ChatGPTのAIモデル（GPTシリーズ）は、OpenAI社が開発した大規模言語モデル（LLM）を基盤としており、進化の過程でさまざまなモデルが登場しています。それぞれのモデルは異なる特徴や用途に特化していますので、それぞれの特徴について詳しく解説します。
目次
GPTシリーズ全AIモデルの得意分野と特徴
| モデル | 得意分野 | 特徴 |
|---|---|---|
| GPT-3.5 | 一般的な会話・知識応答 | 自然な会話、幅広い知識 |
| GPT-3.5 Turbo | 高速な応答 | 応答速度向上、コスト効率 |
| GPT-4 | 高度な推論・多言語対応 | 複雑なタスク対応、柔軟性 |
| GPT-4o | マルチモーダル処理 | 高速処理、テキスト・画像・音声対応 |
| o1 | STEM分野 | 高度な推論能力、マルチモーダル対応 |
| o1-preview | 実験的な推論モデル | 新機能の試験導入、科学・数学分野での応用 |
| o1-mini | 軽量版 | リソース効率、迅速な応答 |
| o1 Pro | 高難度問題解決 | 安定的な正答率、深い思考プロセス、複雑な問題解決能力 |
GPT-3シリーズのAIモデルの特徴
ChatGPTが一般向けに公開されたときの最新AIモデルは、GPT-3.5でした。コンピュータとは思えない自然な言語での会話に世界は驚き、またたくまに世界に生成AIブームが巻き起こりました。
GPT-3.5（スリーポイント・ファイブ）
GPT-3.5は、GPT-3を改良したモデルで、ChatGPTの初期段階で使用されました。このモデルは、自然言語処理において高い性能を発揮します。
| GPT-3.5 | 詳細 |
|---|---|
| モデルの規模 | – 数千億パラメータを持つ大規模言語モデル。 |
| 応答の精度と品質 | – 文脈を理解し、正確かつ自然な応答を生成可能。 – 専門的なトピックや複雑な質問にも対応可能。 |
| 学習データ | – 2021年9月までのインターネット上の公開情報でトレーニング済み。 – 書籍、論文など多様なデータを使用。 |
| 応用分野 | – コンテンツ作成（記事執筆、ストーリー作成）。 – プログラミング支援や教育分野、カスタマーサポートなど幅広く利用可能。 |
| マルチタスク性能 | – 翻訳、要約、質問応答、対話形式のタスクを1モデルで処理可能。 |
| プログラミング支援 | – PythonやJavaScriptなどのコード生成が得意。 – デバッグや問題解決をサポート。 |
| 制限事項 | – 最新情報には対応できない場合がある。 – 誤情報を正確であるかのように生成するリスクがある。 |
| カスタマイズ性 | – プロンプト設計で、タスクや文体を柔軟に調整可能。 |
| 倫理的配慮 | – 不適切な内容を避けるためフィルタリングを実施。 – 完全ではなく、時折問題のある出力が生成される可能性も。 |
| ユーザーインタラクション | – スムーズな会話を提供し、文脈を把握した応答が可能。 |
GPT-3.5 Turbo（スリーポイントファイブ・ターボ）
GPT-3.5 Turboは、GPT-3.5をさらに高速化し、コスト効率を向上させたモデルです。特にリアルタイムでの応答が求められるシナリオに適しています。
| GPT-3.5 Turbo | 詳細 |
|---|---|
| モデルの規模 | – GPT-3.5を基にした軽量化・最適化モデル。 – 高速処理に特化。 |
| 応答の精度と品質 | – GPT-3.5と同等の自然な応答を高速で生成可能。 – 軽量化によりコストパフォーマンスが向上。 |
| 学習データ | – 2021年9月までの情報でトレーニング済み。 – 広範なデータセットを活用。 |
| 応用分野 | – チャットボット、コンテンツ作成、プログラミング支援など多用途で利用可能。 – モバイルアプリやリアルタイム処理にも適した性能。 |
