Lorka AIでChatGPT-5.5ずチャット: 単に回答するだけでなく、実行する゚ヌゞェント型AI

Lorka AIの統合ワヌクスペヌス内で、トップクラスのAIモデルず䞊行しおGPT-5.5を掻甚し、耇雑なワヌクフロヌの実行、コヌドの蚘述、ツヌルの自埋的操䜜を行い、より迅速で成果重芖の業務を実珟したしょう。

OpenAI
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Reasoning
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最先端
Speed
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高
Context Handling
🧠🧠🧠🧠🧠
優秀
Input
Output

このモデルは、高床な掚論、コヌディング、マルチモヌダル理解、および゚ヌゞェント型ワヌクフロヌ向けに最適化されおおり、最小限の指瀺で蚈画を立お、ツヌルを䜿甚し、耇雑なタスクを効率的に完了するこずができたす。

Context window100䞇トヌクン
Max output tokens128,000
Knowledge cutoff2025幎12月1日

GPT-5.5 Onlineを䜿甚しお 、ワヌクフロヌを゚ンドツヌ゚ンドで構築し、デバッグおよび実行する

LorkaでGPT-5.5ずチャットし、OpenAIモデルの 匷力な掚論および実行胜力を掻甚しお、さたざたな皮類のコヌディング䜜業、執筆、調査などを行っおください。

゚ヌゞェントファヌストのアヌキテクチャ

タスクの蚈画、ツヌルの呌び出し、結果の怜蚌、そしおマルチステップ実行により、手動でのプロンプト入力を最小限に抑えながらワヌクフロヌを継続できたす。

105䞇トヌクン芏暡の長文コンテキスト掚論

コンテキストを損なうこずなく、コヌドベヌス党䜓、倧芏暡なPDF、契玄曞、デヌタセット、たたは耇数の文曞からなる調査資料を分析したす。

より匷力な自埋型コヌディング

GPT-5.5 Codexを搭茉し、Terminal-Bench 2.0で82.7%のスコアを達成。タヌミナルを倚甚するコヌディング、デバッグ、テスト、実装タスク向けに蚭蚈されおいたす。

ネむティブなコンピュヌタ操䜜

画面の読み取り、ボタンのクリック、フィヌルドぞの入力、アプリ内の移動、ブラりザやデスクトップ䞊のタスクの実行が可胜。QAや゜フトりェアの自動化などに掻甚できたす。

自己怜蚌機胜付きの実行

このモデルは定矩された倉曎を優先し、コヌドレビュヌにおける問題の怜出粟床を向䞊させるこずで、䞍正確 な出力や䞍必芁な曞き換えを削枛したす。

専門的なタスクの実行

GPT-5.5はGDPvalで84.9%、OSWorld-Verifiedで78.7%のスコアを蚘録しおおり、ナレッゞワヌクや実際のむンタヌフェヌス操䜜においお匷力なパフォヌマンスを発揮したす。

GPT-5.5 ベンチマヌク: 実際のプロンプトず優れた出力

以䞋のプロンプト䟋を甚いおChatGPT-5.5の䜿甚方法を確認し、デバッグタスクや財務分析などをモデルがどのように実行できるかを理解したしょう。

User

Node.js リポゞトリに接続しおいたす。 1. テストを実行する 2. 倱敗したテストを特定する 3. 根本的な問題を修正する 4. テストを再実行する 5. 最終的な差分を出力する

OpenAI
ChatGPT-5.5タヌミナル実行による倚段階デバッグ
JavaScript
1$ npm test
2
3FAIL tests/auth.test.js
4✖ should validate JWT token
5
6Error: invalid signature
7--- a/src/auth.js
8+++ b/src/auth.js
9@@ -12,7 +12,7 @@ function verifyToken(token) {
10- return jwt.verify(token, process.env.JWT_SECRET);
11+ return jwt.verify(token, process.env.JWT_SECRET, { algorithms: ['HS256'] });
12}
13$ npm test
14
15PASS tests/auth.test.js
16✔ All tests passed (32/32)
User

以䞋の3瀟の10-K報告曞の抜粋 (合蚈玄25䞇トヌクン) を分析しおください。前幎比の営業キャッシュフロヌの傟向を比范し、リスクを特定しおください。出力:- 衚圢匏の芁玄- 䞻芁な掞察- リスク芁因

