はじめに

突然ですが、ChatGPTにはたくさんのモデルがあるって知ってましたか？🐰

実は現在、ChatGPTには7つ*もの異なるモデルが用意されていて、用途によって使い分けると作業効率が全然違うんです！

^{* 2025年6月時点の情報。また、OpenAIの「ChatGPT」のサービス上で利用できるモデルは、「ChatGPT Plus」などのプランによって異なります。本記事では「ChatGPT Plus」で使用可能なモデルを中心に解説します。}

この記事では、同じプロンプトを各モデルで試してみた実験結果をメインに、どのモデルをいつ使うべきかを分かりやすく解説します。

「どのモデルを選べばいいか分からない」「違いが分からない」という方も、この記事を読めばきっと自分にぴったりのモデルが見つかりますよ～🐰

この記事で分かること

• ChatGPT各モデルの特徴と使い分け
• 同じプロンプトでの実際の出力比較
• シーン別おすすめモデル選択法
• うさぎが実践で見つけたリアルなTIPS

ChatGPTモデル一覧（執筆時点）

まずは現在利用できるモデルをサクッと整理しますね。

メインモデル系統

• GPT-4o – マルチモーダル統合フラッグシップ
• GPT-4.5 – 最新最高精度モデル
• GPT-4.1 – コーディング最適化モデル
• GPT-4.1-mini – 軽量高速モデル

推論特化系統

• o3 – 最強推論モデル
• o4-mini – 高速推論ミニモデル
• o4-mini-high – 高性能推論モデル

※2025年6月中旬に、o3をさらに進化させたモデル「o3-pro」が登場しました。そちらの性能についても、後日コラム記事を掲載予定です。

各モデルにはそれぞれ違った個性があるんです🐰

各モデルの特徴をサクッと理解

詳しい解説の前に、まずは各モデルの「これだけは知っておこう」ポイントをまとめました。

GPT-4o｜マルチモーダルの万能選手

得意なこと： 画像・音声・テキストを同時に処理
こんな時に： 画像分析、音声対話、複数ファイル処理

GPT-4.5｜精度重視なら迷わずこれ

得意なこと： 高精度な文章生成
こんな時に： 重要文書作成、学術レポート、創作の仕上げ

GPT-4.1｜プログラマの新相棒

得意なこと： コーディング、技術文書
こんな時に： アプリ開発、コードレビュー、大量文書分析

o3｜論理パズルはお任せ

得意なこと： 複雑な推論、数学、科学計算
こんな時に： 金融モデリング、研究分析、アルゴリズム設計
注意点： 処理時間は長めだが、その分深く考えてくれる

o4-mini-high｜高性能推論の決定版

得意なこと： 詳細な推論、論理的説明（o4-miniの強化版）
こんな時に： 複雑な問題解決、深い分析、詳細な解説が必要な時
注意点： 有料プラン限定、処理時間はやや長め

o4-mini｜お手軽推論

得意なこと： 高速な技術タスク、STEM系クエリ
こんな時に： 簡単な計算、クイック技術質問、日常推論

^{STEMとは Science（科学）、Technology（技術）、Engineering（工学）、Mathematics（数学）の4分野のことうさよ🐰}

GPT-4.1-mini｜コスパ最強の軽量モデル

得意なこと： 日常質問、簡単な文章作成（GPT-4.1の軽量版）
こんな時に： チャットボット、簡単翻訳、アイデア出し、カスタマーサポート
メリット： 高速・低コスト・1ミリ秒以下の低レイテンシ

