# ChatGPT-5、データ不足で伸び悩みか？AI進化の新たな課題
## 導入
米オープンAIが発表した最新の対話型AI「ChatGPT-5」が、期待されたほどの評価を得られていない現状が明らかになりました。その背景には、AIの性能向上に不可欠な学習データの不足という、AI開発における新たな課題が浮上しています。
## ChatGPT-5の現状と課題
2022年11月に登場し、生成AIブームを牽引してきたChatGPT。その最新版であるChatGPT-5は、数学やコード生成の精度向上、誤回答の減少など、技術的な進化を遂げています。オープンAIのサム・アルトマンCEOは「博士号レベル」の賢さとその性能を誇りました。しかし、米ラスベガスで開催されたイベントでは、AI研究の第一人者であるジェフリー・ヒントン氏が「ChatGPT-5は小さな後退だったかもしれない」と述べ、その衝撃は前バージョンのGPT-4に比べて小さいとの見方が広がっています。米科学技術誌MITテクノロジーレビューも「期待外れ」「誇大広告だった」と評するなど、厳しい評価が下されています。
### 学習データ枯渇の危機
この伸び悩みの主要な原因として指摘されているのが、AIの学習データの不足です。現在、AIの性能向上には膨大な量のテキストデータが必要とされていますが、オンライン上にある質の高いテキストデータは2026年にも枯渇する可能性があると予測されています。これは、AIがこれまでの学習方法を続ける上で、新たな壁に直面していることを意味します。データがなければ、AIはさらに賢くなるための学習を進めることができません。この問題は、AI開発の持続可能性に大きな影響を与える可能性があります。
### 業界の対応策
学習データ枯渇の危機に直面し、AI開発各社は新たなデータ確保策を模索しています。例えば、より多様なデータソースの開拓、合成データの生成技術の向上、あるいは既存データのより効率的な活用方法などが検討されています。また、AIの学習方法そのものを見直し、より少ないデータで効率的に学習できるような新技術の開発も進められています。この課題は、AI技術の未来を左右する重要な転換点となるでしょう。
## まとめ
ChatGPT-5の評価は、AI技術が新たなフェーズに入ったことを示唆しています。これまでの「データがあればあるほど良い」という考え方から、いかに質の高いデータを効率的に活用し、持続可能な形でAIを成長させるかという視点への転換が求められています。今後のAI開発は、技術的な進化だけでなく、データ戦略においても大きな変革期を迎えることになりそうです。
## 元記事
[データが足りない、ChatGPT5も伸び悩み？ 業界が探る対応策：朝日新聞](https://www.asahi.com/articles/AST8X1TFYT8XUHBI00SM.html)
