緒言

【　企業環境におけるGPT-5利用に関する最新評価　】

1　企業環境におけるGPT-5の評価状況

• 1.1　肯定的な意見・成功事例・総評
• 1.2　その他の意見・課題
• 1.3　まとめ

2　GPT-5のエージェント的ワークフロー分野での評価

• 2.1　総合的な評価
• 2.2　現場やエンジニア・パワーユーザーによる評価
• 2.3　結論

3　GPT-5に対するエンジニア・パワーユーザーの評価状況

• 3.1　はじめに
• 3.2　指摘されている課題点
• 3.3　エンジニアコミュニティからの具体的な評価
• 3.4　結論

4　GPT-5の最適化と課題解決のための50の実践的ヒント

• 4.1　はじめに
• 4.2　プロンプトエンジニアリングとコミュニケーション
• 4.3　APIと技術設定
• 4.4　ワークフローとタスク管理
• 4.5　コーディングと開発
• 4.6　コンテンツと創造性
• 4.7　実施戦略

【　ChatGPT-5のモデルラインアップとファミリー】

5　ChatGPT-5 Baseの概要と位置づけ

• 5.1　特性と性能
• 5.2　市場と利用カテゴリ
• 5.3　導入形態と運用モデル
• 5.4　性能評価とベンチマーク
• 5.5　実装・運用の留意点
• 5.6　外部連携とパートナーシップ

6　ChatGPT-5 Largeの概要と位置づけ

• 6.1　特性と性能
• 6.2　市場と利用カテゴリ
• 6.3　導入形態と運用モデル
• 6.4　性能評価とベンチマーク
• 6.5　実装・運用の留意点
• 6.6　外部連携とパートナーシップ

7　ChatGPT-5 XLの概要と位置づけ

• 7.1　特性と性能
• 7.2　市場と利用カテゴリ
• 7.3　導入形態と運用モデル
• 7.4　性能評価とベンチマーク
• 7.5　実装・運用の留意点
• 7.6　外部連携とパートナーシップ

8　ChatGPT-5 Ultraの概要と位置づけ

• 8.1　特性と性能
• 8.2　市場と利用カテゴリ
• 8.3　導入形態と運用モデル
• 8.4　性能評価とベンチマーク
• 8.5　実装・運用の留意点
• 8.6　外部連携とパートナーシップ

9　ChatGPT-5 Edge（軽量版）の概要と位置づけ

• 9.1　特性と性能
• 9.2　市場と利用カテゴリ
• 9.3　導入形態と運用モデル
• 9.4　性能評価とベンチマーク
• 9.5　実装・運用の留意点
• 9.6　外部連携とパートナーシップ

10　ChatGPT-5 Pro（高性能版）の概要と位置づけ

• 10.1　特性と性能
• 10.2　市場と利用カテゴリ
• 10.3　導入形態と運用モデル
• 10.4　性能評価とベンチマーク
• 10.5　実装・運用の留意点
• 10.6　外部連携とパートナーシップ

11　ChatGPT-5 Enterpriseの概要と位置づけ

• 11.1　特性と性能
• 11.2　市場と利用カテゴリ
• 11.3　導入形態と運用モデル
• 11.4　性能評価とベンチマーク
• 11.5　実装・運用の留意点
• 11.6　外部連携とパートナーシップ

12　ChatGPT-5 Mediumの概要と位置づけ

• 12.1　特性と性能
• 12.2　市場と利用カテゴリ
• 12.3　導入形態と運用モデル
• 12.4　性能評価とベンチマーク
• 12.5　実装・運用の留意点
• 12.6　外部連携とパートナーシップ

【　ChatGPT-5の料金・保証システム】

13　無料枠／トライアル期間の概要と位置づけ

• 13.1　課金モデル
• 13.2　サブスクリプションプランとの関係
• 13.3　割引
• 13.4　保証
• 13.5　実装・運用の留意点

14　エンタープライズ大口契約価格の概要と位置づけ

• 14.1　課金モデル
• 14.2　サブスクリプションプランとの関係
• 14.3　割引
• 14.4　保証
• 14.5　実装・運用の留意点

15　サブスクリプションプランの概要と位置づけ

• 15.1　課金モデル
• 15.2　サブスクリプションプラン
• 15.3　割引
• 15.4　保証
• 15.5　実装・運用の留意点

16　トークン時間ベース課金の概要と位置づけ

• 16.1　課金モデル
• 16.2　サブスクリプションプランとの関係
• 16.3　割引
• 16.4　保証
• 16.5　実装・運用の留意点

17　従量課金モデルの概要と位置づけ

• 17.1　課金モデル
• 17.2　サブスクリプションプラン
• 17.3　割引
• 17.4　保証
• 17.5　実装・運用の留意点

18　予約インスタンス割引の概要と位置づけ

• 18.1　課金モデル
• 18.2　サブスクリプションプランとの関係
• 18.3　割引
• 18.4　保証
• 18.5　実装・運用の留意点

19　SLA違反時のクレジット保証の概要と位置づけ

• 19.1　課金モデル
• 19.2　サブスクリプションプラン別のSLAと保証内容
• 19.3　割引
• 19.4　保証
• 19.5　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のコスト管理】

20　GPT-5 標準料金: 入力 $1.25、出力 $10 あたり 100 万トークンの概要と位置づけ

• 20.1　パターン別コスト管理
• 20.2　留意点

21　エンタープライズボリューム割引: 大規模展開向け価格設定の概要と位置づけ

• 21.1　パターン別コスト管理
• 21.2　留意点

22　タスクごとのコスト指標: 異なるユースケースにおけるROI分析の概要と位置づけ

• 22.1　パターン別コスト管理
• 22.2　留意点

23　トークンキャッシュ経済性: 90% 割引利用パターンの概要と位置づけ

• 23.1　パターン別コスト管理
• 23.2　留意点

24　バッチAPI価格: 時間非依存リクエストに50%割引の概要と位置づけ

• 24.1　パターン別コスト管理
• 24.2　留意点

25　GPT-5 Mini 採用: 入力 $0.25、出力 $2.00 の料金階層の概要と位置づけ

• 25.1　パターン別コスト管理
• 25.2　留意点

26　GPT-5 Nano 使用: $0.05 入力、$0.40 出力 コスト効果の高いティアの概要と位置づけ

• 26.1　パターン別コスト管理
• 26.2　留意点

【　ChatGPT-5のモデルアーキテクチャとコア技術】

27　推論トークン生成：GPT-5の思考プロセスとGPT-5 Proの使用パターンの監視の概要と位置づけ

• 27.1　導入形態
• 27.2　ツールやモデル別特性
• 27.3　実装・運用の留意点

28　統合システム性能：チャットモードと思考モードの自動切り替えの概要と位置づけ

• 28.1　導入形態
• 28.2　ツールやモデル別特性
• 28.3　実装・運用の留意点

29　キャッシュヒット率: キャッシュされた入力トークンの有効性90%向上の概要と位置づけ

• 29.1　導入形態
• 29.2　ツールやモデル別特性
• 29.3　実装・運用の留意点

30　コンテキストウィンドウの活用：400Kトークンコンテキストウィンドウの性能の概要と位置づけ

• 30.1　導入形態
• 30.2　ツールやモデル別特性
• 30.3　実装・運用の留意点

31　モデル切り替えパターン: GPT-5、Mini、Nanoバリエーション間のユーザー行動の概要と位置づけ

• 31.1　導入形態
• 31.2　ツールやモデル別特性
• 31.3　実装・運用の留意点

32　ルーターの意思決定：GPT-5が使用するモデルバリエーションを決定する方法の概要と位置づけ

• 32.1　導入形態
• 32.2　ツールやモデル別特性
• 32.3　実装・運用の留意点

33　出力トークン効率: 最大128Kトークン出力使用の概要と位置づけ

• 33.1　導入形態
• 33.2　ツールやモデル別特性
• 33.3　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のパフォーマンスベンチマーク】

