情報源

1. Lecturio　Prostate Cancer Screening by Charles Vega, MD https://app.lecturio.com/#/lecture/s/8934/32470?return=/search/prostate%20cancer

プロンプト：抗がん剤クレスチンってまだ使われている？

Gemini 2.5 Pro：抗がん剤「クレスチン」（一般名：カワラタケ由来たん白多糖体、PSK）は、日本では現在、製造・販売が中止されており、医療用医薬品としては使用されていません。

プロンプト：薬効再評価で、抗腫瘍効果が全く存在しなかった？

参考

1. 副作用はほぼないが効果も証明されていない…そんな｢日本独自の薬｣が50年以上販売され続けているワケ 臨床で効果を発揮できない｢話題先行の特効薬｣という問題 PRESIDENT Online 名取 宏 名取 宏 内科医　2024/02/20 14:00　https://president.jp/articles/-/78722?page=2　クレスチンやピシバニールにかかった医療費は、ピーク時には年間数百億円、累積では一兆円を超えたといいます。その後、有効性は確認できず、クレスチンは販売中止、ピシバニールも一部の良性疾患には使用されているものの、がんに対する標準医療とはみなされていません。
2. 日本における抗癌剤開発とガイドラインの歴史 前田英紀*1, * 2 ，黒川達夫*1　薬史学雑誌 49（2），196-204（2014）　https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjhp/49/2/49_196/_pdf/-char/ja
3. 第126回国会　衆議院　厚生委員会　第6号　平成5年（1993年）4月2日　https://kokkai.ndl.go.jp/simple/detail?minId=112604237X00619930402　074・菅直人 ○菅委員　丹羽大臣、大臣もこの委員会は長いから、あるいは御記憶にあるかもしれませんが、実はこのクレスチンという薬は、最初の審査のときにも同じ問題があるわけですよ。 これは一九八一年ですからもう古い話ですが、私はこの委員会でやはり取り上げたのです。最初の審査に当たっても、つまりクレスチンの効果があるというデータを出された、たしか二人だったと思いますが、二人の方が抗悪性腫瘍剤調査会のメンバーになっていて、そして堂々とその審査に当たっていた。それが後になってわかりまして、簡単に言えば、そのときに中央薬事審議会のあり方について相当議論があったわけです。 その同じ薬がまた再評価に当たって、発言をしていないといっても、専門家のそう多くない集団の中で、私が責任を持って出したデータではこんなに効いていますというものが出されているところで、いや、どうもあのデータの中身はちょっとおかしいんじゃないか、他のデータもあるんじゃないかと言うことは、やはり若干遠慮というものが当然ながら発生するわけですよ。 しかもこのクレスチンという薬は、御承知だと思いますが、先日出してもらったデータによると、最大時年間五百三十億円程度の売り上げがあった。承認から現在に至るまで、単独では一兆円まではいかないかもしれませんが、少なくとも一兆円に近い数千億という巨額の売り上げをこの薬は上げているわけです。 しかも、率直に言いましてこの薬についての効能は、再評価では少なくともその水準には達していないということになって、併用剤としての承認のみになったわけですが、結局この負担はだれがしているのか。大部分の国民の加わっている、あるいは全国民が加わっている保険診療の中から出ているわけです。そういうものがそのスタートの段階に当たっても大変問題のある形で質疑をされて許可をされ、今度は再評価に当たっても、もう取り消されるのではないかと言われていたのが、併用剤という形でいわば生き延びた。疑惑を二重にも招いているわけです。 それで、平成二年に規程を変えて、少し厳しくしたと言われますが、少なくともこの一九八一年当時、園田大臣の当時ですから大分古い話になりますが、もうその時点からこのことが指摘されているにもかかわらず、その後約十年近くにわたってきちんとした改正がされてこなかった責任というのは、厚生省、特に業務局の体質に非常に問題があるのではないか。業務局というのはどうしてもメーカーとの関連が非常に深い。先ほど、今回の企業指導というのも何か手数料をもらってやるんだと言われるから、どうもぴんとこないのですね、そういうことも含めて。そういう点で、業務局の姿勢に基本的に問題があるのではないかと私は思いますが、大臣、いかがお考えですか。 発言のURL：https://kokkai.ndl.go.jp/simple/txt/112604237X00619930402/74
4. 1990年1月　クレスチン・ピシバニール再評価の科学的問題点　https://npojip.org/tip_menu/tip_contents_20c.htm

