概要
https://simonw.substack.com/p/gpt-5-thinking-in-chatgpt-aka-research
詳細内容
## GPT-5 Thinking in ChatGPT (aka Research Goblin) is shockingly good at search
https://simonw.substack.com/p/gpt-5-thinking-in-chatgpt-aka-research
「Research Goblin」と名付けられたGPT-5の検索機能は、驚くべき調査能力を発揮し、多様な質問に対する包括的な情報収集で開発者のリサーチワークフローを劇的に変革します。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[ChatGPT, GPT-5, LLM検索能力, 開発ワークフロー改善, ツール利用と連鎖的思考]]
「Research Goblin」と名付けられたGPT-5の検索機能は、驚くべき調査能力を発揮し、従来の「チャットボットを検索エンジンとして使うな」という通説を覆します。サイモン・ウィリソンは、GPT-5がどんな些細な問いから複雑な課題まで、インターネットを広範囲に検索し、推論し、さらに深掘りして答えを導き出す様子を具体例を挙げて解説しています。
Webアプリケーションエンジニアにとって、この機能は日々の開発ワークフローに画期的な変化をもたらすでしょう。GPT-5は、手動でのタブを多用した検索と比較して、はるかに高速かつ包括的な情報収集を可能にします。特に、外出先でもスマートフォン一つで高度なリサーチが行えるようになった点は、生産性の向上に大きく貢献します。
この能力の核心は、「ツール呼び出し」と「連鎖的思考（Chain-of-Thought）」、そして「interleaved thinking」と呼ばれる推論プロセスの組み合わせにあります。GPT-5は検索結果を単に提示するだけでなく、それに基づいて推論し、必要に応じて追加の検索を自律的に実行します。これは、RAG（検索拡張生成）やエージェントベースのシステムを構築する際の「ゴールドスタンダード」となるアプローチであり、今後のLLM駆動型アプリケーション開発における重要なヒントを提供します。
効果的な活用法として、ウィリソンは「go deep」といった具体的な指示で調査の徹底を促すことや、正解が一つではないような幅広い質問を投げかけることで、モデルの高度な判断力を引き出すことを推奨しています。これにより、エンジニアはGPT-5を単なるコード補完以上の強力なリサーチアシスタントとして活用し、技術的な深掘りや問題解決を効率化できるでしょう。