GPT-4とは？特徴やできること・GPT-3.5との違いをわかりやすく解説

GPT-4は、OpenAIが2023年3月にリリースした大規模言語モデル（LLM）であり、テキストと画像の同時処理を実現したマルチモーダルAIとして大きな注目を集めました。司法試験で上位10%に相当するスコアを記録するなど、従来のGPT-3.5から飛躍的な性能向上を果たし、ビジネスや研究の現場でAI活用を加速させた存在です。

しかし、GPT-4とはそもそもどのようなモデルなのか、GPT-3.5や最新のGPT-5系とは何が違うのか、現在も利用できるのかといった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

本記事では、GPT-4の定義や特徴から、できること、他モデルとの違い、料金体系、活用方法、注意点、そして提供終了と後継モデルの最新状況まで、JAPAN AIが網羅的に解説します。

GPT-4とは？

GPT-4は、OpenAIが2023年3月14日にリリースした大規模言語モデル（LLM）です。正式名称はGenerative Pre-trained Transformer 4で、GPT-3.5の後継モデルとして開発されました。

GPT-4の最大の革新は、テキストだけでなく画像も入力として受け取れるマルチモーダル対応を実現した点にあります。GPT-3.5がテキストのみの入出力に限定されていたのに対し、GPT-4では画像とテキストを組み合わせた質問や分析が可能になりました。OpenAIの公式発表によれば、模擬の司法試験（Uniform Bar Exam）で受験者の上位約10%に相当するスコアを達成し、GPT-3.5の下位約10%から劇的な向上を示しています。

なお、GPT-4は2025年4月30日をもってChatGPT上での提供が終了し、まずGPT-4oに置き換わりました。その後、GPT-4oも2026年2月13日に提供が終了し、現在はGPT-5系モデルに移行しています。ただし、API経由では引き続き利用可能であり、GPT-4の技術的基盤は後継モデルにも受け継がれています。

出典:OpenAI「GPT-4」

そもそもGPTとは？

GPTは、Generative Pre-trained Transformerの略称で、OpenAIが開発する自然言語処理AIモデルのシリーズを指します。

GPTシリーズは、大量のテキストデータを事前に学習（Pre-trained）し、文章の生成（Generative）を行うTransformerアーキテクチャに基づいています。Transformerとは、2017年にGoogleの研究者らが発表した「Attention（注意機構）」を中核とするニューラルネットワーク構造で、文章中の単語同士の関係性を効率的に学習できる仕組みです。

GPTシリーズはGPT-1（2018年）に始まり、GPT-2（2019年）、GPT-3（2020年）、GPT-3.5（2022年）、GPT-4（2023年）と進化を重ね、2025年にはGPT-5がリリースされました。各世代でパラメータ数や学習データ量が拡大し、回答の精度や対応可能なタスクの幅が飛躍的に向上しています。

GPTシリーズの概要や進化の流れについては、「GPTとは？仕組み・できること・GPT-5までの進化をわかりやすく解説」の記事で詳しく解説しています。

GPT-4は日本語で使える？

GPT-4は日本語での入出力に対応しており、英語と比較しても高い精度で日本語を処理できるモデルです。

GPT-3.5でも日本語対応はされていましたが、GPT-4では日本語の文法理解や文脈把握の精度が大幅に向上しました。ビジネスメールの作成や専門文書の要約、自然な日本語での対話など、実務レベルの日本語タスクに十分対応できます。

ただし、英語と比較するとトークン効率に差がある点には留意が必要です。日本語は1文字あたりのトークン消費量が英語より多いため、同じ内容を処理する場合でも英語より多くのトークンを消費します。長文を扱う際にはこの特性を意識し、入力テキストを適切に整理することで、より効率的にGPT-4の性能を引き出せます。

GPT-4の特徴

GPT-4の特徴は、GPT-3.5から大幅に進化した性能と新たなマルチモーダル対応にあります。テキスト処理の精度向上に加え、画像入力への対応やコンテキストウィンドウの拡大など、複数の技術的進化を同時に実現しました。GPT-4の主な特徴として、以下の5つが挙げられます。