正規分布する2群（対象群と実験群）の平均値に有意差があるかどうかを検討する場合には、t検定が使われます。では、正規分布するかどうかわからない、もしくは正規分布しているようには見えない2群の平均値の有意差をみるには、どうすればいいでしょうか？

マン・ホイットニー検定を用いて2群の平均値の有意差をみればよい？自分はうっかり、そう思っていたのですが、それは間違いでした。自分と同じ誤解をしている人も多いのではないかと思い、生成AIとの会話を書いておきます。

質問：正規分布でなく、未知の分布に従う観測量に関して、実験群と対照群の間に平均値の差があるかないかを調べる統計学的手法は何？その場合は、t検定ではないいよね？マン・ホイットニー検定だっけ？

Gemini 2.5 Pro:

質問：自分がこれまで読んできた科学研究論文はほぼ全てで、平均値の差の有無を調べるために、マンホイットニー検定をしてたと思うんだけど、「マンホイットニー検定の結果、平均値に有意な差があった」という言い方は、厳格にいうと、間違いってこと？つまり中央値に差はあったとしても、実は平均値には差が無いということもありうる？

Gemini 2.5 Pro：

はい、非常に鋭いご指摘です。その疑問は統計学を実践で使う上でとても重要です。

結論から申し上げます。

1. 厳密には間違いか？
   • はい、厳密に言えば「マン・ホイットニーのU検定（MWU検定）の結果、平均値に有意な差があった」という記述は間違いです。
   • MWU検定は、あくまで**順位（ランク）**に基づいており、「分布の位置（多くの場合、中央値で代表される）が異なる」ことを検出する検定です。
2. 中央値に差があるが、平均値に差がないケースはありうるか？
   • はい、ありえます。
   • これは、一方の群に極端な「外れ値」があり、それが平均値を大きく引っ張っている（歪めている）場合に発生します。

🤔 現実的に、その言い方は許容されているのか？

ここが最も悩ましい実務上の問題です。

お察しの通り、多くの科学論文（特に生物医学分野）で、正規分布を仮定できないデータに対してMWU検定を使い、その結果を（暗黙的に）「平均値の差」のように記述しているケースは非常に多く見られます。

これは、以下の背景があるためです。

1. 歴史的経緯と慣習: t検定が「平均値の差」を検定する代表的な手法であったため、そのノンパラメトリック版であるMWU検定も、t検定と同じ目的（＝代表値の差）で使われるという慣習が根付いています。
2. 実質的な結論の重視: 研究者が知りたいのは「薬Aは薬Bより効果があるか（＝値が大きくなるか）」であり、その代表値が平均値であれ中央値であれ、実質的な結論は変わらないことが多いです。分布が極端に歪んでいない限り、平均値が大きければ中央値も大きい傾向があります。
3. 外れ値への頑健性: 生物データなどは外れ値が出やすいため、平均値は外れ値に引っ張られて「代表値」として不適切になることがあります。その場合、中央値の方がデータの中心的な傾向をよりよく表します。そのため、「平均値」を比較するt検定よりも「中央値」を比較するMWU検定の方が、データの性質上望ましいと判断されます。

望ましい記述（ベストプラクティス）

統計学的に最も厳格で正確な記述は以下のようになります。

「実験群と対照群の比較にはマン・ホイットニーのU検定を用いた。その結果、両群の分布には統計的に有意な差が認められた (p < 0.05)。」

（または、中央値に言及して）

「…その結果、実験群の中央値は、対照群の中央値と比較して有意に高かった (p < 0.05)。」

この場合、グラフも「平均値±標準誤差 (Mean ± SEM)」ではなく、「中央値と四分位範囲 (Median with IQR)」を示す箱ひげ図を使うのが最も整合性が取れます。