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🔥実践比較｜同じプロンプトで各モデルを試してみた

ここからがこの記事のメインです！実際に同じプロンプトを使って、各モデルがどんな反応をするか実験してみました🐰

実験1「ビジネスメール作成」

文書作成能力を検証するため、主要４モデルで比較実験

🔸使用プロンプト

来週火曜日の会議について、参加者5名に日程調整のメールを送りたいです。
丁寧で効率的なメールを作成してください。

📊結果比較

GPT-4oの回答

件名：来週火曜日の会議 日程調整のお願い

各位

お疲れ様です。〇〇（あなたの名前・部署）です。

来週火曜日に予定しております会議について、皆さまのご都合を確認させていただきたくご連絡いたしました。

以下の候補時間の中で、ご参加可能な時間帯を【本日中／○月○日（○）まで】にご返信いただけますと幸いです。

■ 会議候補日時（○月○日・火曜日）
① 10:00～11:00
② 13:00～14:00
③ 15:00～16:00

※オンライン会議（Zoom予定）
※所要時間は30分～1時間程度を予定しています
皆さまのご予定を踏まえて、最も多くの方が参加可能な時間で調整いたします。
お忙しいところ恐縮ですが、何卒よろしくお願いいたします。

どうぞよろしくお願いいたします。

署名（名前・部署・連絡先など）

GPT-4.5の回答

件名：日程調整のお願い（来週火曜日の会議）

皆さま

お世話になっております。

来週火曜日の会議の日程調整をいたしますので、ご都合の確認をお願いいたします。
以下の時間帯でご都合のよい時間をお知らせいただけますと幸いです。

候補日時：

6月XX日（火）10:00〜11:00

6月XX日（火）13:00〜14:00

6月XX日（火）15:00〜16:00

ご多忙の中恐縮ですが、明日までにご返信いただけますと大変助かります。

どうぞよろしくお願いいたします。

（署名）

GPT-4.1の回答

件名：来週火曜日の会議日程調整のお願い

本文：

各位

お疲れ様です。[あなたの名前／部署名]です。

来週火曜日に予定している会議について、皆様のご都合を確認させていただきたくご連絡いたしました。

ご多用のところ恐縮ですが、下記の候補時間帯の中から、ご参加可能な時間帯を【ご返信】にてお知らせいただけますと幸いです。

■会議候補日：
〇月〇日（火）

■候補時間帯：

10:00～11:00

13:00～14:00

15:00～16:00

ご都合がつかない場合は、その旨もご遠慮なくお知らせください。
皆様のご予定を踏まえて、最終的な日程を調整させていただきます。

お忙しいところ恐縮ですが、【〇月〇日（例：金曜日）まで】にご返信いただけますと助かります。

どうぞよろしくお願いいたします。

GPT-4.1-miniの回答

件名：来週火曜日の会議 日程調整のお願い

〇〇様

お疲れ様です。
（あなたの名前）です。

来週火曜日（○月○日）に予定しております会議について、参加者の皆様のご都合を確認させていただきたくご連絡いたしました。

つきましては、以下の時間帯でご都合の良い時間をお知らせいただけますでしょうか。
・10:00～11:00
・13:00～14:00
・15:00～16:00

お手数をおかけしますが、○月○日（○）までにご返信いただけますと幸いです。

何卒よろしくお願いいたします。

―――――――――――――――――
（あなたの名前）
（あなたの役職・部署名）
（会社名）
（連絡先）
―――――――――――――――――

🐰うさぎの分析

各モデルのビジネスメール作成能力を詳しく分析してみました！

GPT-4o（完璧型）
会議詳細まで先回りして提案する最高レベルの丁寧さ。フォーマルなビジネスシーンに最適だが、やや冗長。

GPT-4.5（バランス型）
丁寧さと効率性の黄金比率。日常的なビジネスメールで最も使いやすく、汎用性が高い。

GPT-4.1（構造化型）
■マークや代替案を含む論理的な構成。情報整理が上手で返信しやすい。

GPT-4.1-mini（シンプル型）
要点を簡潔に伝える効率重視。処理速度が速く、基本的なマナーは十分。

🎯 使い分け提案

シーン	推奨モデル
重要な社外メール	GPT-4o,GPT-4.5
日常的な社内調整	GPT-4o,GPT-4.5
定型業務連絡	GPT-4.1
簡単な確認メール	GPT-4.1-mini

