GPT-5.5はどれくらい強い？公開ベンチマークで見る実力と弱点

GPT-5.5の評価は、「全ベンチマークで圧勝するモデル」ではなく「実務寄りの複数領域でトップ級。ただし用途によって競合が勝つ場面もある」と見るのが正確です。OpenAIはGPT-5.5について、ユーザーの意図をより速く理解し、コード、調査、データ分析、文書・表計算、ソフトウェア操作、複数ツール横断の作業に強いモデルだと説明しています。

結論：強い。ただし“万能の1位”ではない

公開ベンチマークを見る限り、GPT-5.5はフロンティアモデルの中でも最上位候補です。特に、コマンドライン作業を測るTerminal-Bench 2.0、数学・推論系のFrontierMath、オフィス業務寄りのOfficeQA Pro、知識労働系のGDPvalで強い結果が示されています。

一方で、すべての評価で首位ではありません。SWE-Bench ProではClaude Opus 4.7がGPT-5.5を上回り、BrowseCompではGemini 3.1 ProとMythos PreviewがGPT-5.5を上回っています。 つまり、GPT-5.5は「まず試す価値が高いモデル」ではありますが、用途別の比較なしに最適解と決めるのは早計です。

主要ベンチマークで見えるGPT-5.5の位置づけ

評価項目	GPT-5.5のスコア	読み取り方
Terminal-Bench 2.0	82.7	コマンドラインワークフローを測る評価で、Claude Opus 4.7の69.4、Gemini 3.1 Proの68.5、Mythos Previewの82.0を上回っています。
FrontierMath Tier 1–3 / Tier 4	51.7 / 35.4	同じ比較表では、Claude Opus 4.7の43.8 / 22.9、Gemini 3.1 Proの36.9 / 16.7を上回っています。
OfficeQA Pro	54.1	Claude Opus 4.7の43.6、Gemini 3.1 Proの18.1を上回っています。
GDPval	84.9	知識労働系の評価として示され、Claude Opus 4.7の80.3、Gemini 3.1 Proの67.3を上回っています。

この比較からは、GPT-5.5が端末作業、数学的推論、オフィス業務、知識労働系で強い一方、GitHub issue解決、ブラウズ系タスク、OS操作系では競合モデルも有力だと分かります。

何に向いているのか

コーディングとデバッグ

GPT-5.5の分かりやすい強みは開発作業です。OpenAIはGPT-5.5がコード作成とデバッグに優れると説明しており、Terminal-Bench 2.0でも82.7という高いスコアが示されています。

ただし、ソフトウェア開発のすべてでトップという意味ではありません。SWE-Bench ProではGPT-5.5が58.6、Claude Opus 4.7が64.3とされているため、既存リポジトリのissue解決を重視する場合はClaude系モデルとの比較が必要です。

調査、データ分析、複数ステップの作業

OpenAIは、GPT-5.5がオンライン調査、データ分析、複数ツールをまたぐ作業に強く、曖昧な複数段階タスクでも計画し、ツールを使い、作業を確認しながら進められると説明しています。

ただし、ブラウズ能力を測るBrowseCompではGPT-5.5が84.4で、Gemini 3.1 Proの85.9、Mythos Previewの86.9を下回っています。 調査タスクでも、検索・ブラウズの比重が大きい用途では、別モデルがより良い結果を出す可能性があります。

文書、表計算、オフィス業務

文書作成、スプレッドシート、ソフトウェア操作を含む仕事では、GPT-5.5は特に有力です。OpenAIはGPT-5.5の得意領域として文書・表計算の作成やソフトウェア操作を挙げており、New York Timesも、OpenAIが新技術をコード作成やその他のオフィス業務で改善したと説明したことを報じています。

OfficeQA ProではGPT-5.5が54.1で、Claude Opus 4.7の43.6、Gemini 3.1 Proの18.1を上回っています。 社内資料、表計算、手順書、レポート作成のような業務では、GPT-5.5の強みが出やすい領域だと考えられます。

数学・技術的な推論

FrontierMathの比較では、GPT-5.5はTier 1–3で51.7、Tier 4で35.4を記録し、同じ表にあるClaude Opus 4.7とGemini 3.1 Proを上回っています。 数学的な検討や技術分析を含むタスクでも、GPT-5.5は上位候補になります。

GPT-5.4からの進化

GPT-5.4は、推論、コーディング、エージェント的ワークフローを統合し、スプレッドシート、プレゼンテーション、文書などの専門的な作業に対応するモデルとして説明されていました。

GPT-5.5では、その方向性がさらに自律的な作業遂行へ寄っています。OpenAIは、GPT-5.5がユーザーの意図をより速く理解し、より多くの作業を自力で進められると説明しています。 また、複数段階の科学タスクに焦点を当てたGeneBenchで、GPT-5.5はGPT-5.4から明確に改善したとも述べています。

ClaudeやGeminiより強いのか

分野によります。GPT-5.5はTerminal-Bench 2.0、FrontierMath、OfficeQA Pro、GDPvalでは、公開比較上、Claude Opus 4.7やGemini 3.1 Proを上回っています。

一方で、SWE-Bench ProではClaude Opus 4.7がGPT-5.5を上回り、BrowseCompではGemini 3.1 ProとMythos PreviewがGPT-5.5を上回っています。 端末作業やオフィス業務ならGPT-5.5を第一候補にしやすい一方、GitHub issue解決やブラウズ中心の調査では、Claude、Gemini、Mythos Previewとの実タスク比較が必要です。

実務導入で見るべきポイント

モデル選定では、総合ベンチマークの印象だけでなく、自分たちの作業に近い条件で比べるのが重要です。GPT-5.5はコード、調査、データ分析、文書・表計算、ソフトウェア操作、複数ツール横断に強いと説明されていますが、公開ベンチマーク上でも勝敗は項目ごとに分かれています。

実務で試すなら、次のような観点で比較すると判断しやすくなります。

• 既存コードベースのissue解決やリファクタリングでは、SWE-Bench Proで強いClaude系モデルも含めて試す。
• 端末操作を含む開発ワークフローでは、Terminal-Bench 2.0で82.7を示したGPT-5.5を有力候補にする。
• 調査やブラウズ中心の作業では、BrowseCompでGPT-5.5を上回ったGemini 3.1 ProやMythos Previewも比較対象にする。
• 文書、表計算、オフィス業務では、OpenAIの説明とOfficeQA Proの結果を踏まえてGPT-5.5を重点的に検証する。

最終評価

GPT-5.5はかなり強いモデルです。公開ベンチマークでは、ターミナル作業、数学・推論、オフィスQA、知識労働系の評価で上位の結果を示しています。 ただし、BrowseComp、SWE-Bench Pro、OSWorld-Verifiedのように競合が上回る項目もあります。

最も実用的な結論は、GPT-5.5は総合最強候補の一つだが、すべての用途で最適とは限らない、ということです。特に仕事で使うなら、ベンチマークの順位よりも、自分のタスク、ファイル、ツール環境でどれだけ安定して成果を出せるかを基準に評価するのが安全です。