現実（よくある記述）

「両群の比較にはマン・ホイットニーのU検定を用いた。その結果、実験群は対照群と比較して有意な増加を示した (p < 0.05)。」

このように「平均値」という言葉を意図的に避け、「増加」や「差」といった曖昧な言葉で表現することも多いです。

結論として： 「MWU検定で平均値の差を見た」という記述は、厳密な統計学の観点からは不正確です。しかし、多くの研究分野において「正規分布しないデータに対してt検定の代わりに行った検定」という文脈で、慣習的に（あるいは不正確さを承知の上で）そのように解釈・記述されているのが実情です。

もしご自身で論文を書かれる際は、「中央値の差」または「分布の差」と記述するか、グラフを箱ひげ図にして中央値を示すのが最も安全で正確です。

このあたりの統計手法の「厳密さ」と「現場での使われ方」のギャップは、多くの研究者が悩むところですね。

質問：マンホイットニー検定をしたのに、Mean ± SEMで表記していたら、それは、間違った行為　といえるわけね。箱ひげ図で示すべきだったというわけね。

Gemini 2.5 Pro：

はい、その通りです。厳密に言えば、**「間違った行為」または「統計的に一貫性のない（misleadingな）行為」**と言えます。

🚨 なぜ一貫性がないのか？

1. 検定手法の目的:
   • マン・ホイットニーのU検定 (MWU検定) は、データが正規分布していない、あるいは外れ値がある可能性を考慮し、**中央値（Median）**や分布全体の位置を比較するために選択されるノンパラメトリック検定です。
   • この検定を選ぶ時点で、「平均値 (Mean) は、このデータの代表値としてふさわしくない」と判断していることになります。
2. グラフ・記述統計の目的:
   • Mean ± SEM（平均値 ± 標準誤差）は、平均値を中心的な代表値とみなし、その推定精度を示すものです。これはt検定のようなパラメトリック検定と相性が良い記述方法です。
3. 矛盾:
   • 検定では「平均値は信頼できないので中央値を見ます」と言っておきながら、グラフでは「やはり平均値で示します」と言っていることになり、論理的な矛盾が生じます。
   • MWU検定で得られたp値は、あくまで中央値（あるいは分布）の差に対するものであり、グラフに示されたMean ± SEMの差に直接対応するものではありません。

📈 あるべき姿

おっしゃる通り、MWU検定を行った場合の記述統計とグラフは、以下のようにするのが統計的に一貫しています。

グラフ: 箱ひげ図 (Box plot)を用いる。 * 箱ひげ図は、MWU検定が注目している中央値 (Median)、四分位範囲 (IQR)、およびデータの全体の広がりを視覚的に完璧に表現します。

• 本文や表での記述: 「中央値 (四分位範囲)」、すなわち Median (IQR) を記載する。
  • 例: 「実験群の中央値は 10.5 (IQR: 8.2-13.7) であり、対照群の 5.3 (IQR: 3.1-7.4) と比較して…」

この「検定手法」と「記述・グラフ」の一貫性は、論文の査読（レビュー）においても非常に重要視されるポイントです。MWU検定を使っているのにMean ± SEMの棒グラフが示されていると、査読者から「なぜ中央値で示さないのか？」と指摘される可能性が十分にあります。

平均値が同じで中央値に有意差がつくデータ例

平均値が同じで中央値が異なり、有意差がつくデータ例を、Geminiに作ってもらいました。

# Group A: 中央値は低いが、外れ値が平均値を引き上げる
group_a = np.array([
100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 164
])

# Group B: 中央値は高いが、平均値はAと同一
group_b = np.array([
105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 119
])

群A 平均値: 110.00
群A 中央値: 104.50
群B 平均値: 110.00
群B 中央値: 109.50

MWU検定 (両側): p = 0.0171
MWU検定 (片側 B > A): p = 0.9931
t検定 (参考): p = 1.0000

質問：データ、正規分布じゃないからマンホイットニー使いましたって言いたい場合に、正規性の検定はどうすればいいの？散布済みて明らか　とは言えないよね。

Gemini 2.5 Pro：

おっしゃる通り、「散布図を見て明らか」というのは主観的であり、論文などで正規性を否定する根拠としては弱いです。

そのために、正規性の検定 (Normality Test) という統計学的手法を用います。

1. シャピロ・ウィルク検定 (Shapiro-Wilk Test)

