概要
https://zenn.dev/acntechjp/articles/fd6df75cda97ba
詳細内容
## GPT5やGPT5 Thinkingを同じプロンプトで4oと比較（プロンプト有）
https://zenn.dev/acntechjp/articles/fd6df75cda97ba
本記事は、特定のプロンプトを用いたWebサービスアイデア生成において、GPT-5とGPT-5 ThinkingがGPT-4oと比較して示す独自の特性と、革新性および実現性のバランスを明らかにします。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 76/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[GPT-5, GPT-4o, プロンプトエンジニアリング, SCAMPER, AIモデル比較]]
Zennで公開された本記事は、未発表の「GPT-5」と「GPT-5 Thinking」を、特定の共通プロンプトを用いて現行のGPT-4oと比較検証しています。比較に用いられたプロンプトは、デザイン思考フレームワーク「SCAMPER」に基づき、役割分担された会議形式で革新的なWebサービスアイデアを生成・ブラッシュアップし、最終的な最良案を選定するものです。
これまでのGPT-4oは感情データ分析による共感体験プラットフォームを、o1は健康志向のサブスクサイトを提案。筆者は4oを「革新性はあるが実現性に課題」、o1を「実現性はあるが革新性に欠ける」と評価していました。
今回のGPT-5は「音と行動で成長する観光コミュニティ」を、GPT-5 Thinkingは「Adaptive Onboarding DOM『Flowlayer』」というアイデアを提示しました。筆者の考察では、GPT-5はGPT-4oやo3と類似しており、収益性や実現性よりも革新性に偏る傾向が見られました。一方、GPT-5 Thinkingのアイデアは、最初は理解不能なほど賢く感じられたものの、詳細を読み込むとユーザー行動をAIが追跡し、A/Bテストを通じてUI/UXを動的に最適化するツールであることが判明。その革新性と将来性は評価されるものの、初期ユーザー情報取得やマネタイズといった実現性の課題も指摘されています。
この検証結果は、Webアプリケーションエンジニアにとって、進化するLLMがアイデア生成においてどのような特性を持つかを理解する上で非常に重要です。特に「GPT-5 Thinking」が示すように、AIが生成するアイデアはますます抽象的かつ複雑になり、その真意を読み解き、具体的なビジネスモデルや技術的実現可能性へと落とし込むスキルが今後さらに求められることを示唆しています。単なるコード生成だけでなく、製品の構想段階からAIをどのように活用し、その「未来的なアイデア」を現実世界にどう繋げるかという、エンジニアの役割の広がりを示唆する洞察が得られます。また、プロンプトの設計がいかにLLMの出力を制御し、目的とする結果に導く上で不可欠であるかを改めて浮き彫りにしています。