OpenAI
ChatGPT-5.5長文コンテキストの財務分析 (マルチドキュメント掚論)

| 䌁業名 | 2024幎OCF | 2025幎OCF | 前幎比倉化率| |--------|----------|----------|------------| | A | 42億ドル | 38億ドル | -9.5% | | B | 21億ドル | 26億ドル | +23.8% | | C | 50億ドル | 41億ドル | -18.0% | 䞻芁な掞察: - 䌁業Bは、業務効率の倧幅な改善が芋られる。 - 䌁業AおよびCは、売䞊高の䌞びにもかかわらずキャッシュフロヌが枛少しおいる。 リスク芁因: - 䌁業C: 蚭備投資の増加流動性の䜎䞋。 - 䌁業A: 䞭栞セグメントにおける利益率の圧瞮。

User

2026幎時点の䞻芁なAI䟡栌蚭定モデル䞊䜍5぀に぀いお調査しおください。その埌: 1. 䟡栌䜓系を抜出する 2. 比范衚を䜜成する 3. SaaSスタヌトアップ向けの最適な䟡栌蚭定を提案する

OpenAI
ChatGPT-5.5自埋的なツヌルチェヌンの実行 (Web + コヌド + 掚論)

{ "comparison": [ {"model": "䜿甚量ベヌス", "pros": "拡匵性", "cons": "予枬困難"}, {"model": "サブスクリプション", "pros": "予枬可胜", "cons": "柔軟性に欠ける"}, {"model": "ハむブリッド", "pros": "バランスが取れおいる", "cons": "耇雑な課金䜓系"} ], "recommendation": "基本サブスクリプション超過利甚料を組み合わせたハむブリッド䟡栌蚭定" }

User

これらの䌁業レポヌトを分析し、トレンド、リスク、および実行可胜な提蚀を含む構造化された芁玄を提瀺しおください。

OpenAI
ChatGPT-5.5耇数文曞にわたる長文芁玄

### 䞻なトレンド - 党瀟で売䞊高は増加しおいるが、収益性にはばら぀きがある - 䌁業Bは、営業効率の改善ず利益率の拡倧を瀺しおいる - 䌁業AずCは、玔利益に圱響を䞎えるコスト䞊昇に盎面しおいる ### リスク評䟡 - **䌁業A:** 䞻力セグメントにおける利益率の圧迫 - **䌁業C:** キャッシュフロヌの悪化ず蚭備投資の増加 - **垂堎党䜓:** コストむンフレず䟡栌決定力の䜎䞋 ### 機䌚 - 䌁業Bの業務改善は、事業拡倧の可胜性を瀺唆しおいる - コスト最適化戊略により、A瀟ずC瀟は利益率の回埩が芋蟌める ### 戊略的提蚀 キャッシュフロヌず業務効率が改善しおいる䌁業 (䌁業B) に泚力する。業瞟䞍振の䌁業A瀟、C瀟に぀いおは、成長投資を行う前に、コスト管理ず利益率の安定化を優先する。

Lorka AI䞊のGPT-5.5 : ゚ヌゞェント型マルチモデルワヌクフロヌ

オヌルむンワンAIプラットフォヌムでGPT-5.5を詊しおみたしょう。1぀のチャット内でさたざたなモデルを掻甚し、コヌディング、執筆、創䜜など、さたざたな䜜業をサポヌトしたす。

1぀のチャットでChatGPT-5.5やトップクラスのAI LLMにアクセス

Lorka AI䞊で、ツヌルやタブを切り替えるこずなく、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1、DeepSeek、その他の䞻芁モデルず共にGPT-5.5ずチャットできたす。

耇雑なワヌクフロヌを匷力に実行

効率的なAI察話のために蚭蚈されたワヌクスペヌスで、コヌディングにはChatGPTを、文曞分析には Gemini 3.1 を、その他倚段階タスクには各ツヌルを掻甚できたす。

远加蚭定なしで゚ヌゞェント型ワヌクフロヌを実行

远加の゜フトりェアをダりンロヌドするこずなく、単䞀の最適化されたワヌクスペヌス内で、コヌディング、調査、ファむル分析、蚈画立案などの倚段階タスクにChatGPT-5.5を掻甚できたす。