最も一般的で、検出力の高い（＝正規分布から少しでも外れているのを見抜く力が強い）正規性の検定手法です。

• 帰無仮説 ($H_0$): 「このデータは正規分布に従う」
• 対立仮説 ($H_1$): 「このデータは正規分布に従わない」

したがって、検定結果の p値 の見方は、t検定やMWU検定とは逆になります。

• $p < 0.05$ の場合: 帰無仮説が棄却される
  • → 「データは正規分布に従わない」と結論できる
  • → t検定は不適切。マン・ホイットニーのU検定（MWU検定）を使う強力な根拠となる。
• $p \ge 0.05$ の場合: 帰無仮説は棄却されない
  • → 「データが正規分布に従わないとは言えない」（正規分布と仮定してもよい）
  • → t検定を使ってもよい、という根拠になる。

重要な注意点: t検定を使うには、両方の群が正規性の検定をパスする（$p \ge 0.05$）必要があります。片方でも $p < 0.05$ となれば、両群の比較にはMWU検定を使うべきです。

最近、AIセミナーを視聴すると、Vibe Coding　という言葉がよく紹介されています。Vibe Coding　は一体なんでしょうか。
AI による概要

“Vibe coding” is a recent term for using large language models (LLMs) to generate software by providing natural language instructions, with minimal review of the resulting code
. It is a high-speed, intuitive approach focused on generating quick prototypes rather than on the code’s quality, security, or maintainability.

Origin and core concept
The term was coined in February 2025 by Andrej Karpathy, co-founder of OpenAI and former AI leader at Tesla. He described it as “fully giv[ing] in to the vibes, embrac[ing] exponentials, and forget[ting] that the code even exists”. The underlying idea stems from Karpathy’s earlier assertion that “the hottest new programming language is English,” meaning advanced LLMs can understand and produce code without the need for a developer to know specific language syntax.

How it works
The process shifts the developer’s role from manual coding to a more conversational, directorial one.
Describe the goal: The user gives a high-level prompt in plain language, such as “Create a Python function that reads a CSV file”.
AI generates code: An AI assistant like Cursor, Copilot, or Claude generates the code based on the prompt.
Execute and observe: The user runs the generated code to see if it works.
Refine iteratively: If there’s an error, the user copies the error message or provides feedback to the AI. The AI then suggests adjustments until the code works.

Relation to Anaconda and the data science environment
The Anaconda company recognizes the trend of AI-assisted coding, citing its potential to attract a new generation of developers and lower the barrier to entry.
However, Anaconda’s VP of Engineering, Ken Thompson, has noted that some experienced developers remain cautious due to the “nondeterministic nature of AI,” which can lead to unpredictable code output and increased risk.
In the data science context, vibe coding can be used for rapid tasks like scripting or data analysis, which are common within Anaconda environments.
For example, a user could vibe code a script using the Pandas library to read and process a CSV file, a typical task for data scientists.

Pros and cons
While vibe coding offers significant speed advantages, it also carries notable risks.
Pros:
Rapid prototyping: Allows for quickly creating a minimum viable product (MVP) or testing new ideas.
Lower barrier to entry: Enables non-programmers and beginners to build functional software without deep technical knowledge.
Increased productivity: Experienced developers can accelerate their workflow by using AI for boilerplate or repetitive code.
Cons:
Security risks: Speed often comes at the cost of security. AI-generated code, if not properly reviewed, can introduce vulnerabilities into a codebase.
Technical debt: By accepting code without understanding it, developers can create unmaintainable, fragile, and complex codebases that become difficult to debug and manage later.
Accountability issues: Developers who don’t fully understand the code they ship are less able to fix it when it breaks.
Accuracy issues: As Anaconda’s Ken Thompson noted, the nondeterministic output of LLMs can be a high-risk factor for stable codebases.

