AINOW（エーアイナウ）編集部です。本記事は、2025年4月16日に公開された「Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI」の内容を基に、最新の高度推論モデル「OpenAI o3」と「OpenAI o4-mini」について、日本語で詳しく解説したリライト版です。今回の記事では、各モデルの革新的な特徴、ベンチマーク結果や安全性、ツール連携、そして今後の展望について、技術的な背景や具体的な活用例にも触れながらご紹介します。
特に、生成AIの進化やChatGPTのツール連携に興味をお持ちの方、また業務でのAI導入を検討されている方にとって有用な情報となっています。記事内では、生成AIの基本やChatGPTの活用、また企業における生成AI活用事例やRAG技術、さらにStable Diffusion、Azure生成AI、Microsoft生成AI、NVIDIA AI技術などと比較しながら、最新の動向も把握できる内容となっています。
OpenAIは今回、従来のoシリーズに新たな進化を加えた2つのモデル、OpenAI o3とOpenAI o4-miniを正式に発表しました。これらのモデルは、従来モデルの利点を維持しつつ、より長時間にわたる考察プロセスを前提に訓練され、従来以上の高度な推論能力を有しています。新たなモデルの登場は、一般ユーザーはもちろん、先端の研究者や企業の実務担当者にも、大きな可能性をもたらすものであり、各分野におけるAIの適用可能性をさらに広げる重要な一歩となっています。
今回特筆すべき点として、ChatGPT内の全てのツールを能動的かつ動的に組み合わせて利用できる点が挙げられます。例えば、最新のウェブ検索を実施して情報を抽出したり、大規模なファイルをPythonで高速に解析したり、視覚データに基づいた複雑な解析を行ったりと、様々なタスクに対応する機能が1分以内に統合可能です。従来の静的な回答生成を超えて、モデル自身が「いつ、どのツールをどのように使うべきか」を判断できる点が非常に画期的です。
これにより、複雑で多層的な問題を効率的に解決できるだけでなく、例えば企業の生成AI活用事例における実務効率化の可能性も大きく広がっています。
このような最先端の推論力とフルツールアクセスの統合により、学術系のベンチマーク試験でも高評価を得ており、実際のビジネスシーンや研究現場においても新たなスタンダードとして採用される見込みです。特に、より柔軟で適応力のあるAIシステムは、生成AIの基本や最新技術に関する基礎知識を学ぶ上でも非常に参考になるでしょう。
変更点と概要
1. 変更点と概要
1.1 OpenAI o3 とは？
OpenAI o3は、従来のモデルを凌駕する推論能力を実現するため、計算資源を大幅に投入し、高度な強化学習技術を応用して開発されました。主な特徴は以下の通りです。さらに、数学的解析や画像認識においてもRAG技術との連携が期待されるなど、その応用範囲は広範です。
- マルチドメイン対応：プログラミング、数学、科学、ビジュアル認識など多種多様な分野で高精度のパフォーマンスを発揮。CodeforcesやSWE-Bench、MMMUなどの主要ベンチマークで最先端(SOTA)の結果を記録。
- 高度な画像解析能力：単なる画像認識に留まらず、複雑な図表や複数のデータを同時に解析する能力を有し、視覚情報を活用する応用領域を大幅に拡大。
- エラー率の劇的改善：従来のo1モデルと比較して主要エラーが約20％削減され、より信頼性の高い推論結果を出力可能。
- 新たな発想や仮説検証の支援：特に数学・エンジニアリング分野の研究者に支持され、複雑な問題設定に対して多角的なアプローチが可能。
1.2 OpenAI o4-mini とは？
もう1つの注目すべきモデル、OpenAI o4-miniは「高速度・低コスト」と「優れた推論性能」を両立するコンパクトな設計を特徴としています。これにより、従来よりも大量リクエストに対する処理能力が向上し、ビッグデータ解析や重厚な計算を低コストで実現します。特に、非STEM領域での総合力向上が目立ち、Microsoft生成AIとの比較においても強みが際立っています。
