ChatGPTのさまざまなGPTモデル

人工知能は、登場以来、個人や業界を問わず、興奮、批判、革新の議論を巻き起こしてきました。このテクノロジーは近年、コンテンツの生成にとどまらず、システム、プロセス、業務、そして日常生活の一部となりつつあります。最も注目に値し、話題に値するAIテクノロジーの1つがGPTです。GPTはChatGPTと混同されることがよくありますが、両者は異なります。GPTはコンテンツを生成できるAI技術であり、ChatGPTはGPT技術を使用して人間のようなテキストを生成するAIツールです。

GPTとは？

GPTはGenerative Pre-Trained modelsの略で、汎用言語予測モデルです。GPTはGenerative Pre-Trained Transformerの略で、幅広いコンテンツを生成するために情報を分析、抽出、要約できる多目的AIモデルです。

GPTの強力な事例の一つが、OpenAIが開発したAIチャットボット「ChatGPT」です。2018年に初めて公開され、2025年までに機能や特徴、モデルにおいて数々の改良が加えられてきました。本ブログ記事では、ChatGPTの様々なモデルについて探っていきます。

GPTの仕組み

生成型事前学習型トランスフォーマ（GPT）は、ディープラーニングを利用して人間らしいテキストを理解し生成する強力なAIモデルです。GPTの動作をよりよく理解するために、その主要なコンポーネントとプロセスを分解してみましょう。

ニューラルネットワークと事前学習

GPTモデルは、人間の脳の機能と同様に情報を処理するように設計されたAIアルゴリズムであるニューラルネットワークを基盤として構築されています。これらのニューラルネットワークは、インターネット上のテキストなど、膨大なデータセットで事前学習されています。事前学習段階では、モデルは以下を学習します。

文の次の単語を予測する。
文法、構文、文脈を理解する。

この基礎的なトレーニングにより、GPTは言語構造と単語間の関係を把握し、さらなる改良の基盤を構築することができます。

トランスフォーマーとアテンションメカニズム

GPTのアーキテクチャの中核をなすのがトランスフォーマーであり、これはアテンションメカニズムを使用して最も関連性の高い情報を優先します。アテンションメカニズムは人間の注意を模倣することで機能し、これによりモデルは以下のことを実行できます。

重要度に基づいて入力をランク付けし、優先順位付けする。
タスクの妨げとなる可能性がある関連性の低い情報をフィルタリングする。

アテンションメカニズムは、データ内の異なる要素間の関係に焦点を当てることで、GPTが効率的に一貫性のあるテキストを理解し生成するのを助けます。

文脈埋め込み

GPTの主な強みの1つは、文脈の中で単語を理解する能力です。これは、文脈埋め込みによって実現されます。文脈埋め込みは、文の周囲の単語に応じて変化する動的な単語表現を作成します。

微調整と強化学習

GPT-4や最新のGPT-5といった後発モデルでは、教師あり微調整（SFT）など複数の技術が採用されている。これは高品質で人間によるアノテーションが施されたテキストを用いてモデルを訓練する手法である。人間からのフィードバックに基づく強化学習（RLHF）手法では、モデルの応答が人間の好みに合わせて調整される。GPT-5のようなモデルはAPIを呼び出し、自律的にアクションを実行することが可能である。

GPT-5 特定機能強化 (2025年)

GPT-5は前世代モデルを基盤とし、強力な機能強化によりこれまで以上に汎用性と知能性を高めています。テキスト、画像、音声、動画をシームレスに処理可能な統合型マルチモーダルエンコーダ・デコーダシステムを搭載。256Kトークンに拡張されたコンテキストウィンドウにより、長文文書や複雑な会話の推論が可能です。

さらに、モジュール化された推論ユニットがコーディング、数学、政策などの分野で専門知識を提供。改良された記憶機能と計画能力により、GPT-5は持続的なセッションを維持し、時間の経過に伴うユーザーの目標を追跡することが可能になりました。

ChatGPTに情報はどのように教えるのか？

ChatGPTは、インターネット上の情報を責任を持って使用し、ユーザーのプライバシーとデータの完全性を確保しながら、言語モデルを改善するよう努めています。ChatGPTとその他の関連サービスは、主に次の3つの情報源を使用して開発されています。

一般に公開されているインターネットコンテンツ、
第三者からライセンス供与された情報、
ユーザーまたは人間トレーナーから提供されたデータ。

この説明では、最初のカテゴリーである「インターネット上で一般に公開されている情報」に焦点を当てます。

このタイプの情報の場合は、ChatGPTはインターネット上で自由にアクセスできるデータのみを使用します。これには、有料のコンテンツや「ダークウェブ」上のコンテンツは含まれません。品質と安全性を確保するために、特定の種類のコンテンツはフィルタリングされ、モデルのトレーニングには使用されません。これには、