| マルチタスク性能 | – 翻訳、要約、質問応答、文章生成などを1モデルで処理可能。 |
| プログラミング支援 | – GPT-3.5同様に、コード生成やデバッグが得意。 – 処理スピードの向上により、反復的な作業に適している。 |
| 制限事項 | – 最新情報には対応できない場合がある。 – 複雑な質問や細部の正確性が求められる応答には限界がある。 |
| カスタマイズ性 | – プロンプト設計で、タスクや応答スタイルを柔軟に調整可能。 |
| 倫理的配慮 | – 差別的・攻撃的な内容を避ける設計だが、完全な防止は難しい。 |
| ユーザーインタラクション | – 高速処理でスムーズな会話を提供可能。 – 応答の文脈理解が良好で、自然な対話が可能。 |
GPT-4シリーズのAIモデルの特徴
GPT-4（フォー）
GPT-4は、GPT-3.5の後継モデルで、より高度な言語理解能力を備えています。このモデルは、複雑なタスクや高度な推論を必要とするシナリオに適しており、以下の特徴を持ちます：
| GPT-4 | 詳細 |
|---|---|
| モデルの規模 | – GPT-3.5よりも大規模で高度なアーキテクチャを採用。 – パフォーマンスと精度が大幅に向上。 |
| 応答の精度と品質 | – 文脈理解能力が向上し、複雑なトピックや高度なタスクにも対応可能。 – 記述がより自然で洗練された表現を生成可能。 |
| 学習データ | – 2021年9月までの情報でトレーニング済み。 – 幅広いデータソースを使用しており、知識の深さが増加。 |
| 応用分野 | – 科学技術文書、クリエイティブライティング、データ解析などの高度な応用に対応。 – ビジネス向けの専門的なレポート作成や複雑な問題解決に適している。 |
| マルチタスク性能 | – 翻訳、要約、質問応答、クリエイティブな文章生成など多岐にわたるタスクに対応可能。 |
| プログラミング支援 | – コード生成やデバッグ性能がさらに向上。 – 複雑なアルゴリズムの説明やコードレビューにも対応可能。 |
| 制限事項 | – 最新情報には対応できない場合がある。 – 長時間の連続使用で一部応答が冗長になる可能性がある。 |
| カスタマイズ性 | – ユーザーのニーズに応じた詳細なプロンプト設計に対応可能。 – 特定分野や文体に特化した応答を提供可能。 |
| 倫理的配慮 | – 偏りの少ない応答を目指す設計。 – 差別的・攻撃的な内容の生成を抑制するが、完全な防止は難しい。 |
| ユーザーインタラクション | – 文脈理解能力がさらに向上し、自然で深い会話が可能。 – 長期的な対話の一貫性や複雑な議論の維持に優れている。 |
GPT-4o（フォー・オー）
GPT-4oは、GPT-4の改良版で、速度と効率性がさらに向上しています。このモデルは、特にリアルタイムでのマルチモーダル処理（テキスト、音声、画像など）に対応しています。
| GPT-4o | 詳細 |
|---|---|
| モデルの規模 | – GPT-4を基に最適化された軽量モデル。 – 高速処理性能と低コストを実現しつつ、高精度な応答を維持。 |
| 応答の精度と品質 | – GPT-4に匹敵する高度な応答品質。 – より短時間で洗練された文章を生成可能。 |
| 学習データ | – 2021年9月までの情報でトレーニング済み。 – GPT-4と同様に幅広いデータセットを使用。 |
| 応用分野 | – ビジネス向けのレポート作成、カスタマーサポート、教育、クリエイティブライティングなど、多用途で利用可能。 – リアルタイムアプリケーションにも適した性能。 |
| マルチタスク性能 | – 翻訳、要約、質問応答、プログラミング支援、文章生成など幅広いタスクに対応。 |
| プログラミング支援 | – コード生成やデバッグ、コードレビューに適している。 – GPT-4よりも迅速な応答で、反復タスクにも最適。 |
