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【圧倒的な人間感】ChatGPT最新モデル「GPT-4.5」が公開。《使い方、性能、他LLMと比較、活用事例7選を徹底解説》
1. GPT-4.5とは？
1.1 GPT-4.5の概要
GPT-4.5は、OpenAIが開発中とされるGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズの最新バージョンです。既存のGPT-4を基盤にしながら多くの改良を加え、高速な応答速度や高度なタスク処理能力を実現することを狙いとしています。なお、ユーザーコミュニティや一部のAI開発企業によって、すでにAPI連携を先行テストする事例が見られるため、正式リリース前から大きな注目を集めています。
1.2 主な特徴
- 処理速度の向上
GPT-4比でレスポンス速度が大きく改善されていると報告されています。とくに簡単なチャット対話や要約といったライトタスクでは、GPT-4よりも高速に応答が可能になるという期待があります。 - 自然な会話能力
文脈理解力がさらに向上し、より人間的で自然な対話が行えるようになったとされています。これは会話AIとしての完成度を高めるだけでなく、ビジネスシーンでのチャットボット対応などにも役立つでしょう。 - 高度なタスク対応
文章要約、翻訳、コード生成などの領域で一層の性能向上が見込まれています。特に複数のソースを統合した要約や高度なプログラミング言語への対応など、タスクの幅がさらに広がる可能性があります。 - ハルシネーション（誤情報）削減
GPT-4の課題の一つでもあった“自信を持って誤情報を述べる”傾向について、GPT-4.5では一定の改良が行われている模様です。とはいえ、まだ研究者やユーザーからは、完全にハルシネーションが解消されるわけではないという声もあり、今後のアップデートが待たれます。
1.3 市場の反応
CursorやWindsurfといった開発者向けツールでは、すでにGPT-4.5のAPI実装が行われているとの報告があります。Twitter(X)上では「速さに驚いた」「GPT-4ほどの思考深さは無いがリアルタイム性が高い」といった声が見られています。一方で「数値演算やコーディングタスクで他モデルより劣る部分がある」との指摘もあり、現段階ではまだ“発展途上の改良版”という見方も少なくありません。
2. 性能とベンチマーク
2.1 市場の評価・数学やコーディング性能
一部のユーザーからは、「数学やコーディングタスクにおいては他モデルより劣る」という意見が出ています。具体的には、ReplitやCursorなどで実行したテストコードにおいて、GPT-4.5の提案がGPT-4やClaudeに比べて正確性に欠けるケースがあるとのこと。
一方で、簡単な会話タスクやライトな文章生成では、GPT-4よりも動作が早く、利用コストも含めたトータルパフォーマンスでは一定の評価を得ているようです。
2.2 ゲーム制作でのレベル測定
Twitter(X)上では、ユーザーがポケモン風の簡易ゲームを試作し、そのコード生成能力でGPT-4.5の実力を測るという「実地テスト」事例も出現しています。結果としては「なんとか動くコードは出せるが、デバッグや最適化の過程で人間のフォローが必要」という評価が多く見られ、GPT-4など他モデルと比較しても特段“圧倒的”というわけではないようです。
3. GPT-4.5の使い方
3.1 利用可能なプランと手順
既にProユーザーであれば、モデル選択画面からGPT-4.5を利用できるとの報告があります。来週以降にPlusユーザーやその他プランへも順次展開される見通しです。具体的な操作フローとしては以下の通りです。
- ChatGPTや開発環境（Cursorなど）の「モデル選択」メニューから「GPT-4.5」を選択
- 従来のGPT-4と同様に、プロンプトを入力して生成結果を確認
- 必要に応じて温度パラメータやトークン長上限などを設定し、出力をカスタマイズ
ベータ版のため、突然挙動が変わる可能性もあるとの噂があり、注意が必要です。
4. APIと費用
4.1 コスト比較：GPT-4oとの比較
話題を集めているのがGPT-4.5の料金設定です。なんと、前世代モデルの「GPT-4o（GPT-4 old? あるいは別のバリエーション）」に比べて、約30倍ほどの価格になっているという情報が出ています。
- GPT-4o：入力トークン100万あたり2.5ドル、出力トークン100万あたり10ドル
- GPT-4.5：入力トークン100万あたり75ドル、出力トークン100万あたり150ドル
このコスト差は非常に大きく、もしこれが正式版リリース時にも適用されるなら、エンタープライズユーザー以外には導入が難しい可能性があります。一方で、「今後価格調整が入るのでは？」という見方もあるため、正式アナウンスを待ちたいところです。
4.2 料金体系とコンテキスト長
GPT-4.5は12.8万トークンというコンテキスト長を持つとされ、GPT-4よりも長いテキストを一度に処理可能といわれています。また、ナレッジカットオフが2023年10月とされており、学習データの最新性がどの程度担保されているかも注目されています。
このように、大規模テキストを一括処理できるメリットがある反面、非常に高額な料金がネックになる恐れがあります。たとえば大規模ドキュメントをまとめて解析する用途など、限られた領域での利用が想定されるかもしれません。
5. 他LLMとの比較
5.1 GPT-4.5 vs GPT-4o
すでに複数のベンチマーク比較が行われており、GPT-4.5がGPT-4oより総じて高い性能を示す結果が報告されています。以下の指標で比較されており、GPT-4.5の方が優秀とされます（ユーザー投稿情報に基づく）。
| 項目 | GPT-4.5 | GPT-4o | 比較 |
|---|---|---|---|
