【2026年5月最新】OpenAI o3・o4-miniの特徴を徹底解説｜Claude Opusとの比較と業務での最適な選び方
aikanri-admin
この記事の内容
「OpenAIからo3とo4-miniが出たらしいけど、結局何がすごいの？」「うちの業務にはどっちを使えばいいの？」——この記事にたどり着いたあなたは、おそらくそう感じているはずです。
2025年4月にOpenAIがリリースしたo3とo4-miniは、いわゆる「推論特化モデル」と呼ばれるカテゴリの最新版です。従来のGPT-4oとは異なり、回答する前に「考える時間」を取ることで、数学・科学・プログラミングなどの難問に高い精度を発揮します。
しかし、「推論力が上がった＝業務で使える」とは限りません。この記事では、o3・o4-miniの性能・料金・実際の使い勝手を非エンジニアの経営者・管理職向けに解説し、さらにAnthropicのClaude Opusとの比較を通じて「あなたのビジネスにはどのAIが最適か」を明確にしていきます。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 OVERVIEW OpenAI o3・o4-miniとは何か？ ── oシリーズの全体像 「推論特化モデル」が従来のGPTとどう違うのかを整理する
まず、o3・o4-miniがどういう位置づけのモデルなのかを理解するために、OpenAIの「oシリーズ」全体の流れを押さえましょう。
📚 用語解説
推論特化モデル（Reasoning Model）：回答を出す前に「思考プロセス」を内部で実行し、複雑な問題を段階的に解くことに特化したAIモデル。通常のGPTシリーズが「すぐに答えを返す」のに対し、oシリーズは「考えてから答える」設計になっています。数学の証明問題やコードの論理エラー検出などで特に高い精度を発揮します。
1-1. GPTシリーズとoシリーズの違い
OpenAIのモデルには、大きく分けてGPTシリーズとoシリーズの2系統があります。
| 項目 | GPTシリーズ（GPT-4o等） | oシリーズ（o3・o4-mini等） |
|---|---|---|
| 設計思想 | 即座に応答する会話型 | 考えてから答える推論型 |
| 応答速度 | 高速（数秒以内） | やや遅い（考える時間あり） |
| 得意分野 | 日常会話・要約・翻訳 | 数学・科学・コーディング・論理問題 |
| マルチモーダル | 画像・音声・テキスト対応 | 画像＋テキスト対応（o3） |
| ツール連携 | 関数呼び出し対応 | 自律的にツールを起動（Web検索・Python実行） |
| コスト | 比較的安価 | 推論時間分の追加コストあり |
つまり、GPTシリーズは「速さと汎用性」、oシリーズは「深い推論力」にそれぞれ特化しています。o3・o4-miniは、このoシリーズの最新世代にあたります。
1-2. oシリーズの進化の歴史
2024年9月
推論モデル
初登場
2024年9月
軽量版
同時リリース
2025年1月
o1-mini後継
コスパ向上
2025年4月
oシリーズ
最高傑作
o1で初めて「考えるAI」という概念が登場し、o3-miniでコストパフォーマンスが大幅に改善。そしてo3・o4-miniの登場で、推論力・ツール連携・マルチモーダル対応の三拍子が揃いました。OpenAIが「oシリーズ最高傑作」と呼ぶのも納得の進化です。
AI鬼管理山崎
📚 用語解説
マルチモーダル：文字（テキスト）だけでなく、画像・音声・動画など複数の種類のデータを同時に処理できるAIの能力。o3は画像を推論プロセスに組み込めるため、例えば設計図を見ながら問題点を論理的に分析する、といった使い方が可能です。
02 o3 DEEP DIVE o3の特徴 ── 「考える時間が増えたAI」の実力 推論の深さ、ツール自律連携、マルチモーダル推論を解剖する
o3はOpenAIのoシリーズにおける最上位フラグシップモデルです。「考える時間を取って、より正確な答えを出す」という設計思想を極限まで突き詰めたモデルと言えます。ここでは、o3の主要な特徴を3つに分けて解説します。
2-1. 推論の深さが劇的に向上
o3の最大の特徴は、推論（考えるプロセス）の精度と深さが大幅に向上した点です。OpenAIの公表データによると、前モデルo1と比較して主要なエラーが約20%削減されています。
具体的にどういうことかと言うと、o3は回答する前に内部で「ここをこう考えて、次にこの可能性を検証して……」という多段階の思考を行います。これにより、単純な質問応答ではなく、複数のステップを組み合わせた複雑な問題に対して高い精度を維持できるようになっています。
