GPT-5とGPT-4の違いは？性能や料金、活用事例を徹底比較

OpenAIのChatGPT-5（チャットジーピーティー・ファイブ）※は、博士号レベルの知性を持つと言われています。
※以降GPT-5と記載します

多くの注目を集めているものの「GPT-4（GPT-4o）との違いは何だろう」と疑問に思う方もいるでしょう。

本記事では、GPT-5とGPT-4oの性能差や料金体系、実際の活用事例を8つの観点から比較します。

GPT-5とGPT-4（GPT-4o）の違いを理解して、自分に必要なモデル・プランを選びたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

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【8つの項目を比較】GPT-5とGPT-4oの性能の違いは？

GPT-5とGPT-4oの性能の違いは以下のとおりです。

比較項目	GPT-5	GPT-4o
知識レベル・情報の新しさ	・博士号レベル ・2025年1月まで対応 ・業界特有の最新トレンド把握	・一般的な知識レベル ・2023年4月まで対応 ・基本的なフレームワークのみ
推論力・論理的思考性能	・Thinking機能搭載 ・AIME 2025で96.7％正答 ・多角的分析（原因・相関・予測）	・基本的な推論のみ ・表面的な分析 ・単純な因果関係の把握
コーディング性能	・即使用可能なコード生成 ・エラー処理完備 ・高度なデバッグ機能	・基本コード生成 ・追加調整が必要 ・簡易的なデバッグ
ライティング性能	・感情に訴える文章 ・相手に応じた表現調整 ・説得力のある構成	・文法的に正しい文章 ・定型的な表現 ・標準的なビジネス文書
マルチモーダル性能	・図表の意味理解・改善提案 ・音声の感情認識 ・統合的な処理	・基本的な文字認識 ・単純な画像・音声理解 ・個別処理中心
コンテキストウィンドウ	・100ページ超を一度に処理 ・複数文書の横断分析 ・文脈維持能力が高い	・標準サイズ ・長文は分割必要 ・長い会話で文脈喪失
ハルシネーション率と安全性	・事実誤認が大幅減少 ・新検証システム採用 ・意思決定に使用可能	・統計・年号で誤りあり ・従来の評価手法 ・追加確認が必要
レスポンス速度と会話の継続性	・約30％高速化 ・文脈を正確に記憶 ・スムーズな長文生成	・標準速度 ・基本的な継続性 ・長文生成に時間

各項目について詳しく見ていきましょう。

なお、GPT-5に関してより詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

知識レベル・情報の新しさ

GPT-5の最大の特徴は、博士号レベルの専門知識を持っている点です。

情報の新しさについても、GPT-5は2025年1月までの情報を学習しているため、より最新の出来事に対応できます。

実際に下記のプロンプトを実行して結果を比較しました。

2025年上半期において、世界の半導体業界のサプライチェーンに最も大きな影響を与えた地政学的リスクは何でしたか？具体的な国や企業名を挙げ、その影響を解説してください。

得られた結果は以下のとおりです。

• GPT-5の結果

• GPT-4o

GPT-4oと比べてGPT-5の方が、より広く情報を取得し、まとめられていました。

推論力・論理的思考性能

GPT-5には「Thinking」機能が標準搭載されており、複雑な問題に対してより深い思考が可能となりました。段階的に問題を分解し、論理的に解決策を導き出せます。

アメリカ合衆国の高校生向け数学競技であるAIME 2025において、GPT-5は94.6%（GPT-4o: 71%）という高精度を記録しています。

実際に、下記のプロンプトを実行した結果から、GPT-4oと比較してみましょう。

島には正直者（常に真実を言う）と嘘つき（常に嘘を言う）の2種類の住民がいます。A、B、Cという3人の住民に出会いました。
* Aは「Bは嘘つきだ」と言いました。
* Bは「AとCは同じ種類だ（2人とも正直者か、2人とも嘘つきか）」と言いました。
このとき、Cは正直者ですか、それとも嘘つきですか？理由とともに、あなたの推論の過程を詳しく説明してください。

