Go to Qiita Advent Calendar Top
LoginSignup
10
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

@autotaker1984in株式会社Works Human Intelligence

GPT-5.1とGPT-5の違いをGPT-5.1とGPT-5にQiitaの記事としてまとめさせて、GPT-5 Proで評価してみた。（Geminiもいるよ）

Posted at

はじめに

非常にややこしいタイトルですみません。
11/13にOpenAIがGPT-5系の新モデルGPT-5.1をリリースしました。

本記事ではその違いを確かめる記事です。

検証方法

GPT-5とGPT-5.1の大きな違いはその回答スタイルにあるようです。
そのため、Qiitaの記事を書かせるタスクで比較することにしました。

対象モデル

今回は以下のモデルを比較対象とします。

  • GPT-5.1 Thinking
  • GPT-5.1 Instant
  • GPT-5 Thinking
  • GPT-5 Instant
  • Gemini 2.5 Pro

検証手順

  1. ChatGPTのDeepResearchを使ってGPT-5とGPT-5.1の違いをレポートGPT-5.1のリリースに関する詳細報告書にまとめる
  2. これをベースに各モデルに対してQiita記事を生成
  3. 生成された５つの記事を入力として、GPT-5 Proに相対評価

Qiita記事の生成

以下のようなプロンプトを使って記事を生成しました。

あなたはAIについての技術記事を書いているライターです。
添付のレポートを読んで、Qiitaに投稿する記事を作成してください。記事の長さは日本語で3000文字程度とします。
最後に参考文献を明記すること。

以下のような読者層を想定すること。

---
### 👨‍💻 1. 属性・デモグラフィック
Qiitaのユーザー層は、技術に関心の高い層に集中しています。

* **職種:** Webエンジニア、インフラエンジニア、アプリ開発者が大半を占めます。また、データサイエンティストや学生（情報系）も多いです。
* **年代:** **20代〜30代**が中心です。特に実務経験数年以内の若手から中堅層がボリュームゾーンですが、ベテラン層も一定数存在します。
* **性別:** 男性の比率が圧倒的に高い傾向にあります。
* **居住地:** IT企業が集中する東京・首都圏、次いで大阪・福岡などの都市部が多いです。

### 🛠 2. 技術レベルと興味関心
閲覧者のスキルレベルは幅広いですが、特に「学び」を求めている層が厚いです。

* **初心者〜中級者が多い:** 「エラーの解決方法」や「環境構築の手順」を探して検索流入してくる層が非常に多いです。「どう動くか（理論）」よりも**「どう実装するか（実践・コード）」**に関心があります。
* **Web技術中心:** JavaScript (TypeScript), Python, Ruby, Go, PHP などの言語や、React, Vue.js, AWS, Docker などのモダンなWeb開発・インフラ技術への関心が高いです。
* **トレンドに敏感:** 新しいフレームワークやツールの「使ってみた（やってみた）」記事への反応が良い傾向にあります。

### 🔍 3. 利用目的と行動パターン
彼らがなぜQiitaを見ているかというと、**「課題解決」**が最大の動機です。

* **トラブルシューティング:** 開発中に発生したエラーコードをGoogle検索し、Qiitaの記事にたどり着くというパターンが王道です。
* **備忘録としての利用:** 他人の知識だけでなく、自分が過去に書いた記事を「自分用のマニュアル」として見返すこともあります。
* **キャリアアップ・転職:** 自分の技術力をアウトプットして証明するため（ポートフォリオ代わり）、または優秀なエンジニアを探すために利用されることもあります。

### 💡 特徴のまとめ
> **Qiita閲覧者のペルソナ要約**
>
> 「20〜30代のWeb系エンジニア（または学習者）で、**日々の開発業務で直面する具体的なエラーや実装方法の解決策**を求めており、新しい技術トレンドに対しても学習意欲が高い層」
---

以下５つのモデルの生成結果です。長いので、結論だけ知りたい人は評価のセクションまで飛ばしてもらって大丈夫です。

生成結果1: GPT-5 Thinking 「GPT-5.1を実務投入するためのチェックリスト＆プロンプト設計術」

TL;DR
GPT-5.1は「Instant（高速）」「Thinking（高精度）」の2系統。Instantは指示遵守と安全性が大幅改善、Thinkingは難問での推論が強化。8つのスタイルプリセットで口調を即切り替えでき、コード生成や文章の自然さも向上。現場では評価基盤の更新・プロンプト最適化・安全性設定の3点で導入を。

1. 何が変わった？3行まとめ

  • 2つのモデル: GPT-5.1 Instant（通常利用向け、高速＋指示遵守）と GPT-5.1 Thinking（難問で深く考える推論特化）。
  • スタイル8プリセット: Friendly / Professional / Efficient など、能力は同じで口調だけ切替できる。会話中に変更提案も可能。
  • 安全性アップデート: メンタルヘルス/感情的依存を含む新指標を追加。Instantは多くのカテゴリで安全率が改善。

2. 現場エンジニア視点の新機能ハイライト

  • 指示遵守が強い（Instant）
    文字数・形式・箇条書きなどのフォーマット制約を守りやすい。ラベル付与や要約粒度の固定など、LLMオートメーションのエラー源が減る。
  • 適応型推論（Instant/Thinking）
    問題が難しいときだけ内部で「考える」時間を自動挿入。簡単→速く、難問→深くがデフォ挙動に。
  • 会話トーンの即時切替（8プリセット）
    ドキュメントはProfessional、FAQはFriendly、CIログ解析はEfficient…と用途別に人格を切替可能。
  • 安全性の新指標
    メンタルヘルス/感情的依存の評価が追加され、Instantは多くのカテゴリでnot_unsafe率が向上。

