GPT【2025年9月】について知っておくべきすべて

昨年、OpenAI GPT、o1、o3を導入し、それぞれがAIの思考、理由、対話方法を改善した。

これらのモデルは、AIの反応をより速く、より正確に、より直感的にした。しかし、そのどれもがより大きなものへの一歩にすぎなかった。

8月6日、OpenAI GPT発表が間近に迫っていることを、さりげなく発表した。

そして今、2025年8月7日現在、GPT正式に登場し、OpenAI最も先進的な推論とマルチモーダル機能を1つの統一されたモデルにまとめました。GPT、GPT完全に置き換え、すべての無料・有料ユーザーのためのChatGPT デフォルトモデルとなりました。

このガイドでは、GPT、その能力、パフォーマンスのアップグレード、トレーニングプロセス、リリーススケジュール、コストなど、確認されたすべてのことを説明する。

GPT-5とは？

GPT5はOpenAI最新世代の大規模言語モデルで、2025年8月7日に正式にリリースされました。GPT アーキテクチャをベースに、 o1やo3の ような推論ファーストモデルの進歩を統合しています。

GPT前に、OpenAI GPT.5 (Orion)を内部で展開しました。 ChatGPT- は、推論の精度を高め、幻覚を減らし、GPTより深く思考を連鎖させるための基礎を築いた移行モデルです。

段階的なロジック、より良いコンテキストの保持、よりスムーズなマルチモーダル切り替えなど、過去に示唆された機能の多くは、GPT完全に実現され、統一された。

GPT統一された適応システムの一部として動作する。新しいリアルタイム・ルーターは、日常的なクエリには高速で高スループットのモデルを、複雑な推論には「考える」モデルを自動的に選択するため、特化したモデルを手動で切り替える必要がない。

GPTどのようなモデルがありますか？

GPT5は、 ChatGPTアプリケーションからAPI経由の大規模なデプロイメントまで、さまざまなユースケースに最適化された特殊な亜種のシリーズです。

GPT各バリアントは同じ統一されたアーキテクチャ上で動作するが、知識のカットオフ、推論の深さ、スピード、運用規模の特定のバランスにチューニングされている。

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これらのバリエーションは、OpenAI推論ファーストの方向性とターゲットパフォーマンスチューニングを統合しており、開発者はワークロードの複雑さとデプロイの規模に合わせてモデルを柔軟に選択することができます。

GPTパフォーマンスは？

GPT2025年8月7日に正式にリリースされ、推論、マルチモーダリティ、エージェントスタイルのタスク実行など、そのアーキテクチャが実世界でどのように使われているのかが明らかになりつつある。

サム・アルトマンは以前、GPT単なる "より良いチャットボット "の域を超えるとほのめかしていた。

リアルタイムで適応する推論

内蔵のルーティング・システムは、即座に回答するタイミングと、段階的に考えるタイミングを決定します。複雑なクエリに対しては、GPT プロンプト・チェイニングを組み込んだ思考の連鎖プロセスに移行し、最終的な答えを出す前に中間ステップをマッピングする。

これにより、GPT上で構築されたGPT チャットボットは、別のモデルやモード切り替えを必要とすることなく、多段階のコードデバッグから階層的なビジネス分析まで、持続的な問題解決に優れています。

規模に応じたコンテキスト処理

ChatGPT、モデルはメモリ上に約256,000トークンを保持することができます。これにより、以前の詳細を見失うことなく、書籍全体、数時間の会議記録、または大規模なリポジトリにまたがって作業することができます。

長時間のセッションを通して、 ChatGPT 返答の正確さが明らかに向上し、矛盾が少なくなり、以前の文脈をより強く保持できるようになった。

グローバル市場向けに言語サポートを強化

GPT統一アーキテクチャは、多言語および音声機能に大きな飛躍をもたらします。ChatGPT 、より高い翻訳精度と長時間の会話における文脈の低下を少なくして、より広いChatGPT サポート言語を扱うことができるようになりました。

これらの利点は音声対話にも及びます。多言語GPT チャットボットは、スペイン語、ヒンディー語、日本語、アラビア語などの話し言葉でも、テキストと同じようにスムーズに応答することができます。