| GPQA（科学） | 71.4% | 53.6% | GPT-4.5 の方が優秀 |
| AIME ‘24（数学） | 36.7% | 9.3% | GPT-4.5 の方が圧倒的に優秀 |
| MMLU（多言語） | 85.1% | 81.5% | GPT-4.5 の方が優秀 |
| MMMU（マルチモーダル） | 74.4% | 69.1% | GPT-4.5 の方が優秀 |
| SWE-Lancer Diamond（コーディング） | 32.6% | 23.3% | GPT-4.5 の方が優秀 |
| SWE-Lancer Diamond（収益性） | $186,125 | $138,750 | GPT-4.5 の方が高収益 |
| SWE-Bench Verified（コーディング） | 38.0% | 30.7% | GPT-4.5 の方が優秀 |
表を見る限り、科学的課題から数学、マルチモーダル対応、さらにはコーディング支援まで幅広い項目でGPT-4.5の優位性が示されている一方、実際の開発者やユーザーからは「高速応答を重視した改良モデル」「あまり難解な課題を深掘りするタイプではない」との声もあり、そこにギャップが存在する点は興味深いです。
5.2 Claude 3.7やo1 Proとの比較視点
Claude 3.7 Sonnetはハイブリッド推論モードを搭載しており、深い思考が求められるタスクで評価が高いと言われています。対してGPT-4.5は、あくまでGPT-4の延長線上に位置づけられ、レスポンスの速さや大規模コンテキストを武器にしたモデルという評価が多いようです。
また、o1 Proという別のモデルも存在し、そちらは**ビジネスユース（企業内活用）**に強みがあると語られており、各モデルがターゲットとするユーザー層や主要なユースケースがやや異なる印象があります。
6. 活用事例7選
ここからは、GPT-4.5が実際にどのように使われているのか、Twitter(X)などで紹介された代表的な事例を7つピックアップします。
6.1 日常会話（EQの高さを感じた）
- 事例: 普段の悩み相談や日常会話に、GPT-4.5が“人間的な温かみ”をもった回答を返してくるという報告が多い。
- Twitter参照: 「@hayakawagomi」氏の投稿
- 使い方のポイント: 「今日の出来事を聞いて」と話しかけると、以前よりも自然な相づちや共感表現が増えたと感じるユーザーがいる。
6.2 ポケモンのロゴをSVGで作成
- 事例: 「ポケモンのロゴをSVGで書いてほしい」と頼むと、ある程度まとまったSVGコードを自動生成してくれる。
- Twitter参照: 「@_akhaliq」氏の投稿
- 使い方のポイント: 細かい色指定やフォント風の装飾にはやや粗さがあるものの、ベクターデータを直接取得できるのは便利。
6.3 絵を描く（SVG描画）
- 事例: 「自転車に乗ったペリカンのSVGを描いて」というリクエストにも応じ、簡単なイラストを生成してくれる。
- Twitter参照: 「@_akhaliq」氏の投稿
- 使い方のポイント: 単純なモチーフであれば、AIがパス要素などを組み合わせ、ある程度可視化可能。ただし精密なイラストにはまだ限界がある。
6.4 人生のアドバイザーになってもらう
- プロンプト例: 「あなたが思う仕事の哲学は？」
- 結果: GPT-4.5は仕事への向き合い方や、自己実現と社会貢献のバランスなどを、比較的柔らかい口調でアドバイス。
- 投稿例: 「人生のモチベーションが上がった」「慰められた」といった声も見られます。
6.5 医療画像診断
- 事例: 一部の医師や研究者が、CTスキャンやMRI画像などを元にした画像診断のプロンプトを試験的に行っていると報告。
- Twitter参照: 「@DeryaTR_」氏の投稿
- 注意点: 実際の医療行為に利用するのは危険を伴うため、あくまで研究目的と断った上での使用。正確性には慎重を期す必要がある。
6.6 キャッチコピー
- 事例: 新製品の宣伝文句やSNS向けの短いコピーを生成させる用途。
- Twitter参照: 「@shota7180」氏の投稿
- 使い方のポイント: ターゲット顧客層や製品の魅力を簡潔に伝えるプロンプトを入力すると、複数の案をスピーディに提案してくれる。
6.7 悩みの相談
- 事例: チャットボットとしての性格が強化されていることから、ユーザーの悩み相談にも応答が自然。
- ポイント: あくまでAIとしての回答であることを理解しつつ、ストレス緩和や気分転換の一助として活用されるケースがある。
7. まとめと今後の展望
以上、GPT-4.5に関する概要や性能、使用方法、他モデルとの比較、そして実際の活用事例を紹介してきました。会話の自然さや軽量タスクの高速応答といった面では、高い評価を得ている一方で、複雑な数理的思考や厳密なコーディングタスクではまだGPT-4やClaude 3.7、o1 Proなどと比べて課題があるというのが現状のようです。
また、料金が極めて高額であるという点は、今後の正式リリースに向けた最大の懸念材料でしょう。12.8万トークンという長大なコンテキストを扱えるメリットはあるものの、広く普及するにはコスト調整やAPIの安定化が必要不可欠です。
今後、OpenAIから正式なリリースノートや価格改定の発表が行われる可能性があります。その際に、本記事で紹介した情報がどれほど現実の仕様と合致するかが明らかになるでしょう。また、Claudeやo1 Proをはじめとする他の先進モデルも日々アップデートされており、AI業界は激しい競争の時代に突入しています。
結論として、GPT-4.5は高速かつ多機能なGPT-4の改良版として期待を集めているものの、現段階では「改良の途中段階」と見る声も多く、特定の用途（軽量生成、長文処理など）に適したモデルというポジションに落ち着く可能性もあります。これからのアップデート情報や実際のユーザーからのフィードバックを注視しながら、自身のビジネスや学習環境に合ったモデルを選択することが大切です。
