GPT-4とGPT-4oの詳細な比較、具体的な活用事例、およびどちらを選ぶべきか

AIは前例のないスピードで進化しており、OpenAIはそのモデルのリリースにより牽引役を務めています。GPT-4の開発に続いて、さらに高度なGPT-4oが登場し、AIがデータを処理および解釈する方法において大きな飛躍を示しています。これらのモデルの成長は非常に迅速で、その開発速度はムーアの法則の15倍とも言われています。しかし、このような急速な進歩に伴い、特に開発者や、GPT-4からGPT-4oへのアップグレードに迷っているビジネスにとって混乱が生じています。

本ガイドでは、GPT-4とGPT-4oを比較し、それらのアーキテクチャ、性能、価格、および実際のアプリケーションについて詳細に見ていきます。最後まで読めば、GPT-4oへのアップグレードがコストに見合うものか、それともあなたのニーズにとってGPT-4を維持することが依然として最善の選択かを知ることができます。私たちは、この決定を下すのに役立つ5つの重要な要素を取り上げます：マルチモーダル機能、スピード、精度、コスト、およびアクセシビリティ。

1. GPT-4とGPT-4oの理解

1.1 GPT-4とは？

2023年3月にリリースされたGPT-4は、推定で1.7兆のパラメータを持つ高度なテキストベースのAIモデルです。テキスト生成の品質と流暢性の点でGPT-3よりも大幅な改善を示しています。しかし、GPT-4は主にテキストに焦点を当てたタスク向けに設計されており、画像や音声などの他のモーダリティに対するサポートは限られていました。マルチモーダル機能のためには、画像用のDALL-Eや音声用のWhisperなどの別個のモデルが必要でした。

GPT-4の主な機能は以下の通りです：

• トークンコンテキスト： 8,000から32,000のトークンの範囲で、より大きな入力を処理するための幅広い範囲を提供します。
• 性能： GPT-4は、一貫性のある人間らしいテキストを生成する点で先行モデルを上回っていますが、依然としてテキスト関連のアプリケーションに限定されています。
• 利用可能性： 有料のサブスクリプション層を通じてAPIアクセスで利用可能です。

1.2 GPT-4oとは？

GPT-4oの「o」はオムニ（Omni）を意味し、そのマルチモーダルな性質を示しています。GPT-4とは異なり、GPT-4oはテキスト、画像、音声、およびビデオの処理を1つの統合モデルに組み込んでおり、画期的な機能を提供しています。これは、GPT-4oがGPT-4よりもはるかにシームレスかつ効率的に異なる種類のデータを分析、生成、およびやり取りできることを意味します。

GPT-4oの主な改良点：

• 動的トークンルーティング： GPT-4oのアーキテクチャには動的トークンルーティングが含まれており、GPT-4よりも30％高速な推論が可能で、リアルタイムアプリケーションに最適です。
• 幻覚の低減： GPT-4oはGPT-4に比べて幻覚率が50％低減しており、より正確で信頼性の高い応答を提供します。
• リアルタイム翻訳： GPT-4oにはリアルタイム翻訳機能も組み込まれており、異言語間のコミュニケーションやグローバルなアプリケーションに最適です。

2. GPT-4とGPT-4o：主な違い

2.1 スピードと効率

両モデルのスピードと効率を比較すると、GPT-4oが明らかに優れています。

このスピードの向上は単なる理論ではありません；実際の世界での節約につながっています。たとえば、あるSaaS企業は、GPT-4oに切り替えた後、処理が高速化され、エネルギー消費が低減されたおかげで、APIコストを37％削減することができました。

2.2 マルチモーダル機能

GPT-4oの最も重要なアップグレードの1つは、そのマルチモーダル機能です。GPT-4は主にテキストに限定されていたのに対し、GPT-4oは複数のモーダリティ、すなわちテキスト、画像、音声、およびビデオを1つの包括的なモデルに組み込んでいます。この統合により、以前は異なるタスクに複数の異なるモデルを使用しなければならなかった開発者にとって、AIの実装が簡素化されます。

たとえば、GPT-4oはビデオ要約で優れており、ビデオを要約する際に、GPT-4の67％に対して93％の精度を達成しています。このビデオを処理し、要約する能力は、メディア、コンテンツ作成、教育などの分野で幅広いアプリケーションがあります。GPT-4oはまた、MRIスキャンと患者の病歴を組み合わせて医療診断を行うこともでき、データ統合に依存する産業を革新する可能性を示しています。

