GPT4oはオワコンなのか？
OpenAIは、AI界を駆け巡ったDeepSeekショックの影響か、ChatGPTの新しいモデルを発表した
o3-miniとo3-mini-highのふたつである
さっそく無料ユーザーでも使えるように公開された
これらは従来のGPT4oに置き換わるものなのか？
気になったので、ChatGPT自身に尋ねてみた
ChatGPTの各モデルの特徴
最初に、ChatGPTで使える各モデルの特徴を尋ねてみた
使用したのはo3-miniである
ChatGPTのGPT4o、o1、o3-mini、o3mini-highはどのように違いますか？どの用途にはどのモデルが適しているか教えて
以下は、各モデルの特徴とそれぞれに向いている用途についての概要です。各モデルは、設計思想や性能、リソース要求が異なるため、用途や環境に合わせて選択することが大切です。
1. GPT-4o
特徴
・マルチモーダル対応：テキストだけでなく、画像や音声も処理可能です。
・高精度な推論能力：MMLUなどのベンチマークでは、GPT-4よりもさらに高い得点（例：88.7%）を記録しており、複雑な問いにも強いです。
主な用途
・多言語対応の映像コンテンツの自動字幕生成や、音声認識と連携した問い合わせシステム
・画像認識とテキスト生成を組み合わせたEコマース向けの自動商品説明生成など、複数モーダル情報を統合して利用する場合に最適です。
2. o1
特徴
・深い推論力：内部で「考える」プロセスを持ち、数学的証明や科学論文の解析、複雑なアルゴリズム開発など、高度な論理展開が必要なタスクに強い。
・幅広い分野で汎用的に利用できる設計です。
主な用途
・学術研究やディープなデータ解析、競技プログラミングの支援
・高度なコーディングアシスタントや、数理モデリング、シミュレーションなど、問題解決に重きを置く用途。
3. o3-mini
特徴
・軽量かつ高速：低コストで、計算資源の要求が少なく、迅速な応答が可能。
・STEM（科学・技術・工学・数学）分野の基本的な推論タスクに適しており、従来のo1-miniよりも精度が向上しています。
主な用途
・スタートアップや中小規模のプロジェクトでの試作（PoC）や、プログラミング学習、簡単な問い合わせ対応など。
・リソースに制約のある環境（オンプレミス、モバイル端末など）での利用に向いています。
4. o3-mini-high
特徴
・高精度モード：o3-miniの上位版で、さらに高度な推論能力を発揮します。
・処理時間はやや長いものの、複雑なタスクや高度なコーディング、エラー検知・リファクタリング提案など、出力の質にこだわるシーンに強い。
主な用途
・大規模ソフトウェア開発におけるコード解析やリファクタリング、先端研究（例えば自動運転やロボティクスなど、安全性が求められる分野）
・企業の品質管理システムなど、精度が重要視されるプロジェクトに適しています。
5. 用途別のモデル選択ガイド
• 多様なモーダルを扱いたい／複雑な全体最適を求める場合
→ GPT-4o
（例：映像＋音声＋テキストの統合処理、国際対応が必要なプロジェクト）
• 高度な数学的推論や論理的解析、専門的な研究タスク
→ o1
（例：学術研究、複雑なコーディングサポート、ディープなアルゴリズム解析）
• コストや計算リソースを抑えつつ、一定の推論性能を確保したい場合
→ o3-mini
（例：中小規模の開発、教育用途、シンプルな問い合わせシステム）
• より高い精度や推論力が求められ、多少の応答遅延が許容される場合
→ o3-mini-high
（例：大規模なシステム開発、先端研究プロジェクト、品質管理や複雑なコーディングタスク）
6. まとめ
各モデルは、その設計理念と技術的特徴により、以下のように使い分けるのが効果的です。
• GPT-4oはマルチモーダル対応と高い推論能力が魅力で、幅広い情報を統合する用途に適しています。
• o1は深い論理展開や複雑な問題解決が求められる専門的なタスクに向いており、学術や研究分野での利用が期待されます。
• o3-miniは低コスト・高速な応答が可能なため、軽量なタスクや限られたリソース環境での利用に最適です。
• o3-mini-highはo3-miniの利点を活かしつつ、より高精度な結果が求められる場合に選択され、大規模開発や高精度が必要なシナリオに適しています。
以上の点を踏まえ、プロジェクトの規模、求める精度、利用可能なリソースなどを考慮して最適なモデルを選択すると良いでしょう。
文章を書かせるには？
続いて、文章を書かせるにはどのモデルが適しているか聞いてみた
文章を書かせるにはどのモデルが適していますか
文章生成、つまり自然な表現で創造的な文章を書かせたい場合は、GPT-4oが最も適していると考えられます。以下、その理由を詳しく説明します。
GPT-4oが文章生成に適している理由
• 高い自然言語生成能力
GPT-4oは、多様なモーダル（テキスト、画像、音声）に対応しながらも、特に文章の自然な表現や流暢さに優れており、創造的なストーリーテリングやエッセイ、記事の作成において高品質な出力を期待できます。
• 汎用性とバランスの良さ
複雑な論理展開が求められるタスク（例えば数学的な推論や専門的な論文解析）については、o1シリーズが強みを発揮しますが、一般的な文章生成や創作活動では、よりバランスの取れた表現力と創造性が重要となります。GPT-4oは、こうした用途において非常に柔軟で、幅広いトピックに対応できるため、文章を書くタスクに最適です。
• ユーザー体験の向上
