GPT-5を1ヶ月使って分かった真実：性能向上の光と影

GPT-5がリリースされてから実際に使い続けてみて、巷で言われている評価とは少し違った発見がありました。 今回は、実際の使用体験に基づいた率直なレビューをお届けします。

最初の印象：期待を上回る進化

圧倒的なスピード向上

GPT-5を初めて使った時の印象は、生成スピードの速さでした。 これまでのモデルと比べて、レスポンスの早さは明らかに向上しています。

コード生成能力の飛躍的向上

最も効果を実感できたのは、間違いなくコード生成の分野です。

これまではClaudeをメインにコード生成をしていましたが、GPT-5を試してみると・・・

• より正確なコードの出力
• 複雑な処理の理解度向上
• エラーハンドリングの質的向上

格段の向上を感じました。コーディング支援としては、現時点で最高レベルの性能と言えるでしょう。

継続利用で見えてきた課題

文章生成での違和感

しかし、1ヶ月使い続けた結果、意外な発見がありました。

文章やコンテンツの生成においては、OpenAI社のモデルの中でGPT-5をメインに利用しないと決めました。実際の運用では、OpenAI社のモデルに限定せず、他社のモデルと組み合わせて活用しています。

GPT-5の「賢すぎる」問題

情報過多による複雑化

GPT-5は確実に賢くなっています。しかし、その賢さが時として仇となることがあります：

• ありとあらゆる情報を詰め込む傾向
• 生成内容が必要以上に複雑になる
• シンプルな回答を求めているのに、過度に詳細な説明

自然さの欠如

多くのユーザーが指摘している通り、**GPT-5は「冷たい感じ」**になったという評価に私も同意します。

賢いが故に、自然な会話感が失われているのです。

用途別LLM選択の重要性

この経験から学んだのは、性能が高いからといって、すべての用途で同じLLMを使うべきではないということです。

おすすめの使い分け

GPT-5が最適な用途：

• コード生成・デバッグ
• 複雑な技術的問題の解決
• 高度な分析が必要なタスク

他のモデルが適している用途：

• 自然な文章作成
• カジュアルな会話
• クリエイティブライティング

まとめ：適材適所がカギ

GPT-5は確実に進化していますが、すべての用途でベストな選択肢ではないというのが率直な感想です。

各LLMの特性を理解し、用途に応じて使い分けることが、AI活用に必要だと考えます。