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目次
GPT-5の弱み：導入前に知っておきたいリスクと向き合い方
2025年10月時点、GPT-5は高性能である一方、実務適用では“弱み”も見逃せません。公式な詳細仕様は限定的で、ここでは公開されたレビューや検証記事、そして大規模言語モデル（LLM）全般の特性を踏まえて、注意すべきポイントを整理します。事実と推測を分け、運用のコツも添えました。
GPT-5で想定される弱み
- 幻覚と論理矛盾はゼロではない：誤情報は減ったと評される一方で、論理整合性の乱れを指摘する声があります。長い指示や前後関係が複雑な場面で破綻が生じる可能性は残ります。
- レイテンシ（応答遅延）による業務効率低下：重い推論を伴うタスクでは、応答速度の揺らぎがワークフロー全体のボトルネックになり得ます。API連携では特に、バッチ処理や同期フローへの影響に注意が必要です。
- デフォルト安全性の脆さ：素の状態では、敵対的プロンプト（越境を誘う入力）への耐性が十分でないとする検証報告があります。安全層の設計と運用でのカバーが前提と考えましょう。
- 出力の非決定性：同じ入力でも回答が揺れるため、監査・再現性が求められる場面（審査、評価、規制対応など）では追加のガードレールや固定化の工夫が必要です。
- 複合制約タスクでの逸脱：長期計画や多段推論、複数の制約条件を同時に満たす課題では、手順飛ばしや前提の取り違えが起こりやすい傾向があります。
- 専門領域での微妙な誤り：法務・医療・会計など、高度な実務文脈では“それっぽい”が正確ではない回答が混ざることがあります。一次情報での照合が欠かせません。
- コストと運用負荷：高性能ゆえに推論コストが高くなりがちで、プロンプト設計、安全対策、ログ監査など運用まわりの工数も無視できません。
- 最新性の限界：急速に変わる分野（規制、脆弱性、価格情報など）では、モデル出力をそのまま採用せず、最新の一次ソースで検証する体制が必要です。
弱みと付き合うための実務Tips
- 検証前提の設計：重要出力にはルールベースのバリデーション、二重化（セルフチェック/クロスモデル）を。
- RAGの活用：社内ナレッジや最新資料を根拠付きで参照させ、幻覚を抑制。
- 安全レイヤーの多重化：入力・出力のモデレーション、ポリシーガードレール、権限分離を標準装備。
- 性能とコストの分離：軽量モデルやキャッシュと組み合わせ、重い推論は本当に必要な箇所に限定。
まとめ：GPT-5は強力ですが、万能ではありません。幻覚・論理矛盾、遅延、安全性、非決定性といった弱みを理解し、検証可能な設計とガードレールで“安全に強みを引き出す”ことが鍵です。導入は小さく始め、計測し、改善する——この基本を徹底しましょう。
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