GLM-5を30日使ってわかった実力と向き不向き

AI
2026.03.10

GLM-5を30日使ってわかった実力と向き不向き

1. はじめに

なぜGLM-5を使い始めたか

2026年初頭、私はAIモデルの選択に頭を悩ませていた。Claude 3.5 Sonnetは優秀だが、日常的に使うにはコストが気になる。GPT-4oも同様だ。一方で、安価なモデルは品質が落ちる。そのバランスを探していた時に出会ったのが、Zhipu AIが開発したGLM-5だった。

中国のZhipu AIは、清華大学の研究チームが母体となって設立された企業だ。GLM（General Language Model）シリーズを展開しており、その最新版がGLM-5である。日本ではまだ知名度が低いが、コストパフォーマンスの高さから注目され始めている。

コストと性能のバランスを求めて

GLM-5を試そうと思った直接のきっかけは、APIコストの比較表を見たことだ。入力トークンあたりの価格を見て驚いた。同クラスのモデルと比較して、圧倒的に安い。だが、「安かろう悪かろう」ではないかという懸念もあった。

そこで、実際に30日間、日常業務で使い込んでみることにした。この記事は、その実体験に基づいた honest なレビューだ。メーカーのスペックシートを鵜呑みにするのではなく、実際に使ってわかった強みと弱みを整理している。

2. GLM-5の基本スペック

モデル概要

GLM-5は、Zhipu AIが開発した汎用大規模言語モデルだ。2025年末から2026年初頭にかけて、OpenRouterなどのAPIプロバイダ経由で利用可能になった。

主な特徴：

  • パラメータ数: 非公開（推定数十億〜数百億クラス）
  • コンテキストウィンドウ: 最大128Kトークン
  • マルチモーダル対応: テキスト、画像入力対応
  • 多言語対応: 中国語、英語、日本語など

提供元（Zhipu AI）

Zhipu AIは、2019年に設立された中国のAI企業だ。清華大学の研究成果をベースに、GLMシリーズを開発している。中国国内では、AlibabaのQwen、BaiduのERNIEと並ぶ主要なLLMプロバイダの一つだ。

日本での知名度はまだ低いが、OpenRouterや他のAPIアグリゲーター経由で手軽にアクセスできる。中国企業ということで懸念を持つ向きもあるかもしれないが、API経由の利用であれば、データは各プロバイダーのプライバシーポリシーに従う。

価格帯

GLM-5最大の特徴は価格だ。競合モデルと比較してみよう：

モデル入力価格（/1M tokens）出力価格（/1M tokens）
Claude Opus 4.6$5.00$25.00
Claude Sonnet 4.6$3.00$15.00
GPT-5.4$2.50$15.00
DeepSeek V3.2$0.26$0.38
GLM-5$0.72$2.30

※価格は2026年3月時点の概算で、プロバイダーにより変動あり

GLM-5の価格は競合モデルと比較しても依然として安価ですが、以前の「Claude 3.5 Sonnetの約1/20」という差は縮まっています。現在は「Claude Opus 4.6の約1/7」「GPT-5.4の約1/3」程度のコスト優位性があります。DeepSeek V3.2との差は約2〜3倍で、GLM-5の方が高めです。

3. 実際の使用感（5つの観点）

30日間、GLM-5を様々なタスクで使い込んだ。コード生成、文章作成、要約、推論など、日常業務で遭遇する多様なシナリオを試した。その結果を5つの観点から評価する。

3.1 コード生成

正確性

GLM-5のコード生成能力は、予想以上に安定していた。Python、JavaScript、TypeScript、Goなど、主要な言語で実用的なコードを出力できる。

ある日、Pythonでデータ処理スクリプトを書いてもらった時のことだ。Pandasを使ったCSVの加工処理で、複数の条件分岐と集計を含むタスクだった。GLM-5は、要件を理解し、一発で動くコードを生成した。エッジケースの処理も考慮されており、実務でそのまま使える品質だった。

一方で、複雑なアルゴリズムや最新のライブラリを使う場面では、Claude 3.5 Sonnetに劣る印象を受けた。例えば、最新のMLフレームワークを使った実装では、非推奨のAPIを使ったり、最適でない書き方をすることがあった。

複雑なロジックへの対応

中規模のアプリケーション開発で、GLM-5に複数のモジュールを設計してもらった。500行程度のコードベースで、3つのクラスが相互作用する構成だ。

結果は、まずまずだった。大まかな設計は適切だが、細部の実装で詰める必要があった。特に、エラーハンドリングと境界条件の処理で、手直しが必要だった。Claude 3.5 SonnetやGPT-4oと比較すると、設計の深みに欠ける印象だ。