なんてことはない、自分が普段やっていることでした。自分はプログラミングはできませんが、AIにやりたいことを伝えて、それを実行してくれるPythonスクリプトを書いてもらって、Juypter Notebookの環境で実行しています。エラーが出たらエラーメッセージを貼り付けて、スクリプトを改善してもらいます。エラーは出ないけど動かない場合には、状況を説明して改善策を考えてもらっています。その会話を繰り返すうちに、最終的にはやりたい業務を実行してくれるPYTHONコードが出来上がるというわけです。スクリプトなので、同じデータセットに対しては同じことを再現性よく実行してくれるのがありがたいです。

スーパーでは、肉売り場に、レバー（肝臓）や砂肝などが隣り合わせに売られていますが、砂肝とはそもそも何でしょうか？「肝」と言う字があるので肝臓でしょうか？いいえ、違います。砂肝と書くくせに実は、鳥の「胃の一部」なんですね。「肝」というのは、肝臓という意味ではなくて、ここでは単に「内臓」の意味だったというわけです。

Gemini:
「砂ぎも」（砂肝とも書きます）は、主に**鶏（ニワトリ）の「砂嚢（さのう）」**という消化器官の一部です。

スーパーで売られているものは、ほとんどが鶏のものです。

「砂ぎも」って何？

鳥類が持つ**「筋胃（きんい）」**という、胃の一部です。「砂嚢（さのう）」とも呼ばれます。

鳥は歯がないため、食べ物を丸呑みにします。飲み込んだ食べ物を、胃液で消化する前に、物理的にすりつぶす必要があります。

そのために、鳥は小石や砂を飲み込み、この「砂ぎも」に溜めておきます。そして、砂ぎもの強力な筋肉を動かして、砂や小石と食べ物をこすり合わせ、細かくすりつぶします。

• 名前の由来: 食べた「砂（suna）」が溜まっている「肝（kimo = 内臓のこと）」ということから、「砂肝（すなぎも）」と呼ばれます。
• 食感: 非常に発達した筋肉の壁なので、脂肪が少なく、コリコリ・シャキシャキとした強い歯ごたえが特徴です。

スーパーで売られているのは、先述の通りほぼ**鶏（ニワトリ）**です。

鶏以外では、以下のような動物が持っています。

• 鳥類全般: 七面鳥、鴨（カモ）、アヒル、鳩（ハト）など、多くの鳥にあります。
• 爬虫類の一部: ワニなどにも見られます。
• 恐竜: 恐竜の化石からも、胃の中に石（胃石）が溜まった砂嚢が見つかっており、同じように食べ物をすりつぶしていたと考えられています。

確認：てことは、砂肝とはべつに「胃」があるわけではなくて、砂肝はあるいみ、胃そのものなわけね。胃の一部という意味で。

Gemini:

さらなる疑問：スーパーで売られている砂肝には、砂が入ってるの？取り除かれてるの？

Gemini:

砂肝の形に関する疑問：砂肝はなぜ２つのかたまりがペアでちょうつがいみたいに開くの？それが一つの砂肝？

Gemini:

しつこい質問：砂肝（筋胃）はなぜ腺胃のあとにあるの？すりつぶすためには、腺胃の前に位置すべきでは？

Gemini:

依頼：初めてこの話を聞いた高校生にもわかるように、この論文の内容をわかりやすく解説して。英語で。

Gemini:

以下、グーグル検索結果　AIによる概要です。

三毛猫 の多様な毛色は、メスに起こる「X染色体不活化」という現象が主な原因です。これにより、1匹の猫の体内で、異なる遺伝子を持つ細胞がモザイク状に存在するため、複数の毛色が発現します。

X染色体不活化の仕組み 遺伝子の違い:

ネコの毛色を決める遺伝子の一つに、黒色（o）と茶色（O）を発現させるものがあり、これはX染色体上にあります。

メス猫の遺伝子: メス猫は2本のX染色体（XX）を持つため、両親からそれぞれ異なる遺伝子（ 𝑂 𝑂 と 𝑜 𝑜 ）を受け継ぐことがあります。

ランダムな不活化: 胚発生の初期段階で、メス猫の各細胞では2本のX染色体のうちどちらか一方がランダムに不活化（機能停止）されます。 毛色の決定: 不活化されなかった方のX染色体にある遺伝子が毛色を決定します。