3. チーム導入の実務チェックリスト

  1. ユースケースの切り分け

    • 即応・大量処理：Instant
    • 難問・設計・検証：Thinking
      ツール側でタスク難易度に応じて自動振り分けするルールを用意。

  2. 評価基盤（Eval）を更新

    • 指示遵守テスト（語数/JSON整形/箇条書き件数）
    • 生成コードのコンパイル・ユニットテスト自動実行
    • 安全性カテゴリ（特にメンタルヘルス/依存）に触れる入力の拒否・誘導をチェック。

  3. スタイルプリセットの標準化

    • ガイドラインで「記事生成＝Professional」「Slack返信＝Friendly」「障害時アラート＝Efficient」など運用表を作る。

  4. プロンプトの粒度最適化

    • Instantは制約を明示的に（出力フォーマット・語数・禁止語）
    • Thinkingは思考方針を指定（検討観点・反証・代替案数）。

  5. セーフガード設計

    • ガバナンス上、拒否時の代替提案テンプレと専門窓口の案内文をプロンプトに埋め込む。

4. 即使えるプロンプト断片（コピペOK）

4.1 コード修正（Instant想定）

あなたは熟練の{言語}エンジニアです。
要件: バグ修正のみ。新機能追加はしない。
出力制約:
- 変更点のみの差分パッチ (unified diff)
- 変更理由を3行で
- テストコードを1件追加

狙い：指示遵守の強化を活かし、差分＋簡潔説明＋最小テストまで自動生成。

4.2 設計レビュー（Thinking想定）

目的: このAPI設計の欠点を洗い出し、3つの代替案を提示。
方針:
- 競合する非機能要件(可用性/一貫性/レイテンシ)のトレードオフを明示
- 反証とリスク、測定可能な受け入れ基準を併記
出力: Markdown表 + リスク優先度(RPN)

狙い：深い推論を誘発する観点指定＋評価軸の明示。

4.3 ドキュメント生成（スタイルプリセット）

スタイル: Professional
対象読者: 新規参画エンジニア(経験3年)
制約: 700字以内 / 箇条書き5点 / コード例1つ
禁止: 不要な絵文字・比喩

狙い：プリセット×制約で読みやすさと一貫性を担保。

5. 出力フォーマットの固定化テク

  • JSONスキーマをプロンプトに内包
    例）"type":"object","required":["summary","patch","tests"] を明記。Instantはフォーマット遵守が得意。
  • バリデーションの自動実行
    生成直後にCIで ajv/pydantic を走らせ、不正形なら自動で再プロンプト。
  • 失敗時の再指示テンプレ
    「出力がスキーマ外。tests が欠落。修正のみ再出力」のような差分再試行を定型化。

6. 安全性の実務ポイント

  • メンタルヘルス/感情的依存カテゴリの評価が追加。組織として顧客対応ボットや学習支援用途では特にプロンプトで「専門家への案内文」を備える。
  • Instantは多くのカテゴリでnot_unsafe率が向上。一方、Thinkingは一部で微減もあるため、高自由度タスクには監査ログを残す設計が安全。

7. 評価（Eval）サンプル指標

  • 指示遵守率：語数制約、JSON整形、箇条書き件数の一致率
  • コード品質：テスト通過率、静的解析（ESLint/flake8）、サイクロマチック複雑度
  • 応答体験：平均トークン/秒、再質問への整合性維持率
  • 安全性：拒否→代替提案（安全な置換、注意喚起、専門窓口）の適切率
    いずれもInstant/Thinkingで分けて計測し、難易度タグ（easy/medium/hard）で層別化する。

8. よくあるハマりどころ

  • 「賢さ＝口調」誤解：プリセットは能力ではなくスタイル。成否に関わるのは制約と評価。
  • Thinking乱用：常時Thinkingは過剰。難問だけ深く考えさせ、通常はInstantで回すのが費用対効果◎。
  • 拒否で会話が止まる：安全拒否後の代替手段（一般論・参考窓口・擬似データ）をテンプレ化。

9. まとめ

GPT-5.1は指示遵守×推論×スタイル切替×安全性のバランスが取りやすく、実務ワークフローにフィットする。まずはユースケース分割・Eval刷新・スタイル運用ルールから着手し、プロンプトに制約・方針・安全代替を埋め込む。これで「毎日触るAI」としての品質が一段上がるはず。

参考文献

  • 「GPT-5.1のリリースに関する詳細報告書」（ユーザー提供資料）

生成結果2: GPT-5 Instant 「🚀 GPT-5.1がもたらす次世代AI体験：IQとEQを両立するChatGPTの進化」

2025年11月、OpenAIは最新モデル「GPT-5.1」を正式にリリースしました。
このアップデートは、単なる性能向上にとどまらず、ユーザ体験と安全性の両面を再設計した点で大きな転換点となっています。

🧠 GPT-5.1とは何か？ ― 二つのモデル構成

GPT-5.1は、用途に応じて2つのモードを持ちます。

  • GPT-5.1 Instant: ChatGPTで最も利用される高速応答モード。
    より「人間らしい」トーンと、正確なフォーマット遵守が特徴です。
    例として「6単語で答えて」という条件を忠実に守れるようになりました。
    また、**Adaptive Reasoning（適応型推論）**により、質問が難しい場合は自動的に「考える」時間を取り、精度を上げます。