34　MMMU マルチモーダル性能: 視覚的推論能力（基準値84.2%）の概要と位置づけ

• 34.1　導入形態
• 34.2　ツールやモデル別特性
• 34.3　実装・運用の留意点

35　Aider Polyglot 結果: コード編集精度（基準値88%）の概要と位置づけ

• 35.1　導入形態
• 35.2　ツールやモデル別特性
• 35.3　実装・運用の留意点

36　AIME 数学コンテスト: ゼロショット数学的推論（基準値94.6%）の概要と位置づけ

• 36.1　導入形態
• 36.2　ツールやモデル別特性
• 36.3　実装・運用の留意点

37　GPQA 科学的推論: 博士号レベルの問題解決性能（GPT-5 Pro使用時88.4%）の概要と位置づけ

• 37.1　導入形態
• 37.2　ツールやモデル別特性
• 37.3　実装・運用の留意点

38　HealthBench 医療精度: 臨床知識性能 (46.2% 基準値)の概要と位置づけ

• 38.1　導入形態
• 38.2　ツールやモデル別特性
• 38.3　実装・運用の留意点

39　幻覚削減率: GPT-4o に対し45%のエラー削減、推論時 o3 に対し80%削減の概要と位置づけ

• 39.1　導入形態
• 39.2　ツールやモデル別特性
• 39.3　実装・運用の留意点

40　時間軸対応能力: METR 評価結果 (2時間17分 基準値)の概要と位置づけ

• 40.1　導入形態
• 40.2　ツールやモデル別特性
• 40.3　実装・運用の留意点

41　SWE-bench検証スコア: 現実世界のコーディングパフォーマンス (74.9%基準値)の概要と位置づけ

• 41.1　導入形態
• 41.2　ツールやモデル別特性
• 41.3　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のユーザー体験とインターフェース】

42　応答時間認識：速度改善に対するユーザー満足度

• 42.1　概要
• 42.2　ツールやモデル別特性
• 42.3　実装・運用に当たっての留意点

43　会話文脈保持：長期的記憶性能

• 43.1　概要
• 43.2　ツールやモデル別特性
• 43.3　実装・運用に当たっての留意点

44　使用制限通知：無料プランからミニモデルへの移行

• 44.1　概要
• 44.2　ツールやモデル別特性
• 44.3　実装・運用に当たっての留意点

45　チャットカラーのカスタマイズ：インターフェースのパーソナライズ機能

• 45.1　概要
• 45.2　ツールやモデル別特性
• 45.3　実装・運用に当たっての留意点

46　パーソナリティモードの採用：シニカル、ロボット、リスナー、ナードの使用パターン

• 46.1　概要
• 46.2　ツールやモデル別特性
• 46.3　実装・運用に当たっての留意点

47　モデル選択インターフェース：自動と手動切り替えのユーザー好み

• 47.1　概要
• 47.2　ツールやモデル別特性
• 47.3　実装・運用に当たっての留意点

48　モバイル vs ウェブ使用：プラットフォーム固有の採用パターン

• 48.1　概要
• 48.2　ツールやモデル別特性
• 48.3　実装・運用に当たっての留意点

【　ChatGPT-5の構成（アーキテクチャ入出力仕様）】

49　応答品質スコアリングの概要と位置づけ

• 49.1　概要
• 49.2　導入形態
• 49.3　ツールやモデル別特性
• 49.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 49.5　実装・運用の留意点
• 49.6　外部との連携およびパートナーシップ

50　エラー率／再試行率アラートの概要と位置づけ

• 50.1　概要
• 50.2　導入形態
• 50.3　ツールやモデル別特性
• 50.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 50.5　実装・運用の留意点
• 50.6　外部との連携およびパートナーシップ

51　ユーザー利用傾向分析の概要と位置づけ

• 51.1　導入形態
• 51.2　ツールやモデル別特性
• 51.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 51.4　実装・運用の留意点
• 51.5　外部との連携およびパートナーシップ

52　リアルタイムメトリクスダッシュボードの概要と位置づけ

• 52.1　概要
• 52.2　導入形態
• 52.3　ツールやモデル別特性
• 52.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 52.5　実装・運用の留意点
• 52.6　外部との連携およびパートナーシップ

【　ChatGPT-5の新API機能】

53　カスタムシステムプロンプトの特性と位置づけ

• 53.1　概要
• 53.2　導入形態
• 53.3　評価・性能
• 53.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 53.5　実装・運用の留意点
• 53.6　外部との連携およびパートナーシップ

54　ジョブキュー管理の特性と位置づけ

• 54.1　概要
• 54.2　導入形態
• 54.3　評価・性能
• 54.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 54.5　実装・運用の留意点
• 54.6　外部との連携およびパートナーシップ

55　ストリーミングレスポンス最適化の特性と位置づけ

• 55.1　概要
• 55.2　導入形態
• 55.3　評価・性能
• 55.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 55.5　実装・運用の留意点
• 55.6　外部との連携およびパートナーシップ

56　バッチ入力サポートの特性と位置づけ

• 56.1　概要
• 56.2　導入形態
• 56.3　評価・性能
• 56.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 56.5　実装・運用の留意点
• 56.6　外部との連携およびパートナーシップ

57　ファインチューニングエンドポイントの特性と位置づけ

• 57.1　概要
• 57.2　導入形態
• 57.3　評価・性能
• 57.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 57.5　実装・運用の留意点
• 57.6　外部との連携およびパートナーシップ

58　マルチモーダルAPI呼び出しの特性と位置づけ

• 58.1　概要
• 58.2　導入形態
• 58.3　評価・性能
• 58.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 58.5　実装・運用の留意点
• 58.6　外部との連携およびパートナーシップ

59　メタプロンプト挿入の特性と位置づけ

• 59.1　概要
• 59.2　導入形態
• 59.3　評価・性能
• 59.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 59.5　実装・運用の留意点
• 59.6　外部との連携およびパートナーシップ