| 制限事項 | – 最新情報には対応できない場合がある。 – 一部の複雑な問題や詳細な質問に対する応答はGPT-4に劣る可能性がある。 |
| カスタマイズ性 | – プロンプト設計による柔軟な調整が可能。 – 具体的な用途や文体に特化した応答を高速で生成可能。 |
| 倫理的配慮 | – GPT-4と同様、偏りの少ない応答を目指した設計。 – 差別的・攻撃的な内容の抑制機能を搭載。 |
| ユーザーインタラクション | – 高速でスムーズな対話が可能。 – 文脈理解能力を維持しつつ、応答の一貫性が向上。 |
o1シリーズのAIモデルの特徴
2024年12月に登場した「o1シリーズ」は、特に推論能力に特化した新世代のモデル群です。なお、このシリーズでは、AIモデルの名称に「ChatGPT」ではなく「OpenAI」が付けられるようになりました。
OpenAI o1（オーワン）
o1は、GPT-4oを超える推論能力を持つモデルで、特にSTEM（科学・技術・工学・数学）分野で優れた性能を発揮します。。
| OpenAI o1 | 詳細 |
|---|---|
| モデルの概要 | – 複雑な問題を段階的に推論し、人間のように考えを深めながら解答を導くAIモデル。 – 特に数学や科学分野で高い性能を発揮。 |
| 推論能力 | – 複雑な問題を段階的に解決する能力を持ち、難解なタスクにも対応可能。 – 数学オリンピック予選で83%の正答率を記録。 |
| 処理速度 | – 前身のo1-previewと比較して処理速度が50%向上。 |
| 安全性 | – 重大なミスを起こすリスクを34%減少させ、安全性が大幅に向上。 |
| GPT-4oとの違い | – GPT-4oは高速な処理と文章作成、一般的な質問応答が得意。 |
| 料金プラン | – ChatGPT Plus：月額20ドル（週50メッセージまで） – ChatGPT Pro：月額200ドル（無制限利用可能） – ChatGPT Team：月額25ドル/ユーザー（年間契約） – ChatGPT Enterprise：要問い合わせ |
| 利用制限 | – ChatGPT Plusユーザーは週に50メッセージまでの制限あり。 – ChatGPT Proプランでは「o1 pro mode」を無制限で利用可能。 |
| API利用 | – APIを通じてo1をアプリケーションやサービスに組み込み可能。 – o1-previewとo1-miniの2つのモデルが提供され、各々異なる制限が適用。 |
| プロンプトのコツ | – シンプルなプロンプトが推奨され、複雑な指示は不要。 – 区切り記号を使用してプロンプト内の情報を明確に伝えることが重要。 |
| 今後の展望 | – ウェブブラウジング機能やファイル・画像のアップロード機能の追加が予定され、利用範囲の拡大が期待される。 |
OpenAI o1-preview（オーワン・プレビュー）
o1の試験的バージョンとしてリリースされたモデルで、ユーザーからのフィードバックを基に改良が進められました。o1と比較すると、性能はやや劣ります。
| OpenAI o1-preview | 詳細 |
|---|---|
| モデルの概要 | – OpenAIが開発した高度な推論能力を持つAIモデル。 – 複雑な問題を段階的に解決する「連鎖思考（Chain of Thought）」プロンプト手法を採用。 |
| 推論能力 | – 数学、科学、プログラミングなどの分野で高い性能を発揮。 – 国際数学オリンピック予選で高得点を記録し、GPT-4oを上回る成績を達成。 |
| 処理速度 | – 複雑なタスクに対して、より深く考慮した上で応答を生成。 – そのため、応答生成に時間がかかる場合がある。 |
| 利用可能性 | – ChatGPT PlusおよびTeamプランのユーザーがアクセス可能。 – 将来的に一般公開が予定されている。 |
| 制限事項 | – Webブラウジングや画像生成機能は未搭載。 – 高度な推論能力を持つが、計算コストが高く、応答速度が遅い場合がある。 |
