OpenAIのo3とo4-mini：マルチモーダル推論の革命

OpenAI の o3 と o4-mini は単なる次世代モデルではなく、マルチモーダル推論における大きな前進を意味します。

これらの新しいモデルはマルチモーダル推論用に構築されており、さまざまな種類のデータ（テキスト、画像など）を理解して処理し、複雑な問題を解決できます。

OpenAI の o3 は、難しい課題に取り組む際に最大 600 回連続してツール呼び出しを実行でき、AI の推論がどれだけ進歩したかを示しています。

o3 と o4-mini がさらに印象的なのは、その効率性です。 

パフォーマンスが向上するだけでなく、より高速かつ低コストで実現できます。 

GPT-4 以降、OpenAI はトークンあたりの価格を 95% 引き下げ、強力な AI を実際の使用にさらに利用しやすくしました。

このブログでは、次のことがわかります。

• o3とo4-miniが強力で効率的な理由
• これらのモデルがツール呼び出しを使用して複雑なタスクを処理する方法
• AWS で生成 AI を使用してコンテキスト認識型マルチモーダル推論アプリケーションを構築する方法
  

何が新しく、何が可能か、そしてこれらのツールをどのように活用して現実世界に影響を与えるかを理解したいなら、このブログはあなたにぴったりです。

マルチモーダル推論とは何ですか?

マルチモーダル推論とは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、複数の種類のデータを同時に理解して処理する AI システムの機能であり、よりスマートで正確な意思決定を可能にします。

例を使ってこれを理解してみましょう。 

物語を理解しようとしているところを想像してみてください。ただ読むだけでなく、絵を見たり、声を聞いたり、場合によっては短いビデオを見たりもします。 

これらすべての異なる種類の情報は、物語をよりよく理解するのに役立ちますよね?

まさにそれが マルチモーダル推論 すべてについてです。

AI が 1 種類のデータ (テキストのみなど) を見るだけでなく、テキスト、画像、音声、ビデオなど複数の種類のデータを一度に理解して接続することを学習します。

なぜこれが重要なのでしょうか? 

なぜなら、現実世界では、私たちは 1 つの形式だけを使用してコミュニケーションするわけではないからです。 

• 私たちは話す
• 私たちは書きます
• 私たちは写真、ビデオ、音声メモを共有しますが、AI が本当に役立つためには、それらすべてをまとめて理解する必要があります。

マルチモーダル推論により、AI は次のようなことが可能になります。

• 画像を見て、何が起こっているか説明してください
• 文書を読み、そこに示されているグラフを分析する
• ビデオを見て、それに関する質問に答えます
  

これは、AI をより役立ち、より人間らしく、より現実世界のタスクを処理できるものにするための大きな前進です。

OpenAIのo3とマルチモーダル推論におけるその役割

OpenAI の o3 と o4-mini が「推論モデル」と呼ばれていることを聞いたことがあるかもしれません。 

それはどういう意味ですか？ 

次のように考えてみましょう。

これらのモデルは、答えをすぐに出すわけではありません。 

彼らは、人間が難しい問題を解決するときに考えるのと同じように考えます。 

• 彼らは立ち止まる
• 選択肢を検討する
• それから、もっと思慮深く正確な返答をしてください。

彼らが得意とすること:

• 多段階または階層化された問題を解決する
• 調査重視または深掘りの質問への回答
• 新鮮で創造的なアイデアのブレインストーミング

何が変わるのでしょうか?

OpenAI は、o1 や o1 pro ($200/月の Pro プランをご利用の場合) などの古いモデルを段階的に廃止しています。 

これらは、OpenAI がリリースした最もスマートなモデルの 1 つである o3 に置き換えられつつあります。 

より高度な推論スキルが得られ、複雑なタスクをより適切に処理できるようになります。

パフォーマンス面:

• o3 は o1 や o3-mini よりもスマートで機能性に優れています。
• しかし、コーディングのベンチマークに関しては、o4-mini が 2719 というスコアで優勝し、世界のトップ 200 のコーディング マシンにランクインしました。
• マルチモーダル推論 (テキスト、画像などを解釈する) では、o3 は 82% のスコアを獲得し、o4-mini の 81% をわずかに上回りました。 