🌟 まとめ

GPT-4.5 が最もバランスが良く汎用的。GPT-4o はフォーマルなメールに、GPT-4.1 は構造化された連絡に、GPT-4.1-mini は速度重視の簡単な連絡に最適。

どのモデルも基本的なビジネスマナーは十分で、用途に応じた使い分けが成功の鍵！

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　プロンプトに適した生成AIモデルを自動選択！　

ChatGPTの他、Gemini、Claude、Grok、Perplexityなど
最新の生成AIモデルを使い分けて利用可能！
この作業には、どのモデルが適切なのか分からない…というときでも
「プロンプト自動生成機能」や「おまかせAIモデル選択機能」を使えば
最適なAIモデルを自動選択してくれます！

機能や料金について、もっと知る ▶︎

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実験2「プログラミング問題」

コーディング特化型のGPT-4.1と推論系モデル３種で検証

🔸使用プロンプト

在庫管理システムの基本的な機能をPythonで実装してください。
商品の追加、削除、在庫確認ができるクラスを作成してください。

📊結果比較

GPT-4.1の回答

class InventoryManager:
    def __init__(self):
        # 在庫情報を格納（商品名: 在庫数）
        self.inventory = {}

    def add_product(self, product_name, quantity):
        """商品を追加、または在庫数を増やす"""
        if product_name in self.inventory:
            self.inventory[product_name] += quantity
        else:
            self.inventory[product_name] = quantity
        print(f"{product_name} を {quantity} 個追加しました。")

    def remove_product(self, product_name, quantity):
        """在庫から商品を減らす。数が足りない場合はエラー"""
        if product_name not in self.inventory:
            print(f"{product_name} は在庫にありません。")
            return
        if self.inventory[product_name] < quantity:
            print(f"{product_name} の在庫が足りません。")
            return
        self.inventory[product_name] -= quantity
        print(f"{product_name} を {quantity} 個削除しました。")
        # 在庫が0になったら自動で削除
        if self.inventory[product_name] == 0:
            del self.inventory[product_name]

    def check_stock(self, product_name):
        """特定の商品在庫を確認"""
        if product_name in self.inventory:
            print(f"{product_name} の在庫数: {self.inventory[product_name]}")
        else:
            print(f"{product_name} は在庫にありません。")

    def show_all(self):
        """全ての商品と在庫数を表示"""
        if not self.inventory:
            print("在庫が空です。")
        else:
            print("現在の在庫一覧：")
            for product, qty in self.inventory.items():
                print(f"・{product}: {qty}個")

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    manager = InventoryManager()
    manager.add_product("りんご", 10)
    manager.add_product("みかん", 5)
    manager.show_all()
    manager.check_stock("りんご")
    manager.remove_product("みかん", 3)
    manager.show_all()
    manager.remove_product("みかん", 2)
    manager.show_all()

o3の回答

from typing import Dict, Optional


class Inventory:
    """基本的な在庫管理を行うクラス。"""

    def __init__(self) -> None:
        # 内部在庫データ {商品名: 数量}
        self._stock: Dict[str, int] = {}

    # -----------------
    # 公開 API
    # -----------------
    def add_item(self, name: str, qty: int = 1) -> None:
        """商品を追加（在庫を増やす）

        Args:
            name: 商品名
            qty: 追加する数量（0 以上）

        Raises:
            ValueError: qty が 0 未満
        """
        if qty < 0:
            raise ValueError("Quantity to add must be non-negative")
        self._stock[name] = self._stock.get(name, 0) + qty

    def remove_item(self, name: str, qty: int = 1) -> None:
        """商品を削除（在庫を減らす）

        Args:
            name: 商品名
            qty: 削除する数量（0 以上）

        Raises:
            ValueError: qty が 0 未満、または在庫不足
            KeyError: その商品が存在しない
        """
        if qty < 0:
            raise ValueError("Quantity to remove must be non-negative")
        if name not in self._stock:
            raise KeyError(f"'{name}' is not in inventory")
        if self._stock[name] < qty:
            raise ValueError(f"Not enough '{name}' in stock "
                             f"({self._stock[name]} available, {qty} requested)")
        self._stock[name] -= qty
        if self._stock[name] == 0:  # 0 になったら項目ごと削除
            del self._stock[name]

    def check_stock(self, name: Optional[str] = None) -> Dict[str, int] | int:
        """在庫を確認する