𝑂 を持つX染色体が不活化されなかった細胞は、茶色の毛色になります。

𝑜 を持つX染色体が不活化されなかった細胞は、黒色の毛色になります。

パッチ模様: この不活化は各細胞でランダムに起こるため、その後に細胞分裂を繰り返してできた細胞集団（クローン）が、茶色または黒色のパッチ模様となります。

白色の斑: 白色の部分は、メラニン色素の生成を阻害する別の遺伝子（常染色体にある 𝑊 𝑊 遺伝子）の影響によって生じます。

オスの三毛猫が希少な理由

オス猫はX染色体を1本しか持たない（XY）ため、基本的に三毛猫にはなりません。しかし、ごくまれに遺伝子異常で性染色体をXXYという組み合わせで持つオス猫が誕生することがあります。この場合、メスと同様にX染色体不活化が起こるため、三毛猫になる可能性がありますが、非常に珍しい現象です。

参考

1. 三毛猫の毛色を決める遺伝子をついに発見～60 年間の謎だった三毛猫の毛色の仕組みを解明～　https://www.m.u-tokyo.ac.jp/news/PR/2025/release_20250516.pdf　　今回の研究により、三毛猫などオレンジ色の毛を持つ猫には、X 染色体上の ARHGAP36 遺伝子領域に約 5,000 塩基の欠失があることが明らかになりました。オレンジ毛が生えた皮膚での遺伝子発現を調
   べたところ、欠失によって ARHGAP36 の発現が上昇し、その結果としてメラニン合成遺伝子群が抑えられ、黒色のユーメラニンからオレンジ色のフェオメラニン(※2)へと合成の切り替えが起きることが示唆されました。さらに、遺伝子の発現を抑制する DNA メチル化の状態を調べたところ、ARHGAP36 はX 染色体の不活性化に伴って高度にメチル化されることが分かりました。こ本研究成果は、米国の雑誌「Current Biology」に 2025 年 5月16日（金）午前 0 時（日本時間）に掲載されました。　A deletion at the X-linked ARHGAP36 gene locus is associated with the orange coloration of tortoiseshell and calico cats Hidehiro Toh, Wan Kin Au Yeung, Motoko Unoki, Yuki Matsumoto, Yuka Miki, Yumiko Matsumura, Yoshihiro Baba, Takashi Sado, Yasukazu Nakamura, Miho Matsuda, Hiroyuki Sasaki. Current Biology (2025) DOI:10.1016/j.cub.2025.03.075

男性の性染色体はXYですが、女性の性染色体はXXです。すると女性の場合は、X染色体が２つあるから、それぞれから遺伝子発現が生じて、男性よりも女性のほうが各遺伝子の産物（タンパク質）の量は2倍になるのか？というと、そんなことにはなりません。タンパク質を本来の量よりも2倍も多く作ってしまうと、不都合が生じるでしょう。男性の場合と同様になるような仕組みが存在します。それがX染色体の不活化です。胚のときに、それぞれの細胞がどちらか一方のX染色体をオフにしてしまうのです。一度選ばれてオフになったX染色体は、そのあとその細胞が分裂してもオフの状態が引き継がれる巧妙な仕組みが存在します。その辺りの事情をAIに訊いて、説明してもらいましょう。

質問：X染色体のどちらか一方に乗っている全ての遺伝子をオフにするの？それとも、個々の遺伝子に関してどちらかのX染色体がオフになるの（ランダムに）？

Gemini：ご質問ありがとうございます。とても良い質問です。

質問：X染色体上にもし変異遺伝子があった場合、本来なら劣性遺伝子としてヘテロなら表現型が出ないはずなのに、一方が不活性化されるのだとしたら、せっかくヘテロ接合体の個人であっても、病気になってしまうということ？

Gemini:はい、その通りです。非常に鋭いご指摘です。

質問：個体で全ての細胞で一方のX染色体を選ぶわけじゃないんだね？個々の細胞が、選ぶのね？いつ選ぶの？最終分化したとき？分裂中は選べないよね？

Gemini:はい、その理解で完全に正しいです。非常に重要なポイントを突いています。

Sam Altman Shows Me GPT 5… And What’s Next Cleo Abram チャンネル登録者数 681万人

Here is a detailed summary of GPT‑5 (sometimes called “ChatGPT 5”), covering: when it was released; who developed it; how it differs from its predecessor (GPT‑4 and related models); what is being said about it; and in which fields it appears to be having a strong impact. I use an academic tone as you prefer.