ヘイトスピーチ、
アダルトコンテンツ、
主に個人情報を収集するウェブサイト、
スパム。

ChatGPTは、これらの情報を用いて、単語間の関連性を学習しながらモデルに教え込み、数値重みの更新に役立てています。これらの重みは、ユーザーの要求に応じて新しい単語を予測し生成するために使用されます。トレーニングデータからの単純な「コピー＆ペースト」とは異なり、ChatGPTは、本自体に継続的にアクセスすることなく、その知識を保持している人のような機能を発揮します。

インターネットデータの大部分は個人情報を含むものですが、ChatGPTはモデルトレーニングのために個人情報を積極的に探し出すことはありません。個人情報の使用は、モデルが言語の文脈を理解するのを助けることを目的としており、プロファイルの作成、広告、連絡、販売を目的としたものではありません。

個人情報の取り扱いに関する主なポイントは以下の通りです。

個人情報は、一般的な名称、住所、言語における文脈上の使用に関する理解を深めるために使用される場合があります。
個人情報の処理は最小限に抑えるよう努めています。これには、大量の個人データを集約するソースの削除が含まれます。
ChatGPTは、個人に関するプライベートな情報や機密情報を求めるリクエストを拒否するように訓練されています。

GPTモデルの進化

ChatGPTはOpenAIのGPT（Generative Pre-Trained Transformer）アーキテクチャに基づいて構築されています。この大規模言語モデルは、深層学習、自然言語処理（NLP）、強化学習を活用し、文脈に沿った人間らしい応答を生成します。

中核部分では、ChatGPTはトレーニングと推論の主要な深層学習フレームワークとしてPyTorchを使用しています。大規模なデータセットにわたる大規模なモデルトレーニングを処理するために、分散コンピューティングと高性能GPU（NVIDIA A100など）に依存しています。最適化とスケーラビリティのために、OpenAIは高度なデータ並列処理とモデル共有技術を使用しています。

OpenAIはGPT-3.5から始まり、GPT-4を経て最新のGPT-5へと複数の進化を遂げてきました。単なる会話アシスタントだった当初の姿から大きく変化し、最新のChatGPTモデルはより徹底的な推論、正確な応答生成、自律的なタスク遂行が可能となっています。

GPT-4oから推論モデルへの洗練

著名なGPT-4シリーズは高性能モデルとして登場した。GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5といったバージョンでは、マルチモーダリティ、速度、効率性、文脈理解が強化された。GPT-4.1やo4-miniといったミニバージョンは、強力な推論能力を備えつつ高速推論を実現するよう最適化されている。

OpenAIは思考モデルという概念を提唱し、o3や後継のo4-miniなどのバリエーションを導入しました。これらの推論モデルは、内部推論の連鎖をシミュレートする多段階思考プロセスを実行するよう訓練されています。これらのモデルはコーディング課題、問題解決、段階的分析をより高い精度で処理しました。主な推論モデルは以下の通りです：

o3 (2025年): OpenAIが初めて導入した専用推論モデル。段階的分析と構造化された論理的思考が可能。
o4-mini: 効率性とリアルタイム対話を最適化した軽量高速版推論モデル。強力な分析能力を維持。
GPT-5 Thinking: GPT-5アーキテクチャを基盤とする次世代推論モデル。研究、コーディング、数学的推論などの高度な認知タスク向けに設計。
GPT-5 Thinking Mini: コンパクト版。高速なパフォーマンスと低遅延を実現し、日常的な推論タスクや企業規模の自動化に最適。

レガシーモデル

ChatGPTのレガシーモデルは、高度なGPT-5フレームワークへと進化するモデル開発の基盤となる段階を表しています。これらはもはや最新バージョンではありませんが、マルチモーダル処理、推論能力、拡張されたコンテキストウィンドウにおいて強力な性能を発揮しました。

GPT-4o (2024年5月): OpenAI初の完全マルチモーダルモデル。テキスト、画像、音声入力をリアルタイムで処理可能。128Kトークンのコンテキストウィンドウを備え、ChatGPTとOpenAI APIの両方で利用可能。GPT-5に取って代わるまで、汎用性の新たな基準を確立した。
GPT-4.1（2025年4月）： 128Kトークンの制限を維持しつつ、精度・信頼性・ツール統合性を強化。ChatGPT PlusおよびAPIユーザーのデフォルトモデルとなり、GPT-4.5やGPT-5などの新モデルに置き換えられるまで企業向けレベルの性能を提供。
o3（2025年4月）：OpenAI初の推論モデルライン。段階的な論理分析と問題解決を目的に設計。200Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートし、主に構造化推論タスクに取り組む開発者を対象に、OpenAI API経由でのみ提供された。
o4-mini (2025年中頃): o3の後継モデルで、高度な推論能力を維持しつつ速度と効率を優先したコンパクトで高速な設計。128Kトークンのコンテキストウィンドウを備え、ChatGPTとAPIプラットフォーム双方で利用可能。oシリーズとGPT-5の統合推論フレームワークの橋渡し的役割を担った。