        Args:
            name: 商品名（省略時は全商品一覧を返す）

        Returns:
            商品名を指定: その商品の在庫数（存在しなければ 0）
            省略       : 在庫全体のディクショナリ（{商品名: 数量}）
        """
        if name is None:
            return dict(self._stock)  # コピーで返す
        return self._stock.get(name, 0)

    # -----------------
    # 補助メソッド
    # -----------------
    def __repr__(self) -> str:
        contents = ", ".join(f"{k}: {v}" for k, v in self._stock.items()) or "empty"
        return f"<Inventory {contents}>"

inv = Inventory()

# 追加
inv.add_item("Apple", 10)
inv.add_item("Banana", 5)
print(inv)            # <Inventory Apple: 10, Banana: 5>

# 削除
inv.remove_item("Apple", 3)
print(inv.check_stock("Apple"))  # 7

# 在庫一覧
print(inv.check_stock())  # {'Apple': 7, 'Banana': 5}

# エラー例
# inv.remove_item("Orange")  # KeyError
# inv.remove_item("Banana", 10)  # ValueError: 在庫不足

o4-miniの回答

class Inventory:
    def __init__(self):
        # 商品名をキー、在庫数を値とする辞書
        self._stock = {}

    def add_product(self, name: str, quantity: int = 1) -> None:
        """
        在庫に商品を追加します。既存の商品は数量を加算し、
        新規商品は登録して数量を設定します。
        """
        if quantity <= 0:
            raise ValueError("追加する数量は1以上で指定してください。")
        self._stock[name] = self._stock.get(name, 0) + quantity
        print(f"追加: {name} x{quantity} (現在庫: {self._stock[name]})")

    def remove_product(self, name: str, quantity: int = 1) -> None:
        """
        在庫から商品を取り除きます。指定数が足りない場合はエラーを投げます。
        """
        if name not in self._stock:
            raise KeyError(f"{name} は在庫に存在しません。")
        if quantity <= 0:
            raise ValueError("削除する数量は1以上で指定してください。")
        if self._stock[name] < quantity:
            raise ValueError(f"{name} の在庫が不足しています。（在庫: {self._stock[name]}）")
        self._stock[name] -= quantity
        print(f"削除: {name} x{quantity} (現在庫: {self._stock[name]})")
        # 在庫が0になったら登録から削除
        if self._stock[name] == 0:
            del self._stock[name]

    def get_stock(self, name: str) -> int:
        """
        指定した商品の現在の在庫数を返します。
        在庫にない場合は0を返します。
        """
        return self._stock.get(name, 0)

    def list_products(self) -> None:
        """
        全商品の在庫一覧を表示します。
        """
        if not self._stock:
            print("在庫が空です。")
            return
        print("在庫一覧:")
        for name, qty in self._stock.items():
            print(f" - {name}: {qty}")

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    inv = Inventory()
    inv.add_product("リンゴ", 10)
    inv.add_product("バナナ", 5)
    inv.list_products()
    print("リンゴの在庫:", inv.get_stock("リンゴ"))
    inv.remove_product("リンゴ", 3)
    inv.remove_product("バナナ", 5)
    inv.list_products()
    try:
        inv.remove_product("バナナ")
    except KeyError as e:
        print("エラー:", e)

o4-mini-highの回答

class Inventory:
    def __init__(self):
        # { product_name: quantity }
        self._products = {}