• GPT-3.5よりも性能が高い
• マルチモーダル
• 長文のプロンプト・ターンに対応できる
• 整合性が高まった
• 最新のデータではない

GPT-3.5よりも性能が高い

GPT-4は、GPT-3.5と比較してあらゆるベンチマークで大幅な性能向上を達成したモデルです。

OpenAIの公式発表では、GPT-4は模擬の司法試験で受験者の上位約10%のスコアを記録しています。GPT-3.5が同じ試験で下位約10%にとどまっていたことを考えると、その進化の幅は顕著です。この差は単なるパラメータ数の増加だけでなく、学習手法の改善やRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）の高度化によるものです。

また、OpenAIの内部評価では、GPT-4はGPT-3.5と比較して事実性（factuality）のスコアが40%向上しています。医学や法律などの専門分野でも高い正答率を示し、単純な質疑応答だけでなく、複雑な推論や分析タスクにおいても信頼性の高い回答を生成できるようになりました。

専門試験レベルの精度を備えたことで、GPT-4はビジネスや研究の現場でのAI活用を現実的な選択肢に押し上げた存在です。

出典:OpenAI「GPT-4」

マルチモーダル

GPT-4は、テキストだけでなく画像も入力として受け取れるマルチモーダル対応を実現しました。

GPT-3.5がテキストのみの入出力に限定されていたのに対し、GPT-4では画像とテキストを同時に入力し、画像の内容を理解したうえでテキストで回答を生成できます。たとえば、グラフや図表の画像を読み込ませて「このデータの傾向を分析してください」と指示すると、視覚的な情報を解釈して的確な分析結果を返します。手書きのメモやホワイトボードの写真からテキストを抽出することも可能です。

このマルチモーダル機能により、GPT-4の活用範囲は大きく広がりました。従来はテキスト化が必要だった画像データも、そのままAIに処理させることができるため、業務フローの簡素化や作業時間の短縮につながります。

マルチモーダルAIの仕組みや活用事例については、「マルチモーダルAIとは？仕組みから活用事例・課題・導入ポイントまで解説」の記事もあわせてご覧ください。

長文のプロンプト・ターンに対応できる

GPT-4は、コンテキストウィンドウの拡大により長文の入力や複数ターンの会話でも文脈を維持できます。

GPT-3.5 Turboのコンテキストウィンドウは初期モデルで4,096トークン（後期の16k版では16,384トークン）でしたが、GPT-4では8,192トークン、さらにGPT-4-32kでは最大32,768トークンまで拡張されました。日本語に換算すると、GPT-4-32kでは約2万〜2万5千文字程度の入力に対応できる計算です。

コンテキストウィンドウの拡大は、実務において大きな意味を持ちます。長い契約書や技術文書を一度に読み込ませて分析を依頼したり、複数回にわたるやり取りの中で前の会話内容を正確に記憶したまま応答を続けたりすることが可能です。GPT-3.5では途中で文脈が途切れてしまうケースがありましたが、GPT-4ではそうした問題が大幅に軽減されました。

整合性が高まった

GPT-4では、回答の正確性と整合性が向上し、ハルシネーション（事実と異なる回答の生成）が大幅に減少しました。OpenAIの内部評価によると、GPT-4はGPT-3.5と比較して敵対的事実性評価（adversarial factuality evaluations）で40%高いスコアを記録しています。

この改善は、学習データの品質向上とRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）の精緻化によって実現されました。人間の評価者が「正確で有用な回答」を選択するフィードバックを大量に学習することで、モデルが事実に基づいた回答を優先するよう調整されています。

また、GPT-4では不許可コンテンツ（有害な情報や不適切な回答）への応答傾向がGPT-3.5と比較して82%低下し、安全性も大幅に向上しました。ただし、ハルシネーションが完全に排除されたわけではないため、重要な意思決定に使用する際にはファクトチェックが不可欠です。

ハルシネーションの仕組みや対策については、「ハルシネーションとは？発生の原因・種類・事例・生成AIでの対策を解説」の記事で詳しく解説しています。

出典:OpenAI「GPT-4」

最新のデータではない

GPT-4の学習データには時期的な制限があり、カットオフ日以降の情報には対応できない点に注意が必要です。

GPT-4の学習データのカットオフは、初期モデルでは2021年9月、GPT-4 Turbo（2024年4月更新版）では2023年12月です。そのため、カットオフ日以降に発生したニュースや技術動向、法改正などの最新情報については正確な回答を生成できない場合があります。AIモデルは学習済みのデータに基づいて回答を生成する仕組みであり、学習範囲外の情報を「知らない」のではなく、「もっともらしい誤情報」として出力してしまうリスクがあります。

