OpenAIから最も賢く高性能な「o3」「o4-mini」が登場！特徴や使い方を解説

2025年4月17日（日本時間）、OpenAIは最新モデル「o3」と「o4-mini」をリリースしました。どちらも、これまでのoシリーズを大きく進化させたモデルであり、それぞれに特化した強みを持っています。

「o3」は、より深く考えてから応答する高精度な推論型モデルであり、複雑な分析やツールの組み合わせが求められるタスクに最適です。一方、「o4-mini」は、より軽量でコスト効率に優れたモデルながら、数学やプログラミングといった分野で非常に高い性能を発揮します。

とはいえ、「o3とo4-miniはどこが違うの？」「どんな用途で使い分けるべき？」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、o3とo4-miniそれぞれの特徴や従来モデルとの違い、料金プランや今後の展望までをわかりやすく解説します。

この記事を読めば、両モデルの特徴や活用のポイントがつかめ、最新のAIトレンドをしっかりキャッチアップできるはずです。

監修者

SHIFT AI代表 木内翔大

（株）SHIFT AI 代表取締役 / GMO AI & Web3株式会社AI活用顧問 / 生成AI活用普及協会（GUGA）協議員 / Microsoft Copilot+ PCのCMに出演 / 国内最大級AI活用コミュニティ SHIFT AI（会員1万4,000人超）を運営。
『日本をAI先進国に』実現のために活動中。Xアカウントのフォロワー数は11万人超え（2025年4月現在）

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【oシリーズ最高傑作】o3とo4‑miniがリリース！

OpenAIが新たに発表したAIモデル「o3」と「o4‑mini」は、同社のoシリーズにおける最新かつ最高性能のモデルです。

従来以上に深い推論を行い、ウェブ検索やファイル解析、コード実行などのツールを自律的に連携できるエージェント機能を初めて実現しました。

画像などマルチモーダル情報にも対応できるようになり、複雑な課題をより広範囲に解決可能です。

また、開発者向けには「Codex CLI」が同時に公開され、ローカル環境でo3やo4‑miniの高度な推論力をコード編集や自動化に直接活かせるようになりました。

o3の特徴

oシリーズの旧モデルを大きく上回る、高度な推論能力と汎用性を備えたのがo3です。

• 推論の深さが劇的に向上
• 自律的に全ツールを連携するエージェント機能
• 画像を含めて思考に組み込めるマルチモーダル能力
• 過去モデルと比べ重大な誤答を20%減少
• 処理速度や利用コスト効率がアップ

ここでは、o3が持つ主な特徴を順に見ていきましょう。

推論の深さが劇的に向上

o3では回答までの思考の過程（推論）が一段と深くなりました。簡単な質問でも一度立ち止まり、複数の観点から考え抜いてから回答を出すようなイメージです。

実際、モデルに複雑な問題を与えた場合でも、内部でより長く連想や推論を重ねるよう訓練されており、​答えがすぐに分からない難問に対しても筋道立った回答を導きやすくなっています。

「考える時間が増えたAI」とも言えるo3は、その分野横断的な分析力で学術的な課題から創造的なアイデア出しまで幅広く活躍します。

自律的に全ツールを連携するエージェント機能

o3は、ChatGPTの中で使えるウェブ検索やコード実行など全てのツールをモデル自身が判断して組み合わせられるようになりました。

これにより、自律エージェントのようにユーザーの目的達成に必要な一連の作業を自動で行えます。たとえば質問に最新の情報が必要であればウェブ検索をし、計算やデータ分析が必要ならPythonコードを実行するといった具合です​。

ユーザーは指示を出すだけで、o3が適切なツールを選び順番に使って回答をまとめてくれます。これは「AIが自分でツールを駆使して問題解決する」という、これまでになかった画期的な機能です。

画像を含めて思考に組み込めるマルチモーダル能力

o3は、テキストだけでなく画像を含めて思考のプロセスに組み込むことができるマルチモーダル能力を備えています。

単に画像を「認識」するだけでなく、「画像を見て考える」という段階的な推論を内部で行うのがポイントです。

たとえばホワイトボードに手書きされた数式の写真や、紙に描いたグラフの画像をアップロードすれば、その内容を読み取り、必要に応じて回転や拡大などの操作もモデル自身が行って分析・回答します。

不鮮明であったり、反転している画像でも解釈が可能となり、視覚情報とテキスト情報を組み合わせて推論できるため、従来は難しかった視覚的な問題解決にも対応できるようになりました。

実際に、MMMU（大学レベルの視覚問題）、MathVista（数学的な図解）、CharXiv-Reasoning（科学図表の読解）といった評価で顕著に高得点を記録しており、研究や業務で画像を扱う場面で大いに活用が期待されます。