【　ChatGPT-5の性能指標】

60　スループット（TPS）の特性と位置づけ

• 60.1　概要
• 60.2　評価・性能
• 60.3　実装・運用の留意点

61　トークンあたりコストの特性と位置づけ

• 61.1　概要
• 61.2　評価・性能
• 61.3　実装・運用の留意点

62　フェアネス／バイアス測定の特性と位置づけ

• 62.1　概要
• 62.2　評価・性能
• 62.3　実装・運用の留意点

63　メモリ消費量の特性と位置づけ

• 63.1　概要
• 63.2　評価・性能
• 63.3　実装・運用の留意点

64　レイテンシ（応答時間）の特性と位置づけ

• 64.1　概要
• 64.2　評価・性能
• 64.3　実装・運用の留意点

65　ロバストネス評価の特性と位置づけ

• 65.1　概要
• 65.2　評価・性能
• 65.3　実装・運用の留意点

66　精度（ベンチマークスコア）の特性と位置づけ

• 66.1　概要
• 66.2　評価・性能
• 66.3　実装・運用の留意点

67　Aider Polyglot: コード編集精度（基準値88%）の概要と位置づけ

• 67.1　概要
• 67.2　導入形態
• 67.3　ツールやモデル別特性
• 67.4　実装・運用の留意点

68　MMMU マルチモーダル性能: 視覚的推論能力（基準値84.2%）の概要と位置づけ

• 68.1　概要
• 68.2　導入形態
• 68.3　ツールやモデル別特性
• 68.4　実装・運用の留意点

69　AIME 数学コンテスト: ゼロショット数学的推論（基準値94.6%）の概要と位置づけ

• 69.1　概要
• 69.2　導入形態
• 69.3　ツールやモデル別特性
• 69.4　実装・運用の留意点

70　GPQA 科学的推論: 博士号レベルの問題解決性能（GPT-5 Pro使用時88.4%）の概要と位置づけ

• 70.1　概要
• 70.2　導入形態
• 70.3　ツールやモデル別特性
• 70.4　実装・運用の留意点

71　HealthBench 医療精度: 臨床知識性能 (46.2% 基準値)の概要と位置づけ

• 71.1　概要
• 71.2　導入形態
• 71.3　ツールやモデル別特性
• 71.4　実装・運用の留意点

72　幻覚削減率: GPT-4o に対し45%のエラー削減、推論時 o3 に対し80%削減の概要と位置づけ

• 72.1　概要
• 72.2　導入形態
• 72.3　ツールやモデル別特性
• 72.4　実装・運用の留意点

73　時間軸対応能力: METR 評価結果 (2時間17分 基準値)の概要と位置づけ

• 73.1　概要
• 73.2　導入形態
• 73.3　ツールやモデル別特性
• 73.4　実装・運用の留意点

74　SWE-bench検証スコア: 現実世界のコーディングパフォーマンス (74.9%基準値)の概要と位置づけ

• 74.1　概要
• 74.2　導入形態
• 74.3　ツールやモデル別特性
• 74.4　実装・運用の留意点

75　エネルギー効率の特性と位置づけ

• 75.1　概要
• 75.2　評価・性能
• 75.3　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5の制限事項と緩和策　】

76　ハルシネーション検出の概要と位置づけ

• 76.1　概要・性能
• 76.2　実装・運用の留意点

77　ブラックボックス監査機能の概要と位置づけ

• 77.1　概要・性能
• 77.2　実装・運用の留意点

78　長期コンテキスト崩壊緩和の概要と位置づけ

• 78.1　概要・性能
• 78.2　実装・運用の留意点

79　トークン使用急増時のスロットリングの概要と位置づけ

• 79.1　概要・性能
• 79.2　実装・運用の留意点

80　非サポート言語のフォールバックの概要と位置づけ

• 80.1　概要
• 80.2　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5の安全性とコンテンツモデレーション】

81　コンテンツポリシー準拠：安全境界の遵守

• 81.1　概要
• 81.2　ツールやモデル別特性
• 81.3　実装・運用に当たっての留意点

82　レッドチーム評価結果：5,000時間の安全テスト結果

• 82.1　概要
• 82.2　ツールやモデル別特性
• 82.3　実装・運用に当たっての留意点

83　安全な完了実装：新しい二重用途コンテンツ処理

• 83.1　概要
• 83.2　ツールやモデル別特性
• 83.3　実装・運用に当たっての留意点

84　欺瞞率削減：4.8% (o3) から 2.1% (GPT-5)

• 84.1　概要
• 84.2　ツールやモデル別特性
• 84.3　実装・運用に当たっての留意点

85　拒否率最適化：安全性と有用性のバランス調整

• 85.1　概要
• 85.2　ツールやモデル別特性
• 85.3　実装・運用に当たっての留意点

86　生物学的リスク保護：高度なドメイン保護機能

• 86.1　概要
• 86.2　ツールやモデル別特性
• 86.3　実装・運用に当たっての留意点

87　有害コンテンツ検出：偽陽性／偽陰性率

• 87.1　概要
• 87.2　ツールやモデル別特性
• 87.3　実装・運用に当たっての留意点

【　ChatGPT-5のプロンプト戦略】

88　チェーン・オブ・ソート（CoS）パターンの特性と位置づけ

• 88.1　概要
• 88.2　導入形態
• 88.3　パターン別留意点
• 88.4　実装・運用の留意点

89　ツリーストラクチャプロンプトの特性と位置づけ

• 89.1　概要
• 89.2　導入形態
• 89.3　パターン別留意点
• 89.4　実装・運用の留意点

90　プロンプトテンプレート設計の特性と位置づけ

• 90.1　概要
• 90.2　導入形態
• 90.3　パターン別留意点
• 90.4　実装・運用の留意点

91　ユーザー行動フィードバックループの特性と位置づけ

• 91.1　概要
• 91.2　導入形態
• 91.3　パターン別留意点
• 91.4　実装・運用の留意点

92　リフレクションプロンプトの特性と位置づけ

• 92.1　概要
• 92.2　導入形態
• 92.3　パターン別留意点
• 92.4　実装・運用の留意点

93　動的コンテキスト切り替えの特性と位置づけ

• 93.1　概要
• 93.2　導入形態
• 93.3　パターン別留意点
• 93.4　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のプロンプトエンジニアリングと最適化】

94　プロンプト長最適化: コンテキストウィンドウの効率化戦略の概要と位置づけ

• 94.1　概要
• 94.2　導入形態
• 94.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 94.4　留意点

95　マルチステップタスク完了: 複雑なワークフローの実行の概要と位置づけ

• 95.1　概要
• 95.2　導入形態
• 95.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 95.4　留意点

96　最小限の推論プロンプト: 「最小限の努力」パラメーターの有効性の概要と位置づけ

• 96.1　概要
• 96.2　導入形態
• 96.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 96.4　留意点

97　指示遵守精度: カスタム指示の遵守率の概要と位置づけ

• 97.1　概要
• 97.2　導入形態
• 97.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 97.4　留意点

98　「真剣に考える」トリガーフレーズ: 明示的な推論モードのアクティベーションの概要と位置づけ

• 98.1　概要
• 98.2　導入形態
• 98.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 98.4　留意点

99　ツール選択ロジック: GPT-5が異なるツールを選択するタイミングと方法の概要と位置づけ

• 99.1　概要
• 99.2　導入形態
• 99.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 99.4　留意点

【　ChatGPT-5のカスタマイズとファインチューニング】

100　ドメインスペシフィックチューニングの概要と位置づけ

• 100.1　概要
• 100.2　導入形態
• 100.3　ツールやモデル別特性

101　ドメインスペシフィックチューニングの概要と位置づけ

• 101.1　概要
• 101.2　導入形態
• 101.3　ツールやモデル別特性
• 101.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 101.5　実装・運用の留意点
• 101.6　外部との連携およびパートナーシップ

102　プロンプトラーニングセグメント設定の概要と位置づけ

• 102.1　概要
• 102.2　導入形態
• 102.3　ツールやモデル別特性
• 102.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 102.5　実装・運用の留意点
• 102.6　外部との連携およびパートナーシップ

103　ユーザーベースカスタムデータセットの概要と位置づけ

• 103.1　概要
• 103.2　導入形態
• 103.3　ツールやモデル別特性
• 103.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 103.5　実装・運用の留意点
• 103.6　外部との連携およびパートナーシップ

【　ChatGPT-5の音声モード機能　】

104　カスタムGPT音声統合：Shimmer音声の実装

• 104.1　概要
• 104.2　ツールやモデル別特性
• 104.3　実装・運用に当たっての留意点

105　応答の自然さ：会話の流れの改善

• 105.1　概要
• 105.2　ツールやモデル別特性
• 105.3　実装・運用に当たっての留意点

106　音声コマンドの精度：音声モードでの指示遵守

• 106.1　概要
• 106.2　ツールやモデル別特性
• 106.3　実装・運用に当たっての留意点

107　高度な音声モード移行：標準からChatGPT音声への移行

• 107.1　概要
• 107.2　ツールやモデル別特性
• 107.3　実装・運用に当たっての留意点

108　多言語音声サポート：国際展開パターン

• 108.1　概要
• 108.2　ツールやモデル別特性
• 108.3　実装・運用に当たっての留意点

109　中断処理：会話管理の改善

• 109.1　概要
• 109.2　ツールやモデル別特性
• 109.3　実装・運用に当たっての留意点

【　ChatGPT-5のエージェントワークフロー最適化　】

110　マルチツール協調：複雑なタスクのオーケストレーション

• 110.1　概要
• 110.2　ツールやモデル別特性
• 110.3　外部との連携およびパートナーシップ
• 110.4　評価
• 110.5　実装・運用に当たっての留意点