    def add_product(self, product_name: str, quantity: int = 0) -> None:
        """
        商品を登録または在庫を追加します。
        - product_name: 商品名
        - quantity: 追加する在庫数（省略時は0）
        """
        if quantity < 0:
            raise ValueError("追加する在庫数は0以上である必要があります。")
        current = self._products.get(product_name, 0)
        self._products[product_name] = current + quantity
        print(f"'{product_name}' を {quantity} 個追加しました。現在の在庫: {self._products[product_name]}")

    def remove_product(self, product_name: str) -> None:
        """
        商品を在庫リストから完全に削除します。
        - 存在しない場合は何もしません（または例外を投げても構いません）。
        """
        if product_name in self._products:
            del self._products[product_name]
            print(f"'{product_name}' を在庫リストから削除しました。")
        else:
            print(f"'{product_name}' は在庫に存在しません。")

    def check_stock(self, product_name: str) -> int:
        """
        指定した商品の在庫数を返します。存在しなければ0を返します。
        """
        return self._products.get(product_name, 0)

    def list_products(self) -> dict:
        """
        現在登録されている全商品の在庫一覧を返します。
        """
        return dict(self._products)

if __name__ == "__main__":
    inv = Inventory()

    # 商品の追加
    inv.add_product("りんご", 10)
    inv.add_product("バナナ", 5)

    # 在庫確認
    print("りんごの在庫:", inv.check_stock("りんご"))   # → 10
    print("みかんの在庫:", inv.check_stock("みかん"))   # → 0

    # 商品の削除
    inv.remove_product("バナナ")
    print("バナナの在庫:", inv.check_stock("バナナ"))   # → 0

    # 全商品一覧
    print("全在庫:", inv.list_products())  
    # → {'りんご': 10}

🐰うさぎの分析

GPT-4.1（実用型）
シンプルで分かりやすい実装。日本語コメントと使用例が充実。エラーは親切なprint文で表示。初心者にも理解しやすい構造。

o3（プロフェッショナル型）
Type hintsと詳細なdocstringを完備した本格実装。（プログラムの内容を分かりやすくすための情報）
例外処理が厳密で、プロダクションレベルの品質。上級者向けの設計。

o4-mini（バランス型）
適切なエラーハンドリングと日本語コメントを両立。実用性と堅牢性のバランスが良く、実際のプロジェクトで使いやすい。

o4-mini-high（設計思想型）
商品マスタ管理の観点で実装。remove_productは商品そのものの削除として解釈し、在庫数減算はadd_productで負数対応想定。API設計が明確でシンプル。

🎯 使い分け提案

用途	推奨モデル
学習・プロトタイプ	GPT-4.1
本格的な開発	o3
実務プロジェクト	o4-mini
設計重視	o4-mini-high

🌟 まとめ

o3 がコード品質で圧勝するも複雑さが難点。GPT-4.1 は学習に最適。o4-mini が実用性で最もバランス良し。o4-mini-high は設計思想が明確でAPI重視の開発に適している。用途に応じて選択することが重要！

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🐰が実際に試して分かったリアルTIPS

ここからは、実際に各モデルを毎日使い続けて分かった「ここでしか聞けない生の体験談」をお話しします🐰

GPT-4.1は想像以上にオールマイティ

コーディング専用だと思っていたら大間違い！

最初はうさぎも「プログラミング以外は使えないのかな？」と思っていました。でも実際に使ってみると、文章作成もかなり優秀なんです。

うさぎの経験では、GPT-4.1で書いた技術記事の読みやすさがGPT-4oを上回ることも多く、この記事の下書きも実はGPT-4.1で作成しています。GPT-4oより30%速くて、日常使いには最強かもしれません🐰