過去モデルと比べ重大な誤答を20%減少

外部の専門家による評価によれば、o3は、従来モデルと比較して重大な誤答を20％以上減らす結果が報告されています。

これは、難易度の高い実世界の課題において、より正確かつ信頼性の高い回答を返すという大きな進歩を意味します。とくにプログラミング、ビジネス相談、クリエイティブな発想支援など、論理性と精度が同時に求められる場面で著しく性能が向上しており、複雑な問題でも論理の飛躍や見当違いな回答が大幅に減りました。

推論過程が深くなったことと相まって、厳密さや一貫性が重視されるタスクでも安心して利用できるのがo3の魅力です。

下図は、その一端を示す複数ベンチマークの正答率・スコア比較グラフです。

このように、従来モデルと比べて大きくスコアが向上している点は、エラーの減少を示すものでもあります。

複雑な計算や論理展開を要する問題であっても、o3であれば順序立てて整理されている解答に到達しやすくなっており、新モデルの大きな進化と言えるでしょう。

処理速度や利用コスト効率がアップ

o3は、処理速度や利用コストの面でも最適化が図られています。

OpenAIによると、旧モデルのo1と同等の時間・費用でより高い性能を実現しており、余裕があればさらに長く考えさせることで性能が向上し続けることも確認されています。

つまり、o3は従来モデルより効率よく計算資源を活用できるようになったのです。

その結果、ChatGPT上でもこれまで以上に素早く動作し、大規模な処理でもコストパフォーマンス良くこなせるようになっています。「賢くなったぶん重くて使いづらい」といった心配はなく、高性能と経済性の両立が達成されています。

o4‑miniの特徴

o4‑miniはo3の弟分とも言える小型モデルです。

モデルサイズが抑えられているぶん動作は軽快で、コスト面でも有利ですが、性能は驚くほど高く維持されています。

• 高速なレスポンス
• 多数のリクエストを同時に対処
• ベンチマークでo3‑miniを上回る性能
• 費用対効果が非常に高い
• 全てのツールに連携、マルチモーダルにも対応

以下ではo4‑miniの持つ特徴を詳しく見てみましょう。

高速なレスポンス

o4‑mini最大の特徴の一つは、その軽量さによる応答の速さです。

モデルが小さい分、計算にかかる時間が短く、ユーザーの質問に対して素早く回答を返してくれるのです。OpenAIも、o4‑miniを「高速かつコスト効率に優れた推論のために最適化されたモデル」であると説明しており、処理の軽さに重点を置いて設計されていることがわかります。

実際の利用でも、複雑な質問でなければ待ち時間がほとんど気にならない応答速度を発揮します。

チャットでテンポ良くやり取りしたい場合や、素早く結果を得たい場面では、この高速レスポンス性能が大いに役立ちます。

多数のリクエストを同時に対処

軽量化によって多数のリクエストを同時にさばける高い並行処理能力もo4‑miniの魅力です。

o3に比べて計算資源あたりの効率が良いため、一度にたくさんの質問に回答したり、短時間に連続してリクエストを投げたりしても安定して処理できます

OpenAIの評価でも、o4‑miniはo3よりもはるかに高い使用上限をサポートしているとされ、大規模なシステムで多数のユーザーからの問い合わせに応答するような用途にも適しています。

たとえば企業がカスタマーサポートにAIを大量導入する場合でも、o4‑miniであれば速度と安定性を保ったまま対応可能でしょう。

ベンチマークでo3‑miniを上回る性能

o4‑miniは、さまざまなベンチマークで先代の小型モデルo3‑miniを上回る性能を示しています。

とくに数学系テストのAIMEや競技プログラミングのCodeforcesをはじめ、博士課程レベルの科学知識を問うGPQA、超難度の専門問題集であるHumanity’s Last Examといった多様な領域にわたって、正答率やELOスコアを大きく向上させています。

たとえばAIME 2024・2025の数学コンペティションでは正答率が90％を超え、競技プログラミングのCodeforcesではELOが大幅に上昇しています。

さらに、深い科学知識が求められるGPQAや、あらゆる専門分野の超難題を含むHumanity’s Last Examでもo3‑miniをしのぐ成果を示しました。

こうした結果は、小型モデルでありながら中身の推論能力が大きく向上していることを裏づけるものです。大規模リソースを必要としない一方で、広範なタスクにおいて高精度を確保できる点が、o4‑miniの大きな強みといえます。

費用対効果が非常に高い

o4‑miniは費用対効果（コストパフォーマンス）が非常に高い点でも注目されています。

計算資源の節約につながる小型モデルでありながら、先述のとおり性能はトップクラスです。

そのため、同じ予算でより多くのリクエストを処理したり、より安価に高度なAI機能を提供できます。高性能なAIを大人数のユーザーに使わせる場合でも、o4‑miniならコストを抑えつつ対応可能でしょう。