111　ワークフロー完了率：エンドツーエンドのタスク成功率

• 111.1　概要
• 111.2　ツールやモデル別特性
• 111.3　外部との連携およびパートナーシップ
• 111.4　評価
• 111.5　実装・運用に当たっての留意点

112　計画と持続性：長期的タスク管理

• 112.1　概要
• 112.2　ツールやモデル別特性
• 112.3　外部との連携およびパートナーシップ
• 112.4　評価
• 112.5　実装・運用に当たっての留意点

113　進捗追跡システム：TODOと評価基準の実装

• 113.1　概要
• 113.2　ツールやモデル別特性
• 113.3　外部との連携およびパートナーシップ
• 113.4　評価
• 113.5　実装・運用に当たっての留意点

114　エラー回復パターン：失敗処理と修正

• 114.1　概要
• 114.2　ツールやモデル別特性
• 114.3　外部との連携およびパートナーシップ
• 114.4　評価
• 114.5　実装・運用に当たっての留意点

115　エージェントの時間範囲：自主的なタスク実行時間管理機能

• 115.1　概要
• 115.2　ツールやモデル別特性
• 115.3　外部との連携およびパートナーシップ
• 115.4　評価
• 115.5　実装・運用に当たっての留意点

116　ツール呼び出し最適化：o3比で45%少ない呼び出し

• 116.1　概要
• 116.2　ツールやモデル別特性
• 116.3　外部との連携およびパートナーシップ
• 116.4　評価
• 116.5　実装・運用に当たっての留意点

【　ChatGPT-5のエージェント機能／エージェントワークフロー最適化　】

117　エージェントワークフローパターン: TODOリストと計画手法の概要と位置づけ

• 117.1　概要
• 117.2　導入形態
• 117.3　カテゴリー別実装・応用動向
• 117.4　留意点

118　イベント駆動型トリガーの概要と位置づけ

• 118.1　カテゴリー別実装・応用動向
• 118.2　導入形態
• 118.3　ツールやモデル別特性
• 118.4　先端機能
• 118.5　実装・運用の留意点
• 118.6　外部との連携

119　エージェントプランニングモジュールの概要と位置づけ

• 119.1　カテゴリー別実装・応用動向
• 119.2　導入形態
• 119.3　ツールやモデル別特性
• 119.4　先端機能
• 119.5　実装・運用の留意点
• 119.6　外部との連携

120　自動ラーニングワークフローの概要と位置づけ

• 120.1　カテゴリー別実装・応用動向
• 120.2　導入形態
• 120.3　ツールやモデル別特性
• 120.4　先端機能
• 120.5　実装・運用の留意点
• 120.6　外部との連携

121　フェールオーバー＆リカバリの概要と位置づけ

• 121.1　カテゴリー別実装・応用動向
• 121.2　導入形態
• 121.3　ツールやモデル別特性
• 121.4　先端機能
• 121.5　実装・運用の留意点
• 121.6　外部との連携

122　並列実行管理の概要と位置づけ

• 122.1　カテゴリー別実装・応用動向
• 122.2　導入形態
• 122.3　ツールやモデル別特性
• 122.4　先端機能
• 122.5　実装・運用の留意点
• 122.6　外部との連携

123　マルチタスクエージェント連携の概要と位置づけ

• 123.1　カテゴリー別実装・応用動向
• 123.2　導入形態
• 123.3　ツールやモデル別特性
• 123.4　先端機能
• 123.5　実装・運用の留意点
• 123.6　外部との連携

【　ChatGPT-5のコーディングパフォーマンスと開発　】

124　開発時間短縮：生産性向上指標

• 124.1　概要
• 124.2　導入形態
• 124.3　外部との連携
• 124.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 124.5　評価
• 124.6　留意点

125　API統合パターン：サードパーティサービス接続の信頼性

• 125.1　概要
• 125.2　導入形態
• 125.3　外部との連携
• 125.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 125.5　評価
• 125.6　留意点

126　コーディング効果性: 自然言語からコードへの変換の概要と位置づけ

• 126.1　概要
• 126.2　導入形態
• 126.3　外部との連携
• 126.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 126.5　評価
• 126.6　留意点

127　コードリファクタリング精度：既存コードの修正成功率

• 127.1　概要
• 127.2　導入形態
• 127.3　外部との連携
• 127.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 127.5　評価
• 127.6　留意点

128　フロントエンド生成品質: 複雑なUI作成能力の概要と位置づけ

• 128.1　概要
• 128.2　導入形態
• 128.3　外部との連携
• 128.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 128.5　評価
• 128.6　留意点

129　リポジトリデバッグ: 大規模コードベース分析のパフォーマンスの概要と位置づけ

• 129.1　概要
• 129.2　導入形態
• 129.3　外部との連携
• 129.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 129.5　評価
• 129.6　留意点

130　エラー率削減：重大なコーディングエラーが22％減少

• 130.1　概要
• 130.2　導入形態
• 130.3　外部との連携
• 130.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 130.5　評価
• 130.6　留意点

【　ChatGPT-5のコーディング性能およびコーディング性能最適化・最大化　】

131　リファクタリング提案機能の概要と位置づけ

• 131.1　概要
• 131.2　カテゴリー別実装・応用動向
• 131.3　導入形態
• 131.4　ツールやモデル別特性
• 131.5　実装・運用の留意点

132　テスト生成サポートの概要と位置づけ

• 132.1　概要
• 132.2　カテゴリー別実装・応用動向
• 132.3　導入形態
• 132.4　ツールやモデル別特性
• 132.5　実装・運用の留意点

133　セキュアコーディングアシスタントの概要と位置づけ

• 133.1　概要
• 133.2　カテゴリー別実装・応用動向
• 133.3　導入形態
• 133.4　ツールやモデル別特性
• 133.5　実装・運用の留意点

134　プロジェクト構造解析の概要と位置づけ

• 134.1　概要
• 134.2　カテゴリー別実装・応用動向
• 134.3　導入形態
• 134.4　ツールやモデル別特性
• 134.5　実装・運用の留意点

135　多言語コード対応の概要と位置づけ

• 135.1　概要
• 135.2　カテゴリー別実装・応用動向
• 135.3　導入形態
• 135.4　ツールやモデル別特性
• 135.5　実装・運用の留意点

136　コード補完精度向上の概要と位置づけ

• 136.1　概要
• 136.2　カテゴリー別実装・応用動向
• 136.3　導入形態
• 136.4　ツールやモデル別特性
• 136.5　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のAPI機能と開発ツール　】

137　カスタムツール実装：新しいカスタムツール呼び出し機能の概要と位置づけ

• 137.1　概要
• 137.2　導入形態
• 137.3　ツールやモデル別特性
• 137.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 137.5　実装・運用の留意点

138　ファイル検索ツール統合: ドキュメント分析機能の概要と位置づけ

• 138.1　概要
• 138.2　導入形態
• 138.3　ツールやモデル別特性
• 138.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 138.5　実装・運用の留意点

139　推論努力設定：最小/低/中/高の思考レベルの概要と位置づけ

• 139.1　概要
• 139.2　導入形態
• 139.3　ツールやモデル別特性
• 139.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 139.5　実装・運用の留意点

140　ウェブ検索統合: リアルタイム情報取得の概要と位置づけ

• 140.1　概要
• 140.2　導入形態
• 140.3　ツールやモデル別特性
• 140.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 140.5　実装・運用の留意点