- 計算・推論能力の飛躍的向上：AIME（数学コンテスト）2024/2025においてトップクラスのパフォーマンスを達成。
- o3-miniの後継：非STEM領域、特にデータサイエンスなどの実務領域における応用力を強化。
- 高効率なリクエスト処理：大量のリクエストにも柔軟に対応し、リアルタイム処理を可能に。
- 高速・低コスト運用：ビッグデータや大規模な推論タスクの実行を、コストパフォーマンスに優れた形で実現。
1.3 共通の改善点
両モデルに共通して実施された改善点として、以下の点が挙げられます。これらは、ユーザーの要求に対する柔軟な対応と、常に最新情報を取り入れる能力に直結しており、ChatGPTの活用を始めとした多くの応用事例において重要な要素となっています。
- 指示追従能力の強化：ユーザー指示を正確に理解し、意図に沿った回答の生成を実現。
- 外部情報の活用：リアルタイムのウェブ検索やその他のデータソースを駆使して、最新情報の反映と回答の検証を行う仕組みを構築。
- パーソナライズ化された会話：過去の対話履歴を参照して文脈を把握し、より自然で一貫性のある対話体験を実現。
- 会話体験の向上：ツールを呼び出した際の処理もスムーズに行い、かつ直感的なインターフェースを提供。
2. ベンチマーク結果のハイライト
2.1 数学分野（AIME 2024/2025）
下記表は、アメリカ数学競技（AIME）における各モデルの評価結果をまとめたものです。数学分野での推論力は、特に高度な計算能力が求められるシーンで重要な評価基準となります。実際に、o4-miniはその小型ながらも高精度な計算力で、多くの研究者から注目を集めています。
| Model | 2024 Accuracy (%) | 2025 Accuracy (%) |
|---|---|---|
| o1 | 74.3 / 79.2 | – |
| o3-mini | 87.3 / 86.5 | – |
| o3 (no tools) | 91.6 / 88.9 | – |
| o4-mini (no tools) | 93.4 / 92.7 | – |
特にo4-miniは、2025年のAIMEにおいて92.7％という優れた精度を達成しており、今後の学術的応用が非常に期待されます。こうした数値は、各分野での実務においても高精度な推論を行うための信頼できる指標となります。
2.2 コーディング（Codeforces, SWE-Bench など）
Codeforces（競技プログラミングにおけるELOレーティング）やSWE-Bench（ソフトウェアエンジニアリングの整合性評価）での評価結果は、各モデルのプログラミング能力と実装精度を示しています。これらの数値は、企業の技術部門での実務適用だけでなく、競技プログラミングの分野でも大きな影響を与えています。
| Model | ELO |
|---|---|
| o1 | 1891 |
| o3-mini | 2073 |
| o3 (with terminal) | 2706 |
| o4-mini (with terminal) | 2719 |
| Model | Accuracy (%) |
|---|---|
| o1 | 48.9 |
| o3-mini | 49.3 |
| o3 | 69.1 |
| o4-mini | 68.1 |
特にターミナル連携機能を有効にした場合、o3およびo4-miniは大幅なスコア向上を実現しており、実際のソフトウェア開発タスクにおいてもその有用性が証明されています。
2.3 マルチモーダルタスク（画像解析など）
画像解析や視覚的情報の推論タスクにおいても、o3とo4-miniは従来モデルを大きく上回る結果を示しています。複数のマルチモーダルデータを同時に解析し、視覚認識だけでなく、その情報を元にした複雑な問題解決が可能となっています。
- MMMU（大学レベルのビジュアル問題解決）：o1は77.6%、o3は82.9%、o4-miniは81.6%の精度を記録。
- MathVista（視覚的数学推論）：o1は71.8%、o3は86.8%、o4-miniは84.3%の精度に到達。