実際、OpenAIもo4‑miniを「高速かつコスト効率に優れた推論」を実現するモデルと位置付けており、大量利用時における圧倒的なコストメリットをアピールしています。

予算や計算資源に限りがある場合でも、o4‑miniであれば無理なく大規模運用できるでしょう。

全てのツールに連携、マルチモーダルにも対応

o4‑miniは小型版でありながら、o3と同様に全てのツール連携機能とマルチモーダル対応を備えています。

つまり、ウェブ検索やコード実行などChatGPTの各種ツールを自由に使えますし、画像を取り入れた思考も可能です。

従来、小型モデルは性能や機能が抑えられていることも多かったですが、o4‑miniでは規模を縮小しても機能面の妥協はありません。

実際にAPI経由でカスタムツール（ユーザー独自の機能）を組み込むこともでき、画像解析も含めてo3とほぼ同等のことが小型モデルで実現できるようになっています。

この設計により、「小さくても何でもできる」柔軟なAIモデルとして、用途に応じてo3と使い分けることができます。

o3とo4‑miniの料金プラン

o3は高度な推論力が特徴で、複雑な問題でも正確性を重視する場面に向いています。一方、o4‑miniは軽量かつ高速レスポンスが強みで、コスト意識をしながら大量のリクエストをこなしたい場合に適しています。

下の表では、既存のChatGPTプランごとに、o3とo4‑miniの利用可否をまとめました。

無料版でも軽量モデルのo4‑miniを試せますが、o3を使いたい場合はPlus以上にアップグレードする必要があります。

高負荷の業務や組織的な運用を想定するなら、ProやTeam、Enterpriseなど上位プランを検討すると、十分なメッセージ枠や管理機能が得られるでしょう。

o3とo4‑miniの使い方

ここでは、o3とo4‑miniを利用する方法を画像付きでわかりやすく解説していきます。

それぞれのモデルの活用ポイントも踏まえて説明するので、実際にChatGPTを触りながら記事を読み進めることをおすすめします。

o3の使い方

o3を使用したい場合は、チャット画面のモデル選択メニューからo3を選ぶだけで利用できます。

質問文を入力すれば、あとはo3が必要に応じて自動でツールを使いながら回答を用意してくれます。

たとえば、最新のデータが必要な質問の場合、ユーザーが何もしなくてもo3自身がブラウザ検索を行い、計算が必要であればPythonツールを呼び出して結果を計算してくれるのです。

とくに難しい操作は要りませんが、ChatGPTの設定で各種ツール（ブラウジング等）をオンにしておくと良いでしょう。

o4‑miniの使い方

o4‑miniは無料ユーザーでも一部機能を体験できるモデルです。

ChatGPTの入力欄にある「推論」モードを選択して質問を送信すると、内部的にo4‑miniが使われ、通常モードより時間をかけてじっくり推論した回答が得られます。

たとえば、「今年の経済動向をわかりやすく教えて」と通常モードで尋ねると簡潔な答えがすぐ返ってきますが、推論モードでは多少時間がかかる代わりに詳しく丁寧な解説が返ってきます。

Plus等の有料プランではモデル選択でo4‑miniを直接選ぶことが可能です。

高速応答が欲しい場合は標準のo4‑miniを、より慎重な推論をさせたい場合はo4‑mini-high※のような設定を選ぶこともできます。
※High設定では内部で推論ステップ数を増やし、回答精度をさらに高めます。

4‑miniは反応の速さと軽さが武器のため、素早く答えが欲しい場面や大量の質問を処理したいケースで積極的に使うと良いでしょう。

困ったときはまずo4‑miniを使用し、さらに踏み込んだ検討が必要となった場合にo3に切り替えるといった使い分けも効果的です。

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o3とo4‑miniを実際に使ってみた！

ここでは筆者が実際にo3とo4‑miniを使った事例をご紹介します。

それぞれのモデルがどのような回答や生成を行うのか、具体的な実例を通じてイメージしてみてください。

o3の実例

まずはo3の実力を試すため、複雑な課題を与えてみました。

具体的には、「今年の夏のカリフォルニアのエネルギー消費は昨年と比べてどうなる？Pythonコードを書いて将来の消費予測を立て、グラフで視覚化して」という質問です。

これは単に知識を答えるだけでなく、最新のデータ収集や分析が必要になる高度な問いです。

o3は自律的にウェブ検索を開始し、公的な電力消費データを見つけ出しました​。さらにPythonコードを書いて将来の消費予測を立て、グラフを生成して傾向を視覚化し、その結果を文章で丁寧に説明してくれました。