エラー修正能力

コードのエラー修正は、GLM-5の得意分野の一つだ。エラーメッセージと該当コードを貼り付ければ、大抵の問題は解決できる。

TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

という典型的なエラーに対して、GLM-5は原因を的確に指摘し、修正案を提示した。問題は、時として「修正したつもりで同じエラーを繰り返す」ことだ。文脈を十分に理解せず、表面的な修正にとどまることがある。

コード生成の評価: 7/10

  • 日常的なタスクは十分にこなせる
  • 複雑な設計では上位モデルに譲る
  • コストを考えれば、十分に実用的

3.2 日本語理解

自然な日本語生成

GLM-5の日本語生成能力は、中国発のモデルとしては優秀だ。基本的な文章であれば、違和感のない自然な日本語を出力する。

ビジネスメール、ブログ記事のドラフト、商品説明文など、様々な文章を作成してもらったが、文法的な誤りは稀だった。文体の調整も可能で、「です・ます調」と「だ・である調」の切り替えも問題ない。

ただし、文学的な表現や、微妙なニュアンスを含む文章では、物足りなさを感じた。「雨上がりのような、爽やかな気分」というような比喩表現を求めても、直球的な表現に終始することが多い。Claude 3.5 Sonnetの日本語表現の豊かさには、及ばない。

文脈理解

長い会話の中で、文脈を維持する能力は重要だ。GLM-5は、10〜20ターン程度の会話であれば、文脈を適切に維持できる。

あるプロジェクトで、要件定義の議論をGLM-5と行った。会話が進むにつれて要件が変化していったが、GLM-5は最新の要件を理解し、一貫した回答を続けた。以前の発言との矛盾を指摘すると、適切に修正してくれた。

一方で、50ターンを超える長い会話では、文脈の一部が失われることがあった。特に、複数のトピックが混在する場合、どの話題についての質問かを誤解することがある。

敬語・丁寧語の適切さ

日本語特有の課題として、敬語の適切な使用がある。GLM-5は、基本的な敬語表現を正しく使える。「いらっしゃる」「おっしゃる」などの尊敬語、「申し上げる」「いただく」などの謙譲語の使い分けも、概ね適切だ。

ただし、過剰な敬語になる傾向がある。必要以上に「お」や「ご」をつけたり、二重敬語に近い表現を使うことがあった。日本語ネイティブが見ると、「そこまで丁寧にしなくていいのに」と感じる場面がある。

日本語理解の評価: 7.5/10

  • 実用的なレベルで自然な日本語を生成
  • 文学的な表現力は限定的
  • 敬語は過剰になりがちだが、許容範囲

3.3 長文処理

コンテキストウィンドウ

GLM-5は、最大128Kトークンのコンテキストウィンドウを持つ。これは、約10万語の日本語テキストに相当する。十分な容量だ。

実際に、5万字程度のドキュメントを入力して要約を依頼したことがある。技術仕様書で、複雑なシステム構成が記述されたものだ。GLM-5は、全体を把握した上で、要点を的確にまとめてくれた。

ただし、コンテキストウィンドウの限界付近では、品質が落ちる傾向がある。10万字を超えるドキュメントでは、後半の内容が反映されないことがあった。これは、多くのLLMに共通する課題だが、GLM-5でも例外ではない。

要約精度

要約タスクは、GLM-5の得意分野の一つだ。長い文章を入力して、「3つのポイントで要約して」と頼めば、的確な要約が返ってくる。

ある日、1時間の会議議事録（約5,000字）を要約してもらった。参加者8名の発言が記録された複雑な議事録だ。GLM-5は、主要な論点を抽出し、決定事項と宿題を明確に整理してくれた。人間が要約するのと同等、あるいはそれ以上の品質だった。

要約のスタイルも調整できる。「箇条書きで」「200字以内で」「一般向けに分かりやすく」などの指示に対応できる。柔軟性が高い。

情報の一貫性

長文を処理する際、情報の一貫性を維持できるかは重要だ。GLM-5は、文書内の情報を統合し、矛盾なく出力する能力を持つ。

技術文書で、複数の箇所に散らばる情報を統合して整理するタスクを試した。GLM-5は、関連する情報を適切にグループ化し、一貫した説明を生成した。幻覚（ハルシネーション）も、特になかった。