📚 用語解説
Chain-of-Thought（思考の連鎖）：AIが複雑な問題を解く際に、答えを一気に出すのではなく「ステップ1→ステップ2→ステップ3……」と段階的に考えるプロセス。人間が難しい計算問題を筆算で解くのと同じ発想です。o3はこのChain-of-Thoughtの精度と深さが大きく向上しています。
代表菅澤
2-2. 自律的なツール連携 ── エージェント的に動く
o3のもう一つの大きな進化は、ユーザーが指示しなくても、必要に応じてWeb検索やPython実行を自動で起動する点です。これは従来のGPTシリーズにはなかった能力で、いわゆる「エージェント的」な動きの第一歩と言えます。
例えば「カリフォルニア州の夏の電力消費量を分析してグラフにして」と指示すると、o3は以下のプロセスを自分で判断して実行します。
Web検索を
自動起動
データ収集
Python環境で
データ整形
分析実行
グラフ生成
結果を
表示
ただし注意が必要なのは、o3のツール連携はChatGPTのブラウザ内で完結するという点です。ローカルのファイルを操作したり、ターミナルでコマンドを実行したりする機能はありません。この点が、後述するClaude Codeとの大きな違いになります。
📚 用語解説
エージェント型AI：人間が都度指示しなくても、目的を与えればそこに向けて複数のステップを自分で実行するAI。従来の「1問1答」型のチャットAIとの最大の違いは、自分で計画を立てて複数のツールを使い分ける点です。o3はブラウザ内での自律実行、Claude Codeはローカル環境での自律実行という違いがあります。
2-3. マルチモーダル推論 ── 画像を「考えながら」分析する
o3は画像を単に認識するだけでなく、推論プロセスの中に画像情報を組み込むことができます。例えば、回路図を読み込んで「この回路のどこに問題があるか」を論理的に分析したり、数学のグラフを見て「この関数の極値はいくつか」を推論したりといった使い方が可能です。
これは単なるOCR（文字認識）やキャプション生成とは異なり、視覚情報を推論の材料として活用するという本質的な進化です。設計図の論理チェック、建築図面の問題点抽出、データチャートの異常検知など、技術的な画像分析が必要なシーンで真価を発揮します。
o3のマルチモーダル推論は、「画像を見せて感想を聞く」レベルではなく、「画像の中の情報を論理的に推論する」レベルで使えます。設計図レビュー、品質検査画像の分析、データビジュアライゼーションの異常検知などが実用的な用途です。
03 o4-mini DEEP DIVE o4-miniの特徴 ── 高速×低コストの推論モデル 「o3の推論力を、より速く・安く使えるモデル」の実力と使いどころ
o4-miniは、o3と同時にリリースされた軽量・高速版の推論モデルです。o3ほどの推論深度はありませんが、コストパフォーマンスと応答速度において圧倒的な優位性を持っています。「推論力は欲しいが、コストと速度も重視したい」という場面で最適な選択肢です。
3-1. o3-miniを超えた性能
o4-miniは前世代のo3-miniを複数のベンチマークで上回る性能を示しています。特に数学・コーディングの領域では顕著な改善が見られます。
| ベンチマーク | o3-mini | o4-mini | 改善幅 |
|---|---|---|---|
| AIME 2024（数学推論） | 約80% | 90%以上 | 約10%以上向上 |
| Codeforces（競プロ） | 中〜上位 | 上位〜最上位 | ELOレーティング大幅向上 |
| 一般推論タスク | 良好 | 非常に良好 | o3-mini比で全般的に改善 |
| 応答速度 | 高速 | 高速（同等以上） | 性能向上しつつ速度維持 |
つまりo4-miniは、「前モデルより性能が上がったのに、速度は変わらない」という理想的な進化を遂げています。軽量モデルにありがちな「性能を犠牲にした高速化」ではなく、純粋な改善です。
3-2. o3の機能をコンパクトに搭載
o4-miniの注目点は、o3と同じツール連携機能（Web検索・Python実行）とマルチモーダル対応を、軽量モデルにも搭載している点です。小型モデルだからといって機能が削られているわけではなく、o3の機能セットをそのまま引き継いでいます。
AI鬼管理山崎
3-3. 無料ユーザーも使える
o4-miniの大きな特徴として、ChatGPTの無料ユーザーでも「推論モード」で利用できる点があります。従来の推論モデル（o1やo3）は有料プラン限定でしたが、o4-miniでは無料枠でのアクセスが解放されました。