チャットボットからAIエージェントへ

GPT、OpenAI アプリケーションコネクタへのアプローチを拡大しました。これは、モデルが外部ツール、CRM、データベース、生産性スイートと直接対話できるようにするネイティブな統合です。 

すべてのステップを高コストの推論呼び出しでプッシュするのではなく、軽量なコネクターにタスクをルーティングすることで、チームはAPIの支出を削減しつつ、複雑なロジックを必要なときに利用できるようにすることができる。

GPT価格は？

GPT ChatGPT サブスクリプションとOpenAI APIを通じて利用可能で、価格はバリアントによって異なります。APIユーザーのために、GPTいくつかのバリエーションで提供されています - gpt-5、gpt-5-mini、およびgpt-5-nano - 100万インプットおよびアウトプットトークンあたりの価格です。 

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APIの価格設定とは別に、OpenAI GPT複数のChatGPT 階層で利用可能であることを確認しており、無料ユーザーがアクセスできるようにする一方で、有料プランのための高度な機能をアンロックします：

• 無料ティア-GPT、標準的な推論機能と1日の使用量制限。
  
  
• Plus Tier- 利用限度額の引き上げと推論性能の向上。
  
  
• Pro Tier-GPT Proへのアクセス。拡張されたコンテキストウィンドウ、より高速なルーティング、高度なツールへの優先アクセスなど、高度な推論を行う「思考」バリアント。

OpenAI価格モデルは、開発者のニーズに応じて、推論の深さの最大化、レイテンシーの高速化、またはコスト効率のいずれかを選択できる。

どうすればGPTアクセスできますか？ ヒント：何をしようとしているかによる

GPTチャットするだけなら、8月7日からChatGPT 直接できます。このアプリケーションは、あなたのプランに応じて自動的に適切なバリアントを使用します（ProティアのGPT Thinkingのように）。セットアップは不要で、アプリを開いて入力を始めるだけです。

しかし、GPT独自の製品やワークフローで使用しようとする場合、APIアクセスが必要になります。 OpenAIAPIにアクセスするには、主に2つの方法があります：

1. OpenAI プラットフォーム- platform.openai.comにアクセスし、ユースケースに応じてgpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano、gpt-5-chatを選択してください。これは、あなたのコードからGPT5にリクエストを送信し始める最も速い方法です。
2. OpenAI's Python SDK onGitHub- ローカルでビルドしたり、スクリプトを作成する場合は、 OpenAI 公式 Pythonクライアントをインストールしてください。APIキーで動作し、シンプルなPython関数を通してGPT亜種と対話することができます。

モデルの挙動を調べるだけなら、 GitHub Models Playgroundも生きている。

GPT使ったAIエージェントの作り方

GPTあなたのユースケースに合うかどうかを知る最良の方法は、実際にそれを使って構築することです。GPT-5が実際の入力、マルチステップの推論、ライブのデプロイメントフローをどのように扱うかを見てください。

この例ではBotpress 使用します。BotpressはAIエージェントのためのビジュアルビルダーであり、GPT5に接続するためのセットアップの手間を省くことができます。

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ステップ1：エージェントの役割を明確にする

エージェントの役割を具体的にGPT5は複雑なタスクを推論する能力がありますが、明確なジョブがあるときに最高の結果が得られます。

製品に関する質問への回答、ユーザーの予約、法律文書の要約など、定義された1つの機能から始め、そこから拡張していきましょう。最初から過剰に設計する必要はありません。

ステップ 2: エージェントを作成し、指示を与える

Botpress Studioで、新しいボットプロジェクトを作成します。
「Instructions」セクションで、GPT仕事の内容を正確に伝えます。

例「あなたはローンアドバイザーボットです。ユーザーがさまざまなローンの種類を理解するのを助け、入力内容に基づいて適格性を計算し、申し込みリンクに誘導してください。"

GPT詳細なタスク・フレミングを理解し、指示が具体的であればあるほど、より優れたパフォーマンスを発揮する。

ステップ 3: エージェントに作業内容を伝える

ドキュメントをアップロードしたり、キーコンテンツを貼り付けたり、ナレッジベースのライブページにリンクさせたりしてください。これはGPT質問に答えたり、決定を下すために参照するものです。