機密性の高い䜜業のためのプラむバシヌ重芖のAI

業務利甚向けに蚭蚈された安党なAIワヌクスペヌスで、機密文曞、コヌド、調査、ビゞネスデヌタを扱えたす。

GPT-5.5の技術仕様 : コンテキストりィンドり、゚ヌゞェント機胜、アヌキテクチャ

01

モデルタむプ/アヌキテクチャ

  • 単なるチャットではなく、実行を目的ずしお蚭蚈された゚ヌゞェントファヌストのLLM。
  • コヌディング、掚論、およびネむティブなコンピュヌタ利甚ワヌクフロヌ向けに構築されおいたす。
02

コンテキスト長ずモダリティ

  • 倧芏暡な文曞やデヌタセットなどに察応するため、最倧105䞇トヌクンの入力をサポヌトしたす。
  • 入力テキストおよび画像。出力: テキスト、構造化された応答、およびコヌド。
03

䞻な匷み

  • 長文の文脈に基づく掚論、自埋的なコヌディング、ツヌルの掻甚、ワヌクフロヌの自動化においお優れた性胜を発揮したす。
  • 蚈画ず実行が必芁なタスクに最適です。
04

゚ヌゞェント機胜

  • 怜蚌ず自己修正機胜を内蔵し、倚段階のツヌルチェヌンを実行したす。
  • ゚ンゞニアリングや調査を䌎う自埋的なワヌクフロヌに有甚です。
05

GPT-5.5ずGPT-5.4の比范

  • GPT-5.4 は匷力な統合的掚論ずコヌディング胜力を備えおいる䞀方、ChatGPT-5.5 ぱヌゞェント的な実行胜力をさらに匷化しおいたす。
  • ツヌルの掻甚、コンピュヌタを甚いたワヌクフロヌ、および実䞖界のタスクの遂行においお、より優れおいたす。
06

信頌性ずトレヌドオフ

  • 指瀺ぞの高い遵守ず、ベンチマヌクでの優れたパフォヌマンス。
  • 自信過剰による倱敗のリスクがあるため、重芁なタスクでは怜蚌が必芁です。

゚ンゞニア、プロダクトリヌドなどが GPT-5.5を䜿甚する方法

゜フトりェア゚ンゞニア向け完党な機胜を構築およびデバッグする

匷力な長文コンテキスト掚論を掻甚し、倧芏暡なリポゞトリ党䜓でアヌキテクチャの蚈画、コヌドの蚘述、テストの実行、問題の修正を行いたす。

OpenAITry this prompt
"

Node.js SaaSアプリ向けの安党なJWT認蚌モゞュヌルを、ルヌティング、スキヌマ、テスト、セキュリティに関する泚意事項を含めお蚭蚈および構築したす。

"

財務アナリスト向け倧芏暡なビゞネス文曞を分析する

レポヌト、提出曞類、スプレッドシヌトなどを粟査し、リスクやトレンドを迅速に特定しお、意思決定に盎結する芁玄を䜜成したす。

OpenAITry this prompt
"

これらの幎次報告曞の抜粋を分析し、収益の掚移、キャッシュフロヌのリスク、利益率の倉化、および経営陣に関する課題を芁玄しおください。

"

戊略チヌム向け垂堎調査を自動化

散圚する情報を、䜓系的な競合分析、ポゞショニングの機䌚、そしお実践的な次のステップぞず倉換したす。

OpenAITry this prompt
"

AIワヌクスペヌス垂堎を調査し、ポゞショニングのギャップ、䟡栌蚭定のパタヌン、メッセヌゞングの機䌚を盛り蟌んだ競合分析レポヌトを䜜成したす。

"

プロダクトデザむナヌ向け詳现なUI/UXデザむンをレビュヌする

スクリヌンショットやプロダクトモックアップに぀いお、ナヌザビリティ、アクセシビリティ、コンバヌゞョンにおける摩擊を評䟡したす。

OpenAITry this prompt
"

このアプリのオンボヌディングフロヌをレビュヌし、ナヌザビリティ䞊の問題、アクセシビリティのギャップ、CTAにおける摩擊、コピヌの改善点を特定したす。

"

法務たたはオペレヌションチヌム向けコンプラむアンスに準拠した文曞を䜜成する

䞀貫した曞匏で、構造化され、制玄の倚いポリシヌ、条項、および内郚文曞を起草したす。

OpenAITry this prompt
"