1. Release and developer

• GPT-5 was developed by OpenAI. (ウィキペディア)
• The official release date was 7 August 2025. (OpenAI)
• It is now the default model in the ChatGPT service, with users of free/paid tiers gaining access (with usage-limits and variants). (OpenAI Help Center)

2. What differentiates GPT-5 from GPT-4 (and immediate predecessors)

2.1 Architectural/technical changes

• GPT-5 is described as a “unified system” combining: a fast high-throughput model for everyday tasks, a deeper-reasoning (“thinking”) model for harder problems, and a real-time “router” that chooses which sub-model to use depending on the task. (ウィキペディア)
• Variants: GPT-5 has sub-versions such as GPT-5 mini, GPT-5 nano etc., aimed at faster, cheaper usage in the API context. (WIRED)
• Improved handling of multimodal input (text + vision + possibly other modalities) is emphasised. (ウィキペディア)

2.2 Capabilities improvements

• According to OpenAI, GPT-5 features state-of-the-art performance across domains such as coding, mathematics, writing, visual perception, health, etc. (OpenAI)
• Better reasoning chains, longer/harder tasks, and more “agentic” behaviour (e.g., tool-use, UI generation) are cited as improvements. (OpenAI)
• Reduced “hallucinations” (false/inaccurate statements) and improved accuracy in domain-specific contexts are claimed. (Botpress)
• Enhanced coding support: e.g., generating high-quality code, front-end UI from minimal prompts. (OpenAI)

2.3 User experience and system behaviour

• GPT-5 automatically switches between sub-models (“router” architecture) so that users no longer need to manually select e.g. “GPT-4” vs “GPT-4 Turbo”. (OpenAI Help Center)
• The tone and style of the model are claimed to be more critical, less effusively agreeable, and more precise in certain tasks compared to previous models. (ウィキペディア) モデルの語調や文体は、以前のモデルと比べてより批判的で、過度に同意的ではなく、特定のタスクにおいてはより正確であるとされています。

注）

ここでいう “less effusively agreeable” は、直訳すると「やたらと同意的でない」「過剰に賛同しない」という意味です。
つまり、GPT-4 以前のモデルが

「そうですね！」「その通りです！」
といった調子で、ユーザーの意見に寄り添いすぎたり、あいまいな内容でも肯定的に答えてしまう傾向があったのに対して、
GPT-5 ではそうした迎合的・忖度的な態度を減らし、より批判的・分析的に考えるように調整されている、ということです。

したがって「忖度しない」「むやみに相手に合わせない」「必要ならはっきり否定する」というニュアンスで理解してよいです。

2.4 Summary of difference

In short: GPT-5 is positioned not as just a larger version of GPT-4, but as a qualitatively different system in terms of model orchestration, domain-depth, multimodal/multi-tool capabilities, and user-experience. The predecessor (GPT-4) was already powerful; GPT-5 is marketed as stepping into “expert/PhD-level” territory. (Le Monde.fr)

3. What is being said about GPT-5

3.1 Official claims

• OpenAI describes GPT-5 as “our best AI system yet”. (OpenAI)
• They claim it is a “significant leap in intelligence” over previous models. (OpenAI)
• It is said to be available to all users, with different usage tiers (Plus, Pro) giving different allowances. (OpenAI)

3.2 External evaluations and commentary

• A recent empirical study (Georgiou et al., 2025) found that GPT-5 “significantly outperformed GPT-4” in domains such as lesson planning, clinical diagnosis, research generation, and ethical reasoning — though in some tasks (e.g., assignment evaluation) performance was similar. (arXiv)
• Some reviewers emphasise that while GPT-5 is better, it may not be a transformational leap into AGI (Artificial General Intelligence) yet. For example, one commentary noted that “GPT-5 will furnish a more pleasant and seamless user experience … but it falls far short of the transformative AI future that Altman has spent much of the past year hyping.” (ウィキペディア)
• As with all advanced models, concerns have been raised about safety, consistency, and bias. For instance, tests found that GPT-5 may produce more harmful responses in some sensitive contexts than its predecessor. (ガーディアン)

3.3 Popular buzz-terms

• “Vibe coding”: a phrase used to describe GPT-5’s ability to turn natural-language prompts into interactive/app-like behaviour or UI generation with minimal explicit instruction. (ファイナンシャル・タイムズ)
• “Expert-level” or “PhD-level” assistant: the CEO of OpenAI reportedly described GPT-5 as akin to a team of PhD-level experts in your pocket. (Business Insider)

4. Fields in which GPT-5 appears to be revolutionising prior work

Below are several domains where GPT-5 is already making an observable impact (or is anticipated to do so). Because you are working in research/academic contexts, I will highlight areas especially relevant to academic/technical users.

