OpenAIがGPT-5.2を発表

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1. OpenAIがGPT-5.2を発表

OpenAIは、2025年12月11日、一般知能、コーディング、および長文脈理解の向上を特徴とするGPT-5.2をリリースしました。複雑な多段階プロジェクトの処理能力を向上させることで、経済的価値を高めることを目指しています。

GPT-5.2 詳細調査

OpenAIは2025年12月11日に、推論能力とエージェント機能に特化した「GPT-5.2」をリリースしました。GPT-4と比較して大幅な性能向上が見られます。

GPT-4 vs GPT-5.2 比較表

主な向上点

1. 圧倒的なコンテキスト処理能力: 40万トークンという巨大なコンテキストウィンドウにより、本数冊分や巨大なプロジェクトファイル全体を読み込ませた上での質問や作業が可能になりました。
2. 「思考する」モデル: 難解なタスクに対しては、応答前に「思考（Reasoning）」プロセスを挟むことで、より深く正確な回答を導き出します。
3. コーディングとデバッグの強化: 単にコードを書くだけでなく、大規模なリファクタリングや、要件に基づいたアプリ全体の生成など、エンジニアリングタスクへの対応力が劇的に向上しています。
4. アダプティブな推論: ユーザーがモデルを選び分ける必要がなくなり、システムが自動的に最適な計算リソース（速度重視か精度重視か）を配分するため、効率的かつ経済的です。

ベンチマーク結果と解説

上記のベンチマークデータの通り、GPT-5.2は現在の主要なAIモデルと比較して、ほぼ全ての項目で1位を記録しており、その性能の高さが客観的にも証明されています。

主なベンチマーク指標の解説:

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding):
  科学、歴史、法律など57の科目をカバーし、AIの「一般的な知識と問題解決能力」を測る最もポピュラーなテストです。ここでの高得点は、基礎学力が非常に高いことを意味します。
• GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A):
  Google検索を使っても専門家以外には解けないような、生物学、物理学、化学などの「大学院レベルの難問」に対する推論能力を測ります。
• SWE-bench (Software Engineering Benchmarks):
  実際のGitHubのissue（課題）をAIに解かせるテストです。単なるコード生成ではなく、リポジトリ全体を理解し、バグ修正や機能追加を行う「エンジニアとしての実践力」を測ります。GPT-5.2はこの分野で特に圧倒的なスコアを出しています。
• MATH:
  難解な数学の文章題を用いたテストで、論理的な思考力と数理処理能力を評価します。

GPT-5.1 vs GPT-5.2 比較調査

GPT-5.1（2025年11月リリース）は日常会話や応答性の改善に重点を置いていましたが、GPT-5.2（2025年12月リリース）は、競合（Gemini
3など）に対抗するため、推論と専門能力を大幅に強化した「性能特化型」のアップデートです。

GPT-5.1 vs GPT-5.2 比較表

要点まとめ

• 5.1は「使いやすさ」、5.2は「賢さ」: 5.1はトーン調整や「思考モード」の導入で使い勝手を高めましたが、5.2は純粋な知能（推論、数学、コーディング）を底上げしました。
• 「コード・レッド」対応: 5.2はGoogle Gemini 3などの強力な競合モデルの登場を受け、予定を早めて緊急投入された高性能モデルという側面があります。
• 信頼性の向上: 推論能力の強化に伴い、嘘（ハルシネーション）をつく頻度がさらに低下しており、業務用途での信頼性が高まっています。

現在の私のAIの活用（２０２５年１２月１３日時点）

最近、私のAIの活用は ChatGPT、Claude、Gemini、Manus
の4つを、それぞれの特性に合わせて明確に使い分けています。

ネット上のスペック比較ではなく、実際に私が日々ハードに使い倒している中で感じている「手触り」や「実用性」に基づいた評価をまとめました。

1. ChatGPT：最強の「話し相手」兼「パートナー」

役割：会話、日常の疑問解消、Atlasブラウザ活用

最も身近で、インターフェースが洗練されています。特にマイクを使った音声入力の体験や、Mac・iPad・iPhone間でのアプリの使い勝手は頭一つ抜けています。

特筆すべきは、Mac用ブラウザ 「Atlas」 との連携です。

• 画面理解: ブラウザに表示されている内容をAIが理解しているため、「これについて教えて」と聞くだけで通じます。いちいちスクショを撮って添付する必要がないのが革命的に便利です。
• 動画学習: YouTubeを見ながら不明点を即座に聞けるため、学習効率が段違いです。

「気軽に使える」「何でも聞ける」という点では、依然として最強のポジションにいます。

2. Claude：職人肌の「デベロッパー」

役割：ライブコーディング、複雑なプログラミング

「玄人志向」のAIです。ネット検索で最新情報を集めるのは少し苦手で、音声入力やUIもChatGPTには及びません。
しかし、「コードを書く」ことに関しては別格です。ChatGPTよりも論理的で正確なコードを書いてくれることが多く、プログラミング時のストレスが非常に少ないです。開発作業に没頭したいときは、迷わずClaudeを選びます。

3. Gemini：仕事とクリエイティブの「メインエンジン」

役割：画像・動画・音声生成、事務作業、Google Workspace連携

現在、動画クリエイターとしての私の活動を支える最も重要なAIです。単なるチャットボットとしてではなく、Google AI Studio としての活用がメインです。

• クリエイティブの圧倒的強さ: 画像、動画、音声の生成クオリティが他を圧倒しており、これなしでは制作が進まないレベルです。
• オールインワンの利便性: 仕事の事務（Gmail,
  Spreadsheet等）から、プログラミング（※後述のManus連携含む）、クリエイティブまで1つのプランで完結するのが強みです。

【課題点：融通の利かなさ】
一方で、愛用しているからこその不満も明確にあります。

• プライバシーとコンテキストのジレンマ:
  個人アカウントで「学習オフ」にすると会話履歴が消え、文脈を忘れます。ビジネスアカウントにすると履歴は残りますが、「私個人」としての認識が弱く、「Macを使っている」等の前提条件を毎回入力させられるのが手間です。
• ネット検索への消極性: 「最新情報を調べて」と頼んでも、古い内部知識で答えようとする癖があります。「絶対に検索して」と強く言わないと動かない頑固なところがあります。

それでも使い続けるのは、やはりクリエイティブ機能が他を凌駕しているからです。

4. Manus：次世代の「調査エージェント」

役割：ネット検索、ショッピング、複雑な調査

最近使い始めた新星ですが、「ネット検索」の次元を変えてくれました。
従来のAIがテキスト情報をごちゃごちゃまとめるだけなのに対し、Manusは人間と同じようにブラウザ上の「視覚情報」を見て、文脈を理解します。例えばショッピングサイトで、商品画像と説明文のニュアンスまで汲み取って提案してくれる精度には驚きました。
現在は無料枠で使っていますが、この調査能力だけでも課金する価値があると考えています。

私のAI使い分けワークフロー

現状、以下のようなフローに落ち着いています。

1. ネット調査・買い物: Manus （視覚的な理解力が高い）
2. 話し相手・日常の雑務: ChatGPT （UIと音声が楽）
3. 動画制作・事務・メイン開発: Gemini （機能が豊富）
4. 難解なコード修正: Claude （Geminiが詰まった時のリリーフ）

どれか一つを選べと言われたら、クリエイティブ機能が必須なため Gemini
を選びますが、エンジニアならClaude、リサーチャーならManus、日常使いならChatGPTと、それぞれの「職能」に合わせて課金先を選ぶのが正解だと感じています。

各AIの個人的評価まとめ