141　プレアamble機能：メッセージ事前処理機能の概要と位置づけ

• 141.1　概要
• 141.2　導入形態
• 141.3　ツールやモデル別特性
• 141.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 141.5　実装・運用の留意点

142　レスポンスAPI採用：思考の連鎖継続機能の概要と位置づけ

• 142.1　概要
• 142.2　導入形態
• 142.3　ツールやモデル別特性
• 142.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 142.5　実装・運用の留意点

143　許可ツールリスト：ツール制限と権限設定の概要と位置づけ

• 143.1　概要
• 143.2　導入形態
• 143.3　ツールやモデル別特性
• 143.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 143.5　実装・運用の留意点

144　冗長性パラメーター設定：高/中/低の出力トークン制御の概要と位置づけ

• 144.1　概要
• 144.2　導入形態
• 144.3　ツールやモデル別特性
• 144.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 144.5　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のセキュリティとコンプライアンス　】

145　GDPR／CCPA対応の概要と位置づけ

• 145.1　概要
• 145.2　導入形態
• 145.3　ツールやモデル別特性
• 145.4　実装・運用の留意点

146　セキュリティ監査ログの概要と位置づけ

• 146.1　概要
• 146.2　導入形態
• 146.3　ツールやモデル別特性
• 146.4　実装・運用の留意点

147　データマスキング機能の概要と位置づけ

• 147.1　概要
• 147.2　導入形態
• 147.3　ツールやモデル別特性
• 147.4　実装・運用の留意点

148　プロンプトインジェクション対策の概要と位置づけ

• 148.1　概要
• 148.2　導入形態
• 148.3　ツールやモデル別特性
• 148.4　実装・運用の留意点

149　ロールベースアクセス制御の概要と位置づけ

• 149.1　概要
• 149.2　導入形態
• 149.3　ツールやモデル別特性
• 149.4　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のデプロイと統合】

150　オンプレミス提供オプションの概要と位置づけ

• 150.1　概要
• 150.2　導入形態
• 150.3　ツールやモデル別特性
• 150.4　実装・運用の留意点

151　サーバーレスランタイム統合の概要と位置づけ

• 151.1　概要
• 151.2　導入形態
• 151.3　ツールやモデル別特性
• 151.4　実装・運用の留意点

152　CI/CDパイプラインプラグインの概要と位置づけ

• 152.1　概要
• 152.2　導入形態
• 152.3　ツールやモデル別特性
• 152.4　実装・運用の留意点

【　ChatGPT-5のモニタリングとアナリティクス】

153　ユーザー利用傾向分析の概要と位置づけ

• 153.1　概要
• 153.2　導入形態
• 153.3　ツールやモデル別特性
• 153.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 153.5　実装・運用の留意点
• 153.6　外部との連携およびパートナーシップ

154　リアルタイムメトリクスダッシュボードの概要と位置づけ

• 154.1　概要
• 154.2　導入形態
• 154.3　ツールやモデル別特性
• 154.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 154.5　実装・運用の留意点
• 154.6　外部との連携およびパートナーシップ

155　応答品質スコアリングの概要と位置づけ

• 155.1　概要
• 155.2　導入形態
• 155.3　ツールやモデル別特性
• 155.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 155.5　実装・運用の留意点
• 155.6　外部との連携およびパートナーシップ

156　エラー率／再試行率アラートの概要と位置づけ

• 156.1　概要
• 156.2　導入形態
• 156.3　ツールやモデル別特性
• 156.4　カテゴリー別実装・応用動向
• 156.5　実装・運用の留意点
• 156.6　外部との連携およびパートナーシップ

【　ChatGPT-5の知能と推論の強化】

157　文脈理解：長時間会話の一貫性

• 157.1　概要
• 157.2　ツールやモデル別特性
• 157.3　評価
• 157.4　実装・運用に当たっての留意点

158　クロスドメイン推論：分野間の知識転移

• 158.1　概要
• 158.2　ツールやモデル別特性
• 158.3　評価
• 158.4　実装・運用に当たっての留意点

159　メタ認知意識：自己反省と能力評価

• 159.1　概要
• 159.2　ツールやモデル別特性
• 159.3　評価
• 159.4　実装・運用に当たっての留意点

160　状況認識：評価コンテキストの認識

• 160.1　概要
• 160.2　ツールやモデル別特性
• 160.3　評価
• 160.4　実装・運用に当たっての留意点

161　戦略的計画：多段階目標の達成

• 161.1　概要
• 161.2　ツールやモデル別特性
• 161.3　評価
• 161.4　実装・運用に当たっての留意点

162　抽象的思考能力：複雑な問題の分解

• 162.1　概要
• 162.2　ツールやモデル別特性
• 162.3　評価
• 162.4　実装・運用に当たっての留意点

163　博士号レベルの専門知識の主張：学術レベルでの性能検証

• 163.1　概要
• 163.2　ツールやモデル別特性
• 163.3　評価
• 163.4　実装・運用に当たっての留意点

【　ChatGPT-5の指示追従性と知性の最適化 】

164　システムプロンプト優先度制御の概要と位置づけ

• 164.1　概要
• 164.2　導入形態
• 164.3　ツールやモデル別特性
• 164.4　先端機能
• 164.5　実装・運用の留意点

165　ゼロショット／ワンショット学習最適化の概要と位置づけ

• 165.1　概要
• 165.2　導入形態
• 165.3　ツールやモデル別特性
• 165.4　先端機能
• 165.5　実装・運用の留意点

166　メタ学習適応速度の概要と位置づけ

• 166.1　概要
• 166.2　導入形態
• 166.3　ツールやモデル別特性
• 166.4　先端機能
• 166.5　実装・運用の留意点

167　ユーザー意図推定精度の概要と位置づけ

• 167.1　概要
• 167.2　導入形態
• 167.3　ツールやモデル別特性
• 167.4　先端機能
• 167.5　実装・運用の留意点

168　アダプティブラーニングレートの概要と位置づけ

• 168.1　概要
• 168.2　導入形態
• 168.3　ツールやモデル別特性
• 168.4　先端機能
• 168.5　実装・運用の留意点

【　Google Gemini（2.5以上）のモデルラインナップ・構成　】

169　Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025 - 2025年9月最新プレビュー版

• 169.1　概要
• 169.2　特性
• 169.3　導入形態
• 169.4　性能および評価
• 169.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 169.6　実装・運用に当たっての留意点
• 169.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 169.8　最新動向

170　Gemini 2.5 Flash-Preview-09-2025 - マルチモーダル機能強化版

• 170.1　概要
• 170.2　特性
• 170.3　導入形態
• 170.4　性能および評価
• 170.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 170.6　実装・運用に当たっての留意点
• 170.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 170.8　最新動向

171　Gemini 2.5 Flash - 高速でコスト効率に優れたバランス型モデル

• 171.1　概要
• 171.2　特性
• 171.3　導入形態
• 171.4　性能および評価
• 171.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 171.6　実装・運用に当たっての留意点
• 171.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 171.8　最新動向

172　Gemini 2.5 Flash-Lite - 最低レイテンシ・最低コストの軽量版

• 172.1　概要
• 172.2　特性
• 172.3　導入形態
• 172.4　性能および評価
• 172.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 172.6　実装・運用に当たっての留意点
• 172.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 172.8　最新動向

173　Gemini 2.0 Flash - エージェント時代向けに設計された次世代モデル

• 173.1　概要
• 173.2　特性
• 173.3　導入形態
• 173.4　性能および評価
• 173.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 173.6　実装・運用に当たっての留意点
• 173.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 173.8　最新動向

174　Gemini 2.5 Pro Experimental - LMArenaで首位を獲得した実験版

• 174.1　概要
• 174.2　特性
• 174.3　導入形態
• 174.4　性能および評価
• 174.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 174.6　実装・運用に当たっての留意点
• 174.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 174.8　最新動向

