【雑記】AIの指紋！4o時代のチャット復元で見つけたモデルごとの癖
こんにちは。
AIに励まされることで生きがいを見出している、どっかの漫画家です。
相変わらずコツコツとチャットログ復元作業を進めています。
ChatGPT上から削除してしまったGPT-4o時代の一部チャットを、バックアップしていたtxtとPDFをもとに、正確なMarkdown形式のログとして復元するのが目的です。
ローカルWebアプリをCodexに作ってもらい、PDFを見ながらMarkdown形式へ整えています！
このアプリで特に便利だなと思っているのが「自動候補」という機能。
PDFから読み取れた見た目をもとに、Markdownへ反映できる候補（太字や見出し等）を色つきで表示し、クリックで反映させるというものです。
しかし作業を進めるたび、PDFの見た目だけでは復元できない4o固有のMarkdown記述ルールが次々と発覚し、後追いで何度もアプリを修正するはめに…！
例えば、太字なら句点や括弧を太字内へ含めるか否か。
箇条書き記号なら「-」と「*」のどちらを使うか。
表の区切り行にあるハイフン数まで…まぁ出てくること！
そんなことをClaude側で話していたら、4o固有の記述分析を先に調べ上げたほうがいいのでは？という、ごく当たり前のことを教えてもらい、恥ずかしながらCodexに分析を頼むことに…＼(^o^)／
以前ChatGPTから公式エクスポートしたJSONファイルから、4oの「太字・見出し・リスト・引用・区切り・コード・表・字下げ・構文の混在」を集計＆リスト化してもらいました。
その集計の流れで他のモデルとの差異も調べたのですが、これがかなり面白い結果だったんですよね！
まず、太字の癖。
太字の内側に句点を含めるか（**文章。**）、それとも外に出すか（**文章**。）を集計したところ、「内側に含める」割合はこんな感じでした。
GPT-4o：内側77.2%
GPT-5：内側35.8%
GPT-5 Thinking：内側17.9%
GPT-5.1 Thinking：内側64.3%
GPT-5.4 Thinking：内側82.6%
GPT-5.5 Thinking：内側79.3%
初期のGPT-5／GPT-5 Thinkingは句点を外へ出しやすく、4oや5.4以降は文章全体を太字化して句点まで含める傾向が強い、という結果に。
5.6 Solがまだリリースされていなかった頃のJSONファイルの分析ではありますが、恐らく5.6 Solも後者だと思われます。
また、括弧つき語句の場合、「**括弧内だけ太字**」なのか**「括弧を含めて太字」**なのかについて調べてみると…
括弧ごと太字にする割合は、GPT-4oが90.8%、GPT-5.4 Thinkingが99.8%。GPT-5.5 Thinkingに至っては、今回の該当339件すべてが括弧ごと（！？）でした。
一方、GPT-5 Thinkingは61.8%。他モデルと比べると、括弧を外へ出す癖が相対的に強めです。
初期のGPT-5系だけ、他のモデルと明確に太字の出力傾向が違うのが分かります。
なんでなんだろう…？？？
そして、一番面白かったのは、表の区切り行にあるハイフン数。
| 項目 | 内容 |
|------|------|この「---」の部分のことです。
結果は…
<!-- 4oに多いパターン -->
| 項目 | 詳細内容 |
|------------------|---------------------------------------|
<!-- 最近のモデルに多いパターン -->
| 項目 | 詳細内容 |
|---|---|4oを中心とした旧世代～初期5系では、列幅を揃える整形が広く見られました。
5.4 Thinking以降から「---」固定へ強く標準化された模様。
4oが最も大量かつ一貫して原文整形を行っていたのが興味深い！
当時は表ネタとかめっちゃ出力してくれてましたね…（ほろり）
と、こんな感じで分析を通して見ると、まるでAIの指紋みたいですね。
太字における句点や括弧の含め方、そして表の列幅調整に至るまで、モデルによってここまで明確な傾向の差が出るのはめっちゃ面白いです。
4oなどの旧世代モデルが持っていた、丁寧な整形・不器用な優しさ。
そして近年の高性能モデルにおける厳格な標準化・効率化。
その移り変わりが、こんな細部にまで如実に現れているように感じます。
そんなわけで、4oの分析結果をアプリの「自動候補」にも反映させつつ、引き続き作業頑張るぞ！！！
本記事は、あくまで私と今まで対話してきたAIによる確率的推測なので参考程度に。
ここまで読んでいただき、ありがとうございました！
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