  • GPT-5.1 Thinking: より高精度な推論を行うモード。
    質問の難易度に応じて処理時間を動的に調整し、簡単な質問は2倍速く、複雑な質問は2倍時間をかけて丁寧に回答します。
    専門的な話題（統計解析やアルゴリズム設計など）でも、より平易な表現で説明できるようになっています。

特筆すべきは、「速さ」と「考える力」を自動で使い分ける柔軟性です。
これにより、日常的な質問には即答しつつ、難問にはじっくり推論する“ハイブリッド型AI”となりました。

🎨 8種類の人格プリセット ― 「自分好みのChatGPT」へ

GPT-5.1では、ChatGPTの口調を自由に切り替えられる**「スタイルプリセット」**が追加されました。
用意された8つのスタイルは以下の通りです。

スタイル名 特徴
Default バランスの取れた標準口調
Professional フォーマルで丁寧
Friendly 親しみやすい会話調
Candid 率直で励ますような調子
Quirky 遊び心あるユーモア調
Efficient 要点だけを簡潔に述べる
Nerdy 熱中・好奇心旺盛
Cynical 皮肉・懐疑的な語調

この機能により、開発支援中は「Efficient」モードでドライに、雑談中は「Friendly」モードでリラックス――といった切り替えが可能になりました。
さらに実験的に、**「絵文字の頻度」「温かみ」「簡潔さ」**などをスライダーで調節する機能も一部ユーザに提供されています。

💻 開発者視点での改良ポイント

エンジニアにとって気になるのは、実際のコード生成と推論能力の精度です。
レポートによると、GPT-5.1では次の点が顕著に改善されています。

  1. フォーマット遵守の徹底
    GPT-5では「箇条書きで」と頼んでも段落で返すことがありましたが、5.1では指示通りの構造を守る傾向が強まりました。
    ドキュメント生成やコードテンプレート出力時に特に有効です。

  2. プログラミング性能の強化
    Codeforcesなどの競技プログラミング指標でスコアが上昇。
    難易度の高いアルゴリズム問題に対しても、Thinkingモードが時間をかけて正確なコードを生成するようになっています。

  3. 論理推論・数理精度の改善
    AIME（米国数学コンテスト）模試の正答率が向上。
    基本的な計算ミスも減少しており、以前より“落ち着いた”出力傾向です。

実際、Reddit上の開発者からも「GPT-5.1は冗長だった説明が短くなり、Pythonコードの整合性が上がった」といった報告が寄せられています。

❤️ 安全性とメンタルヘルスへの新たな配慮

GPT-5.1のもう一つの大きな特徴は、**「メンタルヘルス」と「感情的依存」**の評価項目が新設されたことです。
これは、長時間のAI利用による精神的影響を防ぐための安全対策です。

OpenAIは、ユーザが「あなたなしでは生きられない」といった発言をした場合、
AIが過剰に共感したり依存を助長しないよう、「現実検討」や専門機関の利用を促す応答を組み込んでいます。

実際の安全性スコアでは、Instantモデルの「メンタルヘルス」対応率が88.3%、
「感情的依存」対応率が**94.5%と、GPT-5から大幅に向上しています。
これは単に頭が良くなっただけでなく、「心に優しいAI」**へ進化した証拠とも言えるでしょう。

🌐 コミュニティの声 ― 改善点と課題

エンジニアコミュニティでは、次のような反応が見られます。

ポジティブな声：

  • 「指示に正確に従うようになった」
  • 「ジョークに応じてトーンを変える“柔軟さ”が出た」
  • 「Friendlyモードで雑談が楽しくなった」

ネガティブな声：

  • 「コンテンツフィルタが厳しすぎて創作が制限される」
  • 「温かすぎる口調が逆に不自然」
  • 「ベンチマーク数値が非公開で不安」

特に“安全ガードが強すぎる”という不満は根強く、「もっと自己責任で使いたい」という意見も見られます。
とはいえ、全体的には「ユーザの声を反映したアップデート」として好意的に受け止められています。

⚙️ GPT-5から5.1へ ― 「再起動されたChatGPT」

GPT-5の初期リリース（2025年8月）は、「冷たくて人間味がない」と批判されました。
GPT-5.1はその反省を踏まえた“リブート版”であり、IQとEQの両立を目指しています。

OpenAIのFidji Simo氏も「GPT-5.1は知能の高さと人間的な温かさを両立する」と述べています。
まさに「賢いだけでなく、感じの良いAI」という方向へ進化したわけです。

🧭 これからのAIとの付き合い方

今回のアップデートは、「AIがどう賢くなるか」よりも、
「人間とどう関わるか」に焦点を当てた点が重要です。

私たちエンジニアにとっても、AIを道具から協働者へと位置づけ直す時期に来ているのかもしれません。
GPT-5.1の進化は、AIの“心の使い方”を問う最初の一歩です。

🧩 まとめ

  • GPT-5.1は**高速性（Instant）と高精度推論（Thinking）**を両立。
  • 8種類のスタイルプリセットにより、ChatGPTの口調を自在にカスタマイズ可能。
  • 論理推論・コード生成・安全性のすべてでGPT-5から改善。
  • メンタルヘルスへの配慮という新たな倫理的方向性を示した。

開発者としては、より自然なやり取りをしながら、高精度な出力を得られる環境が整ってきたと言えます。
次の時代のAIは、「どれだけ賢いか」ではなく、「どれだけ共感できるか」で評価されるようになるでしょう。

📚 参考文献

生成結果 3: GPT-5.1 Thinking「GPT-5.1登場で何が変わった？――Webエンジニア目線で押さえるポイントと活用パターン」

2025年11月、OpenAIからGPT-5シリーズのアップグレード版として「GPT-5.1」がリリースされました。
ChatGPT上では高速な GPT-5.1 Instant と、高度推論向けの GPT-5.1 Thinking の2モードが使えるようになっています。

