OpenAIのGPT-5ローンチが予想以上の困難に直面し、AI業界のリーダーシップ構造が根本から変化している。期待された革命的進歩とは程遠い結果となり、市場の信頼を大きく揺るがした。この状況は、企業にとってAI戦略を見直す重要な転換点となっている。
過大な期待と現実の乖離
OpenAIは長期間にわたってGPT-5への巨大な期待を醸成してきた。サム・アルトマンCEOは発表前から「マンハッタン計画」に例えるほど革命的な能力を示唆し、「GPT-5より自分の方が賢いと思う人はまだいますか？」と問いかけた。この壮大な物語により、AGI（汎用人工知能）の到来を予感させる期待が市場に広がった。
しかし、2025年8月7日の正式発表では、期待されたブレークスルーは実現しなかった。GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nanoという3つのモデルファミリーの統合や、質問の複雑さに応じてモデルを自動切り替えするルーター機能など、確実な進歩はあったものの、漸進的な改善に留まった。
技術的失敗が信頼を失墜
ローンチ当日に発生した一連の技術的問題が、OpenAIの信頼性を深刻に損なった。最も致命的だったのは、GPT-5の核心機能である自動切り替えルーターが「かなりの時間、機能不全に陥った」ことだ。アルトマンCEO自身がこの不具合によりGPT-5が「はるかに愚かに見えた」と認めている。
予測市場Polymarketでは、ライブストリーム中にOpenAIが最高のAIモデルを保有する確率が約80%から20%未満へとリアルタイムで暴落した。一方で競合のGoogleの確率は77%へと急騰し、市場参加者による明確な「不信任投票」が下された。
プレゼンテーションで使用されたグラフの誇張表示問題や、デモ中の計算ミスなど、杜撰な準備が露呈した。有料ユーザーからは「ダウングレード」「ひどい」といった厳しい評価が相次ぎ、GPT-4oへの復活要求が多数上がった。
競争環境の多極化が進行
AI市場はもはやOpenAIの独壇場ではない。各種ベンチマークでGPT-5のリードは僅差となり、Artificial Analysis Intelligence Indexでのスコア69は、xAIのGrok 4（68）を1ポイント、GoogleのGemini 2.5 Pro（65）を4ポイント上回るに過ぎない。
Google Gemini 2.5 ProはLMSys Chatbot Arenaで高評価を維持し、Anthropic Claude 4.1 Opusは特定のタスクで優位性を示している。xAI Grok 4もARC-AGIのような特定ベンチマークで競争力を発揮している。リーダーシップはタスクに依存する複雑な状況となった。
特に深刻なのは、AIレッドチーミング企業SPLX社によるGPT-5のセキュリティ評価だ。1,000以上の攻撃シナリオでテストした結果、セキュリティスコアはわずか2.4%、ビジネスアラインメントは1.7%しか獲得できず、「企業での利用にはほとんど耐えられない」と結論づけられた。
OpenAIの構造的課題
GPT-5の困難なローンチは、OpenAIが直面する構造的プレッシャーの表れでもある。年間収益130億ドル、週間アクティブユーザー7億人、企業価値1000億ドルという巨大な成功が、逆に革命的な飛躍への期待圧力を生み出している。
2023年11月のアルトマンCEO解任騒動で露呈した内部対立も影響している。商業化推進派と安全性重視派の権力闘争により、2024年を通じてAI安全研究者の約半数が会社を去った。この人材流出がGPT-5のセキュリティ脆弱性に反映されている可能性がある。
AI産業全体も大きな転換点を迎えている。かつての指数関数的性能向上の時代は終わり、フロンティアモデル間の技術的な「堀」は驚くほど浅くなった。訓練データ不足により合成データへの依存を余儀なくされるなど、既存のスケーリング則が限界に近づいている。
企業への戦略的示唆
AI市場の多極化は、企業にとって戦略的な機会を提供する。特定ベンダーへの依存を回避し、ベスト・オブ・ブリード戦略を採用する選択肢が生まれた。ユースケースごとに最適なモデルを選択する自由度が向上している。
BKK IT Newsは、この変化をタイのAI戦略見直しの好機と見ている。基盤モデルのコモディティ化により、真の価値は応用にシフトしている。タイ独自の文化や言語、ビジネス慣行に合わせたローカライズされたソリューション開発に注力することで、新たな価値を創造できる。
ただし、どのモデルを選択するにせよ、データ品質が成功の鍵となる。企業にとって最重要課題は、自社の独自データのクレンジング、構造化、セキュリティ確保への投資だ。質の高い独自データこそが、AI時代における真の競争優位の源泉となる。
企業は独立したセキュリティ監査を義務化し、リスクに応じた階層的なAI導入戦略を策定することが求められる。コード生成など低リスクタスクには最新モデルを活用し、機密データ処理には検証済みのモデルを使用する使い分けが重要だ。
AI市場の成熟化により、単一の絶対的リーダーは存在しなくなった。賢明な戦略を持つ企業すべてが、この変革の恩恵を享受する可能性を秘めている。企業は欧米の失敗を教訓に、より柔軟で主権的なAI活用戦略を構築すべき時代に入った。
