミング課題ベンチマークSWE-bench Verifiedで74.9%、コード編集タスクAider Polyglotで88%。

現場のツール連携や“段取り→実行→検証”のエージェント的作業も安定してこなします。

2-3. 数学・マルチモーダル・ヘルス分野でも上位

AIME 2025で94.6%、MMMU 84.2%、HealthBench Hard 46.2%など、幅広い分野でSOTA（当時最高水準）を記録。

医療情報については“医師に相談する前の理解を助けるパートナー”的な振る舞いが強化されました。

※医療判断は必ず専門家へ。

2-4. 速いのに無駄が少ない

Thinkingを使っても、前世代の推論モデルより少ないトークン量で高成績を出す設計。

つまり“よく考えるけどダラダラ長くない”方向へ調整されています。 

3. 「GPT-5」と「GPT-5 Thinking」の違いと使い分け

ざっくりイメージ

•通常のGPT-5（速いほう）：日常の質問、短い文章作成、要約、定型作業。反応が速く、十分に賢い。

•GPT-5 Thinking（よく考えるほう）：複雑な判断や長い段取りが必要な仕事。曖昧な要求の整理、重要な意思決定の補助、長期の計画立案、コードの大規模修正などに向く。

使い分け早見表

•メールの下書き・短いコピー → 通常GPT-5

•要件が曖昧な企画の壁打ち → Thinking（最初に“前提を質問して”と書くと◎）

•長文の事実関係チェック → Thinking（“根拠URLも提示して”と依頼）

•サイト全体の設計や大規模コード修正 → Thinking（段取り→実行→検証まで）

•ブログのリライトや見出し案だし → 通常GPT-5→必要に応じてThinkingで深掘り

Thinkingの呼び出し方

•ChatGPTのモデル選択で「GPT-5 Thinking」を選ぶ

•プロンプトに「これについて深く考えて」など明示的に書く（ルーターが反応）

4. 仕事での活用アイデア（中小企業・スタートアップ向け）

ここに多くの方は期待しいるのではないでしょうか？

4-1. コンテンツ制作

•通常GPT-5：お知らせ・ブログの素案、要約、タイトル案、FAQたたき台

•Thinking：事例記事の骨子設計、競合との差別化ポイントの言語化、業界動向の要点整理（※根拠リンク提示を指示）

4-2. 営業・提案・資料作成

•通常：提案書の見出し作成、問い合わせ返信テンプレ

•Thinking：提案のロジック設計→反論対応案→見積り根拠の一貫生成（“漏れがないか検証して”と依頼）

4-3. Web制作・運用（ノーコード/ローコード含む）

•通常：画像ALTやメタ説明文、文言改善

•Thinking：サイト構成の棚卸し→改善ロードマップ→A/Bテスト計画、大規模コードの改修プランとパッチ提案（SWE-bench系が得意） 

4-4. 経営の意思決定サポート

•Thinking：条件付きの損益試算や採用計画の前提整理、「情報が足りないときに何を確認すべきか」の質問リスト作成（＝判断の漏れ防止）

5. はじめ方：どこで使える？どう選ぶ？

ChatGPTで使う（非エンジニア向け）

1.ChatGPTを開く → 既定がGPT-5

2.難しそうな依頼は、モデルを「GPT-5 Thinking」に切替 or 「深く考えて」と明示

3.Plusだと使える回数に余裕、Proだと「GPT-5 pro」（さらに長く深く考える版）が使える

APIや外部ツールで使う（エンジニア/ツール導入）

•APIではgpt-5 / gpt-5-mini / gpt-5-nanoの3サイズ。

速度・コスト・性能を状況に応じて選べます。

ChatGPTの“速いモデル”とは別物（開発者向けの調整）という点も公式に明言。

6. 注意点と限界（過信しないコツ）

•“万能ではない”のは引き続き同じ。

公開直後は、地名のスペルや知識の取り違えなど、初期の“つまずき”報告もあるため、重要な決定や公開情報は人のレビューを必ず挟みましょう。

•医療・法律など高リスク領域は、必ず専門家に確認し、AIの答えは“補助輪”と考えるのが安全です。

•Thinkingの使いすぎ＝コスト/時間増の可能性があるため、通常→必要時にThinkingが基本。

7. まとめ：使い分けが最大の威力を引き出す

•通常GPT-5：速く・十分に賢い。日々の作業をサクサク前進。

•GPT-5 Thinking：難題・曖昧・長期・大規模は“深く考えて”確度を上げる。

•実務ポイント：まず通常 → 迷ったらThinking → 根拠を要求。この流れで“速さと質”を両取りできます。

いかがでしょか？

ChatGPTに出してもらった特徴で難しいところも多かったでしょう。

速度が上がったり、コーディング性能の向上はとても嬉しい。

そしてハルシネーションが減ったのはとても嬉しいですね。

これからガシガシ使って、良い使い方などわかってきたら、ご報告します。