175　Native Audio対応モデル群 - gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025など

• 175.1　概要
• 175.2　特性
• 175.3　導入形態
• 175.4　性能および評価
• 175.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 175.6　実装・運用に当たっての留意点
• 175.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 175.8　最新動向

176　Thinking機能搭載全モデル - 応答前の推論プロセスを実装

• 176.1　概要
• 176.2　特性
• 176.3　導入形態
• 176.4　性能および評価
• 176.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 176.6　実装・運用に当たっての留意点
• 176.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 176.8　最新動向

177　Circle to Search AI Mode - 視覚検索の深化

• 177.1　概要
• 177.2　特性
• 177.3　導入形態
• 177.4　性能および評価
• 177.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 177.6　実装・運用に当たっての留意点
• 177.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 177.8　最新動向

178　Gemini for Home Brief - 1日のイベント要約配信

• 178.1　概要
• 178.2　特性
• 178.3　導入形態
• 178.4　性能および評価
• 178.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 178.6　実装・運用に当たっての留意点
• 178.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 178.8　最新動向

179　Gemini for Home Brief - 1日のイベント要約配信

• 179.1　概要
• 179.2　特性
• 179.3　導入形態
• 179.4　性能および評価
• 179.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 179.6　実装・運用に当たっての留意点
• 179.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 179.8　最新動向

180　Google AI Studio Build機能 - プロンプトからアプリ生成

• 180.1　概要
• 180.2　特性
• 180.3　導入形態
• 180.4　性能および評価
• 180.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 180.6　実装・運用に当たっての留意点
• 180.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 180.8　最新動向

181　Google Home AI統合 - スマートホーム・カメラAI

• 181.1　概要
• 181.2　特性
• 181.3　導入形態
• 181.4　性能および評価
• 181.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 181.6　実装・運用に当たっての留意点
• 181.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 181.8　最新動向

182　Google Photos AIツール - 写真編集・アニメーション

• 182.1　概要
• 182.2　特性
• 182.3　導入形態
• 182.4　性能および評価
• 182.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 182.6　実装・運用に当たっての留意点
• 182.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 182.8　最新動向

183　NotebookLM Video Overviews - 動画要約・学習支援

• 183.1　概要
• 183.2　特性
• 183.3　導入形態
• 183.4　性能および評価
• 183.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 183.6　実装・運用に当たっての留意点
• 183.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 183.8　最新動向
• 183.9　Google／Gemini for Home
• 183.10　Google／Google AI Studio
• 183.11　Google／Google Photos

184　Gemini Robotics-ER 1.5 - 物理世界の推論に特化したロボティクス専用モデル

• 184.1　概要
• 184.2　特性
• 184.3　導入形態
• 184.4　性能および評価
• 184.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 184.6　実装・運用に当たっての留意点
• 184.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 184.8　最新動向

【　Google Gemini（2.5以上）の料金体系　】

185　Gemini 2.5 Flash格安料金 - 入力$0.10/M、出力$0.40/M

• 185.1　概要
• 185.2　料金体系・課金対象

186　Gemini 2.5 Pro従量課金 - 入力$1.25/M、出力$10/M（≤200Kトークン）

• 186.1　概要
• 186.2　料金体系・課金対象

187　Google AI Pro プラン - 月額$19.99（2TB+Veo+NotebookLM込み）

• 187.1　概要
• 187.2　料金体系・課金対象

188　Grounding料金 - 1日1500件まで無料、超過時$35/1000件

• 188.1　概要
• 188.2　料金体系・課金対象

189　コンテキストキャッシング料金 - $0.31-0.625/Mトークン

• 189.1　概要
• 189.2　料金体系・課金対象

190　バッチ処理割引 - 対話型の約50%割引

• 190.1　概要
• 190.2　料金体系・課金対象

【　Google Gemini（2.5以上）性能／ベンチマーク　】

191　ベンチマークで世界最高レベルの性能を達成

• 191.1　概要
• 191.2　特性
• 191.3　導入形態
• 191.4　性能および評価
• 191.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 191.6　実装・運用に当たっての留意点
• 191.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 191.8　最新動向

【　Google Gemini（2.5以上）のエコシステム・パートナー統合　】

192　Google Workspace統合 - 900万+企業組織での活用

• 192.1　概要
• 192.2　特性
• 192.3　導入形態
• 192.4　性能および評価
• 192.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 192.6　実装・運用に当たっての留意点
• 192.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 192.8　最新動向

193　Vertex AI統合 - エンタープライズ向けMLプラットフォーム

• 193.1　概要
• 193.2　特性
• 193.3　導入形態
• 193.4　性能および評価
• 193.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 193.6　実装・運用に当たっての留意点
• 193.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 193.8　最新動向

194　Google Cloud Marketplace - 統合調達システム

• 194.1　概要
• 194.2　特性
• 194.3　導入形態
• 194.4　性能および評価
• 194.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 194.6　実装・運用に当たっての留意点
• 194.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 194.8　最新動向

195　Salesforce Agentforce統合 - マルチモーダル対応エージェント構築

• 195.1　概要
• 195.2　特性
• 195.3　導入形態
• 195.4　性能および評価
• 195.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 195.6　実装・運用に当たっての留意点
• 195.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 195.8　最新動向

196　Replit統合 - コード開発プラットフォーム連携

• 196.1　概要
• 196.2　特性
• 196.3　導入形態
• 196.4　性能および評価
• 196.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 196.6　実装・運用に当たっての留意点
• 196.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 196.8　最新動向

197　LiveKit統合 - リアルタイム音声・動画開発

• 197.1　概要
• 197.2　特性
• 197.3　導入形態
• 197.4　性能および評価
• 197.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 197.6　実装・運用に当たっての留意点
• 197.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 197.8　最新動向

198　NBCUniversal/Olympics連携 - メディア・放送AI活用

• 198.1　概要
• 198.2　特性
• 198.3　導入形態
• 198.4　性能および評価
• 198.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 198.6　実装・運用に当たっての留意点
• 198.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 198.8　最新動向

199　Shopifyパートナー - e-commerce AI機能

• 199.1　概要
• 199.2　特性
• 199.3　導入形態
• 199.4　性能および評価
• 199.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 199.6　実装・運用に当たっての留意点
• 199.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 199.8　最新動向

200　60+ロボティクス企業 - Gemini Robotics-ERテスター

• 200.1　概要
• 200.2　特性
• 200.3　導入形態
• 200.4　性能および評価
• 200.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 200.6　実装・運用に当たっての留意点
• 200.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 200.8　最新動向

201　Samsung連携 - Galaxy S24/S25シリーズにオンデバイスAI

• 201.1　概要
• 201.2　特性
• 201.3　導入形態
• 201.4　性能および評価
• 201.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 201.6　実装・運用に当たっての留意点
• 201.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 201.8　最新動向

【　Google Gemini（2.5以上）のマルチモーダル・入出力機能　】

202　100万トークンコンテキストウィンドウ - 1500ページ相当のファイル処理

• 202.1　概要
• 202.2　特性
• 202.3　導入形態
• 202.4　性能および評価
• 202.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 202.6　実装・運用に当たっての留意点
• 202.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 202.8　最新動向

203　24言語対応音声処理 - 多言語間のシームレス切り替え

• 203.1　概要
• 203.2　特性
• 203.3　導入形態
• 203.4　性能および評価
• 203.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 203.6　実装・運用に当たっての留意点
• 203.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 203.8　最新動向

204　ネイティブ音声出力 - 人間のような自然な音声生成

• 204.1　概要
• 204.2　特性
• 204.3　導入形態
• 204.4　性能および評価
• 204.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 204.6　実装・運用に当たっての留意点
• 204.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 204.8　最新動向