この制約を補うために、ChatGPTではWeb検索機能が搭載されており、リアルタイムの情報を参照しながら回答を生成することが可能です。最新の情報を扱う場合は、Web検索機能を活用するか、生成された回答を公式ソースで確認する習慣をつけることが重要です。

GPT-4でできること

GPT-4を活用することで、画像認識から文章作成、プログラミング支援まで幅広いタスクを効率化できます。GPT-3.5では対応が難しかった高度なタスクにも対応可能になり、ビジネスから個人利用まで活用シーンが大きく広がりました。GPT-4でできる代表的なタスクは以下のとおりです。

• 画像を認識できる
• 文章の要約
• テンプレート（メール・マニュアル）の作成
• プログラミングの補助
• 翻訳

画像を認識できる

GPT-4のマルチモーダル機能により、画像の内容を理解し、テキストで説明や分析を行うことが可能です。

画像認識の具体的な活用例としては、写真に写っている物体や風景の説明、グラフや図表のデータ読み取り、手書き文字の認識などが挙げられます。たとえば、売上推移のグラフ画像を入力して「前年同期比で最も成長した月はいつですか」と質問すると、視覚情報を解析して回答を生成します。

この機能は、紙の資料をデジタル化する業務や、画像ベースの情報を分析する場面で特に威力を発揮します。従来であればOCRソフトで文字を抽出してからテキスト処理を行う必要があった作業が、GPT-4では画像を直接入力するだけで完結するため、業務プロセスの大幅な短縮が期待できます。

文章の要約

GPT-4は、長文の論文やレポート、議事録などを的確かつ簡潔に要約する能力に優れています。

コンテキストウィンドウの拡大により、GPT-3.5では分割して処理する必要があった長文も、GPT-4では一度に入力して要約できます。要約の精度もGPT-3.5から大幅に向上しており、文章の主旨を正確に捉えたうえで、重要なポイントを漏れなく抽出します。

ビジネスの現場では、数十ページにおよぶ会議議事録を数百文字に要約したり、学術論文のアブストラクトを作成したりする用途で活用されています。「箇条書きで5つのポイントにまとめてください」「経営層向けに300文字以内で要約してください」といった具体的な指示を添えることで、目的に応じた要約を効率的に生成できます。

テンプレート（メール・マニュアル）の作成

GPT-4は、ビジネスメールや業務マニュアルなどの定型文書のテンプレートを高品質かつ短時間で生成できます。

依頼メール、お詫び文、報告書、業務マニュアル、社内通知など、ビジネスで頻繁に必要となる文書のテンプレートを、目的や対象読者に合わせて柔軟に作成します。「取引先への納期遅延のお詫びメールを作成してください。丁寧かつ誠意が伝わるトーンで」といったプロンプトを入力するだけで、ビジネスマナーに沿った文面を生成できます。

GPT-4の文章生成能力は、単にテンプレートを埋めるだけでなく、文脈や目的に応じた表現の使い分けが可能な点が特徴です。同じ内容でもフォーマルな表現とカジュアルな表現を切り替えたり、業界特有の用語を適切に使用したりと、実務で即座に活用できる品質の文書を効率的に作成できます。

プログラミングの補助

GPT-4は、コード生成やデバッグ、コードレビューなどプログラミング業務の幅広い工程を支援します。

Python、JavaScript、TypeScript、SQL、HTMLなど複数のプログラミング言語に対応しており、「ユーザー登録フォームのバリデーション処理をPythonで書いてください」といった指示に対して、実用的なコードを生成します。既存のコードを入力してバグの原因を特定させたり、リファクタリングの提案を受けたりすることも可能です。

GPT-3.5と比較して、GPT-4はより複雑なアルゴリズムの実装や、複数ファイルにまたがるコードの理解に優れています。エラーメッセージを貼り付けて原因と修正方法を尋ねるといった使い方は、開発者の日常的なデバッグ作業を大幅に効率化します。プログラミング経験が浅い方でも、GPT-4を活用することで基本的なコード作成やスクリプトの自動化に取り組みやすい環境が整います。

翻訳

GPT-4は、文脈を考慮した自然な翻訳を生成でき、直訳にとどまらない意訳や文化的なニュアンスの反映にも対応します。

従来の機械翻訳ツールは単語や文法の正確さに重点を置いていましたが、GPT-4は文章全体の文脈を理解したうえで翻訳を行います。たとえば、ビジネスメールの翻訳では相手国のビジネス慣習に合わせた敬語表現を選択したり、技術文書の翻訳では専門用語の統一性を保ちながら読みやすい日本語に変換したりすることが可能です。

