GPT-4oとは? GPT-4との違いと当時の検証結果
公開日
2024年5月14日
更新日
2026年9月7日
この記事について(2026年9月7日確認)
本記事は、2024年5月に登場したGPT-4oの解説と、当時の比較検証をまとめたものです。GPT-4oは2026年2月13日にChatGPTでの提供を終了しました。このChatGPTでの提供終了とAPIの提供状況は別です。詳しくはOpenAIの提供終了案内をご確認ください。
現在のモデルにはGPT-5.6系やGPT-6 Astraがありますが、ChatGPTの通常のチャット、Work、Codexでは利用できるモデルやプランが異なり、段階的に提供されています。最新の利用条件はChatGPTの現行モデル案内をご覧ください。機能の使い分けは検索・推論・Deep researchの違いでも解説しています。
みなさんこんにちは。和からの数学講師の伊藤です。この記事では、GPT-4oが登場した当時、従来のGPT-4とどのような違いがあったのかを、実際の回答例とともに紹介します。
この記事の主な内容
1. GPT-4oが登場した当時の状況
OpenAIは2024年5月13日(日本時間5月14日)にGPT-4oを発表しました。当時はChatGPT Plusで使い始められるようになり、無料ユーザーにも利用を広げる方針が示されていました。ここで紹介する利用状況は2024年当時のものです。
2. GPT-4oとは?
GPT-4oは、ChatGPTの基盤として使われていたAIモデルです。末尾の「o」は「omni」に由来し、文字・画像・音声などを扱うマルチモーダルモデルとして発表されました。発表時に示された能力と、その時点でChatGPTに実装されていた機能は区別する必要があります。
3. 当時のGPT-4との違い
登場時には、応答の速さや音声を交えた自然なやり取りが注目されました。ただし、画像入力やデータ分析そのものがGPT-4oで初めて可能になったわけではありません。
以下では、講師が当時行った生成速度、文章作成、画像の読み取りの比較を紹介します。特定の質問と環境で得られた結果であり、現在のChatGPTの性能や、あらゆる場面でのモデルの優劣を示すものではありません。
4. GPT-4とGPT-4oを当時比較した結果
以下の画像・回答例・所要時間は、2024年の検証時の記録です。所要時間は通信環境や混雑状況、回答の長さなどでも変わります。
1. 生成速度
GPT-4oを使ってみたところ、やはり大きな変化を感じたのは返答の生成速度でした。従来のGPT-4モデルでは長い文章を生成するのに数分かかることもあった印象ですが、当時のGPT-4oでは、今回の試行で返答が速くなったと感じました。
試しに寿限無を言ってもらいましょう。
プロンプト:「寿限無を全文書いてください」

↓出力結果
【GPT-4の回答】

【GPT-4oの回答】

回答はどちらも同じような内容ですが、GPT-4ではすべて出力するのに30秒近くかかったのに対し、GPT-4oでは5秒もかからず出力が完了しました。
私は従来のモデルを使っていてストレスを感じてしまう場面もあったため、当時は大きな進化だと感じました。
2. 言語の精度
続いて、私が以前から課題に感じていた文章作成能力について実験してみました。
プロンプト:
「次の内容をビジネスメールの文章にまとめてください。
・4/10の10時から打合せできますか?
・販売商品の価格についてです
・場所はB会議室です
・佐藤さんが、書類を持ってくるように言ってました」

↓出力結果
【GPT-4の回答】

おおむね整った文章のようにも思いますが、私は「佐藤さんが書類を持ってくるように言っていた」という設定にしていました。しかしこの回答では、佐藤さんにメールを送信する旨になっています。
では、GPT-4oはどうでしょうか。
【GPT-4oの回答】

こちらは私の指示が正しく反映されているようです。また、細かな言い回しに関しても自然な文章が出来上がっている印象です。この例では、GPT-4oのほうが意図に合う回答になりました。ただし、1回の出力だけでモデル全体の優劣が決まるわけではありません。
3. 画像の読み込みとデータ分析
最後に、画像に含まれる情報を読み取る実験です。マルチモーダルとは、文字・画像・音声など、異なる種類の情報を扱うことを指します。今回は簡単なデータとその分析結果を用意し、その画像を読み込んでもらうことにしました。
プロンプト:
「この画像を読み取って下さい」

あえて抽象的な聞き方をしていますが、どのような解答になるでしょうか。
【GPT-4の回答】

データが書かれていることは読み込んでもらえたようですが、今回使用しているデータは実際には製品データであり、販売数や在庫数、登録日などのデータはありません。画像を誤って読み取っていることが分かります。
【GPT-4oの回答】


こちらはデータの項目、集計結果、グラフなどが正しく読み取られているようです。今回の画像では意図に近い説明が得られました。画像の読み取り結果や数値は、元の資料と照合して確認する必要があります。
当時の検証を振り返って
今回の例では、GPT-4oの返答の速さや、指示に沿った文章、画像の読み取りに改善を感じました。一方で、限られた試行の結果なので、用途ごとに回答を確かめる姿勢は必要です。
2024年の発表ではデスクトップアプリの展開も案内され、議事録作成や画像を使った質問、日常の調べものなどへの活用が期待されていました。現在利用する際は、冒頭の公式案内から、使えるモデルと機能を確認してください。
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<文/伊藤智也>
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