AIの進化は止まることを知りません。OpenAIが次々と新しいGPTモデルをリリースする中、「どのモデルを使えば良いのだろう？」と頭を悩ませている方も多いのではないでしょうか。
今回は、現在ChatGPTで提供されているGPT-4o、o3、o4-mini、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT-4.1、GPT-4.1-miniの違いを見ていきながら、どういう使い分けをすればいいか解説します。
最新GPTモデルの特徴まとめ
まずは簡単に、それぞれのモデルの特徴を整理してみました。
GPT-4o (オムニ)
- 特徴: マルチモーダル対応（テキスト・画像入力、テキスト出力）、速い応答速度
- 強み: 多言語対応、コスパの良さ、一般的な会話での自然な応答
- コスト: 入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり15ドル（APIを利用する場合）
o3
- 特徴: 高度な推論能力、長文生成に優れたモデル
- 強み: 複雑な数学、科学研究、視覚情報解析
- 制約: 低速、高コスト、最長10万トークンの出力が可能な「長距離走者」
o4-mini
- 特徴: o3の軽量版、迅速な応答、コスト効率の良さ
- 強み: 数学、コーディング、視覚的タスクでの高いパフォーマンス
- 欠点: o3よりも幻覚率が高い傾向あり
o4-mini-high
- 特徴: o4-miniの高精度版、バランスの取れたパフォーマンス
- 強み: o4-miniより高精度ながら、o3よりは処理速度が速い
- 用途: 精度と速度のバランスが求められるタスク
GPT-4.5
- 特徴: テキストに特化、より高精度な推論能力
- 強み: ハルシネーション（幻覚）の低減、科学的知識が豊富
- 比較: GPT-4oよりも科学的知識クイズで高スコア（71.4% vs 53.6%）
GPT-4.1
- 特徴: コード生成に最適化、大きなコンテキストウィンドウ（100万トークン）
- 強み: ソフトウェアエンジニアリングベンチマークでGPT-4oより21.4ポイント向上
- 用途: 複雑なコーディング、大規模なテキスト分析
GPT-4.1-mini
- 特徴: GPT-4.1の軽量版、GPT-4oに匹敵する性能を低コストで実現
- 強み: GPT-4oよりもコーディングタスクで優れたパフォーマンス
- 用途: 低コストでのコード生成と指示に忠実な回答
ここでいう視覚情報解析や視覚的タスクというのは、画像などをアップロードした際にその画像の内容を読み取る力が高いというもので、たとえばレストランのメニュー表などを参照させたりするにも高精度な読み取りが可能ですし、写真の内容を説明させるといったタスクにも高度に対応しているということです。
これらは画像生成や翻訳など、あらゆるタスクに応用することができる能力です。
では、それぞれのモデルがこれらの特徴に基づいて、どのようなタスクに最適なのかを見ていきましょう。
タスク別最適モデル
1. 日常的な会話・一般的な質問応答
最適モデル: GPT-4o
具体例:
- レストランの予約方法を教えて欲しい
- 週末の天気について知りたい
- 簡単なレシピを提案して欲しい
GPT-4oは多言語対応と自然な会話能力に優れており、日常的な会話に最適です。コスパも良いため、一般的な質問応答に最もバランスの取れた選択肢となります。
2. プログラミング・コード開発
最適モデル: GPT-4.1 または GPT-4.1-mini
具体例:
- ReactでTODOアプリを作成するコードが欲しい
- Pythonでデータ分析スクリプトを書いて欲しい
- JavaScriptのバグを修正して欲しい
GPT-4.1はコード生成に特化しており、特にソフトウェアエンジニアリングベンチマークでは他モデルを大きく上回るパフォーマンスを示します。複雑なアルゴリズムの実装やバグ修正に威力を発揮します。
3. 高度な科学・学術研究
最適モデル: GPT-4.5 または o3
具体例:
- 量子力学の波動関数について詳細な説明が欲しい
- 最新の医学研究論文の要約と分析をして欲しい
- 複雑な数学的証明を段階的に解説して欲しい