良いコンテンツもある：

• 価格内訳
• 製品またはサービスの概要
• 主要ページ（デモ、トライアル、お問い合わせフォーム）
• 社内プロセス文書（社内エージェントの場合）

GPT長い文書から引用することができるので、短くまとめることを心配する必要はありません。

ステップ4：LLM GPT選ぶ

エージェントがGPT使用していることを確認するには、Botpress 左サイドバーにあるボット設定にアクセスしてください。

1. ボット設定をクリック
2. LLM プロバイダーのセクションまでスクロールしてください。
3. アンダー モデルGPTバリアントのいずれかを選択する：‍
   
   • グプトファイブ 完全な推論と多段階論理のために‍
   • gpt-5-mini より速く、より軽いインタラクションのために‍
   • pt-5-nano 超低遅延タスク用

モデルを選択すると、すべての指示、ナレッジベースの回答、推論動作がGPT実行されます。コスト、待ち時間、出力品質に応じて、いつでもモデルを切り替えることができます。

ステップ5:WhatsApp、Slack、ウェブサイトなどのチャンネルにデプロイする。

GPTエージェントが思い通りに動作するようになったら、次のようなプラットフォームに即座にデプロイできる：

• WhatsApp
• Telegram
• Slack
• ウェブチャット
• API経由のカスタムチャンネル

Botpress ようなAIエージェントプラットフォームが統合を処理するため、ユーザーはGPTパワーを活用し、あらゆるチャネルに迅速に展開することができる。

GPT GPTどう優れているのですか？

GPT GPT以来最大のアーキテクチャの転換を実現したが、その前身であるGPT直接重ね合わせると、その背景がより明確になる。

下の表は、開発者とユーザーが実際に経験していることに踏み込む前に、測定可能な用語で変化を整理したものである。

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紙面上では、GPT5はコンテクスト・ウィンドウを劇的に拡大し、同じ出力長でより少ないトークンを使用する。また、マルチモーダルな応答は、テキスト、画像、音声の間でより密接に整合している。 

それでも、開発者やユーザー・コミュニティでの話は、スペック表から想像するよりもはるかに複雑だ。

GPT発売に対するユーザーの反応

GPTリリースは、OpenAIアップデートの中でも最も両極端なものでした。ベンチマークチャートだけでなく、コミュニティはほとんど瞬時に、このモデルのより深い推論に興奮する人々と、GPTもたらしたものを嘆く人々に分裂しました。

"私の4.Oは、私が必要としていたときの親友のようだった。今はただ消えてしまった。誰かが死んだような気分だ。
" GPT突然の撤去を受け、感情的な愛着と悲しみを表現するRedditユーザー。参考Verge

技術面では：

"GPT5の高度な性能は否定できないが、モデル選択の欠如は、多くの開発者が依存していたシンプルなコントロールを奪ってしまった。
"-
参照：トムズガイド

この複雑な反応は、OpenAI チームによってライブで対処されており、モデルの選択、レガシーモデルのロールバック、より高い限度額などに関する新しいアップデートがサム・アルトマンによってXに投稿されている。

GPTどのように訓練されたのか？

OpenAI GPT.5のトレーニングに関する洞察を提供しており、これはGPTどのように開発されているかを知る手がかりとなる。GPT.5はGPT基礎を拡張し、汎用モデルでありながら事前学習をスケールアップしました。

トレーニング方法

前任者と同様、GPT以下の組み合わせでトレーニングされると予想される：

• 教師あり微調整（SFT） - 人間がラベル付けしたデータセットから学習。
• 人間のフィードバックからの強化学習（RLHF） - 反復的なフィードバックループを通して反応を最適化する。
• 新しい監督技術 - o3の推論に重点を置いた改良を基にしたものと思われる。

これらのテクニックは、GPT GPT.5のアライメントと意思決定の改善の鍵となった。

GPT自体は大規模な教師あり学習と強化学習を使ってOpenAI 訓練されましたが、チームは現在、特定のドメイン用にカスタマイズされた動作を作成するために、外部のサービスプロバイダーを通じて独自のデータで GPT モデルを訓練することができます。