GPT-5: 統合型マルチモーダル知能モデル

2025年8月に発表されたGPT-5は、OpenAIが開発した最も高度で高速なモデルであり、GPT-4oおよび推論モデル（oシリーズ）の後継となる。GPT-5では、速度と品質のバランスを取るためにモデルを切り替える必要がなくなった。モデルアーキテクチャに組み込まれた自動ルーティング機能が、タスク解決に最適なアプローチを決定します。

GPT-5は特にコーディング、科学、情報統合、財務分析タスクにおいて、より深い思考を実現します。本モデルは全てのChatGPTユーザーが利用可能です。ChatGPT PlusユーザーはモデルセレクターからAuto、Instant、Thinking、Thinking miniを含むモード切替が可能です。ChatGPT Proユーザーは研究グレードの知能を提供するProにアクセスできます。

GPT-5は3つの異なるバージョンで提供されており、それぞれが異なる性能と効率のニーズを満たすように設計されています：

モデル名	特徴	性能 / 利用用途
GPT-5	フラッグシップモデル	最も高度な推論能力を持ち、マルチモーダル対応や全体的なパフォーマンスに優れる
GPT-5-mini	中間モデル	高い性能を維持しつつ、コスト効率が良く、軽量で扱いやすい
GPT-5-nano	最小・高速モデル	速度とリソース効率に最適化されており、推論の深さは他のモデルより劣る

GPT-5のバリエーション

GPT-5には、高度な専門用途向けに推論能力と性能を強化した特化版も用意されています：

GPT-5 Thinking：深層推論を目的に設計されたこのバリエーションは、応答生成前に追加の計算時間を確保します。多段階問題解決、技術分析、複雑なコーディングタスクに優れています。構造化され内省的な推論スタイルにより、医療診断、コード検証、倫理的審議、戦略的意思決定などの重要用途に最適です。
GPT-5 Pro: ChatGPT Proユーザー限定で利用可能な、GPT-5の中で最も高性能かつ高精度なバージョンです。数学、科学、法律、工学などの分野において、専門家レベルの推論、最高水準の正確性、優れたパフォーマンスを提供します。GPT-5 Proはハイリスク環境向けに最適化されており、専門家や研究者が信頼できる、信頼性の高い低誤差の出力を実現します。

ベンチマーク性能

GPT-4.1やGPT-5といった新モデルは、専門ベンチマークにおいて従来モデルから顕著な改善を示しています。

GPT-5: コーディングとマルチモーダル推論で大幅な向上を達成。SWE-bench Verifiedコーディングベンチマークで~74.9%を獲得し、従来モデルを上回る問題解決精度を示しました。生物医学NLPタスクでは、マクロ平均0.557を達成し、GPT-4oの0.508を上回りました。医療推論ベンチマークでは、GPT-5はボード形式診断問題で約90.7%の精度を達成（GPT-4oは約78%）し、優れた分析能力とドメイン推論能力を実証しました。
GPT-4.1: このモデルはGPT-4oに対しコーディング能力とコンテキスト長で大幅な改善を実現。SWE-bench検証では54.6%、コーディングテストでは33.2%のスコアを獲得（GPT-4o比）。OpenAIはコンテキストウィンドウを128Kトークンから1Mトークンに拡張。
GPT-4o: GPT-4oはMMLUスコアで約88.7を達成し、GPT-4の86.5を上回った。しかし、以前のベンチマークデータでは、SWE-benchコーディングテストで約33.2%のスコアを記録しており、強力な汎用知能を持ちながらも構造化されたコーディングタスクではパフォーマンスが弱いことを示している。
o3:初の専用推論モデルであるo3は、構造化された多段階問題解決に優れ、SWE-benchで約69.1%を達成した。GPT-5より処理速度が遅く計算負荷も高いが、後続モデルにおける高度な推論の基盤を築いた。
o4-mini: o3の後継モデルであるo4-miniは高速かつコスト効率に優れ、20万トークンのコンテキストウィンドウを備えた強力な推論能力を提供。GPT-5より精度は若干劣るものの、速度・スケーラビリティ・分析性能のバランスに優れ、リアルタイム処理や企業利用に最適。