英語から日本語への翻訳だけでなく、フランス語、中国語、韓国語など多言語に対応しています。「ビジネスメールとして適切なトーンで翻訳してください」「技術者向けに専門用語を維持したまま翻訳してください」といった条件を指定することで、用途に合った翻訳結果を得られます。

GPT-4と別のモデルとの違い

GPT-4と他のGPTモデルの違いを把握することで、用途や予算に応じた最適なモデル選択が可能です。特にGPT-3.5やGPT-4oとの比較は、GPT-4の位置づけを理解するうえで重要な視点です。

GPT-3.5との違い

GPT-3.5とGPT-4の違いは、性能・マルチモーダル対応・コンテキスト長・回答精度の4つの観点で明確に現れます。

GPT-3.5は処理速度に優れ、日常的な会話や簡単な文章生成には十分な性能を備えていました。一方、GPT-4は回答精度と対応タスクの幅で大きく上回り、専門的な分析や複雑な推論が求められる場面で真価を発揮します。GPT-3.5は無料プランで利用可能だったのに対し、GPT-4は有料プランでの提供が中心でした。

両モデルとも現在はChatGPT上での提供が終了しており、後継のGPT-5系モデルに置き換わっています。GPT-4がGPT-3.5から実現した性能向上は、その後のGPT-5系モデルの基盤としても大きな意義を持っています。

GPT-4oとの違い

GPT-4oは、GPT-4の後継として処理速度の高速化とコスト削減を同時に実現したモデルです。

GPT-4oの「o」はOmni（全方位）を意味し、テキスト・画像に加えて音声のリアルタイム入出力にも対応しました。GPT-4では実現できなかった自然な音声対話が可能になり、AIアシスタントとしての活用の幅が大きく広がりました。また、無料プランでも利用可能だったため、GPT-4の高性能な処理をより多くのユーザーが体験できる環境が整いました。

なお、GPT-4oは2026年2月13日にChatGPT上での提供が終了しています。現在はGPT-5系モデルがGPT-4oの機能を引き継ぎ、さらに高い性能を提供しています。

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GPT-4の料金

GPT-4は2025年4月にChatGPT上での提供が終了しているため、現在はChatGPTのプラン体系全体を理解したうえで、後継モデルの利用環境を把握することが重要です。

2026年7月時点のChatGPT料金プランは以下のとおりです。

GPT-4が提供されていた当時は、Plusプラン（当時月額約3,000円）以上で利用可能でした。現在のChatGPTでは、無料プランでもGPT-5系モデルが利用でき、GPT-4以上の性能を体験できる環境が整っています。

なお、Proプランは2026年4月9日に月額16,800円の新ティアが追加され、従来の月額30,000円ティアと合わせて2つの選択肢から選べるようになりました。両ティアの機能は共通で、主な違いは利用量の上限です。また、Businessプランは2026年4月2日の料金改定により月額5ドル値下げされ、月払いで3,750円/ユーザー、年払いで3,050円/ユーザーに改定されています。

API経由でGPT-4を利用する場合、GPT-4 Turboは入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり30ドルの従量課金制です（初期のGPT-4モデルは入力30ドル、出力60ドル）。ただし、後継のGPT-5系モデルはGPT-4より高性能かつ低コス
トで提供されているため、新規のAPI利用ではGPT-5系モデルの選択が推奨されます。

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GPT-4の活用方法

GPT-4の活用方法は、業務効率化やクリエイティブ支援、プログラミング補助など多岐にわたります。GPT-4の特徴である高い推論能力とマルチモーダル対応を活かすことで、従来は人手に頼っていた作業を効率化し、業務の生産性を向上させることが可能です。

業務効率化のサポート

GPT-4は、議事録作成やレポート作成、データ整理などの日常業務の効率化に大きく貢献します。

会議の音声データや手書きメモを入力して議事録のたたき台を自動生成したり、複数の資料から必要な情報を抽出して報告書にまとめたりする作業を、GPT-4に委ねることができます。

たとえば、週次の営業報告を作成する場合、各担当者の報告メールをGPT-4に入力して「部門全体の週次サマリーを作成してください」と指示するだけで、統合された報告書のドラフトが得られます。