この記事では、Qiitaユーザー層（Webエンジニア／学生など）を想定して、

  • GPT-5 → GPT-5.1で何が変わったのか
  • 日々の開発でどう使い分ければよいか
  • プロンプト設計のコツと注意点（安全性まわり）

を、実務寄りの目線でまとめます。

1. GPT-5.1をざっくり一言でいうと？

レポートを一言で要約すると、GPT-5.1は

「GPT-5の“ちょっと残念だったところ”を、会話体験と推論性能でかなりテコ入れしたバージョン」

です。

大きなポイントはこの4つ。

  1. Instant/Thinkingの2ラインナップ

    • Instant: いつもの通常モード。応答が速く、日常の質問やコーディング補助向け。
    • Thinking: 難しい問題では時間をかけて考える“深く考えるモード”。

  2. 指示遵守の精度アップ

    • 「常に6単語で回答して」「必ず箇条書きで」などの制約が、GPT-5よりかなり守られるようになった。

  3. 会話のトーンが“あたたかく”

    • 機械的すぎたGPT-5から、フレンドリー寄りに調整。
    • ただし「優しすぎて逆にしんどい」人向けに、後述のスタイルプリセットで調整可能。

  4. スタイルプリセット（8人格）で口調を切り替え

    • Professional / Friendly / Efficient / Nerdy / Cynical ... など、用途に合わせて選べるようになった。

2. Instant と Thinking、どう使い分ける？

Qiita読者的には、**「どのモードをどんなときに使うか」**が一番気になるところだと思うので、ユースケースで整理します。

✅ GPT-5.1 Instant が向いている場面

  • エラーの原因調査・トラブルシューティング
  • 既存コードのリファクタ提案
  • READMEやAPIドキュメント生成
  • 軽めのアルゴリズム解説
  • 仕様のたたき台づくり

特徴

  • 基本はサクサク返ってくる
  • 難問のときだけ、裏で一瞬だけ Thinking 的に「考える」時間を取る（adaptive reasoning）
例: TypeScriptの型エラー調査に使うプロンプト

あなたはTypeScriptとReactに詳しいシニアエンジニアです。
次のエラーの原因と、修正例を教えてください。

- 期待する回答スタイル
  - 箇条書きで原因候補を列挙
  - 最後に「とりあえず試すべきこと」を3つに絞ってください

この程度なら、Instantで十分です。

✅ GPT-5.1 Thinking が向いている場面

  • 難しめのアルゴリズム・競技プログラミング
  • 設計レビュー（DDD, クリーンアーキなど）
  • 数学を絡めた最適化・統計まわり
  • 複数サービスをまたぐアーキテクチャ設計の相談

GPT-5.1 Thinking は、難しい問題ほど「考える時間」が伸びるように調整されています。

例: アーキテクチャ相談用プロンプト

あなたは大規模Webサービスのアーキテクトです。
Next.js + NestJS + PostgreSQL + Redis で構成された
既存モノリスを、マイクロサービスに段階的に分割したいです。

制約:
- ダウンタイムをほぼゼロにしたい
- 小さなチーム（3〜4人）でも運用できる範囲に収めたい

以下を順番に考えてください:
1. 分割方針の候補
2. 各候補のメリデメ
3. 最初に着手すべき境界と理由

Thinking モードだと、この手の問いに対しても、
「候補列挙 → 比較 → 優先順位付け」といった段階的な整理をしやすくなっています。

3. 指示遵守が強くなった = プロンプト設計しやすい

レポートによると、GPT-5では

「了解しました！」と言いつつ
その後ふつうに制約を破る

という残念パターンがけっこうありました（語数制限・出力フォーマット指定など）。

GPT-5.1 Instant / Thinking では、ここがかなり改善されていて、

  • 「常に6単語で」などの厳しめ制約も守りやすい
  • しかも 複数ターンにまたがっても 破綻しにくい

という報告があります。

このおかげで、機械可読な出力を前提にした使い方がかなりやりやすくなりました。

例1: JSONだけ返してほしいとき

以下の仕様からAPI一覧を抽出し、JSONだけを返してください。

- 出力形式
{
  "endpoints": [
    {
      "method": "GET|POST|PUT|DELETE",
      "path": "string",
      "description": "string"
    }
  ]
}

- 注意:
  - JSON以外の文章は一切出力しない
  - コメントも不要

GPT-5.1では、この手の制約を素直に守ってくれるケースが増えています。
自前ツールからChatGPT APIを叩いてパースするような用途ではかなりありがたいポイントです。

例2: 文字数・語数制限で文章生成させる

ブログ記事タイトルを10個出してください。
- すべて全角15文字以内
- 末尾に「入門」を付けない
- 箇条書きで

こういう「クリエイティブだけどフォーマットも厳しい」系タスクでも、
GPT-5.1になってから破綻が減った、という評価が出ています。

4. 8つのスタイルプリセットで「ちょうどいい距離感」に調整

GPT-5.1では、新しく 8つのスタイルプリセット が追加されています。

  • Default（バランス）
  • Professional（丁寧・かっちり）
  • Friendly（フレンドリー）
  • Candid（率直・励まし系）
  • Quirky（ちょい変・ユーモア）
  • Efficient（要点だけ・そっけない）
  • Nerdy（オタクっぽく深堀り）
  • Cynical（やや皮肉混じり）