💡 ここでポイント

似たようなモデル名がたくさんありますが、必ず「GPT-4.1」を選んでください。「GPT-4.1-mini」と間違えやすいので要注意です！

o3は本当に「考える時間」を使ってくれる相棒

30秒の待ち時間が最高の投資になる

「30秒も待たされるのは嫌だな…」と最初は思っていました。でもその待ち時間の価値が分かってからは、むしろ「今、o3が深く考えてくれてるんだな」と思えるように。

うさぎの経験では、一度解いた問題について「他のアプローチはありますか？」と追加で聞くと、全く違う視点から3つも4つも解決策を提案してくれることがあります。まるで経験豊富な先輩エンジニアと議論しているような感覚になりますよ🐰

⚠️ 時間管理のコツ

急ぎの作業では絶対に使わないこと！「5分後に資料が欲しい」みたいな時は、迷わずGPT-4.1やGPT-4.5を選んでください。

GPT-4.5の精度向上は数字以上にすごい

GPT-4.5では、SimpleQA*による評価においてハルシネーション率が61.8%から37.1%まで大幅に減少している。

^{*事実に基づいた短い質問にどれだけ正確に回答できるかを測定するためのベンチマーク}

データ上の改善以上に、実際に使ってみると「確実に正確になったな」と体感できるレベルです。

うさぎの経験では、以前は「これ本当かな？」と疑いながら使っていた事実確認が必要な文章でも、GPT-4.5なら安心して任せられるようになりました。特に学術的な内容や統計データを扱う時の信頼感が段違いです。

実践的な使い分けフロー（試行錯誤の結果）

📝 記事執筆の黄金パターン

実際にうさぎがChatGPTで記事を執筆した場合の流れです

1. GPT-4.1 でアウトライン作成（5分）→ アイデアを素早く形に
2. GPT-4.1 で下書き執筆（15分）→ コスパ最強で基本品質◎
3. GPT-4.5 で最終チェック（10分）→ 精度と表現力の向上
4. o3 で論理性チェック（30分）→ 深い分析で記事の説得力UP

この流れに変えてから、記事の完成度が明らかに向上して、読者からの反応も良くなりました🐰

🌟 うさぎからのワンポイント

最初は、優れた性能のモデルにすべてを任せる方が良いのかと考えていましたが、実は全部GPT-4.5で書くより、この組み合わせの方が効率的で高品質な記事ができることが分かったうさ！

💻 プログラミングの効率化フロー

開発作業でうさぎが見つけた最適解は、下記の組み合わせです

1. GPT-4.1 で初期実装（10分）→ 基本機能をサクッと作成
2. o3 でコードレビュー（20分）→ 設計の問題点を深掘り分析
3. GPT-4.1 でリファクタリング（15分）→ 改善点を素早く実装

o3のコードレビューは本当に秀逸で、「なぜこの設計にしたのか」「もっと良いアプローチがあるのでは」という視点で、まるで上級エンジニアのようなフィードバックをくれます。

💡 エラー回避のコツ

コード実装でエラーが出た時は、まずGPT-4.1で基本的な修正を試して、それでも解決しない複雑な問題はo3に相談するのが効率的うさ🐰！

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まとめ

各モデルの「クセ」を知って上手に付き合う

どのモデルも完璧ではありません。でも「クセ」を理解すれば、より良いパートナーになってくれます

• GPT-4o → 時々冗長になりがち。「簡潔に」と指示するのがコツ
• GPT-4.5 → 慎重すぎることがある。「大胆に提案して」と背中を押してあげて
• GPT-4.1 → 技術特化だが意外にも汎用性が高い。GPT-4.5と似た品質で高速処理が可能
• o3 → 考えすぎて複雑になることも。「シンプルに説明して」が有効

🐰 最後に大切なこと

分からないことがあれば、まずは実際に試してみることが一番！うさぎも毎日試行錯誤しながら、各モデルとの付き合い方を学んでいます。皆さんも一緒に成長していきましょう🐰

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参考情報

主要参考資料

• An Up-to-Date Guide to ChatGPT Models [May 2025] – Zenn
• Which ChatGPT Model Is Best? (As of May 2025) – CometAPI
• ChatGPT models explained: How to use each, according to OpenAI

この記事は、2025年6月時点の情報に基づいて執筆しています。