アプデしたのに劣化するAIが出るなんて、普通はありえないだろ…

いやほんと、今回のGemini3.0Proが弱くなった理由はめちゃシンプル。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

文章力とか生成速度の話じゃなくて、肝心の“汲み取り”と“補完”がごっそり薄くなってる。

抽象的な意図を拾えないAIって、もうAIじゃなくて半分ただの作業代行なんよね。

だから「なんでアプデしたのに前より面倒くさいんだ？」って現象が起きてるだけの話。

まず一番のポイントはこれで、3.0は“読み取る力”じゃなく“やるべきことだけを処理する力”に寄ってしまった。

だから、抽象指示や曖昧な意図を前提として拾う部分が薄まり、余白が全然埋まらない。結果どうなるかというと、ユーザー側が毎回“段取りの説明”までしないと動かない。

これ、性能が落ちたというより“AIの思想が変わった”って感じ。だからアプデなのに不便…という普通はありえない逆転現象が起きてるわけだ。

よく「新モデル＝賢い」と思われがちだけど、そこが今回ズレてる。

2.5proは“余白を察して埋める”力がすごく強くて、人間の曖昧さ前提で動いてくれた。3.0は逆で、「言ってないことには触れません」という姿勢がかなり強い。

だから、プロンプトを丁寧にしてもズレが残るし、勝手に深掘ってくれない。生成文の綺麗さじゃなくて、“要件理解の深さ”で見ると退化してると言わざるを得ない。

AIの価値って本来、意図読み・構造化・抜け漏れ指摘の部分なのに、その核が薄いのがしんどい。その意味で、3.0は「仕事を任せられるAI」ではなく「自分で段取りしないと動かないAI」になってる。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
じゃあ3.0が全部ダメか？と言うと、それも違うんよね。マルチモーダル性能はぶっちゃけ最強級だから、機動力だけ見ればトップ。

だからこれからは「思考系AI」と「処理系AI」を分けて使う運用に寄せたほうがいいってことになります！

抽象指示や余白の補完はGPT-5.1やOpusに任せて、実作業はGeminiに投げる感じ。

1モデルに全部求める時代じゃなくて、“用途ごとに得意分野のモデルを置く”のが正解。

結局AIは良し悪しじゃなく、どこまで任せられるかの“配分設計”なんだよなぁ。

あと、テキスト生成系はcursorとかのエディタでクリアできてしまうから、LLMに触れる機会ってマルチモーダルや特定領域の生成のみになる、というかもうすでになってる。 December 12, 2025

1ヶ月でバージョンアップ、大丈夫か。ダメなら解約祭りやぞ。

OpenAI、次期モデル「GPT-5.2」を間もなく公開か(ZDNET Japan)
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