データ整理の場面でも、表形式のデータを分析してトレンドを抽出したり、カテゴリ分類を自動化したりすることが可能です。こうした定型的な作業をGPT-4に任せることで、担当者はより付加価値の高い判断業務や戦略立案に集中できる環境が整います。

クリエイティブな作業の支援

GPT-4は、企画のアイデア出しやキャッチコピー作成などクリエイティブ業務の発想支援にも活用できます。

新商品の企画会議に先立ってGPT-4にターゲット層や市場トレンドの情報を入力し、複数のコンセプト案を生成させるといった使い方が可能です。「20代女性向けのサステナブルコスメのキャッチコピーを10案考えてください」といった具体的な条件を指定することで、多角的な視点からのアイデアを短時間で得られます。

ブログ記事の構成案やSNS投稿文の作成、プレゼンテーション資料のストーリーライン設計など、コンテンツ制作の初期段階でGPT-4を活用することで、ゼロからの発想にかかる時間を大幅に短縮できます。AIが生成したアイデアをたたき台として、人間がブラッシュアップする協働型のワークフローを構築することが効果的です。

プログラミングの補助

開発業務においてGPT-4は、コード生成からデバッグ、技術ドキュメント作成まで一貫した支援を提供します。

新規機能の実装時にGPT-4にAPI仕様や要件を入力してコードの骨格を生成させたり、既存コードのリファクタリング案を提示させたりすることで、開発スピードを向上できます。コードレビューの場面では、セキュリティ上の脆弱性やパフォーマンスの改善点を指摘させることも可能です。

技術ドキュメントの作成も、GPT-4が得意とする領域です。コードのコメント生成やREADMEファイルの作成、APIリファレンスの整備など、開発者が後回しにしがちなドキュメント作業を効率化できます。プログラミング初学者にとっては、エラーの原因説明やコードの動作解説を日本語で受けられるため、学習の加速にも役立ちます。

ChatGPTのプロンプトの書き方を工夫することで、より精度の高いコード生成が可能です。プロンプトの書き方については、「ChatGPTのプロンプトを作成する9つのコツと活用例を徹底解説」の記事で詳しく解説しています。

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GPT-4を利用する際の注意点

GPT-4の高い性能を活かすためには、モデルの限界やリスクを正しく理解したうえで利用することが不可欠です。学習データの制約やハルシネーション、セキュリティリスクなど、GPT-4を利用する際に知っておくべき3つの注意点を解説します。

• 学習データが古い可能性がある
• 誤情報のリスク
• セキュリティリスクが発生する

学習データが古い可能性がある

GPT-4の学習データにはカットオフ日が設定されており、最新の時事情報やニュースには対応できない場合があります。

GPT-4の学習データカットオフは、初期モデルでは2021年9月、GPT-4 Turbo（2024年4月更新版）では2023年12月です。カットオフ日以降に発生した出来事や法改正、技術アップデートなどの情報は学習範囲に含まれていません。

たとえば、カットオフ日以降に施行された法律や、最新の製品仕様について質問した場合、古い情報に基づいた回答が生成される可能性があります。

この制約への対策として、最新情報が必要な場面ではChatGPTのWeb検索機能を活用するか、生成された回答を公式ソースで必ず確認することが重要です。特にビジネス上の意思決定や法務・コンプライアンスに関わる情報については、AIの回答を鵜呑みにせず、一次情報との照合を習慣化することが求められます。

誤情報のリスク

GPT-4はハルシネーションのリスクを完全には排除できておらず、もっともらしい誤情報を自信を持って生成する可能性があります。

ハルシネーションとは、AIが学習データに基づいて統計的にもっともらしい文章を生成する過程で、事実と異なる情報を含む出力を行う現象です。GPT-4ではGPT-3.5と比較して事実性が40%向上していますが、それでも誤った数値や存在しない出典を生成するケースは残っています。

特に注意が必要なのは、GPT-4が誤情報を生成する際に「確信を持った口調」で回答する点です。正確な情報と誤情報の区別がつきにくいため、重要な判断材料としてGPT-4の回答を使用する場合は、必ず複数の信頼できるソースでファクトチェックを行う必要があります。学術論文の引用や法的根拠の確認など、正確性が求められる場面では、GPT-4の回答を「参考情報」として位置づけ、最終的な判断は人間が行う運用を徹底することが重要です。