プロンプトを実行した結果、以下の返答が得られました。

• GPT-5の結果

• GPT-4o

いずれも同じ結果を返しているものの、GPT-5の方が必要な情報のみを切り出してまとめています。一方で、GPT-4oの回答は冗長気味にも感じられます。

なお、GPT-5の「Thinking」機能ついて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

コーディング性能

プログラミング作業において、GPT-5は「ほぼそのままで使用できるコード」を生成してくれます。これは開発効率を大幅に向上させる重要な進化です。

実際に以下のプロンプトを実行して、結果を比較してみました。

PythonのWebフレームワークであるFastAPIを使用して、シンプルな「To-Doリスト」のバックエンドAPIを作成してください。
【要件】
1. To-Doアイテムは「ID（自動採番）、タイトル（文字列）、説明（文字列）、完了フラグ（真偽値）」を持つ。
2. データはメモリ上のリストで管理する（データベースは不要）。
3. 以下のAPIエンドポイントを実装する。
    - GET /todos: 全てのTo-Doアイテムを取得する。
    - POST /todos: 新しいTo-Doアイテムを作成する。
    - PUT /todos/{todo_id}: 指定したIDのTo-Doアイテムを更新する。
    - DELETE /todos/{todo_id}: 指定したIDのTo-Doアイテムを削除する。
4. Pydanticモデルを使用して、リクエストとレスポンスのデータ構造を定義する。
5. エラーハンドリングとして、存在しないIDを指定された場合は404エラーを返す。

プロンプトを実行した結果、以下のコードが得られました。

• GPT-5の結果

# app.py
from fastapi import FastAPI, HTTPException, status
from pydantic import BaseModel, Field
from itertools import count
import threading

app = FastAPI(title="To-Do API", version="1.0.0")

# ===== Pydantic Models =====
class TodoBase(BaseModel):
    title: str = Field(..., min_length=1, max_length=200)
    description: str = Field("", max_length=2000)
    completed: bool = False

class TodoCreate(TodoBase):
    """POST/PUT の受け取り用（idは受け取らない）"""
    pass

class Todo(TodoBase):
    """レスポンス用（idを含む）"""
    id: int


# ===== In-memory storage =====
todos: list[Todo] = []
_id_counter = count(start=1)
_lock = threading.Lock()


def _find_index_or_404(todo_id: int) -> int:
    for i, t in enumerate(todos):
        if t.id == todo_id:
            return i
    raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Todo with id {todo_id} not found")


# ===== Endpoints =====
@app.get("/todos", response_model=list[Todo])
def list_todos() -> list[Todo]:
    return todos


@app.post("/todos", response_model=Todo, status_code=status.HTTP_201_CREATED)
def create_todo(payload: TodoCreate) -> Todo:
    # Pydantic v2: model_dump / v1: dict に両対応
    data = payload.model_dump() if hasattr(payload, "model_dump") else payload.dict()
    with _lock:
        new_id = next(_id_counter)
        todo = Todo(id=new_id, **data)
        todos.append(todo)
        return todo


@app.put("/todos/{todo_id}", response_model=Todo)
def update_todo(todo_id: int, payload: TodoCreate) -> Todo:
    data = payload.model_dump() if hasattr(payload, "model_dump") else payload.dict()
    with _lock:
        idx = _find_index_or_404(todo_id)
        updated = Todo(id=todo_id, **data)
        todos[idx] = updated
        return updated


@app.delete("/todos/{todo_id}", status_code=status.HTTP_204_NO_CONTENT)
def delete_todo(todo_id: int):
    with _lock:
        idx = _find_index_or_404(todo_id)
        todos.pop(idx)
    # 204 No Content（ボディなし）
    return

• GPT-4o

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional

app = FastAPI()

# --- Pydanticモデル定義 ---

class TodoBase(BaseModel):
    title: str
    description: Optional[str] = None
    completed: bool = False

class Todo(TodoBase):
    id: int

# --- データストア（メモリ上） ---
todos: List[Todo] = []
next_id: int = 1


# --- エンドポイント定義 ---

@app.get("/todos", response_model=List[Todo])
def get_all_todos():
    return todos