205　マルチスピーカー対応TTS - 2話者による音声出力

• 205.1　概要
• 205.2　特性
• 205.3　導入形態
• 205.4　性能および評価
• 205.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 205.6　実装・運用に当たっての留意点
• 205.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 205.8　最新動向

206　リアルタイム音声・動画ストリーミング - Live APIによる低遅延対話

• 206.1　概要
• 206.2　特性
• 206.3　導入形態
• 206.4　性能および評価
• 206.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 206.6　実装・運用に当たっての留意点
• 206.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 206.8　最新動向

207　Affective Dialog - 話者の感情を理解して応答

• 207.1　概要
• 207.2　特性
• 207.3　導入形態
• 207.4　性能および評価
• 207.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 207.6　実装・運用に当たっての留意点
• 207.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 207.8　最新動向

208　Proactive Audio - 背景音を無視し適切なタイミングで応答

• 208.1　概要
• 208.2　特性
• 208.3　導入形態
• 208.4　性能および評価
• 208.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 208.6　実装・運用に当たっての留意点
• 208.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 208.8　最新動向

209　2Dポイント検出 - 物体の位置を正確に特定

• 209.1　概要
• 209.2　特性
• 209.3　導入形態
• 209.4　性能および評価
• 209.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 209.6　実装・運用に当たっての留意点
• 209.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 209.8　最新動向

210　動画フレーム処理 - 1FPSでの動画理解（768x768推奨）

• 210.1　概要
• 210.2　特性
• 210.3　導入形態
• 210.4　性能および評価
• 210.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 210.6　実装・運用に当たっての留意点
• 210.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 210.8　最新動向

211　ネイティブ画像出力 - テキストと混合した画像生成

• 211.1　概要
• 211.2　特性
• 211.3　導入形態
• 211.4　性能および評価
• 211.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 211.6　実装・運用に当たっての留意点
• 211.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 211.8　最新動向

【　Google Gemini（2.5以上）のAIエージェント機能　】

212　Auto Approve Mode - エージェントへの権限委譲

• 212.1　概要
• 212.2　特性
• 212.3　導入形態
• 212.4　性能および評価
• 212.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 212.6　実装・運用に当たっての留意点
• 212.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 212.8　最新動向

213　Deep Research - 数百サイトを自動調査してレポート生成

• 213.1　概要
• 213.2　特性
• 213.3　導入形態
• 213.4　性能および評価
• 213.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 213.6　実装・運用に当たっての留意点
• 213.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 213.8　最新動向

214　Full Project Context - プロジェクト全体の理解・分析

• 214.1　概要
• 214.2　特性
• 214.3　導入形態
• 214.4　性能および評価
• 214.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 214.6　実装・運用に当たっての留意点
• 214.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 214.8　最新動向

215　Gemini Code Assist Agent Mode - プロジェクト全体の自動コード編集

• 215.1　概要
• 215.2　特性
• 215.3　導入形態
• 215.4　性能および評価
• 215.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 215.6　実装・運用に当たっての留意点
• 215.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 215.8　最新動向

216　Project Mariner - ブラウザ操作自動化エージェント

• 216.1　概要
• 216.2　特性
• 216.3　導入形態
• 216.4　性能および評価
• 216.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 216.6　実装・運用に当たっての留意点
• 216.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 216.8　最新動向

217　Project Astra更新 - Google Search・Lens・Maps統合

• 217.1　概要
• 217.2　特性
• 217.3　導入形態
• 217.4　性能および評価
• 217.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 217.6　実装・運用に当たっての留意点
• 217.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 217.8　最新動向

218　ファイルアップロード対応Deep Research - 独自資料を基にした調査

• 218.1　概要
• 218.2　特性
• 218.3　導入形態
• 218.4　性能および評価
• 218.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 218.6　実装・運用に当たっての留意点
• 218.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 218.8　最新動向

219　マルチステップ自動実行 - 複雑なタスクの計画・実行

• 219.1　概要
• 219.2　特性
• 219.3　導入形態
• 219.4　性能および評価
• 219.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 219.6　実装・運用に当たっての留意点
• 219.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 219.8　最新動向

220　Canvas統合 - インタラクティブコンテンツ作成

• 220.1　概要
• 220.2　特性
• 220.3　導入形態
• 220.4　性能および評価
• 220.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 220.6　実装・運用に当たっての留意点
• 220.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 220.8　最新動向

221　Chrome Agentic機能 - ウェブタスクの自動実行

• 221.1　概要
• 221.2　特性
• 221.3　導入形態
• 221.4　性能および評価
• 221.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 221.6　実装・運用に当たっての留意点
• 221.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 221.8　最新動向

【　Google Gemini（2.5以上）のAPI・開発者機能　】

222　MCP（Model Context Protocol）サポート - オープンスタンダード準拠

• 222.1　概要
• 222.2　特性
• 222.3　導入形態
• 222.4　性能および評価
• 222.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 222.6　実装・運用に当たっての留意点
• 222.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 222.8　最新動向

223　Multimodal Live API - 複数ツール統合対応

• 223.1　概要
• 223.2　特性
• 223.3　導入形態
• 223.4　性能および評価
• 223.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 223.6　実装・運用に当たっての留意点
• 223.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 223.8　最新動向

224　URL Context Tool - 提供URLからコンテンツ自動取得

• 224.1　概要
• 224.2　特性
• 224.3　導入形態
• 224.4　性能および評価
• 224.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 224.6　実装・運用に当たっての留意点
• 224.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 224.8　最新動向

225　WebSocket API - リアルタイム通信基盤

• 225.1　概要
• 225.2　特性
• 225.3　導入形態
• 225.4　性能および評価
• 225.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 225.6　実装・運用に当たっての留意点
• 225.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 225.8　最新動向

226　コンテキストキャッシング - 大量データの効率的処理

• 226.1　概要
• 226.2　特性
• 226.3　導入形態
• 226.4　性能および評価
• 226.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 226.6　実装・運用に当たっての留意点
• 226.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 226.8　最新動向

227　バッチモード - 非同期処理で約50%コスト削減

• 227.1　概要
• 227.2　特性
• 227.3　導入形態
• 227.4　性能および評価
• 227.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 227.6　実装・運用に当たっての留意点
• 227.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 227.8　最新動向

228　思考要約機能 - 推論プロセスの透明性向上

• 228.1　概要
• 228.2　特性
• 228.3　導入形態
• 228.4　性能および評価
• 228.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 228.6　実装・運用に当たっての留意点
• 228.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 228.8　最新動向

229　非同期関数呼び出し - Live APIでの並列処理

• 229.1　概要
• 229.2　特性
• 229.3　導入形態
• 229.4　性能および評価
• 229.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 229.6　実装・運用に当たっての留意点
• 229.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 229.8　最新動向

230　Ephemeral Tokens - クライアント側セキュア認証

• 230.1　概要
• 230.2　特性
• 230.3　導入形態
• 230.4　性能および評価
• 230.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 230.6　実装・運用に当たっての留意点
• 230.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 230.8　最新動向

231　Live API - リアルタイム双方向音声・動画対話

• 231.1　概要
• 231.2　特性
• 231.3　導入形態
• 231.4　性能および評価
• 231.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 231.6　実装・運用に当たっての留意点
• 231.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 231.8　最新動向

【　Google Gemini（2.5以上）のロボティクス機能　】

232　Gemini Robotics-ER - 物理環境での推論・計画

• 232.1　概要
• 232.2　特性
• 232.3　導入形態
• 232.4　性能および評価
• 232.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 232.6　実装・運用に当たっての留意点
• 232.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 232.8　最新動向

233　Thinking Budget調整 - 推論深度のコントロール

• 233.1　概要
• 233.2　特性
• 233.3　導入形態
• 233.4　性能および評価
• 233.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 233.6　実装・運用に当たっての留意点
• 233.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 233.8　最新動向