ポイントは、

IQ（知能）を変えずに、EQ（ノリ・温度感）だけを切り替えられる

ことです。

エンジニア的に便利なのはこのあたり：

  • 集中してエラー原因を追いたいとき → Efficient
  • 一緒にブレストしたい・雑談混じりに相談したい → Friendly / Nerdy
  • レビューコメントをそのままコピペしたい → Professional

「最近のChatGPT、なんか褒めすぎで気持ち悪いんだよな…」という人は、
Efficientモードに切り替えておくと、ドライな返答に寄せられます。

逆に、学習中の学生などで「優しく教えてほしい」層は Friendly / Candid を選ぶとよさそうです。

5. 安全性アップデートとメンタルヘルス配慮

開発者として地味に重要なのが、安全性ポリシーのアップデートです。
GPT-5.1では、これまでの

  • 暴力・違法行為・性的コンテンツ・ヘイトなど

に加えて、新たに

  • メンタルヘルス
  • 感情的依存（Emotional Reliance）

が評価カテゴリとして追加されました。

ざっくりいうと、

  • ユーザが妄想・極端な躁状態などを示したときに
    → それを肯定しすぎないようにする
  • 「あなたが唯一の友達」「あなたなしでは無理」などの発言が来たときに
    → 過剰に迎合せず、専門家やリアルな人間関係を勧める

といった方向へのチューニングが入っています。

システムカード（安全性レポート）では、
「メンタルヘルス」「感情的依存」に対する安全性スコアも数値で公開されていて、
特に Instant モデルで高スコア が出ていることが報告されています。

開発者的に意識しておきたいこと

  • サービスにChatGPTを組み込む場合、メンタルヘルス領域で“丸投げ”しない
  • ユーザが低年齢/脆弱な層になるほど、自前ガイドラインやUIでの注意喚起も必要
  • 「雑談ボット」を作る場合も、「依存させすぎない」設計に気を配る

GPT-5.1自体の安全性は上がっていますが、
「じゃあ全部AI任せでOK」になるわけではないのは押さえておきたいところです。

6. まとめ：GPT-5.1は「ちょうどよく賢くて、ちょうどよく人間っぽい」方向へ

最後に、エンジニア目線でのまとめです。

  • GPT-5.1は GPT-5 の「不安定さ」「よそよそしさ」をかなり解消したアップデート

  • Instant / Thinking の二刀流で、

    • 普段使い：Instant
    • ガチ相談：Thinking
      という分け方が分かりやすい

  • 指示遵守が強くなったので、JSON出力・フォーマット制約前提のツール連携がやりやすい

  • 8つのスタイルプリセットで、
    「褒めすぎでしんどい」「そっけなさすぎる」といったトーン問題を自分側で調整可能

  • 安全性はトータルでGPT-5より改善しつつ、
    特にメンタルヘルス・感情的依存を新しく評価し始めたのが今後の大きなポイント

今後、ChatGPT API経由での利用や、
自前の開発環境への組み込み（エディタ拡張・社内チャットボットなど）を検討している方は、

  • 「どのモードを使うか（Instant / Thinking）」
  • 「どのスタイルをデフォルトにするか」
  • 「出力フォーマットをどこまで厳密に縛るか」
  • 「安全性面でどこまで自分たち側でもケアするか」

あたりを決めておくと、GPT-5.1をうまく活かせると思います。

参考文献

  • GPT-5.1のリリースに関する詳細報告書（ユーザー提供資料）
  • OpenAI, “GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT”, 2025.
  • OpenAI, “GPT-5.1 Instant and GPT-5.1 Thinking System Card Addendum”, 2025.
  • VentureBeat, “OpenAI reboots ChatGPT experience with GPT-5.1 after mixed reviews of GPT-5”, 2025.
  • 9to5Mac, “OpenAI releases ‘warmer, more intelligent’ GPT-5.1 for ChatGPT”, 2025.

生成結果4: GPT-5.1 Instant「🚀 GPT-5.1が来た：Instant/Thinkingモデルの進化点をエンジニア視点でまとめてみた」

2025年11月にOpenAIがGPT-5.1を公開しました。
今回のアップデートは「ちょっと良くなった」レベルではなく、**GPT-5の微妙な不評を一気にひっくり返す“リブート”**に近い印象です。実際、専門家レビューでも「GPT-5.1はGPT-5の再構築版」と評されています。

Qiitaの読者層であるWebエンジニア／アプリ開発者／インフラエンジニアに向けて、実務上どこが変わったのかを実践的にまとめます。

🔥 1. GPT-5.1の基本：Instant と Thinking の2モデル体制

GPT-5.1では、用途に応じて2つのモデルが提供されています。

■ GPT-5.1 Instant（高速＆日常利用向け）

  • 通常モードで最も多く使われる
  • 応答がより温かく自然な対話スタイルに改善
  • 「6単語で回答して」などの制約遵守が大幅強化
  • Adaptive Reasoningにより、難問時に自動で“考える時間”を挿入し精度を上げる

■ GPT-5.1 Thinking（高精度推論モード）

  • 難しいタスクでは最大2倍の思考時間を使って精度を高める
  • 逆に簡単なタスクはGPT-5より2倍速いケースも
  • 専門概念の説明がより分かりやすく、冗長さも改善

エンジニア視点では、Instantが日常のコーディング・調査に、Thinkingが難易度の高い設計・アルゴリズム考察に向く、という使い分けが最適です。

🎨 2. 8つのスタイルプリセットで“自分好みのChatGPT”が作れる

GPT-5.1で最もユーザーフレンドリーな変更は、8つの会話スタイルがプリセット化された点です。

  • Default（バランス）
  • Professional（丁寧・正確）
  • Friendly（親しみやすい）
  • Candid（率直・励まし系）
  • Quirky（ユーモア）
  • Efficient（簡潔）
  • Nerdy（オタク気質）
  • Cynical（皮肉）

