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1. 統合ルーティング ： 単一モデル主義からの脱却 前世代はユーザーが用途に応じてモデルを選ぶ発想であったのに対し、 gpt-5 は内部で高速経路と深い推論経路を切り替える は内部で高速経路と深い推論経路を切り替える ユニファイド・ルーティング ユニファイド・ルーティング ユニファイド・ルーティング を採用する。これにより平均レイテンシを抑えつつ難問では推論資源を厚く配分でき、ユーザー側のモデル切替負担が軽減される。 を採用する。これにより平均レイテンシを抑えつつ難問では推論資源を厚く配分でき、ユーザー側のモデル切替負担が軽減される。 2. ロングコンテキストの実運用安定性 数十万トークン級の文脈を扱うバリアントが実務水準で安定し、章跨ぎの一貫性や参照の持続が向上した。大部の仕様書・コードベース・法令集を前処理最小で投入できるため、前処理設計の負担が相対的に下がる。ただし厳密な根拠提示やバージョン固定を要する場面では Rag の併用が依然として推奨である。 3. コーディング体験 ： 補完から 補完から 補完から 補完から 実行可能な提案 実行可能な提案 実行可能な提案 へ コード生成は関数単位の補完中心から、テスト生成、依存解決、差分提案、 ui 意図の解釈まで踏み込む。レガシー移行や大規模デバッグ、設計 – 実装 – 検証の一気通貫が現実解になり、開発初期の空転が短縮される。 4. エージェント化 ： 状態管理とエラー復旧の前提化 ツール実行は単発の関数呼び出しから、状態を持ったワークフロー運用へと進化した。外部 api 連携、ファイル生成・検証、リトライ戦略、差分適用をモデル側が提案・運用できるため、 連携、ファイル生成・検証、リトライ戦略、差分適用をモデル側が提案・運用できるため、 自走感 自走感 自走感 が大きい。組織側は権限分離、監査ログ、ロールバックの設計を前提とすべきである。 5. マルチモーダル理解 ： 図版・ Ui ・数式の一体解釈 テキストと画像を跨いだ仕様抽出が安定し、デザインシステムのトークンやコンポーネント階層の読み取り、図表と本文の相互参照を踏まえた要件化が実務で使える精度に達した。研究や報道における図表の整合性チェックも高速化する。 […]Read More