ただし、無料版では利用回数に制限があり、「推論」モードのトグルをONにすることでo4-miniが起動する仕組みです。無制限に使いたい場合や、o3クラスの深い推論が必要な場合は、有料プラン（Plus以上）が必要になります。
📚 用語解説
推論モード：ChatGPTの画面上で切り替え可能な動作モード。ONにすると、通常のGPT-4oではなくo4-mini（またはo3）が起動し、回答前に「考える時間」を取ってから応答します。問題の複雑さに応じてAI自身が思考時間を調整するため、単純な質問には素早く、難問にはじっくりと答えます。
04 PRICING & ACCESS o3・o4-miniの料金プランと使い方 各プランでどこまで使えるのか、コスト面の現実を整理する
o3・o4-miniを使うには、ChatGPTのプランに応じたアクセス権が必要です。ここでは2025年4月時点の料金体系と、各プランでのアクセス範囲を整理します。
4-1. プラン別アクセス一覧
| プラン | 月額 | o3 | o4-mini | 主な特徴 |
|---|---|---|---|---|
| Free | $0 | 利用不可 | 推論モード（制限あり） | 無料で推論モデルを体験可能 |
| Plus | $20 | 利用可 | 利用可 | ファイルアップロード、拡張利用枠 |
| Pro | $200 | 利用可（ほぼ無制限） | 利用可（ほぼ無制限） | 最大限のアクセス、高設定対応 |
| Team | $25〜$30/人 | 利用可 | 利用可 | チーム管理機能・共有ワークスペース |
| Enterprise | 要問合せ | 利用可 | 利用可 | セキュリティ・ガバナンス強化 |
4-2. o3とo4-miniの使い分け
ChatGPT内でo3とo4-miniは、モデル選択メニューから切り替えて使います。基本的な使い分けの考え方は以下の通りです。
| 用途 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| 高度な数学・科学の推論 | o3 | 推論の深さが必要な場面ではo3が優位 |
| 複雑なコードの設計・デバッグ | o3 | 多段階の論理チェックが必要 |
| 日常的なデータ分析 | o4-mini | 速度とコスパが重要な場面で最適 |
| 画像認識＋簡易分析 | o4-mini | o3と同じ機能を高速に実行 |
| 大量のタスクを連続処理 | o4-mini | レート制限を考慮してo4-miniが効率的 |
| クリティカルな業務判断 | o3 | 精度重視のタスクではo3が安心 |
代表菅澤
4-3. API料金（開発者向け）
開発者がAPI経由でo3・o4-miniを使う場合、トークン量に応じた従量課金になります。
| モデル | 入力 (per 1M tokens) | 出力 (per 1M tokens) | 特記 |
|---|---|---|---|
| o3 | $10 | $40 | 推論トークンも出力に含まれる（実質コスト↑） |
| o4-mini | $1.10 | $4.40 | o3の約1/10のコスト |
| GPT-4o（参考） | $2.50 | $10 | 推論なしの標準モデル |
o3・o4-miniは「考える時間」の分だけ推論トークンが発生し、これが出力トークンとしてカウントされます。つまり、実際に表示される回答の文字数よりも多くの出力トークンが消費されます。API利用時は見かけの文字数ではなく、推論トークンを含むトータルで予算を見積もってください。
📚 用語解説
推論トークン：oシリーズが「考える時間」に内部で生成するトークン。ユーザーには表示されませんが、出力トークンとしてカウントされるため課金対象になります。o3で難問を解くと、表示回答の5〜10倍の推論トークンが発生することもあります。コストを把握する上で非常に重要な概念です。
05 CLAUDE vs o3 Claude Opus vs OpenAI o3 ── 業務視点での徹底比較 推論力だけでなく、実際の業務で「使えるか」で比べる
ここからがこの記事の核心です。o3の推論力は確かに優れていますが、「業務で使えるか」という基準で比較すると、AnthropicのClaude Opusにはo3にはない強みがあります。フェアに比較していきましょう。
5-1. 推論力 vs 実行力 ── 求めるべき能力が違う