これは、o3のツール活用力と深い推論力を実感できる一例と言えるでしょう。

次に、画像の読み込みを行いました。o3の魅力のひとつは、画像を思考に組み込める点です。

ホワイトボードや手書きメモの写真をアップロードすると、モデル自身が回転やズームを行い、文字や図を正確に読み取ります。

たとえ不鮮明でも分析可能で、視覚情報とテキストをシームレスに統合できるのが強みです。

実際に「紙になんて書かれてますか？」と質問し、文字が反対に書かれた手書きの画像を渡すと、文字だけでなく内容の意味まで解説してくれました。

o3は、視覚系ベンチマークでもSOTAの成績を収めており、研究や実務での「画像＋テキスト」処理を大きく前進させてくれます。

o4‑miniの実例

o4‑miniには、実在するラーメン屋さんの看板の画像を送り、「住所とどんなラーメンの店かを教えて」と質問しました。

わずか20秒で住所情報と料理の特徴を回答してくれました。

画像解析のスピードが想像以上に速く、軽量モデルの強みを実感できる事例です。

スピード重視の質問応答や画像解析は、o4‑miniでもストレスなく使えるでしょう。

o3とo4‑miniを使う際の注意点

非常に高性能なo3とo4‑miniですが、使用するにあたって注意すべきポイントもあります。

• トークン制限がある
• 利用回数制限がある
• 曖昧な指示だとミスをしやすい

ここでは代表的な注意点を3つ挙げます。

トークン制限がある

o3およびo4‑miniにも、入力できるテキスト（文脈）の長さには上限があります。

AIは内部で文章をトークンと呼ばれる単位に分解して処理しますが、一度に扱えるトークン数には制限があるのです。

最新モデルではこの上限が大幅に拡大されているとはいえ、極端に長い文章や会話を与えると途中で切れてしまう可能性があります。

また長いやりとりが続くと古い内容から順に忘れていく仕組みになっています。

そのため、一度の質問は適度な長さに収め、会話が長くなりすぎたら要約するなど工夫すると良いでしょう。トークン上限を超えるとエラーになったり精度が落ちたりしますので、「長文を扱う際には分割する」ことを意識してください。

利用回数制限がある

o3およびo4‑miniのモデルは非常に高性能ですが、利用には一定の頻度制限や回数制限があります。

たとえばChatGPTのPlusプランでは、従来GPT-4モデルで1度に送信できる回数や1時間あたりの利用回数に上限が設けられていましたが、新モデルのo3でも同様のレート制限が適用されているようです。

無料ユーザーが利用できる推論モード（o4‑mini）についても、連続して使用すると一時的に待機させられる可能性があります。

これはシステムの過負荷を防ぐための措置です。したがって、短時間に大量の質問を投げすぎないよう注意しましょう。

もし制限に達した場合は少し時間を置くか、必要であれば上位プランの利用を検討してください。

曖昧な指示だとミスをしやすい

o3とo4‑miniは賢くなったとはいえ、人間の意図を完璧に汲み取れるわけではありません。

あいまいな指示や不完全な質問を与えると、意図しない答えや誤った推測をしてしまう可能性があります。

とくにエージェント機能でツールを使う場合、指示が漠然としていると余計な検索をしたり見当違いのデータを分析してしまったりすることも考えられます。

またコード生成では、問題の説明が曖昧だとバグのあるコードを書いてしまう恐れもあります。

これを防ぐには、できるだけ具体的で明確な指示を出すことが重要です。

新モデルとはいえ万能ではないため、出力結果が本当に正しいか人間が最終チェックをする習慣も大切です。

o3とo4‑miniの今後の展望

今回リリースされたo3とo4‑miniは、OpenAIのモデル戦略における一つの転換点でもあります。

今後は、これまで別々に発展してきた高度推論特化のoシリーズと、会話能力に優れたGPTシリーズの長所を融合していく方向性が示されています。

具体的には、ChatGPTの自然な対話力と、o3に代表される自律的なツール活用・問題解決力を兼ね備えた次世代モデルが開発されていく見込みです。

実際、数週間以内にはo3‑proの提供も予定されており、さらに強力なツールサポートが加わるとされています​。

将来的には、ユーザーが意識しなくてもAIが適切に考え、対話し、ツールを駆使して目標を達成してくれる、まさにシームレスで能動的なAIアシスタントが実現するでしょう​。今回のリリースはその第一歩であり、今後のアップデートにも大いに期待が寄せられています。

o3とo4‑miniで複雑なタスクを効率化させよう！

o3とo4‑miniの登場により、私たちは誰でも最先端のAIの力を手軽に利用できるようになりました。

高度な推論やツール連携が必要な難題にはo3を、スピード重視で幅広い用途に使いたいときにはo4‑miniを使うことで、普段時間が掛かるタスクも効率的にこなしていくことができるはずです。

新しいAIモデルを使いこなして、日々の調べものや仕事・学習にひと味違う効率と成果をもたらしてみましょう。

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