- CharXiv-Reasoning（科学図表解析）：o1で55.1%、o3で78.6%、o4-miniで72.0%の精度を実現。
これらの結果は、画像情報を活用した高度なマルチモーダル推論が、多くの産業分野における実用的な応用に直結する可能性を示しており、NVIDIA AI技術の最新動向とも比較する際の参考となります。
3. 継続的な強化学習スケーリング
OpenAI o3の開発プロセスでは、大規模な強化学習（RL）の手法を駆使し、「計算量を増やすほどモデル性能が向上する」という性質を再確認しました。これにより、より長い思考プロセスが許容される状況下で、正確な推論結果を導出できることが明らかになりました。学術論文や実際の業務シーンにおいても、こうした継続的な強化学習技術の効果は既に確認されており、新たな応用領域の拡大に大きく寄与しています。
また、モデル自体がどのツールを、どのタイミングで活用するべきかを学習するアルゴリズムが導入されたため、視覚情報を含むマルチステップタスクにも柔軟に対応できるようになりました。この技術は、企業のシステムにおける自動化プロセスのみならず、Azure生成AIなどのクラウドベースのサービスとの連携にも大変参考になるでしょう。
4. 画像と推論：視覚的思考力の強化
o3およびo4-miniは、画像情報を単なる入力データとして捉えるのではなく、思考プロセスの一部として取り込む機能を初めて搭載しました。これにより、従来の画像認識機能を大幅に発展させ、画像の回転・ズームなどの操作と連動した推論が可能になっています。例えば、曇りがちな画像や不鮮明な写真でも、内部ツールを自動で呼び出して補正処理を行い、さらに図表とテキスト情報を融合することで、より高度な判断を下すことができるようになりました。
- 自動補正機能：ブレた写真や逆さまの画像でも自動で最適な状態に補正。
- マルチモーダル推論：テキストと画像データを組み合わせ、より高精度な分析を実施。
- 複雑な図形・グラフ解析：科学的グラフや高度な図形問題にも対応し、正確な結果を生成。
この革新的な画像推論技術は、視覚情報を重視する分野や、画像生成ツールとの連携によるクリエイティブな作品制作においても大きな利点をもたらしています。加えて、生成AIの進化に伴い、Stable Diffusionといった画像生成モデルとの連携も視野に入れており、今後の展開がさらに期待されるところです。
5. エージェント的ツール使用への進化
両モデルは、ChatGPT内にしっかりと登録された様々なツール（ウェブ検索、Python解析、画像生成など）を柔軟に使いこなす点で大きな進化を遂げました。さらに、APIによるfunction calling機能の導入により、ユーザー独自のツールをシームレスに組み込むことも可能になっています。この仕組みにより、実際の業務においては例えば、カスタムデータや企業独自のシステムと連携した高度な処理が実現できるようになりました。
例：「カリフォルニア州の夏の電力使用量は昨年比でどうなる？」
1. ウェブ検索：公共データから最新の統計情報を収集
2. Python解析：収集したデータを基に予測モデルを構築しグラフ作成
3. 生成画像提示：グラフと解説文を生成し、視覚的な説明を実施
このような柔軟なツール連携により、モデルは動的に部分結果を検証し、再検索や補足情報の取得も自発的に行えるため、従来の固定的な回答生成では実現できなかった、より実践的かつ多面的な情報収集と問題解決が可能になっています。
6. 具体例：OpenAI o3 が拓く活用シーン
以下に、OpenAI o3およびo4-miniが実際の現場でどのように活用されうるかを、具体例を交えてご紹介します。これらの事例は、学術研究やビジネス、さらには実務での応用に向けた実験的な取り組みとして、多くの現場で利用が期待されています。
- Research math：Dickson多項式を用いた19次多項式の構築と、
p(19)の算出。高度な数理解析能力により、学術論文の検証にも利用可能。 - Business：大手ホテルチェーンの欧州・アジア展開戦略を、統計データと視覚化ツールを駆使して分析・提案。これにより、新たな市場戦略の策定に寄与。