o3は「考える力」が突出しています。一方、Claude Opus（とClaude Code）は「考えた上で、実際に手を動かす力」に強みがあります。
| 比較軸 | OpenAI o3 | Claude Opus / Claude Code |
|---|---|---|
| 推論ベンチマーク | 最高レベル（AIME 90%超） | 高水準（業務実用レベルで十分） |
| ローカルファイル操作 | 不可（ブラウザ内完結） | Claude Codeで直接操作可能 |
| ターミナル・CLI実行 | 不可 | Claude Codeが自律的に実行 |
| 複数ファイルの同時編集 | 不可 | プロジェクト全体を読んで編集 |
| 業務自動化の自律度 | 限定的（Web検索＋Python程度） | 高い（ファイル操作・API連携・メール下書きまで） |
| 長文コンテキスト | 標準的 | 約20万トークン（業界最大級） |
| 日本語の自然さ | 良好 | 非常に高い（業務文書に最適） |
ポイントを整理すると、o3は「AIに難問を解かせたい」場面では最強クラスです。しかし、「メールの返信を下書きして」「この10個のファイルを整理して」「今月の経費を仕訳して」といった日常業務の自動化においては、Claude Codeの方が圧倒的に実用的です。
AI鬼管理山崎
5-2. 料金の現実比較
月額料金で比較すると、意外な事実が見えてきます。
| 比較項目 | OpenAI Pro (o3フル活用) | Claude Max 20x (Claude Code含む) |
|---|---|---|
| 月額 | $200 | $200 |
| 使えるモデル | o3 / o4-mini / GPT-4o | Opus / Sonnet / Haiku |
| エージェント機能 | ブラウザ内のみ | ローカル環境で自律実行 |
| 業務自動化の幅 | チャット＋Web検索＋Python | ファイル操作・CLI・API連携まで |
| Claude Code相当機能 | なし（Codex/API別契約） | 含まれる |
同じ$200/月で、できることの幅がまったく違います。o3のPro版は「推論の品質」にコストを払っていますが、Claude Max 20xは「推論＋実行の両方」にコストを払っています。業務効率化が目的なら、投資対効果はClaude Max 20xの方が高いと言えます。
代表菅澤
5-3. 具体的な業務シーン別の比較
より具体的に、ビジネスでよくあるシーンでどちらが適しているかを見てみましょう。
| 業務シーン | o3の対応 | Claude Code/Opusの対応 | 軍配 |
|---|---|---|---|
| 営業提案書の作成 | チャットで相談→手動で文書化 | ファイルを直接生成・編集 | Claude |
| 週次レポート自動化 | データをコピペして分析 | データ取得→分析→レポート生成まで一括 | Claude |
| 複雑な数学的分析 | 高精度で推論 | 実用レベルで十分な精度 | o3 |
| コードレビュー | チャットで指摘 | ファイルを読んで直接修正まで | Claude |
| 経費仕訳の自動化 | チャットで相談 | CSV読込→仕訳→会計ソフト連携 | Claude |
| 学術論文の分析 | 高精度で要約・検証 | 同等精度で要約 | 引き分け |
| 議事録の自動作成 | テキスト要約のみ | 構造化＋タスク抽出＋関係者通知 | Claude |
7つのシーン中5つでClaude Code/Opusが優位という結果になります。o3が勝つのは「高度な数学的分析」のような、推論の深さ自体が価値となる場面に限られます。日常業務の大半では、Claude Codeの実行力が勝ります。
o3とClaude Codeは競合ではなく補完関係にもなり得ます。「難問の推論はo3に聞いて、業務の実行はClaude Codeに任せる」という二刀流も選択肢です。ただし、コスト面で二重契約になるため、まずどちらか一方を試すならClaude Codeの方が業務インパクトは大きいでしょう。
06 CAUTIONS o3・o4-miniを業務で使う際の注意点 「推論力が高い＝万能」ではない。落とし穴を事前に知っておく
o3・o4-miniは非常に優秀な推論モデルですが、業務で使う際にはいくつかの注意点があります。「導入したのに期待と違った」というギャップを防ぐために、事前に把握しておくべきポイントを整理します。
6-1. 推論トークンによるコスト増 ── 「考える時間」にも課金される