@app.post("/todos", response_model=Todo, status_code=201)
def create_todo(todo: TodoBase):
    global next_id
    new_todo = Todo(id=next_id, **todo.dict())
    todos.append(new_todo)
    next_id += 1
    return new_todo


@app.put("/todos/{todo_id}", response_model=Todo)
def update_todo(todo_id: int, updated_todo: TodoBase):
    for idx, todo in enumerate(todos):
        if todo.id == todo_id:
            todos[idx] = Todo(id=todo_id, **updated_todo.dict())
            return todos[idx]
    raise HTTPException(status_code=404, detail="To-Do item not found")


@app.delete("/todos/{todo_id}", status_code=204)
def delete_todo(todo_id: int):
    for idx, todo in enumerate(todos):
        if todo.id == todo_id:
            del todos[idx]
            return
    raise HTTPException(status_code=404, detail="To-Do item not found")

GPT-5の方がGPT-4oよりも、より詳細なコードが生成されました。

得られた2つのコードの違いを分析した結果、以下の返答が得られました。

上記の結果からも、GPT-5が生成したコードの優位性がわかります。

ライティング性能

文章作成において、GPT-5は「読者に刺さる」表現を実現しています。単に文法的に正しい文章を書くだけでなく、読み手の感情に訴える文章を生成できるようになりました。

実際に以下のプロンプトを実行して、結果を比較します。

以下の文章を読んで、2種類の要約を作成してください。

【元文章】
循環型経済（サーキュラーエコノミー）とは、従来の「生産、消費、廃棄」という一方通行の線形経済モデルに代わる新しい経済システムです。このモデルでは、製品の設計段階から廃棄物や汚染が出ないように工夫し、使用済みの製品や原材料を可能な限り長く使い続けることを目指します。具体的には、修理、再利用、再製造、そしてリサイクルといった手法を通じて資源の価値を最大限に維持し、新たな天然資源の投入と廃棄物の発生を抑制します。これにより、環境負荷の低減と経済成長の両立を図ることが可能になると期待されています。

【作成する要約】
1. 100文字程度の簡潔な要約
2. この文章の要点を3つの箇条書きにしたもの

得られた結果は以下のとおりです。

• GPT-5の結果

• GPT-4o

文字数などの指示や、箇条書きにされた要点を比較するとGPT-5の方がGPT-4oよりも的確に要約できました。

ただし、GPT-5は文章の構造を整理する能力に優れている一方で、創造性という点ではGPT-4oに軍配があがるとの声もみられます。

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マルチモーダル性能

テキストだけでなく画像や音声など、複数の形式の情報を同時に扱えるマルチモーダル性能もGPT-5は向上しています。

実際、VideoMMMUベンチマークでは、GPT-5が81.1％のスコアを記録し、GPT-4oの58.8％を大きく上回りました。

また、放射線画像の読影において、GPT-4oでは異常所見の見落としが多かったのに対し、GPT-5は専門医レベルの精度で病変を検出できたとの報告もあります。

以下のプロンプトを実行して、生成される画像を比較します。

以下の情景を、写真のようにリアルな高品質画像で生成してください。

「19世紀の宇宙飛行士が、真鍮製の古い望遠鏡を覗き込みながら月に立っている。背景の地球の代わりに、巨大な生物発光するクラゲが浮かんでいる。太陽が低い角度から dramatic な光を投げかけ、長い影が伸びている。」

得られた結果は以下のとおりです。

• GPT-5の結果

• GPT-4o

いずれの画像もプロンプトの内容を反映しているものの、GPT-5によって生成された画像の方が、クラゲのリアリティや宇宙飛行士の動きなどがより豊かに表現されています。

なお。GPT-5による画像生成に関しては、以下の記事で詳しく解説しているのでご覧ください。

コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは、AIが一度に処理できる情報量です。GPT-5では、ウィンドウサイズが大幅に拡張されました。