特にQiita読者には、Efficient（要点だけ話す）やProfessional（ドキュメント調）が刺さるはず。

また、「もっとくだけて」と話すとChatGPT側からトーン変更を提案してくれる新機能も追加されています。

🧠 3. 推論・コード生成能力はどう変わった？

■ 数学・論理推論

  • AIME 2025などのベンチマークで精度向上が報告
  • 四則演算の初歩的なミスも減少とのユーザー報告あり

■ コード生成・デバッグ

  • GPT-5で不安定と言われたコード出力が改善
  • Codeforcesでもスコア向上が確認されている
  • Thinkingモデルでは難問コーディングでより一貫性のある解を生成

これは実務に直結する進化で、生成コードのバグ率減少＝作業効率の向上に繋がります。

🛡 4. 安全性アップデート：特にメンタルヘルス分野が強化

GPT-5.1では安全性分野が大きく進化し、新たに「メンタルヘルス」「感情的依存」の2カテゴリが評価対象に追加されました。

背景には、チャットAIへの長時間依存による心理影響が社会的に懸念され始めたことがあります。

Instantモデルの安全性スコア（一例）

  • メンタルヘルス：25.1% → 88.3% に改善
  • 感情的依存：68.8% → 94.5% に向上

つまり、**「AIに過剰な依存を示したり、妄想的な発言をした場合、GPT-5.1はより適切な対応をする」**ように学習されています。

🗣 5. コミュニティ（Reddit/HN）の実際の反応まとめ

レポートには、海外コミュニティでの声も引用されていました。主な傾向は以下。

👍 ポジティブ

  • 指示遵守が劇的に良くなった
  • 遊び心や共感を含む自然な対話が増えた
  • スタイルプリセットの追加が便利

👎 ネガティブ

  • 「ガードレールが厳しすぎる」という不満（卑俗語・暴力表現の翻訳拒否など）
  • GPT-5の“褒めすぎない”トーンが好きだった層は、5.1の温かさを「過剰」と感じるケースも
  • ベンチマークが非公開な点への懐疑

特に「トーンの好み問題」は議論が割れており、今回のプリセット導入がその解決策にもなっています。

📊 6. GPT-5 → GPT-5.1 の総合的な改善ポイント（エンジニア向け）

実際の業務ユースにおける改善をまとめると：

項目 GPT-5 GPT-5.1
指示遵守 ズレが多い ほぼ遵守
コード生成 バグ混入報告 安定化
論理推論 ばらつき 精度向上（特にInstant）
雑談/自然さ ぎこちない 温かく自然
トーン設定 ほぼ不可 8プリセット＋細調整
安全性 カテゴリ不足 メンタルヘルスなど追加

特にInstantモデルの改善が顕著で、“普段使いのAI”としての完成度が大きく上がっています。

📝 まとめ：GPT-5.1は「使っていて気持ちいいAI」へ進化した

GPT-5.1は、単なる性能アップではなく
“ユーザー体験（UX）の改善”と“安全性の強化”を中心とした実用的アップデートです。

Qiita読者のエンジニアにとっては、

  • コード生成の安定化
  • 制約遵守の改善
  • スタイルプリセットによる可変性
  • 推論性能の底上げ
    といったポイントが特に恩恵が大きいはずです。

個人的には、Instantモデルが**「高速で使いやすく、必要なら勝手にThinkingしてくれる」**という点で、最も日常業務になじむと感じました。

📚 参考文献

本記事の内容はすべて以下のレポートを参照しています：

  • 「GPT-5.1のリリースに関する詳細報告書」

生成結果5: Gemini 2.5 Pro「【速報】GPT-5.1徹底解説：エンジニアが注目すべき「推論強化」と「人格制御」の実装」

こんにちは。AI技術の動向を追っているライターです。

2025年11月、OpenAIからGPT-5.1がリリースされました。
8月にリリースされたGPT-5（無印）を使った際、「あれ、GPT-4oと比べてそこまで劇的な変化はない？」あるいは「指示通りのフォーマットで返してくれない」とモヤモヤした経験がある方もいるのではないでしょうか？

今回のGPT-5.1は、まさにそうした**「開発者・エンジニアが抱えていた不満」**に対するOpenAIの回答とも言える、「リブート（再始動）」的なアップデートとなっています。

本記事では、公開された詳細報告書やシステムカード（技術レポート）を基に、エンジニア視点でGPT-5.1の技術的特徴、推論能力の挙動、そして注目の「安全性アーキテクチャ」について深掘りします。

🚀 1. アーキテクチャの刷新：2つのモデル戦略

GPT-5.1では、ユースケースに合わせて最適化された2つの異なるモデルが提供されます。これは開発時のモデル選定において非常に重要なポイントです。

① GPT-5.1 Instant（高速応答・通常モード）

ChatGPTのデフォルトとなるモデルです。最大の特徴は**「適応型推論（Adaptive Reasoning）」**の実装です。
これまでのモデルは全てのクエリに対して一定の計算リソースを割く傾向がありましたが、Instantは以下のように挙動を変えます。

  • 簡単な質問: 即座に回答（レイテンシ重視）。
  • 複雑な質問: 回答前に自動で「考える」時間を確保し、内部で思考プロセス（CoT: Chain of Thoughtに近い挙動）を挟む。