前述の通り、o3・o4-miniは回答前に「考える時間」を取りますが、この思考プロセスにもトークン（＝コスト）が発生します。表示される回答が短くても、内部で大量の推論トークンを消費しているケースがあります。
特にAPI利用時には、見かけの回答文字数の5〜10倍のトークンが消費されることも珍しくありません。「安いと思って導入したら、推論トークンのせいで予算オーバーした」というケースは実際に報告されています。
6-2. レート制限 ── 業務で使い込むと制限に引っかかる
ChatGPTのPlusプラン（$20/月）でo3を使う場合、リクエスト頻度や利用量に制限があります。日常的な質問を数回する程度なら問題ありませんが、業務で1日中使い込むと、数時間で利用枠を使い切ってしまう可能性があります。
これはClaude Codeにも同様の制限がありますが、Claude Max 20x（Proの約20倍）であれば弊社の全社運用レベルでもほぼ枯渇しない水準です。一方、ChatGPT Plusでo3を業務利用する場合は、Proプラン（$200/月）への移行を早期に検討する必要があるでしょう。
6-3. 曖昧な指示への弱さ ── 推論力が高くても「意図」は読めない
o3は論理的な推論力が高い一方で、人間の曖昧な意図を汲み取る力はGPT-4oやClaude Opusの方が上という評価があります。「いい感じにまとめて」「何か提案して」といった抽象的な指示では、o3はかえって考えすぎて的外れな回答を出すことがあります。
ビジネスの現場では、指示が常に論理的かつ明確であることは稀です。曖昧な指示からでも意図を汲んで動いてくれるAIの方が、非エンジニアの経営者・管理職にとっては実用的な場面が多いのが実情です。
o3・o4-miniの推論力が高いからといって、その回答を鵜呑みにするのは危険です。特に数値データの分析や業務上の判断に使う場合は、必ず人間がファクトチェックを行ってください。AIは「もっともらしい間違い」を高い自信度で出力することがあります。
6-4. 入力トークン制限 ── 大量の文書を一気に処理できない場面がある
o3にはテキスト入力の長さに制限があります。大量の契約書や社内マニュアルを一気に読ませたい場合、この制限がボトルネックになることがあります。
対して、Claude Opusのコンテキストウィンドウは約20万トークン（約15万字相当）と業界最大級です。大量の文書を一括処理したいビジネス用途では、Claude Opusの方がストレスなく使えるケースが多いでしょう。
AI鬼管理山崎
07 DECISION FRAMEWORK 経営者が選ぶべきAIモデルの判断基準 「推論力」「実行力」「コスト」の3軸で最適解を見つける
ここまでの情報を踏まえて、経営者・管理職の立場から「結局どのAIモデルを選べばいいのか」を判断するフレームワークを提示します。
7-1. 3軸の判断マトリクス
AIモデルの選定は、以下の3つの軸で判断するとシンプルに整理できます。
| 判断軸 | o3が適する | Claude Code/Opusが適する |
|---|---|---|
| 推論力を重視 | 高度な数学・科学・論理問題 | 業務実用レベルの推論で十分な場合 |
| 実行力を重視 | チャット相談＋手動実行で十分 | 自律的に複数ステップを実行してほしい |
| コストを重視 | Plus $20で限定利用 | Max 20x $200で全社フル活用 |
7-2. 業種・立場別のおすすめ
| あなたの立場 | おすすめのAI | 理由 |
|---|---|---|
| 研究開発・R&D | o3 + Claude Code併用 | 推論力と実行力の両方が必要 |
| 中小企業の経営者 | Claude Code (Max 20x) | 業務自動化の即効性が最も高い |
| 個人事業主・フリーランス | Claude Code (Pro) | 月$20でエージェント実行まで使える |
| 大企業のIT部門 | 要件次第 | セキュリティ要件でEnterprise検討 |
| AIを初めて試す人 | o4-mini (Free) → Claude Pro | 無料でまず体験→本格利用はClaude推奨 |
7-3. 弊社GENAIの選択と結果
最後に、弊社（株式会社GENAI）がClaude Code Max 20xを選んだ理由と、その結果を公開します。
o3を検討しなかったわけではありません。しかし、「推論力が高い」ことと「業務が楽になる」ことは直結しないというのが実運用での結論です。経営者にとって必要なのは「天才的な推論」よりも「指示したら自分で手を動かして完遂してくれるアシスタント」であり、それは現時点ではClaude Codeが最も得意とする領域です。