公式情報によると、GPT-4oのコンテキストウィンドウが12.8万トークンである一方で、GPT-5では、40万トークンと約3倍となっています。

実務的な例では、100ページを超える契約書の全文を入力して分析を依頼できるようになりました。

GPT-4oでは、長文を分割して入力する必要がありましたが、GPT-5では一度にすべての内容を理解し、矛盾点や改善提案を包括的に提示してくれます。

長時間の会議の議事録作成や、複数の関連文書を横断的に分析する作業でも、正確な処理が可能になりました。

ハルシネーション率と安全性

ハルシネーションとは、AIが事実と異なる情報を生成してしまう現象です。GPT-5では、劇的に改善され、ビジネスでの信頼性が向上しました。

OpenAIの公式発表によれば、GPT-5はGPT-4oと比較して、とくに数値データや歴史的事実、技術仕様などの正確性において顕著な進歩を見せています。

また、GPT-4oは「親しみやすさ」で人気を博しましたが、過度にお世辞を言う「シコファンシー過剰」の傾向がありました。

一方、GPT-5はより中立的で事実に基づいた回答を提供する傾向にあるため、安全志向の観点で信頼されています。

レスポンス速度と会話の継続性

GPT-5は「最も賢く、最も速く、最も便利なモデル」として設計されています。

レスポンス速度については、GPT-4oと比較して約30％の高速化が実現されており、長文の生成でも待ち時間が短縮されています。

実際に以下のプロンプトを実行して比較してみました。

シェイクスピアの四大悲劇をリストアップしてください。

得られた結果は以下のとおりです。

• GPT-5の結果（約6秒）

• GPT-4o（約12秒）

同様の結果が得られたものの、回答が生成する時間は約2倍もの違いがありました。

なお、会話の継続性に関しては、利用者による感情的な反発も見られます。

GPT-5は「冷たい」「距離を感じる」との声もあり、GPT-4o の方が“会話相手”としての継続性に優れていたという指摘も報告されています。

GPT-5とGPT-4oの料金の違いは？

GPT-5とGPT-4oの料金の違いは以下のとおりです。

料金タイプ	GPT-5	GPT-4o
無料プラン	・利用可能（制限あり） ・制限後はGPT-5 miniに自動切替	・利用可能（制限あり） ・基本機能のみ
API料金	・入力：1.25ドル/100万トークン ・出力：10.00ドル/100万トークン	・入力：2.5ドル/100万トークン ・出力：10.00ドル/100万トークン
ChatGPT Plus（月額20ドル）	・GPT-5を相当量利用可能 ・GPT-5 Proは利用不可	・優先的に利用可能 ・レスポンス速度向上

各料金について詳しく見ていきましょう。

GPT-5の料金

GPT-5の料金体系は、幅広いユーザー層に対応できるよう設計されており、無料ユーザーでも基本機能を利用可能です。

API料金については、GPT-5は入力1.25ドル/100万トークン、出力10.00ドル/100万トークンとなっています。

GPT-4oと比較すると、出力は同額ながら入力は半額となっており、性能が向上しつつも低価格になっているので、早期の切替を検討しましょう。

有料プランであるChatGPT Plusを契約すれば、GPT-5を相当量利用できるため、業務などで頻繁に利用するのであればプラン変更を検討してください。

なお、無料のGPT-5でできることや、GPT-5 Proについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。

GPT-4oの料金

GPT-4oは、無料プランでも限定的に利用可能で、多くのユーザーにとってアクセスしやすい選択肢となっています。

API料金は、入力2.5ドル/100万トークン、出力10.00ドル/100万トークンであるため、GPT-5よりも高価です。

ChatGPT Plusプランに加入すれば、GPT-4oを優先的に利用でき、レスポンス速度も向上します。

GPT-5とGPT-4oの使い方

ここでは各モデルの使い方について解説します。

• GPT-5の使い方
• GPT-4oの使い方

順番に説明するので、使用するモデルに合わせてご覧ください。

GPT-5の使い方

GPT-5の使い方は以下のとおりです。

GPT-4oの使い方

GPT-4oの使い方は以下のとおりです。

GPT-5とGPT-4oの活用事例の違い

ここからは以下の視点で、GPT-5とGPT-4oの活用事例の違いをまとめます。

モデル	活用場面	活用事例
GPT-5	業務で活用できる	・ノーコードでアプリを即開発 ・ライティング業務のサポート ・表やグラフを伴うデータ分析
GPT-4o	業務だけでなく、日常生活でも使える	・相談相手として活用 ・カメラで写したものへのリアルタイム解説 ・食材写真から献立を提案