- Science：バッテリー技術の進展が電気自動車（EV）に及ぼす影響を調査し、グラフや解析結果を基に今後の技術動向を予測。
- Sports：MLBにおけるピッチクロック導入の影響を、試合時間や投手成績の変化という観点から検証。スポーツ解析においても新たなインサイトを提供。
- Visual reasoning：視覚情報を重視した複雑な問題を、ツール連携によって高速に解決。特に、画像解析とテキストの融合による解析は、産業界における実地利用が期待されます。
いずれの具体例においても、o3は必要に応じて各種ツールを活用し、従来の静的な回答生成を超えた柔軟で高度な解決策を提示している点が強調されます。こうした活用例は、実際の産業や研究現場での応用が進む中で、さらなる拡大が見込まれます。
7. コスト対効果と安全性
7.1 コストパフォーマンス
両モデルは、従来のo1やo3と比較して、同等以上の高精度なパフォーマンスを維持しながら、運用にかかるコストを大幅に抑えています。大量リクエスト対応やビッグデータ解析など、コスト効果を重視する企業向けの利用シーンにおいても大きなメリットがあります。
- 低コスト運用：o3-miniやo4-miniは、従来モデルに匹敵する、あるいはそれ以上のベンチマーク結果を示しながらも、コスト面での効率が大幅に向上。
- 大量リクエスト対応：急激なデータ需要やビッグデータ解析時にも安定した性能を提供。
7.2 安全性への注力
新たな推論モデルは性能向上と同時に、安全性の確保にも注力しています。バイオリスク対策やマルウェア検知、生成画像とコード解釈の組み合わせ時における不正利用防止のため、各種ガイドラインを強化しています。
- 厳格なガイドラインの適用：バイオリスクやマルウェアに関するガイドラインを強化し、不適切な要求を自動的に拒否。
- 大規模な再トレーニング：大量データを用いて再学習を行い、内部の拒否精度を大幅に向上。
- 不正利用防止モニタ：イメージ生成やコード実行時に、リスクを最小限に留めるための監視体制を導入。
- Preparedness Framework：危険度が「High」を超えないよう、事前対策とモニタリング体制が整備済み。
8. 新たな試み：Codex CLI
さらに、今回の発表には新たな実験プロジェクト「Codex CLI」も含まれています。このプロジェクトは、ターミナル上で動作する軽量なコーディングエージェントとして設計され、o3・o4-miniの高い推論力を最大限に引き出すことを目指しています。これにより、ローカル環境でのコード作成がよりシームレスかつ直感的に行えるようになるとともに、オープンソースとしての展開も期待されています。
- ターミナル上での動作：軽量かつ高性能なコーディングエージェントとして、ターミナルベースで動作。
- 推論力の最大化：o3・o4-miniの先進的な推論技術をそのまま活用可能。
- 画像と手描きスケッチの連携：ユーザーが描いたスケッチや画像を直接取り込み、ローカルコードと統合。
- オープンソース展開：GitHub上で公開され、コミュニティからのフィードバックを積極的に取り入れる仕組みを導入（詳細はこちら）。
加えて、Codex CLIを活用するプロジェクトには、1ミリオンドルの基金から最大25,000ドル相当のAPIクレジットが支給されるプログラムも用意されるなど、エコシステム全体での支援体制が整えられています。これにより、実際にプロジェクトとして取り組む企業や開発者は、そのアイデアを早期に市場に送り出すことが可能となります。
9. アクセス方法
9.1 ChatGPTユーザー向け（Plus / Pro / Team / Enterprise / Edu）
多様なユーザー向けに、各プラン別にo3・o4-mini、そしてo4-mini-highが順次利用可能となります。これにより、既存のChatGPT利用者は、より高い推論能力とツール連携を即座に体験することができます。
- Plus / Pro / Team：本日よりモデルセレクタにo3・o4-mini・o4-mini-highが追加され、利用可能に。
- Enterprise / Edu：1週間以内に全プランで利用可能となる予定。