長文処理の評価: 8/10

  • 大きなコンテキストウィンドウを活かした処理が可能
  • 要約は特に優秀
  • 一貫性の維持も良好

3.4 推論能力

論理的思考

GLM-5の推論能力は、日常的なレベルでは十分だ。「AならばB、BならばC、Aは真だからCは？」というような三段論法は、正しく処理できる。

しかし、複雑な論理構造を含む問題では、苦戦することがあった。例えば、複数の前提条件が絡み合う論理パズルでは、結論を導く過程で誤りを犯すことがあった。

ビジネスの意思決定を支援する場面で、GLM-5に分析を依頼したことがある。複数の選択肢があり、それぞれにメリット・デメリットがある状況だ。GLM-5は、各選択肢の分析は適切に行ったが、最終的な推奨を導く論理が弱かった。「どちらも一長一短です」という結論に終始し、決断を後押しする材料を提供できなかった。

複数ステップの推論

段階的な推論を必要とするタスクでは、GLM-5の限界が見える。数学的な問題や、複雑な因果関係を含む分析では、途中で論理が飛躍することがある。

例えば、「売上が10%増加し、コストが5%削減された場合、利益は何%増加するか？」という問題を、詳細な前提条件なしで投げかけた。GLM-5は、「利益率によりますが、概ね15%程度の増加が見込めます」と答えた。正解は、「売上とコストの比率によるので、一概には言えない」だ。10% + 5% = 15%という単純な足し算で処理してしまった。

これは、Claude 3.5 SonnetやGPT-4oでも起きる現象だが、GLM-5ではより頻繁に発生する印象だ。

前提条件の理解

推論の正確性は、前提条件をどれだけ正確に理解できるかにかかる。GLM-5は、明示的な前提条件は理解できるが、暗黙の前提を見抜く力が弱い。

あるデータ分析のタスクで、「昨年比で売上を分析して」と依頼した。データには2024年と2025年の売上が含まれていた。GLM-5は、単純に前年比を計算したが、実は2024年のデータは不完全（下半期のみ）であることに気づかなかった。このような文脈依存の判断は、まだ人間の領域だ。

推論能力の評価: 6.5/10

  • 基本的な論理は処理できる
  • 複雑な推論では誤りが増える
  • 暗黙の前提を見抜く力は限定的

3.5 レスポンス速度

平均応答時間

GLM-5の応答速度は、競合モデルと比較して高速だ。平均して、最初のトークンが返ってくるまで1〜2秒、完了までの時間は出力トークン数によるが、1,000トークンで3〜5秒程度だ。

体感として、Claude 3.5 SonnetやGPT-4oよりも速い。特に、短い質問への回答では、ストレスなく待つことができる。

トークン生成速度

トークン生成速度は、約50〜80 tokens/秒だ。これは、人間が読む速度よりもはるかに速い。長い回答を生成する場合でも、待ち時間は気にならない。

DeepSeek R1と比較すると、GLM-5の方がわずかに速い印象だ。これは、モデルサイズや最適化の違いによるものだろう。

安定性

APIの安定性は、実運用で重要だ。30日間の使用で、GLM-5のAPIがダウンしたことは一度もなかった。タイムアウトやエラーも、極めて稀だ。

OpenRouter経由で使用しているが、プロバイダー側の問題を含めても、可用性は99%を超えていると感じる。安定性については、問題ないレベルだ。

レスポンス速度の評価: 9/10

  • 高速な応答で、待ち時間が少ない
  • APIの安定性も良好
  • コストパフォーマンスを考えれば、優秀

4. 他モデルとの比較

GLM-5をより深く理解するために、主要な競合モデルと比較する。公平な視点で、強みと弱みを整理する。

Claude 3.5 Sonnet

AnthropicのClaude 3.5 Sonnetは、現時点で最高峰の汎用LLMの一つだ。

GLM-5が勝る点:

  • コスト: 約1/20の価格
  • 速度: 応答が高速

Claude 3.5 Sonnetが勝る点:

  • 推論能力: 複雑な論理を正確に処理
  • 日本語表現: 文学的な表現が可能
  • 設計力: アーキテクチャ設計で深みがある

結論: 予算に余裕があり、最高品質を求めるならClaude 3.5 Sonnet。コストを抑えつつ実用的な品質を求めるならGLM-5。

GPT-4o

OpenAIのGPT-4oは、マルチモーダル対応と汎用性で定評がある。

GLM-5が勝る点:

  • コスト: 約1/17の価格
  • 日本語: 日本語生成が自然（体感）

GPT-4oが勝る点:

  • マルチモーダル: 画像理解・生成が高度
  • エコシステム: ChatGPTとの連携、プラグイン
  • 最新情報: Web検索との統合

結論: 画像処理やChatGPTとの連携が必要ならGPT-4o。テキスト中心の用途でコストを重視するならGLM-5。

DeepSeek R1

DeepSeek R1は、中国発のオープンソースLLMで、GLM-5と似たポジションだ。

GLM-5が勝る点:

  • コスト: 約半額
  • 速度: わずかに高速
  • 日本語: 日本語生成が自然

DeepSeek R1が勝る点:

  • コード生成: 特に複雑なロジックで優秀
  • 推論: 数学・科学的推論で強み

結論: コード生成や技術的な推論が中心ならDeepSeek R1。日本語の文章生成も含む汎用用途ならGLM-5。

比較表

観点GLM-5Claude 3.5 SonnetGPT-4oDeepSeek R1
コスト★★★★★★★☆☆☆★★☆☆☆★★★★☆
コード生成★★★☆☆★★★★★★★★★☆★★★★☆
日本語★★★★☆★★★★★★★★☆☆★★★☆☆
長文処理★★★★☆★★★★★★★★★☆★★★★☆
推論★★★☆☆★★★★★★★★★☆★★★★☆
速度★★★★★★★★☆☆★★★★☆★★★★☆
安定性★★★★★★★★★★★★★★★★★★★☆

※5段階評価

5. 向いている用途

GLM-5の特性を踏まえると、以下の用途に向いている。

具体的な使用シーン

1. ドキュメント要約

長いドキュメントを要約するタスクは、GLM-5が最も得意とする領域の一つだ。会議議事録、技術仕様書、レポートなど、様々な文書を短時間で要約できる。

実際の使用例: 毎週のチームミーティング（約1時間）の議事録を、GLM-5に要約してもらっている。5,000字程度の議事録から、決定事項とアクションアイテムを抽出。手動でやれば30分かかる作業が、1分で完了する。

2. コードレビューと修正

コードのエラー修正や、リファクタリングの提案は、GLM-5に適したタスクだ。複雑な設計よりは、既存コードの改善に向いている。

実際の使用例: Pythonスクリプトのバグ修正で、エラーメッセージと該当箇所を貼り付けて原因を尋ねた。GLM-5は即座に原因を特定し、修正案を提示。数分で問題が解決した。

3. 初歩的なコンテンツ生成

ブログ記事のドラフト、メールの文面、商品説明文など、初歩的なコンテンツ生成はGLM-5で十分だ。最終的な推敲は人間が行う前提で、たたき台を作るのに適している。

実際の使用例: 商品の紹介文を10パターン生成してもらった。異なるターゲット層（若者、ビジネスパーソン、シニア）に合わせた文体で、各2〜3パターンを作成。そこから最適なものを選んで編集した。

4. アイデア出し

ブレインストーミングやアイデア出しは、GLM-5に任せると効率的だ。質を求めすぎず、量を重視する段階で活用できる。

実際の使用例: 新規プロジェクトの名前を検討する際、GLM-5に50個の候補を出してもらった。その中から良さそうなものを3つ選び、さらに深掘り。最終的に、GLM-5が出した名前をベースにした名称が採用された。

おすすめの使い方

GLM-5を最大限に活用するためのアドバイスをまとめる。

  • タスクを小さく分ける: 複雑なタスクは、複数の小さなステップに分割して投げかける。一度に多くを求めると、品質が落ちる。
  • 文脈を明示する: 暗黙の前提は伝わらない。必要な背景情報は、明示的に伝える。
  • 出力を検証する: GLM-5の出力は、常に検証が必要だ。特に数値データや論理的な結論は、人間が確認する。
  • 反復的に改善する: 一発で完璧な回答を求めない。対話を通じて、徐々に望む出力に近づけていく。
  • コストを意識する: GLM-5の最大の強みはコストだ。大量のトークンを消費するタスク（長文の要約、多人数での同時利用）で、その恩恵を最大化できる。

6. 向いていない用途

GLM-5には、向いていない用途もある。正直に認めるべき弱点だ。

注意点

1. 複雑なアーキテクチャ設計

システムのアーキテクチャ設計など、高度な設計力を要するタスクでは、GLM-5は力不足だ。上位モデル（Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o）を使用すべき。