各活用事例について、順番に詳しく解説します。

GPT-5の活用事例

GPT-5は、主に高度な専門性と創造性が求められる業務で真価を発揮するモデルです。ここでは、以下の3つの事例について解説します。

• ノーコードでアプリを即開発
• ライティング業務のサポート
• 表やグラフを伴うデータ分析

順番に見ていきましょう。

ノーコードでアプリを即開発

GPT-5の活用例のひとつが、ノーコードでのアプリケーション開発です。

GPT-5は自然言語からコードへの変換が得意なので、技術的な知識がない人でも自分のアイデアを即座に形にできるようになりました。

実際に、プロンプトだけで以下のようなアプリのプロトタイプを数分で構築できました。

• 感情日記アプリ：その日の気分を記録し、グラフで可視化
• レシピ生成ツール：冷蔵庫の食材から料理を提案
• タスク管理システム：チームの進捗を一元管理
• 経費精算ツール：領収書の写真から自動で経費を計算
• 顧客フィードバック分析：アンケート結果を自動で集計・分析

上記のアプリから、「感情日記アプリ」を作成するのに使用したプロンプトと、画面を紹介します。プロンプトは以下のとおりです。

その日の気分を記録し、グラフで可視化するアプリを作成してください。

生成されたコードを実行した結果、以下のアプリが動作しました。

アプリを作成するのに要した時間は数分です。しかも、時間の大半はGPT-5の回答を待っている時間なので、実際に手を動かした時間は1分程でした。

SHIFT AIでは、ChatGPTの活用方法を学んでキャリアアップする方法や、効率よく副業を始めて収入を得るまでのロードマップを解説するセミナーを開催しています。

また、参加者限定で、「ChatGPTの教科書」や「ChatGPTプロンプト175選」、「ワンランク上のChatGPT活用法」など全12個の資料を無料で配布しています。

「ChatGPTを使いこなしてAI時代の波に乗りたい」「ChatGPTを使って最速で副業収入を得る方法を知りたい」という方は、ぜひセミナーに参加してみてください。

ライティング業務のサポート

GPT-5は論理構成と感情表現のバランスを取るのが得意なので、相手の心を動かす文章を高速で生成できます。

たとえば、重要な商談前のプレゼン資料作成では、以下のような支援を受けられます。

• 顧客向け提案書：相手企業の課題を的確に捉え、解決策を論理的に展開
• 謝罪メール：状況に応じた適切な謝罪の度合いと、今後の改善策を明確に提示
• 社内説得資料：データに基づく論証と、感情に訴える要素を効果的に組み合わせ
• 営業メール：相手の立場を考慮した、押し付けがましくない提案文

実際に、以下のプロンプトを実行して、顧客への提案メールを作成しました。

製造業の社長向けに、在庫管理システムの提案メールを作成して

得られた結果は以下のとおりです。

製造業特有の課題や、導入スケジュールやKPIにも触れたメールが作成されました。

最初から人の手で作成するのと比べて、文章の品質と作成速度が大幅に向上しています。

表やグラフを伴うデータ分析

GPT-5は大量データからパターンを発見し、ビジュアル化するのが得意なので、経営判断に必要なインサイトを瞬時に提供できます。

CSVファイルやExcelデータを読み込ませると、以下のような高度な分析を自動実行します。

• 売上トレンド分析：季節変動や成長率を可視化し、将来予測まで提示
• 年度報告書の自動生成：財務データから重要指標を抽出し、グラフ付きレポートを作成
• 顧客セグメント分析：購買パターンを分析し、ターゲット戦略を提案
• KPIダッシュボード：複数の指標を統合し、一目で現状が把握できるビジュアルを生成