Openai の o3 と o4-mini の価格:

したがって、タスクに応じて、どちらかが適している可能性があります。

実例: o3 の動作

例えば、o3とチャットしていて、メモリ機能（設定でオンにできます）を有効にしているとします。これで、過去の会話が記憶されます。

これが スキルリープAI テスト済み: 

彼らはo3に尋ねました。「あなたが私について知っていることに基づいて、今日のニュースで私が興味深いと思うものを教えてくれませんか？」

そして、o3 は実際にそれを実現しました。 

それ：

• 過去のチャットを思い出すためにメモリを使用しました
• 現在のニュースを検索しました
• ユーザーが何を好むかを判断するための応用推論
  

そしてその理由を次のように説明した。
「これまでのチャットのほとんどが、あなたが興味を持っている AI とコンテンツ作成に関するものだったので、これを選択しました。」

そして、どうなったと思いますか？ Skill Leap AI が確認されました ― ChatGPT は彼らをかなりよく知っていました。

o4-miniのご紹介：軽量なのにパワフル

小さくても強力な OpenAI の最新の推論モデルである o4-mini についてお話ししましょう。

o3 が深く考える人だとしたら、o4-mini はスピードスターです。 

推論部分を省略せずに、迅速かつスマートな回答を提供するように設計されています。 

素早く的確な返答が欲しいときに頼るモデルとして考えてください。

o4-miniに付属する追加機能

o3 と同様に、o4-mini はすべての優れたツールにアクセスできます。

• 必要に応じてウェブを検索できる
• メモリを使用して以前のチャットを思い出し、応答をパーソナライズします
• 文書や画像をアップロードすると分析されます
• 画像が必要ですか？画像を生成します
• 視覚的推論、数学、コーディングが得意

実際の例: 実際どれくらいスマートなのでしょうか?

テスト1：予測問題
Skill Leap AI が o4-mini に質問しました:

2025年6月の米中間の関税水準を予測し、2～3文で明確に答えなさい。

o4-mini は、勝手な推測をするのではなく、新たな合意がなければ関税は現在の 145% のままになる可能性が高いと述べて、現状維持を主張した。

→ 賢明な行動です。行き過ぎたり、虚偽の主張をしたりしませんでした。

テスト2：難しい数学パズル

質問：馬は$50、鶏は$20、ヤギは$40です。4頭の動物を$140で購入しました。何を購入しましたか？

→ o4-mini は問題を解いただけでなく、2 つの可能な回答を提示し、リアルタイムで推論能力を発揮しました。

o3 ではなく o4-mini を使用する必要があるのはどのような場合ですか?

o4-mini が輝く瞬間は次のとおりです。

• 速度は重要です - o3 よりも応答が速くなります。
• 外出先でも使える軽量設計で、エッジ展開に最適です。
• パズルを解いたり画像を分析したりするような、素早い論理や視覚的な分析が必要です。
• コーディング中です – コード生成と問題解決が非常に効率的です。

要するに、 o4-ミニ = 高速 + スマート + 軽量

現時点では、コーディング、ビジュアルタスク、エッジベースのユースケースに最適なモデルです。

→ スピードと確かな推論を求めるなら、o4-mini が最適です。

AWS 上の生成 AI: コンテキストを考慮したマルチモーダル推論アプリケーションの構築

OpenAI の o3 や o4-mini のような強力なモデルができたので、次の質問は、それらを使用してスマート アプリを構築する方法になります。

ここで AWS (Amazon Web Services) が登場します。

AWSがどのように役立つか

AWS は、次のことを行うために必要なインフラストラクチャ、ツール、クラウド サービスを提供します。

• o3やo4-miniのような大規模なAIモデルを実行する
• データ（テキスト、画像、音声など）を保存および処理します
• ユーザーが何を望んでいるのか、会話で何が起こっているのか、画像に何が表示されているのかといったコンテキストを理解するアプリケーションを構築する
  