失敗例: マイクロサービスアーキテクチャの設計をGLM-5に依頼した。基本的な構成は提示されたが、サービス間の通信、エラーハンドリング、スケーリング戦略など、重要な詳細が抜けていた。結局、Claude 3.5 Sonnetで設計し直した。

2. 高度な推論を要する分析

複雑な因果関係や、複数の前提条件が絡む分析では、GLM-5の推論能力では対応できない。

失敗例: ビジネスケースの分析で、5つの変数が相互に影響するシナリオを検討した。GLM-5は、各変数の単独の影響は分析できたが、相互作用を適切にモデル化できなかった。

3. 文学的な表現を要する文章

小説、詩、エッセイなど、文学的な表現力を要する文章では、GLM-5の日本語表現力では物足りない。

失敗例: 短編小説の執筆をGLM-5に依頼した。ストーリーは組み立てられたが、文体が平坦で、感情の機微を表現できなかった。読み物として、魅力的ではなかった。

4. 最新情報を要するタスク

GLM-5の知識は、学習データに含まれる情報に限られる。最新のニュースやトレンドを要するタスクでは、Web検索機能を持つGPT-4oなどが適している。

失敗例: 2026年2月の特定のニュースについて質問した。GLM-5は、「申し訳ありませんが、私の学習データに含まれていない情報です」と正直に答えた。最新情報は、別の手段で調べる必要がある。

他モデルが良いケース

以下のケースでは、GLM-5ではなく、他のモデルを選ぶべきだ。

ケース推奨モデル理由
複雑なシステム設計Claude 3.5 Sonnet設計力が圧倒的に高い
画像を含むタスクGPT-4oマルチモーダル対応
最新情報の検索GPT-4o + Web検索リアルタイム情報にアクセス可能
数学的・科学的推論DeepSeek R1推論能力が高い
最高品質の文章生成Claude 3.5 Sonnet日本語表現が豊か

7. まとめ

コストパフォーマンス評価

30日間の使用を通じて、GLM-5のコストパフォーマンスの高さを痛感した。同じタスクをClaude 3.5 Sonnetで実行した場合と比較して、APIコストは1/20以下に抑えられた。

月間で約500万トークンを消費したが、GLM-5の費用は約$1.5だった。Claude 3.5 Sonnetであれば、約$30かかる計算だ。年間で見れば、$350以上の節約になる。

もちろん、品質はClaude 3.5 Sonnetに劣る。だが、「十分な品質」で良いタスクであれば、GLM-5で十分だ。全てのタスクに最高級のモデルを使う必要はない。

どんな人におすすめか

GLM-5は、以下のような人におすすめだ。

  • コストを重視する人: 予算が限られている、あるいは、大量のトークンを消費する用途で、コストを抑えたい人。
  • 実用性を重視する人: 最高品質ではなく、実用的な品質で十分な人。「動けばいい」レベルのタスクが多い人。
  • 日本語を中心に使う人: 日本語生成の品質が高く、違和感のない文章を出力できる。
  • 長文処理が多い人: 要約、文書整理など、長文を扱うタスクで、GLM-5の能力を活かせる。
  • API経由で利用する人: OpenRouterなどのAPIプロバイダー経由で、手軽に利用できる。

逆に、以下のような人には向かない。

  • 最高品質を求める人: 推論、設計、表現のいずれかで、最高の品質を求める人。
  • 複雑なタスクが多い人: アーキテクチャ設計、高度な分析など、複雑なタスクが中心の人。
  • マルチモーダルが必要な人: 画像を含むタスクが多い人。

最後に

GLM-5は、「十分な品質を、圧倒的な低コストで提供する」モデルだ。全てのタスクに使える万能なモデルではないが、適材適所で使えば、強力なツールになる。

AIモデルの選択は、トレードオフの連続だ。品質とコスト、速度と精度、汎用性と特化性。GLM-5は、「コスト」という軸で、極めて有利なポジションにいる。

30日間の使用を通じて、私はGLM-5を「日常使いのモデル」として位置づけることにした。難しいタスクはClaude 3.5 Sonnetに、日常的なタスクはGLM-5に。この使い分けで、コストを抑えつつ、必要な品質を確保できている。

皆さんも、自分の用途に合わせて、最適なモデルを選んでほしい。GLM-5が、その選択肢の一つになれば幸いだ。

執筆日: 2026-03-10
使用モデル: GLM-5（この記事自体、GLM-5にドラフトを作成させ、人間が編集・加筆したものです）
文字数: 約10,000字

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