文章生成の場合、読み手にとって自然で説得力のある文体が求められます。GPT-4oはその点で洗練された出力が可能で、例えばブログ記事やマーケティングコピー、小説など、幅広いクリエイティブな用途において高い満足度を得られます。
他のモデルとの比較
• o1シリーズ（o1、o1-mini、o1-pro）
これらは高度な論理や専門的な推論に強みがあり、学術的・技術的な文章作成や複雑な分析を必要とする場合に適しています。ただし、創造的な文章生成という点では、必ずしも自然な表現や感性に富む文章を期待するには最適とは言えません。
• o3-mini / o3-mini-high
これらは、低コスト・高速応答を重視しており、特にSTEM分野（数学、プログラミングなど）のタスクや、リソースに制約がある環境での利用に向いています。文章生成も可能ですが、創造性や自然な文体という面ではGPT-4oに劣る傾向があります。
まとめ
文章を書かせる（創造的な文章生成）目的であれば、GPT-4oが最も推奨されます。高品質で自然な表現、幅広いトピックへの柔軟な対応が求められるタスクに対して、GPT-4oは優れたパフォーマンスを発揮します。用途や予算に応じて、もし高速性やコスト効率を優先する場合は、シンプルな文章であればo3-miniも検討できますが、クオリティ重視の場合はGPT-4oがベストです。
アイデアを考えさせるには？
続いてアイデアを考えさせるにはどのモデルが適しているか聞いてみた
アイデアを創出するにはどのモデルが適していますか
アイデア創出のようなクリエイティブなブレインストーミングには、GPT-4oが最も適していると考えられます。
理由
• 柔軟で豊かな表現力
GPT-4oは、多様な表現や概念を自然に生成できるため、革新的なアイデアや斬新な発想を生み出すのに優れています。複数のモーダル（テキスト、画像、音声）に対応している点も、異なる視点や連想を促進する要素となります。
• 高い言語理解と創造性
単に文章を生成するだけでなく、ユーザーの意図をくみ取り、関連する知識や情報を統合して独自の視点を提供できるため、アイデアの発想や新たな視点の提示において大きな強みがあります。
• 幅広いトピックへの対応
クリエイティブなアイデアは、さまざまな分野や視点から生まれるものです。GPT-4oは幅広い知識領域に対応しており、異なる分野の知見を組み合わせたユニークな発想を促すことが可能です。
他のモデルとの比較
• o1シリーズ
o1は高度な論理や専門的な推論に強みがあり、精緻な分析を必要とするタスクには適していますが、アイデアの自由な発想やクリエイティブなブレインストーミングという面では、GPT-4oほど柔軟性は高くない場合があります。
• o3-mini / o3-mini-high
これらは高速かつ低コストで動作するため、シンプルなタスクや数理的な問題解決には向いていますが、アイデア創出においては、創造性や表現力の面でGPT-4oに劣る傾向があります。
まとめ
クリエイティブなアイデアの発想やブレインストーミングを目的とする場合は、豊かな言語表現と柔軟な連想力を持つGPT-4oが最適です。用途や予算、システムの制約によっては他のモデルも検討できますが、アイデア創出に関しては、まずGPT-4oを試してみることをお勧めします。
ストーリーや構成を作らせるには？
さらに、ストーリーを考えさせたり、構成を作らせるにはどのモデルが適しているか聞いてみた
ストーリーや構成を作らせるにはどのモデルが適していますか
ストーリーや物語の構成、つまり創造的なナラティブを生み出すためには、豊かな言語表現力と柔軟な連想能力が求められます。その点で、GPT-4oが最も適していると言えます。
理由
• 自然な文章生成能力
GPT-4oは、洗練された自然な文体で物語を生成できるため、登場人物の感情描写やシーンの展開、起承転結をしっかりと構成するのに適しています。
• 多様な情報統合
ストーリー作成では、複数のアイデアやテーマ、異なる視点を組み合わせる必要があります。GPT-4oは幅広い知識領域に対応しており、複雑な物語の背景設定やキャラクター設定などを緻密に作り上げることが可能です。

• クリエイティブなブレインストーミング
プロットや構成のアイデア出しにおいても、柔軟かつ創造的な発想を促す点で、GPT-4oは優れた結果を出します。これにより、魅力的なストーリーラインやサプライズのある展開が期待できます。
他のモデルとの比較
• o1シリーズ
o1は高度な論理的推論や専門的な分析に強みがあるため、技術的な解説や学術的な文章には向いていますが、ストーリーテリングにおける感情表現や創造性という点ではGPT-4oほど柔軟ではありません。
• o3-mini / o3-mini-high
これらは低コストかつ高速に動作するため、短文の生成や数理的なタスクに向いています。ストーリーや複雑な構成を作るには、表現の豊かさや文体の自然さでGPT-4oに劣る可能性があります。
まとめ
物語のストーリーや構成、創造的なナラティブを生み出すためには、GPT-4oが最適です。高度な自然言語生成能力により、読者を引き込む魅力的なストーリー展開や登場人物の繊細な描写が実現できるため、物語の創作に取り組む場合はまずGPT-4oを検討することをおすすめします。
まとめ
つまり、o3-miniシリーズの登場にもかかわらず、GPT4oはクリエイティブな分野においての優位性を失ってはいないようだ。
o3シリーズは、推論力に特徴があり、科学技術やプログラミングに優位性がある。
分野によって使い分けることが大切だということだ