• より多くのユーザーが利用するアプリを簡単に拡張できます
  

AWSツールで簡単に

開発者がマルチモーダル推論アプリケーションを構築するのに役立つ AWS ツールとサービスは次のとおりです。

• Amazon SageMaker – 機械学習モデルのトレーニングとデプロイ
• AWS Lambda – サーバーを必要とせずにコードを自動的に実行
• Amazon S3 – 画像、音声、ドキュメントなどのファイルを保存するため
• Amazon API Gateway – アプリをAIモデルに接続する
• Amazon Bedrock – OpenAIなどのプロバイダーの基盤モデルを使用するため
• EC2 (Elastic Compute Cloud) – 必要に応じて高負荷のワークロードを実行するため
  

使用例: スマート医療アシスタント

ヘルスケア企業が AWS 上で OpenAI の o3 を使用してスマートアシスタントを構築したいとします。

これは次のように機能します:

ステップ1: 医師は患者のレントゲン画像と症状をシステムにアップロードします。

ステップ2: アプリ (o3 搭載) は画像とテキストの両方を調べて、考えられる診断結果を表示します。

ステップ3: AWS は、ファイルの保存 (S3)、モデルの実行 (SageMaker)、即時の応答 (Lambda + API Gateway) など、面倒な作業をすべて処理します。

これはコンテキスト認識型マルチモーダル推論の実践であり、OpenAI のモデルと AWS を組み合わせることで実現しました。

OpenAI の o3 と o4-mini がゲームチェンジャーである理由

OpenAI はモデルを更新しただけではなく、まったく新しいレベルのスマートさを実現しました。

o3 および o4-mini モデルは、より思慮深く、より正確で、現実世界の問題を解決するのに優れています。 

コーディング、ビジュアルの分析、コンテンツのブレインストーミング、あるいはただのチャットなど、これらのモデルは、はるかに人間的な方法で物事を考えることができます。

詳しく見てみよう: o3 vs. o4-mini

特徴	o3 – より大きく、より賢いモデル	o4-mini – 高速で効率的なマルチタスク
パフォーマンス	深い推論、複雑なコーディング、科学、数学の問題に優れています	超高速で、日常のタスクを簡単に処理します
視覚スキル	画像、グラフ、チャートを理解し分析するのが得意	サイズに対して視覚的なタスクに強く、高速かつ鮮明
正確さ	20%は旧モデルよりも大きなミスが少なくなります	軽量モデルとしては非常に信頼性が高い
スピード	o4-miniよりも遅いが、より思慮深く徹底的	推論とリアルタイム応答のための最速モデル
使用事例	リサーチ重視、多段階思考、詳細なプロジェクトに最適	顧客サポート、大量のタスク、迅速な対応に最適
メモリとパーソナライゼーション	過去のチャットを記憶し、よりパーソナライズされた回答を提供します	返信の関連性と効率を保つためにメモリも使用します
料金	プレミアムモデル - より強力だが高価	より予算に優しく、拡張性が高い

両者が特に得意としていること

• コンテキストとメモリの向上: 以前のチャットを記憶しているので、応答がよりパーソナライズされ、つながりを感じられます。
• より自然な返信: 会話がよりスムーズになり、より人間らしくなります。
• 指示に適切に従う: 質問すれば相手が理解し、やり取りを少なくして提供します。
• 画像による「思考」：スケッチ、グラフ、あるいはぼやけたホワイトボードなどをアップロードすれば、彼らはそれを理解・分析し、問題解決を手伝ってくれます。必要に応じて回転やズームインもできます。

企業と開発者にとっての真のメリットとは

o3 と o4-mini が大きな勝利を収める理由は次のとおりです。

• 開発者はコードをデバッグしたり、スクリーンショットを分析したり、システム設計の支援を求めることもできる。
• チームはよりスマートでパーソナライズされたワークフローを自動化できます
• マーケターやコンテンツ制作者は、コンテキストを「理解」するAIを活用して、より鋭いコンテンツのアイデアをブレインストーミングできます。
• o4-miniの高速推論により、顧客サービスはより速く、よりスマートに、よりスケーラブルになります
  

OpenAI の o3 と o4-mini は、よりスマートなだけでなく、より実用的です。
彼らはより良く考え、より良く理解し、より良く適応します。

o3 による深い思考を求める場合でも、o4-mini による高速で柔軟なサポートを求める場合でも、これらのモデルは AI を使用した作業、作成、問題解決の方法を変えています。

優れた頭脳。素早い行動。確かな結果。

この新しい製品の発売についてインターネットでは何と言っているでしょうか?