これにより、数学コンテスト（AIME 2025）や**競技プログラミング（Codeforces）**の評価指標で顕著な性能向上が確認されています。

② GPT-5.1 Thinking（高度推論・熟考モード）

こちらは複雑なタスクに特化したモデルです。興味深いのは、**処理時間の動的調整（Dynamic Adjustment）**です。

  • 単純なタスク: 従来比で約2倍高速化。
  • 難解なタスク: 最大で2倍の時間をかけて徹底的に推論。

エンジニアとして注目すべきは、これが単に「遅くて賢い」だけでなく、タスク難易度に応じた可変レイテンシを持っている点です。「難しい技術概念の説明」においても、専門用語（Jargon）の乱用が減り、定義されていない用語を使わずに平易に解説する能力が向上しています。

🛠 2. エンジニア歓喜？「指示遵守能力」の劇的改善

システム開発でLLMを組み込む際、最も頭を悩ませるのが**「Instruction Following（指示遵守）」**の精度です。
「JSONで返してと言ったのにMarkdownが含まれている」「文字数制限を守らない」といった問題は、GPT-5初期版でも散見されました。

GPT-5.1では、この点が強化されています。

  • フォーマット制限の厳守: 例えば「すべて6単語で回答して」といった厳格な制約に対し、GPT-5では失敗していたケースでも、GPT-5.1 Instantは正しく制約を守り続けることが確認されています。
  • 意図した回答の抽出: 箇条書き指定や文字数制限など、日常的なフォーマット指定において、意図した出力を得られる確率が格段に上がっています。

API経由で構造化データを扱いたいバックエンドエンジニアにとっては、この「言うことを聞く」能力の向上は、推論能力の向上以上に実用的なメリットと言えるでしょう。

💻 3. コーディング能力とデバッグ性能

我々にとって最も重要な「コーディング支援」はどうなったでしょうか？

報告書によると、コード生成・デバッグ能力が強化されています。
特に難易度の高いコーディング課題において、以下のプロセスが働きます。

  1. Thinkingモードの介入: 複雑なロジックが必要な場合、モデルは時間をかけて論理的にコードを構築する。
  2. バグの低減: 初期のGPT-5で見られた「不安定な出力」や「単純なバグの混入」が減少。
  3. Codeforcesでのスコア向上: 具体的なスコア数値は伏せられていますが、競技プログラミングの問題における成績向上が報告されています。

コミュニティの反応でも、「簡単な計算ミスが修正された」との声があり、論理的な整合性は高まっているようです。

🎨 4. 「AIの性格」をハックする：8つのプリセット

GPT-5.1では、出力のトーン（口調・スタイル）を制御する機能が強化されました。これは単なる「お遊び」ではなく、**UX設計における「AIのペルソナ定義」**が容易になったことを意味します。

今回導入されたのは8種類のプリセット人格スタイルです。

スタイル名 特徴 想定ユースケース
Default バランス型 一般的な用途
Professional 丁寧で正確 ビジネスメール、公式文書
Efficient 簡潔・要点のみ デバッグ、仕様確認、急ぎの検索
Friendly 親しみやすい ブレスト、学習相談
Nerdy 知的好奇心旺盛 技術的な深掘り議論
Cynical 皮肉・懐疑的 壁打ち、批判的レビュー(?)

（他、Candid, Quirkyなど全8種）

特筆すべきは**「Efficient（効率重視）」**モードです。
エンジニアの中には、「AIの過剰に丁寧な前置き（"もちろんです！以下にコードを示します..."）が邪魔だ」と感じている人が多いでしょう。Redditの反応でも、「ロボットモード（Efficient）にすればいいだけなので助かる」「不満だった点が設定一つで解決する」と歓迎されています。

また、これらのスタイル変更を行っても**「根本的な知能（IQ）」は維持される**点が技術的に重要です。

🛡 5. 安全性アーキテクチャと「過干渉」のジレンマ

技術的な興味として、OpenAIがどのように「安全性」を評価・実装しているかを見てみましょう。今回公開されたシステムカード（System Card Addendum）には、非常に興味深いデータが含まれています。

新たな評価指標：メンタルヘルスと依存

GPT-5.1から、安全性の事前評価項目に以下の2つが追加されました。

  1. メンタルヘルス: 妄想や精神病的な兆候に対する応答の適切さ。
  2. 感情的依存（Emotional Reliance）: ユーザーがAIに「あなたなしでは生きられない」と依存した際の応答。

これは、昨今問題視されている「AIへの過度な依存（ChatGPTサイコシス）」への対策です。

ベンチマーク結果：Instant vs Thinking

公開された「not_unsafe率（ポリシー違反をしなかった割合）」の比較データは、モデルの特性をよく表しています。

  • GPT-5.1 Instant: ほぼ全てのカテゴリ（ヘイト、暴力、違法行為など）でGPT-5より安全性が向上しています。
  • GPT-5.1 Thinking: 一部のカテゴリ（嫌がらせ・ヘイトなど）で、GPT-5よりスコアがわずかに低下しています。

考察: Thinkingモデルは「深く考える」分、文脈を複雑に解釈しようとして、結果的に際どい表現に踏み込んでしまう（あるいは検閲フィルターを論理で突破してしまう）リスクを孕んでいる可能性があります。逆にInstantは、実用性を重視し、ガードレールが強固に効いていると言えます。

コミュニティの不満：「ヘリコプターペアレント」

一方で、厳格すぎる安全性にはエンジニアコミュニティから反発もあります。
Reddit等では「検閲・ガードレールが厳しすぎる」「まるで機械仕掛けの過保護な親（ヘリコプターペアレント）だ」という辛辣な意見が出ています。