実際に、以下のデータを用いて売上トレンド分析を行いました。

実行したプロンプトは以下のとおりです。

添付ファイルしたファイルはレストランの直近3年の月別売上です。このデータから季節別の売上傾向と、事業の成長性について分析してください。

得られた結果は以下のとおりです。

複数のグラフとともに、詳細な分析結果が得られました。

GPT-5を活用すれば、経営会議での報告資料も短時間で作成できるようになり、データに基づく意思決定の質も向上するでしょう。

GPT-4oの活用事例

GPT-4oは日常業務の効率化と標準化に優れているモデルです。ここでは以下の3つの観点で活用事例を紹介します。

• 相談相手として活用
• カメラで写したものへのリアルタイム解説
• 食材写真から献立を提案

各活用事例について、ひとつずつ詳しく見ていきましょう。

相談相手として活用

GPT-4oは画面上の情報をリアルタイムに理解し、親身なアドバイスを提供するのが得意なので、作業中の疑問を即座に解決できます。以下のような場面で活用可能です。

• コーディング中の相談：エラーメッセージから、原因と解決策を即提案
• データ分析の助言：グラフを示して相談すれば、統計的な観点からアドバイス
• 数式の検証：複雑な計算式を撮影すると、間違いを指摘し、正しい解法を段階的に説明
• プレゼン資料のレビュー：スライドの改善点を聞けば、構成や表現の具体的な提案

日常の相談相手としても優秀で、「上司に質問しづらいことも気軽に相談できる」という声もあがっています。

実際に以下のプロンプトを実行しました。

初めてのプレゼンで緊張しています

得られた結果は以下のとおりです。

具体的な準備方法から当日の心構えまで、温かみのあるアドバイスが得られました。

カメラで写したものへのリアルタイム解説

GPT-4oは画像から文字・図形・物体を瞬時に認識し、文脈を理解した解説を提供するのが得意なので、専門知識がなくても適切な判断が可能です。以下のような場面で効果的です。

• 製造現場での部品識別：部品の写真から型番を特定し、交換手順や注意点を即座に説明
• 技術資料の解読： 配線図や回路図をから、各部の役割や接続方法をわかりやすく解説
• 設備保守の支援：機械の状態を撮影し、異常箇所の特定や対処法をリアルタイムで指導
• 教育・研修での活用 ：実物を見せて質問すると、詳細な説明と関連知識を提供

実際に以下の写真をGPT-4oに解説をしてもらいまいました。

得られた結果は以下のとおりです。

画像内の文字情報を読み取って、対象物がパソコンであると正しく解説しています。

人間の目ではわからないような情報も、写真に収めてGPT-4oに解説してもらえば、短時間で理解できるでしょう。

食材写真から献立を提案

GPT-4oは画像から食材を識別し、栄養バランスを考慮したレシピを創造するのが得意なので、健康的な食生活をサポートできます。

冷蔵庫を開けて写真を撮り、「これらの食材で作れる料理を提案して」と依頼すると、以下のような結果が得られました。

健康支援サービスとしても有効で、「糖質制限中です」「タンパク質を多く摂りたい」といった個別のニーズに対応可能です。

業務中の食事選びに悩む時間を削減し、健康的な食生活の維持に貢献する、実用的な機能として評価されています。

それぞれの特徴を把握して、適切にGPT-5とGPT-4oを使い分けよう

GPT-5とGPT-4oの違いを理解すれば、業務効率と成果の質を向上させられます。それぞれの特徴を把握し、適切な使い分けができれば、AI活用の成功につながるでしょう。

GPT-5は、高度な専門性と創造性が求められる場面で威力を発揮します。複雑な分析や革新的なアイデア創出、専門的な文書作成など、「考える」作業が必要な業務に最適です。

一方、GPT-4oは日常的なタスクや定型業務において、安定した性能とコストパフォーマンスを提供します。

AI技術は日々進化しているものの、大切なのは「ツールに使われる」のではなく「ツールを使いこなす」点にあります。

本記事で紹介した特徴と活用例を参考に、あなたの業務に最適なAIパートナーを見つけて、新しい働き方を実現してください。

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セミナーでは、主に以下の内容を学習できます。

• ChatGPTの最新情報
• ChatGPTを使った副業の始め方・収入を得るまでのロードマップ
• おすすめの副業案件と獲得方法
• ChatGPT活用スキルを高めて昇進・転職などに役立てる方法
• 実際に成果を出しているロールモデルの紹介

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