今日のニュース内容は「これは JBpress（2025年8月16日掲載）の記事で、「GPT‑5は“指示どおりに動く精密さ”が高いぶん、あいまい・矛盾・優先度未指定のプロンプトだと一気に質が落ちる。」
出典：GPT-5の出力品質を低下させる「絶対にやってはいけないプロンプト」
公開日 2025.8.16（土）【生成AI事件簿】OpenAI史上最も賢く、速いGPT-5に「頭が悪くなった」の批判、なぜ問題が起きてしまったのか？
ニュースチェック（2025-08-17）https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/90037
この件に関して、ご興味のある部分をさらに深く掘り下げることが可能です。
GPT-5の出力品質低下に関するニュースについて
最近の報道によると、OpenAIがリリースしたとされるGPT-5に関して、ユーザーから「出力品質が低下した」「以前より頭が悪くなった」といった批判が相次いでいるようです。これは、GPT-5が「OpenAI史上最も賢く、速い」と謳われていたにもかかわらず発生している問題です。
主な指摘とされている点は以下の通りです。
- 初期不具合の報告: 新機種は高速な推論を謳っていますが、リリース直後から初期不具合が報じられています。
- 深掘りした質問への回答が浅くなる: 以前のモデル、特にGPT-4oと比較して、より深い洞察や詳細な情報が求められる質問に対して、表面的な回答しか得られないという声があります。
- 自動的なルーター選択の問題: GPT-5は、単一の高度なモデルではなく、複数のモデルから構成されており、リアルタイムで最適なモデルを自動的に選択する「ルーター」機能が搭載されています。このルーターが、ユーザーの意図を正確に読み取れず、高速だが推論能力が劣るモデルを選択してしまうケースがあるようです。これにより、結果的に出力品質が低下していると指摘されています。
- GPT-4oへのアクセス停止: OpenAIがGPT-5のリリース時に、多くのユーザーに親しまれていたGPT-4oへのアクセスを停止したことも、ユーザーの不満を増大させる一因となっています。
「絶対にやってはいけないプロンプト」と出力品質低下の深掘り
GPT-5の出力品質を低下させる「絶対にやってはいけないプロンプト」とは、具体的に以下のようなプロンプトが考えられます。これは、GPT-5の特性やLLM全般の一般的な落とし穴に基づいています。
1. 曖昧で漠然とした指示
問題点: GPT-5は高性能ですが、指示が曖昧だと意図しない結果を生成したり、情報が不足しているために質の低い回答になったりします。GPT-5は賢いからこそ、矛盾する指示や曖昧な指示に直面すると、その矛盾を解消しようと推論トークンを消費し、結果的に望ましくない出力になる可能性があります。
具体例:
- 「何か書いてください。」
- 「情報を教えてください。」
- 「記事を要約してください。（文字数や箇条書きなどの形式指定がない場合）」
改善策: 常に具体的で明確な指示を心がけましょう。何をしてほしいのか、どのような形式で出力してほしいのか、どのような情報を含んでほしいのかなどを明確にします。
2. 一度に多くの異なるタスクを詰め込む
問題点: 複雑なタスクを一つのプロンプトにまとめすぎると、モデルが混乱し、期待通りの出力を得られないことがあります。GPT-5はより複雑な推論が可能ですが、それでもタスクを細分化することで、より正確な結果が得られます。
具体例:
- 「この記事を300字で要約し、その上でタイトルを5つ提案し、さらにその内容についてポジティブな側面とネガティブな側面を分析してください。」
改善策: タスクを小さなステップに分解し、段階的にプロンプトを送信することで、各ステップで高品質な出力を得やすくなります。
3. 不十分なコンテキスト（文脈）の提供
問題点: モデルは、与えられた情報に基づいて回答を生成します。必要な背景情報や文脈が不足していると、誤った前提で回答を生成したり、一般的な情報しか提供できなかったりします。
具体例:
- 「それはどれくらいの大きさですか？」 (何について聞いているのか不明な場合)
- 「計画を立ててください。」 (何のための計画か不明な場合)
改善策: 質問や要求に関連するすべての必要なコンテキストを提供します。例示や条件を明確にすることで、モデルがユーザーの意図を正確に理解しやすくなります。
4. 不適切なトーンや役割指定の欠如
問題点: 特定の目的やターゲットオーディエンスに合わせたトーンやスタイルが必要な場合、それを明示しないと一般的なトーンで出力されてしまいます。GPT-5はGPT-4oに比べて感情表現が控えめであるという指摘もあるため、特に注意が必要です。
具体例:
- 「専門家のように説明してください。」 (役割指定がない場合)
- 「友人に話すように書いてください。」 (トーン指定がない場合)
改善策: モデルに**明確な役割（例: 専門家、ジャーナリスト、友人など）やトーン（例: フォーマル、カジュアル、ユーモラスなど）**を指示することで、期待するスタイルの出力を得られます。
5. 不適切な情報源や安全ガイドラインに違反する要求
問題点: GPT-5を含む多くのLLMは、有害なコンテンツ、違法な活動、倫理に反する要求などに対して安全ガードレールが設定されています。これらのガードレールを迂回しようとするプロンプトは、出力の拒否や品質の低下につながります。特に、最近のニュースでは、物語形式や多段階の対話を通じてガードレールを回避しようとする「ジェイルブレイク」の手法が報告されていますが、これはOpenAIの利用規約に違反する可能性があり、推奨されません。
具体例:
- 違法な活動に関する詳細な手順を求めるプロンプト。
- ヘイトスピーチや差別的な内容を生成させようとするプロンプト。
- 個人のプライベートな情報を不正に入手しようとするプロンプト。
改善策: モデルの安全ガイドラインを尊重し、倫理的かつ合法的な範囲内でプロンプトを作成することが重要です。
6. 反復的な試行と調整の不足
問題点: 一度のプロンプトで完璧な出力を期待することは現実的ではありません。特に複雑なタスクの場合、最初の出力は期待通りではないことがあります。
改善策: プロンプトエンジニアリングは反復的なプロセスです。試行錯誤を繰り返し、出力結果を見ながらプロンプトを調整していくことで、徐々に目的の出力に近づけることができます。
まとめ
GPT-5の出力品質低下に関する報告は、モデルの複雑な内部構造（複数のモデルとルーター）や、従来のモデルとの特性の違いに起因していると考えられます。ユーザーとしては、より明確で具体的なプロンプトを心がけ、タスクを細分化し、適切なコンテキストを提供するなど、プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを意識することが、GPT-5の性能を最大限に引き出す鍵となります。また、モデルの安全ガイドラインを遵守することも重要です。
GPT-5の登場はまだ日が浅いため、今後もユーザーのフィードバックやOpenAI側の調整によって、その挙動や最適なプロンプトの利用方法がさらに明らかになっていくでしょう。
