1. 性能と進化ポイント
- 文章生成の精度向上：特に日本語の自然さ、段落構成、コード生成の安定性が向上。
- 思考の自動切替：質問の難易度に応じて高速回答か段階的推論かを自動で選択（ただし完全ではなく、曖昧指示では誤動作も）。
- マルチモーダル強化：テキスト・画像解析精度アップ、長文入力（最大128Kトークン）が可能（Pro限定）。
- 進化は着実だが、一般ユーザーには「地味」な変化に見える場合も多い。
2. モデル構成（現行ラインナップ）
- GPT-5：最速。必要に応じて思考モードに切替。日常のQ&A、軽めのコーディングに向く。
- GPT-5 Thinking：常に深く思考。数学・科学・複雑分析・正確性重視の作業に適する。
- GPT-5 Pro（Pro/Enterprise限定）：最も長く・広く思考、並列処理可。市場調査や大規模コード生成向き。
- Legacyモデル（GPT-4系）：設定で再表示可能だが、有料プラン（Plus/Pro/Team/Enterprise）のみ。
3. ハルシネーション対策
- 発生頻度は低下したが完全ゼロにはならない。
- 重要な情報は必ず一次ソースで確認する必要あり。
4. プラン別の利用条件
| プラン | GPT-5利用 | Thinking利用 | Pro利用 | コンテキスト上限 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| 無料 | 可（5時間で最大10通） | 1日1回 | 不可 | 8K | 混雑時は速度制限 |
| Plus（月¥3,000） | 可（3時間160通） | 週200回 | 不可 | 32K | 高速応答 |
| Pro（月¥30,000） | ほぼ無制限 | ほぼ無制限 | ほぼ無制限 | 128K | 並列処理可 |
| Team/Enterprise | 条件は契約による | 条件は契約による | 条件は契約による | 32K〜128K | クレジット制 |
5. 実務での体感と比較
- ベンチマーク：OpenAI公式ではClaude 4.1やGemini 1.5より高性能とされるが、実務上は差が出にくいケースも。
- 適材適所：
- GPT-5：日常業務、要約、簡単な文章やコード
- Thinking：分析、調査、コード生成、複雑課題
- Pro：網羅的リサーチ、大規模開発、長文処理
6. 小技・精度向上法
- 通常モデルでも「プロンプト」などで思考モード誘発可能。
- 「生成後にファクトチェックして」で内部検証プロセスを追加。
- エージェント機能（仮想ブラウザ操作）で最新情報リサーチが最も正確。