| 安全性 | – 複雑なタスクにおいても高い精度を持つが、依然として「幻覚（hallucination）」と呼ばれる誤った情報を生成する可能性がある。 |
| 今後の展望 | – 将来的には、難易度の高い科目で博士課程の学生と同等の性能を目指す。 – 人間レベルの問題解決能力を持つ自律型AIシステムの開発に向けた重要なステップと位置付けられている。 |
OpenAI o1-mini（オーワン・ミニ）
o1-miniは、o1の軽量版で、計算リソースが限られた環境やリアルタイム性が求められる場面で活躍します。
| OpenAI o1-mini | 詳細 |
|---|---|
| モデルの概要 | – OpenAIが提供する軽量かつコスト効率に優れたAIモデル。 – GPT-4oの小型版として設計され、幅広いユーザーにAI技術を提供。 |
| コスト効率 | – 従来のGPT-3.5 Turboと比較して60%以上のコスト削減を実現。 – 入力トークンあたり0.15ドル、出力トークンあたり0.60ドルと低価格。 |
| 性能 | – Massive Multitask Language Understanding（MMLU）ベンチマークで82%のスコアを達成。 – GoogleのGemini FlashやAnthropicのClaude Haikuを上回る性能を発揮。 |
| 利用可能性 | – ChatGPTのFree、Plus、Teamプランのユーザーが利用可能。 – エンタープライズユーザー向けの提供も予定。 |
| 応用分野 | – テキスト生成、データ分析、カスタマーサポートなど多岐にわたるタスクに対応。 – リソースが限られた環境でも効果的に動作。 |
| 将来の展望 | – テキストとビジョンのサポートから開始し、将来的にはテキスト、画像、動画、音声の入出力を含むマルチモーダル対応を計画。 |
OpenAI o1 Pro（オーワン・プロ）
o1 Proは、o1シリーズの中で最も高性能なモデルで、特に複雑な問題解決に特化しています。ChatGPT Proプラン（月額200ドル）で利用可能です。
| OpenAI o1 Pro | 詳細 |
|---|---|
| モデルの概要 | – OpenAIが提供する高度な推論能力を持つAIモデル「o1」の上位バージョン。 – 複雑な問題解決や高度なタスクに対応するため、追加の計算リソースを活用。 |
| 性能 | – 数学、科学、プログラミングなどの分野で高い精度と応答品質を実現。 – 標準のo1モデルやo1-previewと比較して、機械学習ベンチマークで優れた性能を発揮。 |
| 利用可能性 | – 月額200ドルのChatGPT Proサブスクリプションで利用可能。 – エンジニアリングや研究分野のユーザーを主な対象として提供。 |
| 機能 | – 最新の推論モデル（o1、o1 mini、GPT-4o）や高度な音声機能へのアクセスを提供。 – o1 proモードを利用することで、より複雑なクエリの処理が可能。 |
| 応用分野 | – 高度な問題解決能力を必要とする研究開発や専門的なタスクに最適。 – 複雑な数式処理やプログラミング支援など、多岐にわたる用途に対応。 |
| 制限事項 | – 高性能を実現するため、標準モデルと比較して計算コストが高い可能性。 – 一部の高度なタスクでは、依然として誤りや限界が存在する場合がある。 |
AIモデル間の比較
総括
ChatGPTのAIモデルは、進化の過程で多様なニーズに応えるべく設計されています。GPTシリーズは一般的な会話や知識応答に優れ、o1シリーズは特に推論能力やSTEM分野での応用に特化しています。特にo1 Proは、複雑な問題解決において他のモデルを凌駕する性能を持ち、研究や高度なエンジニアリング用途に最適です。ユーザーの目的や用途に応じて、適切なモデルを選択することが重要です。