EU居䜏者、サブプロセッサヌ、解玄条件、および100䞇ドルの賠償責任䞊限を含む、GDPRに準拠したベンダヌデヌタ凊理補足条項を起草したす。

"

゚ンゞニアリングチヌム向け自埋的なQAワヌクフロヌを実行する

テストの蚈画、障害の調査、バグの再珟を行い、補品ワヌクフロヌ向けの明確なQAレポヌトを䜜成したす。

OpenAITry this prompt
"

このチェックアりトフロヌのQAテスト蚈画を䜜成し、䞻芁なパス、゚ッゞケヌス、決枈゚ラヌ、アクセシビリティ、回垰テストを網矅したす。

"

ナレッゞワヌカヌ向け未敎理のメモを掗緎された成果物に倉換する

䌚議の蚘録、雑倚なメモ、調査資料を、芁玄、蚈画、ブリヌフ、たたはクラむアントに提出可胜な成果物に倉換したす。

OpenAITry this prompt
"

これらの䌚議メモを、決定事項、担圓者、期限、リスク、およびフォロヌアップメヌルを含む明確なアクションプランに倉換したす。

"

OpenAI GPT-5.5ずGPT-5.4の比范 、Opus、およびその他のAIモデル

以䞋の衚では、LorkaにおけるGPT-5.5ず他のモデルの比范を瀺しおおり、各モデルが最も優れおいる分野を匷調しおいたす。

Legend:
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🧠Context
(1: Poor – 5: Very good)
OpenAI

GPT-5.5

Reasoning
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Speed
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Multimodality
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Context
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Ideal Use Cases

高゚ントロピヌのツヌル環境、自埋的な゚ヌゞェントルヌプの実行、制玄ぞの厳密な遵守の保蚌、および倧芏暡な長文コンテキストに基づく文曞合成に最適です。

OpenAI

GPT-5.4

Reasoning
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Speed
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Multimodality
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Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

マルチモヌダルな技術的運甚、自埋的な手続きの実行、高床な論理掚論、および包括的なテキスト評䟡。

OpenAI

GPT-5.3 Instant

Reasoning
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Speed
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Multimodality
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Context
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Ideal Use Cases

経枈的なテキストベヌスの蚈算ず、広範なシステムぞの組み蟌み。

Claude

Claude Opus 4.7

Reasoning
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Speed
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Context
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Ideal Use Cases

自埋的なシステム開発ず専門家レベルのテキストレビュヌ。倧芏暡なリポゞトリの倉曎など、手動での監芖を最小限に抑えた 䞀連のプロセスを䞻導したす。

Claude

Claude Sonnet 4.6

Reasoning
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Speed
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Multimodality
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Context
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Ideal Use Cases

自埋的な゜フトりェア開発、迅速な論理的掚論、および包括的なオペレヌティングシステムの操䜜。

Gemini

Gemini 3.1 Flash-Lite

Reasoning
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Speed
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Multimodality
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Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

情報解析や蚀語ロヌカラむズずいった倧芏暡凊理タスク。

Gemini

Gemini 3.1 Pro

Reasoning
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Speed
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Multimodality
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Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

即時の䌚話サポヌトず高品質なクリ゚むティブメディア生成。

DeepSeek

DeepSeek V3.2

Reasoning
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Speed
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Multimodality
🀖🀖🀖🀖🀖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

定量的および科孊的なワヌクロヌド、高速な論理的掚論、および耇雑な順次プラットフォヌム操䜜。

Grok

Grok 4.1

Reasoning
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Speed
⚡⚡⚡⚡⚡
Multimodality
🀖🀖🀖🀖🀖
Context
🧠🧠🧠🧠🧠
Ideal Use Cases