多数の実際のユーザーレビューと実践テストを経て、OpenAI の o3、o4-mini についてのユーザーの意見と、Gemini 2.5 や Claude などの他のモデルとの比較を紹介します。

o4-mini: 数学とコーディングが得意（でもそれがメイン）

o4-mini は、アルゴリズム、コーディング、技術的な問題の解決に熱心に取り組んでいる数学オタクのようなものだと考えてください。

数学とコーディング:

O4-mini は時々眠る獣です。 

o3 は、コーディングや歴史の知識が少しあり、会話も楽しい、何でもできる賢い友人のようなものです。

 ユーザーのコメント:

• 一般的なタスク、創造性、混合トピックの推論に適しています
• 文脈が重視された質問や多層的な質問を理解する可能性が高くなります
• 時々、答えを幻覚的に考えたり、自信たっぷりに何かをでっち上げたりする
  

要点: 専門家だけでなく、幅広い理解力を持つ人材が必要なタスクに最適です。

o4-mini についてのコメント:

• 実際のプログラミングタスクに最適です
• コーディングの問題に対して深く考え抜かれた解決策を提供します
• 話す前に計画を立てるように、「答える前に考える」
  しかし…
• 繰り返し指示に従うのに苦労する
• コードブロックをスキップしたり、「// スニペットをここに記述します」と表示したりすることがある
• 基本的なコーディング作業では、o3を好む人もいます
  

一言で言えば、集中してコーディングできる仲間が必要な場合は、o4-mini が最適です。 

ただし、詩を書いたり、設計図を説明したりするように頼まないでください。的を外してしまう可能性があります。

OpenAI の o3 と o4-mini – どちらを選ぶべきか?

これらについて考える簡単な方法は次のとおりです。

• 数学中心、ロジックベース、コーディング中心のタスクには o4-mini を使用します。
• 常識、幅広い推論、創造性を必要とするタスクにはo3を使用します
  

誰かが言ったように:

「o4-mini は、他に趣味がないのに数学が得意な人みたいな感じ。o3 は、好奇心が旺盛で、いろんなことが得意な博学者みたいな感じ。」

他のモデルと比較するとどうでしょうか?

• Gemini 2.5は、多くのユーザーにとって、精度と図の理解度において依然としてo4-miniを上回っています。
• Claude 3.7やGPT-4 Omni（GPT-4o）のような他のものも、優れたオールラウンダーとして見られています。

全体像: わずか 2 か月で驚異的な進歩!

AIモデルの進化の速さに驚嘆するユーザーもいます。わずか数ヶ月で、

• クロード3.7、ジェミニ2.5、そしてGPT-4-miniのような複数の「キング」が登場しました。
• 人々は、独自の研究を行い、論文を書き、さらにはAGI（汎用人工知能）に近づくのを助けてくれるAIを夢見ています。

結論

OpenAI の o3 と o4-mini は、AI の世界に明らかな変革をもたらします。 

より鮮明なコンテキスト理解からより速い応答時間まで、マルチモーダル推論に革命を起こし、AI が単語だけでなく以下のことを理解できるようにしています。

• 画像
• チャート
• さまざまな形式にわたる複雑なパターン。 

長文コンテンツの作成、難しい数学の解決、ビジュアルの分析など、これらのモデルは大きな力を発揮します。

しかし、本当の話は次の通りです。
これらすべての改善にもかかわらず、まだ完璧ではありません。 

o3 と o4-mini は、兄姉と同様に幻覚を見ることがあるため、時には真実ではない自信たっぷりの答えを言うことがあります。 

だから怠けないでください。 

常に事実確認と相互検証を行い、プロセスを導く思慮深い人間の心の力に勝るものはないということを覚えておいてください。

今後、OpenAI の o3 などのツールと AWS 上の生成 AI のスケーラビリティを組み合わせることで、コンテキスト認識型のマルチモーダル推論アプリケーションを大規模に構築できるようになります。 

これらのモデルがワークフロー、プラットフォーム、またはビジネスにどのように適合するかを検討するのに最適な時期です。

生成 AI の未来はここにあります。高速で視覚的であり、可能性に満ちています。 

使用しているテクノロジーよりも賢くあるようにしてください。