2.3 精度と安全性

GPT-4oのもう1つの大きな進歩は、その精度と安全性の機能です。OpenAIは、AIモデルが誤った情報や誤解を招く情報を生成する幻覚の発生率を減らすために尽力してきました。GPT-4oはGPT-4に比べて幻覚率が50％低減しており、信頼性を大幅に向上させています。

また、GPT-4oは事実上の精度で5％の向上を示しており、TruthfulQAベンチマークでは89％から94％に上昇しています。OpenAIはまた、バイアス軽減にも進歩を遂げており、GPT-4oはGPT-4に比べて政治的に偏った出力が40％減少しています。

3. 実践的なユースケース：アップグレードすべきか？

3.1 GPT-4を維持する場合

GPT-4oは間違いなくより高度なものですが、依然としてGPT-4を維持する方が良い選択となるシナリオもあります。以下は、GPT-4が依然として堅実な選択肢となるケースです：

• テキストのみのアプリケーション： あなたのタスクがテキストベースのデータのみを扱うものである場合（たとえば、法律文書の分析、財務報告）、GPT-4で十分な可能性があります。
• 予算制限： GPT-4はGPT-4oに比べてコストが低いオプションを提供しています。APIコストは、GPT-4が1,000トークンあたり0.03ドルで、GPT-4oが1,000トークンあたり0.045ドルです。予算が厳しいビジネスにとっては、これが累積的に大きな金額になる可能性があります。
• レガシーシステムの統合： すでにGPT-4をワークフローに統合している企業にとって、GPT-4oへの移行には、既存のインフラストラクチャに大きな変更が必要になる場合があります。

3.2 GPT-4oにアップグレードする場合

しかし、あなたがリアルタイムアプリケーションを開発している場合、またはマルチモーダルAI機能が必要な場合は、GPT-4oが明らかな選択肢です。以下は、GPT-4oにアップグレードすることが理にかなっているシナリオです：

• リアルタイムアプリケーション： テキストと音声の両方を処理するカスタマーサービスボットや、リアルタイムの言語翻訳などは、GPT-4oのスピードとマルチモーダル機能から恩恵を受けます。
• クリエイティブ産業： ビデオの脚本作成、コンテンツ作成、絵コンテの生成などの産業にとって、GPT-4oの画像とビデオを扱う能力は無価のツールとなります。
• クロスモーダル研究： 気候モデリングや医療診断などの分野で研究を行っている研究者は、GPT-4oの複数のモーダリティからのデータを同時に分析する能力を生かすことができます。

4. コストとROI分析

4.1 価格比較

GPT-4oはより優れた性能を提供しますが、それに伴いより高い価格となります。以下は価格プランの比較です：

予算が厳しい小規模企業や開発者にとって、GPT-4の価格は依然としてより経済的な選択肢かもしれません。

4.2 GPT-4oはコストが見合うか？

GPT-4oはより高価ですが、強化された機能により、長期的には大幅なコスト削減につながる可能性があります。たとえば、処理速度の向上、エネルギー消費の削減、API使用量の削減により、多くの企業が生産性の向上と運用コストの削減の形で投資回収率（ROI）を得ています。

コスト削減を見積もるために、次のような単純なROIの式を使用することができます：

年間節約額 = （現在のGPT-4のコスト） - [（GPT-4oのコスト） + （効率向上による恩恵）]

5. 将来展望と制限事項

5.1 短期的な課題

GPT-4oには利点がありますが、制限もありません。たとえば、まだ30以上の国で利用できておらず、特定の地域ではアクセシビリティの問題が生じる可能性があります。さらに、このモデルは非常に高度ですが、そのマルチモーダル機能を統合することは、開発者にとって大きな学習曲線を伴う場合があります。

5.2 GPT-4oの今後の展開は？

将来を見据えると、ガートナーによると、2024年第3四半期までに、GPT-4oはエンタープライズ向けAIツールの40％を駆動すると予想されています。技術が進歩を続けるにつれて、GPT-5のリリース後に価格が低下すると予想され、これらの高度な機能がさらにアクセスしやすくなるでしょう。

6. 質問

• Q: GPT-4oはGPT-4に取って代わるのですか？

A: すぐにはそうではありません。OpenAIは2025年まで、GPT-4とGPT-4oの両方を引き続きサポートします。これにより、企業は自らのペースで移行することができます。

• Q: GPT-4oは特殊なハードウェアが必要ですか？

A: はい。GPT-4oをローカルで展開するには、より良いパフォーマンスのために、専用のTensorRT-LLM最適化が必要です。

• Q: GPT-4oはビデオを生成できますか？

A: GPT-4oはビデオを分析し、要約することはできますが、他のモデルのような完全なビデオ生成機能は持っていません。