GPT-4.5は科学的知識に優れ、o3は複雑な推論能力に長けています。学術研究や専門的な科学分野での質問には、これらのモデルが最も信頼性の高い回答を提供します。
4. 複雑な数学問題・データ分析
最適モデル: o3 または o4-mini-high
具体例:
- 微分方程式の解法を段階的に説明して欲しい
- 統計データの分析と解釈をして欲しい
- 機械学習アルゴリズムの最適化方法を提案して欲しい
o3は複雑な数学的推論に最も優れたモデルです。o4-mini-highはコスト効率が良く、多くの数学問題でo3に匹敵する性能を発揮します。精度と速度のバランスを取りたい場合はo4-mini-highがおすすめです。
5. 長文生成・コンテンツ作成
最適モデル: o3 または GPT-4.5
具体例:
- 5000語のマーケティング企画書を作成して欲しい
- 小説のプロットを詳細に展開して欲しい
- 包括的な業界分析レポートを書いて欲しい
o3は10万トークンという膨大な出力が可能で、一貫性のある長文生成に優れています。GPT-4.5は洗練された文章と論理的な構成に強みがあり、質の高いコンテンツ作成に適しています。
6. 画像認識・視覚情報分析
最適モデル: o3 または o4-mini
具体例:
- 添付した図表のデータを分析して欲しい
- グラフから傾向を読み取って説明して欲しい
- 建築図面を理解して問題点を指摘して欲しい
o3とo4-miniはともに画像を「見るだけでなく考える」能力が向上しています。特に視覚情報を分析し、それについて深い考察を行うタスクに適しています。
ChatGPT自体いろいろなタスクを遂行することができるため、これらのモデルの使い分けも上手に行うことでよりChatGPTの真価を発揮することができます。
とはいえ、具体的なタスクそれぞれにいちいち最適なモデルを模索するのも大変かと思うので、モデル選びに迷った際の簡単な選び方の基準について改めて整理しました。
モデルの簡易な選定基準
タスクの複雑さに合わせる
自然言語を出力させるのと、コードを出力させるのとではタスクの性質が異なるため、そこが選定基準になるほか、単純なタスクかそうでないかというのも基準になります。
それを踏まえると以下のようなモデルの選択方法を考えることができます。
- 単純な会話・質問 → GPT-4o
- 複雑な推論・専門知識 → GPT-4.5、o3、GPT-o4-mini、GPT-o4-mini-high
- コーディング → GPT-4.1、GPT-4.1-mini、GPT-o4-mini-high
リソース制約を考慮する
出力のスピードに差があるのも、タスク内容によってはユーザーのストレスになる場合があります。やはり速度が速いのはGPT-4oやo4-miniなどになりますが、高度な推論能力を持つo3はそれに比べて遅いという特徴があります。
APIを利用しない限りコスト重視はあまり重視しなくても良いですが、o3などは使いすぎると制限がかかってしまうので、出力の精度を重視する場合など使用するタイミングを見極めて使っていくのも手です。
- 速度重視 → GPT-4o、o4-mini
- コスト重視 → GPT-4.1-mini、o4-mini
- 精度最優先 → GPT-4.5、o3
まとめ
OpenAIの多様なGPTモデルは、それぞれ異なる強みと用途を持っています。タスクの性質、求められる精度、速度、コストなどを総合的に判断し、最適なモデルを選択することが重要です。
- 日常会話・一般的な質問：GPT-4o
- プログラミング・開発：GPT-4.1
- 科学・学術研究：GPT-4.5、o3
- 数学・データ分析：o3、o4-mini-high
- 長文生成・コンテンツ作成：o3、GPT-4.5
- 画像認識・視覚情報分析：o3、o4-mini
- コスト効率重視：GPT-4.1-mini、o4-mini
- リアルタイム会話：GPT-4o、o4-mini
AIツールをより効果的に活用するためには、タスクに合ったモデル選択が鍵となります。
AIモデルの進化は日進月歩です。今回紹介したモデルの特性も、将来的には変わる可能性があります。しかし、「タスクの性質に合わせたモデル選択」という基本原則は変わりません。用途に合ったモデルを選ぶことで、コスト効率と生産性を最大化しましょう。