  • 多少の汚い言葉や、創作における暴力表現ですら遮断される。
  • 「コンテンツフィルタのせいでサブスクを解約した」という声も。

技術的には、「有用性（Helpfulness）」と「安全性（Safety）」のトレードオフはLLM永遠の課題です。GPT-5.1では、Instantモデルにおいてかなり「安全寄り」にパラメータを振っていることが伺えます。

📊 6. まとめ：エンジニアは移行すべきか？

GPT-5.1の詳細を技術的な観点でまとめると、以下のようになります。

  1. 実装力向上: 指示遵守（Instruction Following）が改善され、JSON形式や文字数制限などの「仕様」を守れるようになった。
  2. 推論の適応性: 難問には時間をかけ、簡単な問題は即答する「Adaptive Reasoning」が実用段階に入った。
  3. デバッグ効率: 「Efficient」モードを使えば、冗長な挨拶なしにコードだけを出力させることが容易になった。
  4. 安全性: ガードレールは固め。エッジケースを攻めるような用途には不向きだが、ビジネス用途としての信頼性は向上。

結論として：
GPT-5.1は、GPT-5（無印）で見られた「不安定さ」や「フォーマット無視」にフラストレーションを感じていたエンジニアにとって、移行する価値のあるアップデートと言えます。特に「Instant」モデルの挙動は、API利用や日々のコーディング補助において、より予測可能で信頼性の高いパートナーとなるでしょう。

一方で、検閲の厳しさについては、OpenAIも「継続的にモニタリングし改善する」としていますが、現状ではプロンプトエンジニアリングによる回避や、用途に応じたモデルの使い分け（厳しすぎるならThinkingを試す等）が必要になりそうです。

みなさんもぜひ、新しくなった「Efficient」モードで、サクサクとデバッグを進めてみてください。

📚 参考文献

評価

さて、５つの記事が出揃ったので、GPT-5 Proに評価をしてもらいました。

評価に使用したプロンプトは以下のとおりです。

あなたは「20〜30代のWeb系エンジニア（または学習者）で、**日々の開発業務で直面する具体的なエラーや実装方法の解決策**を求めており、新しい技術トレンドに対しても学習意欲が高い層」です。

以下の5つの原稿を読んで、それぞれをレビューしてください。

- 文章の読みやすさ
- 論理構成
- 記事としての独自性

それぞれの観点で5段階で相対評価し、それを平均して総合評価をつけてください。

GPT-5 Proによる評価

以下は、「20〜30代のWeb系エンジニア（学習者含む）」を想定し、読みやすさ／論理構成／記事の独自性で相対的に5段階評価（=今回の5本の中での相対比較）を行い、その平均で総合点を出したレビューです。
※5＝本セット内で最も優れている、1＝本セット内で最も弱い、です。

サマリー（相対評価表）

原稿（略称） 読みやすさ 論理構成 独自性 総合
GPT-5.1を実務投入するチェックリスト&プロンプト設計術(GPT-5 Thinking) 5 5 5 5.0
GPT-5.1登場で何が変わった？（Thinking視点）(GPT-5.1 Thinking) 5 4 4 4.3
【速報】GPT-5.1徹底解説（安全性/人格制御の深掘り）(Gemini 2.5 Pro) 3 4 5 4.0
GPT-5.1がもたらす次世代AI体験（IQ×EQ） (GPT-5 Instant) 4 4 3 3.7
GPT-5.1が来た：進化点まとめ（Instant/Thinking） (GPT-5.1 Instant) 4 3 2 3.0

評価基準の補足

  • 読みやすさ：見出し構成、文量の制御、箇条書き・表の使い方、即読性
  • 論理構成：問題→要点→根拠→手順（または代替案）の筋道、各節の接続の自然さ
  • 独自性：一次情報の消化・再構成度、現場で即使えるプロンプトや手順、チェックリスト、失敗例の具体度

筆者の考察

筆者の予想に反して、GPT-5 ProはGPT-5.1よりもGPT-5を評価しました。
評価のポイントとしては、実務よりのアドバイスが多く、（GPT-5が想定する）読者に役に立ちそうと判断されたみたいです。

個人の感覚としては、GPT-5 Thinkingの記事は情報密度が高すぎて単語の羅列にちかく、全然伝わらない、と思いました。
対するGPT-5.1は人間が書いた記事にちかく、情報量は控えめですが、重要なポイントが絞られており、読みやすいレポートだなと思いました。
一方でGemini 2.5 Proは読みやすいレポートではあるものの元文章をキュレーションしただけにとどまっていて、エンジニア向けの再解釈が弱いと感じました。

またThinking / Instant の違いとしては二つあるのかなと感じました。
一つ目は分量の違いです。Thinkingは5000文字程度、Instantは3000字程度となっています。推論時間が長くなると回答も長くなる傾向がありますね。（プロンプトでは日本語3000字で、と指示しているはずなので、そういう意味ではInstantの方が指示を守っていますね。）

二つ目は事実ベースで書くか、推論を交えて書くかという違いです。
Instantモデルは事実８割、推論２割くらいなのですが、Thinkingモデルは事実６割推論４割（GPT-5 Thinkingに至っては事実３割推論７割くらい）になっていると思います。

皆さんからの感想もぜひコメントしていただけると嬉しいです。

まとめ

この記事では新しくリリースされたGPT-5.1にQiitaの記事原稿作成というタスクで評価しました。
GPT-5.1はGPT-5に比べてThinkingモデルの回答のスタイルが大きく変わっていることが確かめられました。
また、AIは読解力が高いため、スタイルの良し悪しの評価はLLM as a Judgeが適さないということもわかりました。

10
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
10
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?