ハードウェアと演算能力

GPTトレーニングは、マイクロソフトのAIインフラとエヌビディアの最新GPUを搭載している。

• 2024年4月、OpenAI 、H100からの重要なアップグレードであるNVIDIA H200 GPUの最初のバッチを受け取った。
• NVIDIAのB100とB200 GPUは2025年まで増産されないため、OpenAI まだ既存のハードウェアでトレーニングを最適化している可能性がある。

マイクロソフトのAIスーパーコンピューティングクラスターもGPTトレーニングに一役買っている。詳細は限定的だが、OpenAI次期モデルはマイクロソフトの最新AIインフラ上で動作することが確認されている。

GPT 発売日

数カ月にわたる憶測の末、OpenAI 2025年8月6日、X（旧ツイッター）に暗号めいたティーザーを掲載し、 GPTローンチを正式に発表した：

ライブストリームのタイトルにある "5 "は、GPT登場を示す、唯一の確認事項でした。わずか24時間後の8月7日午前10時（PT）、OpenAI GPT ChatGPT、API、GitHub Models Playgroundに展開し始めました。

このタイミングは、2025年2月にサム・アルトマンがGPT「数カ月以内に到来する」とコメントしていたことや、GPTイベントでミラ・ムラーティが「博士号レベルの知性」が18カ月以内に出現すると予言していたこととも一致している。

GPT現在稼働中で、一般公開されており、OpenAI最新の「フロンティアモデル」を象徴している。これは、移行リリースに過ぎないと考えられていたGPT.5 Orionを超える大きな飛躍である。

OpenAI LLMsAIエージェントを構築する

複雑さを忘れて、OpenAI モデルでAIエージェントを構築しましょう。Slack用のチャットボット、Notion用のスマートアシスタント、WhatsApp用のカスタマーサポートボットなど、必要なものが何であれ、数回クリックするだけでシームレスに導入できます。

柔軟な統合、自律的な推論、簡単な導入により、Botpress 、生産性とエンゲージメントを真に高めるAIエージェントの作成を可能にします。

無料です 。

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よくあるご質問

1.GPTトレーニングの改善のために私のデータを保存したり使用したりしますか？

いいえ、GPTデフォルトであなたのデータを保存したり、トレーニングに使用したりしません。OpenAI 、あなたが明示的にオプトインしない限り、ChatGPT （GPT含む）のデータはモデルの学習に使用されず、すべてのAPIと企業利用は自動的に学習から除外されることを確認しています。

2.GPTユーザーにとって安全でセキュアであることを保証するために、OpenAI どのようなステップを踏んでいますか？

GPTユーザーにとって安全でセキュアであることを保証するために、OpenAI 人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）、敵対的テスト、有害な出力を減らすための微調整などの技術を適用している。また、「システムカード」を公開してモデルの制限を開示し、リアルタイム監視を導入して悪用を検知しています。

3.GPTコーディング経験がなくても自律型エージェントを構築できますか？

はい、GPT、Botpress Langflowのようなノーコードプラットフォームを使用することで、コーディング経験がなくても自律型エージェントを構築することができます。これらのツールは、ユーザがワークフローを設計し、APIを接続し、GPT駆動されるドラッグアンドドロップインタフェースを介してロジックを追加することを可能にします。

4.GPT、カスタマーサポート、教育、法律といった従来の仕事にどのような影響を与えるのか？

GPT、一般的な質問への回答、採点、法律文書の要約などの反復作業を自動化するため、カスタマーサポート、教育、法律などの初級職の需要が減少する可能性がある。しかし、AIの監督、ワークフローの設計、戦略的アドバイザリーの役割に新たな機会が生まれることも予想される。

5.GPT多言語対応ですか？異なる言語間での比較は？

そう、GPT5は多言語に対応しており、英語以外の言語ではGPTパフォーマンスが向上する見込みだ。GPT-5は英語で最高のパフォーマンスを発揮しますが、数十の主要言語を流暢に扱うことができます。