- フリー版：チャット画面上で“Think”ボタンを選択すると、o4-miniを試用可能。
- レートリミット：従来と同様の運用制限が適用されます。
9.2 API（Chat Completions / Responses）
本日より、Chat Completions APIやResponses APIでの利用が開始されました。一部の開発者については、組織認証が必須となっています。Responses APIでは、推論サマリや関数呼び出し前後のトークン保持など、より詳細な情報も提供され、ウェブ検索やファイル検索、コードインタプリタの直接連携も近々検討されており、開発環境においても高い汎用性が期待されています。
- API利用開始：本日よりChat CompletionsおよびResponses APIで使用可能。
- 組織認証：一部の開発者向けに、追加の認証手続きが必要となる場合がある。
- トークン保持：推論サマリや関数呼び出し前後のトークンを保持し、詳細なデータを提供。
- 追加連携の検討：ウェブ検索、ファイル検索、コードインタプリタとの連携も視野に入れている。
10. 今後の展望
現行のo3・o4-miniは、GPTシリーズの自然対話能力と、oシリーズが有する強力な推論力を融合させる試みとして大きな注目を浴びています。今後は、さらなる統合と高度化が進むと共に、より多様な応用シーンが期待されます。具体的には、以下のような方向性が見込まれています。
- o3-proの登場：フルツール対応を前提に、より上位のモデルが数週間以内に発表される予定です。
- 安全対策の拡充：モニタリング体制や監査プロセスがさらに強化され、システム全体の安全性が向上します。
- マルチモーダル対応の拡大：音声、動画など多様な入出力に対する対応が加速し、より柔軟なコミュニケーションが可能に。
- 他LLMとの協調：GPT-4.5や他の大規模言語モデルとのハイブリッド運用を進め、より複雑なタスクへの対応力を高めます。
アップデート履歴
2025年4月16日：o3がCharxiv-rおよびMathVistaで新システムプロンプト使用後、成績変動を再測定し、数値を更新。
補足（脚注）
1. tau-benchは5回の平均を算出し、カスタムツールや特別プロンプトを使用せず実施。
2. SWE-benchにおいては256k文脈長を採用し、o4-miniで約+3%、o3で+1%未満の向上が確認。
3. ブラウジング有効化時には、モデルがそのまま答えを取得するリスクを回避するため、特定サイトブロックやモニタリングLLMを導入。
4. 検索エンジンの動作は、API環境とChatGPT環境で挙動が異なる場合があるため、解釈には注意が必要です。
まとめ
本記事では、最新の次世代推論モデルとして注目されるOpenAI o3およびOpenAI o4-miniについて、各モデルの革新的な特徴、詳細なベンチマーク結果、ツール連携の実態、安全性対策、そして多岐にわたるアクセス手段までを包括的にご紹介しました。両モデルは、従来比で大幅に思考力、柔軟性、対話の自然さを向上させ、画像解析や複雑なコーディングタスクにおいても高い応用能力を示しています。
- o3：最新の推論モデルとして、最先端のSOTAを更新。多様な分野で高精度な結果を実現。
- o4-mini：高速かつ低コストでありながら、数理系タスクや日常的な応用において非常に優れた性能を発揮。
これらの次世代モデルは、企業の業務改善から先端研究、一般ユーザーの高度利用に至るまで、様々なシーンで活用が進むと考えられます。特に、ChatGPTのツール連携やマルチモーダル対応は、今後さらに進化し、連携の幅が広がることで「自律エージェント化」が一層進むでしょう。また、今回の発表は、NVIDIA AI技術などの他の最新AI技術との比較検討にも一役買い、業界全体の技術革新を促進するものです。
OpenAI, 2025年4月16日
企業サイト：https://openai.com/
追加情報・ドキュメント：OpenAI Developer Docs
（本記事は原文を基に要約・翻訳されたものであり、一部データは公開時点の情報に基づいています。最新情報や正確な数値は、公式サイトおよび関連資料を参照してください。）