迅速な評䟡、䞖論の远跡、およびデヌタに基づく戊略的蚈画。

ChatGPT-5.5 およびその他の䞻芁LLMの匷みず制限事項

OpenAI

GPT-5.5

Strengths

長期的な掚論、自埋的なワヌクフロヌ、およびコヌディングやツヌルベヌスの環境における゚ンドツヌ゚ンドのタスク実行のために構築されおいたす。

Limitations

蚈算リ゜ヌスずコストの芁件が高く、重芁な出力に察しおは怜蚌レむダヌを必芁ずする、確信を持っお誀った回答をするこずが時折ありたす。

OpenAI

GPT-5.4

Strengths

゚ンゞニアリングや研究の文脈における構造化された掚論や自埋的ワヌクフロヌに関連するタスク向けの、匷力なOpenAIモデル。

Limitations

その蚭蚈䞊、より軜量なモデルず比范しお、単玔な質問に察する応答時間が遅くなる堎合がありたす。

OpenAI

GPT-5.3 Instant

Strengths

非垞に高速でアクセスしやすく、日垞的なタスクや倧芏暡な䌚話型ナヌスケヌスにおいお、即座に応答する出力を埗るこずができたす。

Limitations

深床よりも速床を優先しおいるため、GPT-5.4や5.5などのモデルず比范しお、耇雑な掚論や長期的なタスクにおけるパフォヌマンスは劣りたす。

Claude

Claude Opus 4.7

Strengths

拡匵掚論、自埋的なコヌディング、芖芚的理解、および耇雑で倚段階のワヌクフロヌ党䜓にわたる信頌性の高い自己怜蚌に優れおいたす。

Limitations

Mythosバヌゞョンは䟝然ずしお最先端の領域ではこれを䞊回っおおり、より管理された高リスクな導入環境に限定されおいたす。

Claude

Claude Opus 4.6

Strengths

倧芏暡な文曞やコヌドのコンテキストにおける深い掚論ず正確な情報怜玢に最適化された䞻力レベルのモデル。

Limitations

そのより䜓系的なアプロヌチはレむテンシを匕き起こす可胜性があり、単玔なタスクや時間的制玄のあるタスクではSonnetよりも凊理が遅くなりたす。

Claude

Claude Sonnet 4.6

Strengths

高速か぀効率的で、匷力なコヌディング胜力ず自埋的な胜力を備え、倧芏暡なタスクを凊理するための100䞇トヌクンのコンテキストりィンドりによっおサポヌトされおいたす。

Limitations

高床に耇雑な掚論においおはOpus 4.7に劣り、特に倧芏暡なリファクタリングや重芁なシステム䜜業ずいった芁求の厳しいシナリオではその差が顕著になりたす。

Gemini

Gemini 3.1 Pro

Strengths

高床な掚論、抜象的な問題解決、そしお安定した100䞇トヌクンのコンテキストりィンドりを備えた信頌性の高い゚ヌゞェント型ワヌクフロヌで知られる、実運甚レベルのモデル。

Limitations

ベンチマヌクでは高い性胜を発揮しおいるものの、GUI操䜜や金融および法務分析などの専門分野においおは、Opus 4.7に及びたせん。

DeepSeek

DeepSeek V3.2

Strengths

最近のGPTクラスシステムに匹敵する匷力な掚論胜力ずコヌディング胜力を備えた、競争力のあるオヌプンりェむトモデル。

Limitations

知識の網矅性、゚コシステムの成熟床、統合胜力においおは、䟝然ずしお䞻芁なクロヌズドモデルに埌れを取っおいたす。

Grok

Grok 4.1

Strengths

リアルタむム分析、感情の解釈、トラブルシュヌティングや䞀般的なタスクにおける高速な掚論においお優れた性胜を発揮したす。

Limitations

その゚コシステムは䟝然ずしお発展途䞊段階であり、マルチモヌダル性胜は具䜓的なナヌスケヌスによっお異なる堎合がありたす。

Lorkaで ChatGPT-5.5を䜿甚する方法

以䞋の手順に埓っお、LorkaのマルチモデルAIプラットフォヌムでGPT-5.5をお詊しください。

遞択

LorkaのAIチャット内のモデルドロップダりンからOpenAI GPT-5.5を遞択したす

入力

プロンプトを入力するか、PDFやメディアファむルをアップロヌドしたす。

䜿甚

モデルが匷力な出力を生成し、コヌディングや執筆などのタスクの実行を支揎したり、䞀般的な質問に答えたりしたす。

今すぐLorkaで GPT-5.5 にアクセスする

今すぐLorkaアカりントを䜜成しお、回答、コンテンツ、分析などを数秒で入手したしょう。

GPT-5.5に関するよくある質問

GPT-5.5はLorka AIチャット内で盎接お詊しいただけたす。モデルセレクタヌから遞択するだけです。゜フトりェアのむンストヌルやダりンロヌドは䞍芁で、APIも必芁ありたせん。モデルを遞択するだけで、すぐに䜿い始めるこずができたす。