まず1業務
Claude Codeに
任せてみる
時間削減を
数値で検証
（1ヶ月）
効果あり→
Max 20xに
アップグレード
横展開
全社業務に
拡大適用
代表菅澤
08 CONCLUSION まとめ ── 業務自動化に本当に必要なのは「推論力」より「実行力」 o3の特徴を理解した上で、自社に最適なAIを選ぶ
この記事では、OpenAI o3・o4-miniの特徴を非エンジニア向けに解説し、Claude Opusとの比較を通じて、業務で最適なAIモデルの選び方を整理しました。最後にポイントを振り返ります。
最も重要なメッセージをお伝えします。o3は確かに優れた推論モデルですが、「推論力が高いAI＝業務が楽になるAI」ではありません。業務自動化の現場で本当に必要なのは、考えた上で自律的に手を動かしてくれるAIです。
Claude Codeは、まさにその「考えて、動く」を実現するエージェント型AIです。経営の工数を本気で減らしたい方は、ぜひ一度お試しください。
o3の推論力×Claude Codeの実行力で、業務を丸ごと自動化しませんか？
「AIモデルの選び方は分かったが、自社にどう導入すればいいか分からない」——そんな経営者様のために、弊社のAI鬼管理が導入設計からお手伝いします。
AI鬼管理山崎
NEXT STEP
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AI鬼管理
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よくある質問
Q. o3とo4-miniの違いを一言で教えてください
A. o3は「じっくり考えて最高精度の答えを出す」フラグシップモデル、o4-miniは「同じ機能を高速・低コストで使える」軽量版です。推論の深さが必要ならo3、コスパと速度を重視するならo4-miniが適しています。
Q. o3は無料で使えますか？
A. いいえ。o3の利用にはChatGPT Plusプラン（月$20）以上が必要です。ただし、o4-miniは無料ユーザーでも「推論モード」で利用できます。まず無料でo4-miniを試して、推論モデルの感覚を掴むのがおすすめです。
Q. o3とClaude Opus、どちらが賢いですか？
A. 数学や科学のベンチマークではo3が上回ります。ただし、業務文書の作成・要約・構造化においてはClaude Opusが優れており、「賢さ」の定義によって答えが変わります。業務で使うなら、ベンチマークの点数よりも「実際にやりたいタスクで試してみる」のが確実です。
Q. o3で業務自動化はできますか？
A. ChatGPT内でのWeb検索やPython実行による自動化は可能ですが、ローカルファイルの操作やターミナル実行はできません。業務の自動化範囲は限定的です。ファイル操作やシステム連携まで含む業務自動化にはClaude Codeの方が適しています。
Q. o3とo4-miniを両方使い分けるべきですか？
A. はい。ChatGPTのPlusプラン以上であれば、同じアカウントでo3とo4-miniを切り替えて使えます。「難問はo3、日常の分析はo4-mini」という使い分けが効率的です。ただし、業務の大半はo4-miniで十分対応できます。
Q. o3の推論トークンはどれくらいコストがかかりますか？
A. タスクの複雑さにより大きく変動しますが、簡単な質問で数百トークン、複雑な推論で数千〜数万トークンの推論トークンが発生します。API利用時は表示回答の5〜10倍のトークンが消費されることもあるため、事前の予算見積もりが重要です。
Q. 非エンジニアでもo3を活用できますか？
A. ChatGPTの画面から普通にチャットするだけで使えるため、操作自体は非エンジニアでも問題ありません。ただし、o3の推論力が活きるのは数学的・論理的な問題が多いため、日常業務での恩恵を感じにくい可能性があります。非エンジニアの方がAIで業務を楽にしたい場合は、Claude Codeのデスクトップ版の方が直感的に使いやすいでしょう。
Q. o3-proという上位モデルがあると聞きましたが？
A. OpenAIは「o3-pro」という上位バージョンをPro（$200/月）ユーザー向けにリリースしています。o3よりもさらに深い推論が可能ですが、応答速度は遅くなります。研究・開発用途で最高精度が必要な場合向けのモデルで、一般的な業務利用ではo3で十分です。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