234　VLA統合 - Vision-Language-Actionモデル連携

• 234.1　概要
• 234.2　特性
• 234.3　導入形態
• 234.4　性能および評価
• 234.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 234.6　実装・運用に当たっての留意点
• 234.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 234.8　最新動向

235　安全制約チェック - 物理的実行可能性の検証

• 235.1　概要
• 235.2　特性
• 235.3　導入形態
• 235.4　性能および評価
• 235.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 235.6　実装・運用に当たっての留意点
• 235.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 235.8　最新動向

236　空間推論機能 - 3D環境での物体認識・操作

• 236.1　概要
• 236.2　特性
• 236.3　導入形態
• 236.4　性能および評価
• 236.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 236.6　実装・運用に当たっての留意点
• 236.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 236.8　最新動向

237　Apptronik Apollo統合 - ヒューマノイドロボット制御

• 237.1　概要
• 237.2　特性
• 237.3　導入形態
• 237.4　性能および評価
• 237.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 237.6　実装・運用に当たっての留意点
• 237.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 237.8　最新動向

238　Boston Dynamics連携 - 先進ロボティクス応用

• 238.1　概要
• 238.2　特性
• 238.3　導入形態
• 238.4　性能および評価
• 238.5　カテゴリー別実装・応用動向
• 238.6　実装・運用に当たっての留意点
• 238.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 238.8　最新動向

【　DXとMicrosoft 365 Copilot　】

239　DXに向けたMicrosoft 365 Copilotの優位点／新機能

• 239.1　AIエージェントと自律的オペレーション
• 239.2　コラボレーションを強化するCopilot Pages
• 239.3　高度な制御および管理システム
• 239.4　検索とデータ統合の強化
• 239.5　高度な分析とビジネスインテリジェンス
• 239.6　コミュニケーションと生産性の向上
• 239.7　コンテンツ作成とメディア制作
• 239.8　セキュリティとコンプライアンス機能
• 239.9　プロセスの自動化とワークフローの統合
• 239.10　分析および測定機能

【　Microsoft 365 Copilotによる業務タスク効率化　】

240　Microsoft 365 Copilot - 業務タスク活用ガイド

• 240.1　文書作成・編集（Microsoft Word）
• 240.2　編集・改善支援
• 240.3　データ分析・表計算（Microsoft Excel）
• 240.4　視覚化とレポート作成
• 240.5　プレゼンテーション作成（PowerPoint）
• 240.6　メール・コミュニケーション（Outlook）
• 240.7　会議・コラボレーション（Microsoft Teams）
• 240.8　チームコミュニケーション強化
• 240.9　文書管理・情報検索（SharePoint・OneDrive）
• 240.10　インテリジェント文書管理
• 240.11　コンテンツ創出支援
• 240.12　プロジェクト管理・ワークフロー
• 240.13　業界別特化活用

【　Microsoft ExcelとCOPILOTの連携・統合　】

241　Microsoft Excel の COPILOT 関数活用

• 241.1　COPILOT 関数の概要
• 241.2　主要な機能と用途
• 241.3　従来の Excel 関数との違い
• 241.4　利用要件と制限事項
• 241.5　セキュリティ／プライバシー／留意点
• 241.6　今後の展開

【　Microsoft 365 Copilotエコシステム構築による自動化・RPA統合　】

242　Microsoft 365 Copilotの外部ツール連携とエコシステム構築による自動化・RPA統合

• 242.1　Microsoft 365 Copilotの外部ツール統合アーキテクチャ
• 242.2　Power Platform統合によるローコード自動化
• 242.3　エージェント機能による自律的ビジネスプロセス自動化
• 242.4　実用的なビジネス統合事例
• 242.5　ROI（投資収益率）とパフォーマンス指標

【　Microsoft 365 Copilot と ChatGPT の連携　】

243　Microsoft 365 Copilot と ChatGPT の連携

• 243.1　アーキテクチャ
• 243.2　詳細なフロー：プロンプトから回答まで
• 243.3　セキュリティ、コンプライアンス、データレジデンシー
• 243.4　拡張性：より多くのデータとアクションを取り込む
• 243.5　アプリ別の実例
• 243.6　ChatGPT と Microsoft 365 Copilot の使い分け

【　Microsoft 365 CopilotとRAGの統合　】

244　Microsoft 365 CopilotとRAGの統合

• 244.1　RAG統合のコアアプローチ
• 244.2　Microsoft Copilot Studio for Advanced RAG
• 244.3　高度なRAG実装パターン
• 244.4　企業ユースケースと実装例
• 244.5　技術アーキテクチャのベストプラクティス
• 244.6　パフォーマンス最適化戦略
• 244.7　実装ロードマップ

【　Microsoft 365 CopilotのAIエージェント的活用　】

245　Microsoft 365 CopilotのAIエージェント的機能

• 245.1　自律エージェントアーキテクチャ
• 245.2　ダイナミックなプランニングと意思決定
• 245.3　コパイロット・アクション：日常的なワークフローの自動化
• 245.4　エージェントフロー：構造化されたワークフローの自動化
• 245.5　エンタープライズ・スケールのエージェント・エコシステム
• 245.6　高度な統合と拡張性
• 245.7　実際のビジネスへの影響
• 245.8　ガバナンスとコントロール
• 245.9　今後の進化

【　Microsoft 365 Copilotによるナレッジエージェント　】

246　SharePoint 向けAI「Microsoft 365 Copilotナレッジエージェント」

• 246.1　エグゼクティブサマリー
• 246.2　ナレッジエージェントとは？コア機能
• 246.3　具体的な機能
• 246.4　アクティベーションと前提条件
• 246.5　使用例
• 246.6　従来の SharePoint エージェントとの主な違い
• 246.7　結論

【　Microsoft 365 Copilotの拡張プラン　】

247　Microsoft 365 Copilotの今後の拡張プランと展開シナリオ

• 247.1　戦略的ビジョンとプラットフォームの進化
• 247.2　AIモデルの多様化戦略
• 247.3　エンタープライズ展開とライセンスの進化
• 247.4　価格体系の進化：
• 247.5　導入フェーズ
• 247.6　グローバル市場の拡大
• 247.7　業種に特化したソリューション
• 247.8　高度な技術機能とマルチモーダル統合
• 247.9　拡張性プラットフォームとエージェントのエコシステム
• 247.10　将来のシナリオと戦略的意味合い
• 247.11　投資とリソース配分

【　Microsoft 365 Copilot 活用事例　】

248　日本企業におけるMicrosoft 365 Copilot 活用の注目事例

• 248.1　商社業界のリーディングケース
• 248.2　製造業における導入事例
• 248.3　金融サービス業における導入事例
• 248.4　ITサービス業における導入事例
• 248.5　教育サービス業における導入事例
• 248.6　成功導入の共通要因

【　Microsoft 365 Copilotの先進事例　】

249　Microsoft 365 Copilotの先進的な活用事例

• 249.1　エンタープライズ規模の実装パターン
• 249.2　産業分野別の高度なユースケース
• 249.3　欧州特有の導入メリット
• 249.4　米国企業への導入
• 249.5　技術アーキテクチャと統合パターン
• 249.6　測定可能なビジネスインパクトとROI

【　Microsoft 365 Copilotの制約事項　】

250　Microsoft 365 Copilotの制約事項・課題

• 250.1　データセキュリティと過剰共有のリスク
• 250.2　レスポンスの質の低さとAIの幻覚
• 250.3　導入の遅れと低い導入率
• 250.4　技術インフラと統合の制約
• 250.5　コストとライセンスの複雑さ
• 250.6　情報管理とガバナンスの課題
• 250.7　スキルギャップとトレーニング要件
• 250.8　測定と ROI の課題
• 250.9　コンプライアンスと規制に関する懸念