4.1 Software development and coding

• GPT-5’s improved ability to generate front-end UI code, integrate with tools/agents, produce high-quality code from minimal prompts is cited. (OpenAI)
• For developers, this means a shift: previously humans meticulously built UI scaffolding, but now GPT-5 can produce such scaffolding automatically, enabling “software on demand”. This potentially changes workflows—from what used to be a manual programming process to one where prompting and iteration with the model become central.

4.2 Academic research, writing, and education

• The empirical study found GPT-5 significantly outperforms GPT-4 in tasks like research generation and lesson planning. (arXiv)
• For researchers like yourself, this suggests GPT-5 could be used more reliably for tasks such as drafting literature reviews, generating research outlines, brainstorming hypotheses, and assisting with writing in a more expert-level manner (though oversight remains essential).
• In an educational context (lesson planning, assignment creation), the model could help instructors or students by producing high-quality content quickly.

4.3 Clinical / health / biomedical domains

• The study notes improved performance in “clinical diagnosis” tasks. Although using GPT-5 for actual diagnoses must be done with caution, the improved model means that research tasks, medical writing, summarising clinical literature, or generating patient-education materials may become more accurate. (arXiv)
• In your field (ophthalmology, biomedical research), this means GPT-5 may assist in drafting sections of manuscripts, suggesting experimental designs, interpreting literature, and perhaps modelling certain analytical workflows faster than earlier models.

4.4 Multimodal tasks (vision, audio, text)

• GPT-5’s capabilities include visual perception: interpreting images, generating responses that integrate text and visual input. Although GPT-4 o introduced strong multimodal features, GPT-5 extends and integrates them into the unified system. (ウィキペディア)
• For example, in image-heavy research (e.g., ophthalmic imaging, histology), GPT-5 may help with summarising what an image shows, generating captions, or even assisting in explaining visual data. This could change workflows that previously required separate tools for image analysis vs text summarisation.

4.5 Professional workflow automation

• The “agentic” aspect of GPT-5 (tool integration, choosing appropriate reasoning mode, generating interactive applications) means that in professional environments (research institutions, universities, corporations) workflows may be re-designed: instead of just using an LLM for text, one might build custom “agents” (bots) that perform specific tasks, assisted by GPT-5 as the core.
• For example, in your context of research administration (URA tasks), manuscript preparation, grant-writing: GPT-5 could act as an intelligent assistant that dynamically uses databases, drafts text, proposes checklists, etc.

5. Limitations, caveats and things to watch

Given your academic and research vantage point, it is important to note limitations:

• Although GPT-5 is stronger, it is not infallible. The recent study found comparable performance in some tasks (assignment evaluation) and ongoing issues in safety/control. (arXiv)
• Safety concerns: independent tests found more harmful content in GPT-5 vs previous models in some scenarios. (ガーディアン)
• User reports: some users reported inconsistent quality as the model automatically switches sub-models depending on task, and there was backlash about legacy model removal. (ウィキペディア)
• Because of the rapid pace of publicisation, peer-reviewed independent evaluations are still limited; many claims come from internal or early-user data.
• For research/clinical use, reliance on GPT-5 must still include human oversight, especially where accuracy, reproducibility, and ethics are critical (which appears to align with your emphasis on rigor).

6. Summary

In summary: GPT-5 is the latest flagship model from OpenAI, released 7 August 2025, intended as a major advance over GPT-4. It brings a new architecture (router + thinking/fast models), stronger capabilities across domains (coding, multimodal, reasoning), and is being positioned as transformative in software development, research workflows, education, and professional automation. That said, it is not a magic substitute for human expertise and still requires critical oversight.

If you like, I can pull together a comparative table of GPT-4 vs GPT-5 (capabilities, limitations, architectures) tailored to academic research usage, and we can discuss how you might leverage GPT-5 specifically for your work (grant writing, manuscript revision, etc.). Would you like me to do that?

(ChatGPT 5)