API利用可能性

すべてのChatGPTユーザーは、サブスクリプションプランとティアに応じてモデルにアクセスできます。開発者はOpenAI API経由でもモデルを利用可能です。

GPT-5はOpenAI APIを通じて複数バリエーションで利用可能であり、gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nanoなどが含まれます。これらのバリエーションは、高性能推論タスクから軽量でコスト効率の高いワークフローまで、様々なユースケースに対応します。価格面では、標準GPT-5の使用料は入力トークン100万件あたり1.25ドル、出力トークン100万件あたり10.00ドルです。一方、miniおよびnanoバリエーションは、ワークロードが小さい開発者向けに低価格です。
GPT-4oはOpenAI API経由で利用可能で、アシスタントAPIでもサポートされており、テキスト・画像・音声を含むマルチモーダル入力に対応しています。このモデルは汎用ワークフローとマルチモーダルワークフローの両方に位置付けられています。GPT-4oの料金は入力トークン100万件あたり2.50ドル、出力トークン100万件あたり10.00ドルからで、より低コストのミニバージョンも利用可能です。
GPT-4.1は開発者向けにOpenAI APIで先行リリースされ、後にChatGPTに統合されて一般公開されました。従来のGPT-4モデルと比較し、推論能力と文脈理解が向上しています。
o3はOpenAI API経由で利用可能で、推論集約型タスク向けに最適化された「o3-pro」という専用バリエーションも提供されます。詳細な分析や意思決定クエリを効率的に処理するよう設計されています。
o4-miniはChat Completions APIおよびBatch API経由でOpenAI APIからアクセス可能。低コストかつ高速な推論ワークフロー向けに特別設計されており、速度と効率性を両立。大規模モデルのオーバーヘッドを伴わずに迅速な応答を必要とするアプリケーションに最適。

GPTモデルの課題と考慮点

GPTモデルの登場により、人間とAIの関わり方は変化しました。幅広い用途に対応する一方で、これらのモデルには精度、倫理的な利用、長期的な社会的影響に影響を与える課題と考慮点が伴います。

誤情報とバイアス：GPTは誤った情報や捏造された情報を生成する可能性があり、トレーニングデータに由来する社会的・文化的バイアスを反映する恐れがあります。
倫理的・社会的リスク：ディープフェイク、偽情報、偽レビュー、なりすましなどの悪用が創造産業や公共の信頼に影響を及ぼす可能性があります。
プライバシーとセキュリティ：トレーニングデータには機密情報が含まれる可能性があり、プロンプトインジェクションなどの脆弱性に対しては、差分プライバシーやコンテンツフィルタリングなどの保護策が必要です。
透明性と監視：GPTモデルはブラックボックスとして機能するため、特に重要度の高い領域では、人間の監視、説明可能性、批判的評価が不可欠である。
コストと規制上の課題：大規模モデルは高い計算リソースを必要とし、持続可能性に影響を与える一方、著作権、AIの責任、公正利用に関する法的枠組みは依然として発展途上である。

結論

ChatGPTモデルは、GPT-4oやo3といった初期のレガシーモデルから、より高度なGPT-4.1へと急速に進化し、各世代で推論能力、効率性、マルチモーダル機能が向上している。GPT-5は事実に基づく根拠の強化、幻覚現象の低減、検索ベース推論の向上により、複雑で専門的なタスクにおいて信頼性が向上している。

こうした進歩にもかかわらず、バイアス、透明性、倫理的な利用に関する課題は残っており、慎重な人的監視と強固なガバナンスの必要性が浮き彫りになっている。これらのモデルがワークフローにますます統合されるにつれ、イノベーション、責任、アクセシビリティのバランスが、AI支援コミュニケーションの未来を定義するだろう。全体として、ChatGPTの進展は、大規模言語モデルに内在する可能性と継続的な検討事項の両方を強調している。

よくある質問

ChatGPT Businessプランで利用可能なモデルは？

ChatGPT Businessサブスクリプションは、組織全体でChatGPTを利用したい団体向けのセルフサービスプランです。本プランで利用可能なモデルは、GPT-5、GPT-5 Thinking、GPT-5 Thinking mini、GPT-5 Pro、およびChatGPT Plusサブスクリプションプランで利用可能なすべてのレガシーモデルです。

GPT-5およびその派生モデルの知識カットオフはいつですか？

GPT-5の知識カットオフは2024年10月1日、GPT-5-miniおよびGPT-5-nanoは2024年5月31日です。つまり、これらのモデルは該当日付以降の出来事や進展を認識しません。

OpenAI o3およびo4-miniのコンテキストウィンドウは？

ChatGPTおよびAPI経由では、o3とo4-miniの両方が200kトークンのコンテキストウィンドウをサポートし、最大100k出力トークンを処理します。