レポート

2025.04.24(木) 公開

AIとLLMの違いを知ろう

まず、AIとLLMの違いについて整理しましょう。

AI（Artificial Intelligence：人工知能）は、人間の知能を模倣し、学習、推論、問題解決などを行うコンピュータシステム全般を指します。画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で活用されています。

一方、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、AIの一種で、膨大なテキストデータから学習し、人間のような自然な文章を生成できる言語モデルです。ChatGPTやClaude、Geminiなどが代表的なLLMです。

LLMの特徴は、以下のとおりです：

• 膨大なデータから学習している
• 自然な対話ができる
• 様々な文脈を理解できる
• テキスト生成能力が高い

2.1. ChatGPTのモデル比較

ChatGPTで利用できる主なモデルを比較してみましょう：[2025.03時点]

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モデル選択のポイント:

• GPT-4.5 Preview:
  高度な推論能力と創造性が求められる複雑なタスクに最適です。最先端の問題解決や高度な創作が求められる場面で、非常に精確な対応が可能です。コストはやや高めですが、その分高い精度と多様な処理が可能です。
• GPT-4o:
  マルチモーダル処理が可能な汎用性の高いモデルです。テキスト、画像、音声など、複数のメディアを統合的に処理する必要がある場合に有効です。インタラクティブなアプリやコンテンツ作成に適しています。レスポンスが速く、コストも比較的抑えられています。
• GPT-4o mini:
  GPT-4oの軽量版で、基本的なマルチモーダル機能を維持しつつ、より高速で低コストで利用できます。モバイルアプリやリアルタイム処理、予算制約のあるプロジェクトに最適です。
• o3-mini:
  高い効率性とコストパフォーマンスを重視した軽量モデルです。大量処理やコストを抑えたプロジェクトで優れたパフォーマンスを発揮します。シンプルなタスクや大量データの処理が求められる場合に向いています。
• トークンとは:
  トークンはテキストの処理単位で、英語では約4文字、日本語では2文字程度が1トークンに相当します。料金計算やコンテキスト長の制限は、このトークン数に基づいて行われます。
• コンテキスト長とは:
  コンテキスト長は、モデルが一度に処理できるテキストの最大長さを指します。例えば、GPT-4oのコンテキスト長が128Kトークンであれば、質問と回答を合わせて約200,000文字まで処理可能です。長い会話履歴や大量のデータを扱う場合には、コンテキスト長が大きいモデルを選ぶことが重要です。

初級プロジェクトでは、コスト効率の高いo3-miniやGPT-4o miniから始めることをお勧めします。これらのモデルは基本的なタスクに十分な性能を持ちながら、コストを抑えることができます。

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