セキュリティリスクが発生する

GPT-4に機密情報や個人情報を入力すると、情報漏洩やデータの意図しない利用につながるリスクがあります。

ChatGPTの初期設定では、ユーザーが入力したデータがモデルの学習に使用される可能性があります。そのため、顧客の個人情報、社内の機密資料、未公開の財務データなどをそのまま入力すると、それらの情報が学習データに取り込まれ、他のユーザーへの回答に反映されるリスクが存在します。

このリスクへの対策として、ChatGPTの「設定」画面から「データコントロール」を開き、「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにすることで、入力データのモデル学習への利用を停止できます。法人利用の場合は、ChatGPT BusinessやEnterpriseプランを選択することで、入力データがモデルの学習に使用されない環境が標準で提供されます。機密性の高い情報を扱う業務では、組織としてのAI利用ガイドラインの策定と、適切なプランの選択が不可欠です。

GPT-4の提供終了と後継モデル

GPT-4はChatGPT上での提供が終了しており、現在はGPT-5系モデルが主流です。GPT-4からGPT-5系への移行の経緯を理解することで、現在利用可能なモデルの選択肢と今後の展望を正しく把握できます。

GPT-4の提供終了の経緯

GPT-4は、2025年4月30日をもってChatGPT上での提供が終了し、当時はGPT-4oに置き換わりました。その後、GPT-4oも2026年2月13日に提供が終了し、現在はGPT-5系モデルに移行しています。

GPT-4の進化の流れを時系列で整理すると、以下のとおりです。

OpenAIはモデルの世代交代を段階的に進めており、旧モデルの提供終了と同時に後継モデルへの自動移行を実施しています。GPT-5以降も、GPT-5.1（2025年11月）、GPT-5.2（2025年12月）、GPT-5.4（2026年3月）、GPT-5.5（2026年4月）、GPT-5.6（2026年7月）と急速にモデル更新が進んでおり、GPT-5.1は2026年3月11日、GPT-5.2は2026年6月12日にそれぞれChatGPT上での提供が終了しています。

GPT-4のChatGPT上での提供は終了していますが、API経由では引き続き利用可能です。既存のシステムでGPT-4 APIを組み込んでいる場合は、即座に移行する必要はありませんが、コストパフォーマンスの観点からGPT-5系への移行を検討することが推奨されます。

出典:OpenAI「ChatGPT リリースノート」

GPT-5系の後継モデル

2026年7月時点の最新モデルはGPT-5.5であり、GPT-4から推論能力・マルチモーダル処理・安全性のすべてで飛躍的な進化を遂げています。

GPT-5は2025年8月にリリースされ、「高速応答用モデル」と「深い推論用モデル」をリアルタイムルーターで自動切替する統合システムとして設計されました。OpenAIの評価では、GPT-5はGPT-4oと比較して事実誤認を含む回答の確率が約45%低下し、ハルシネーションの大幅な低減を実現しています。

その後、2026年3月にGPT-5.4、2026年4月にGPT-5.5、2026年7月にGPT-5.6がリリースされ、性能はさらに向上しました。GPT-5.5 Instantは2026年5月にChatGPTのデフォルトモデルとして搭載され、無料プランを含むすべてのユーザーが利用可能です。GPT-4の登場時には有料プランでしか利用できなかった高性能AIが、現在は無料で利用できる環境が整っています。

GPT-5の詳細な特徴や使い方については、「GPT-5とは？特徴・料金・使い方・GPT-4oとの違いをわかりやすく解説」の記事で詳しく解説しています。

出典:OpenAI「GPT-5 が登場」

GPT-4に関してよくある質問

GPT-4に関して、読者から寄せられることの多い疑問にお答えします。

GPT-4は現在も使えますか？

GPT-4はChatGPT上では2025年4月に提供が終了しており、モデル選択画面から選ぶことはできません。ただし、API経由では引き続き利用可能です。ChatGPTでは後継のGPT-5系モデルが利用でき、GPT-4を上回る性能で同等以上のタスクに対応できます。

GPT-4は無料で使えますか？

GPT-4単体は現在ChatGPTで選択できないため、無料での利用はできません。ただし、ChatGPTの無料プラン（Free）ではGPT-5系モデルが利用可能であり、GPT-4相当以上の性能を無料で体験できます。より高頻度に利用したい場合は、月額1,500円のGoプランや月額3,000円のPlusプランの検討が有効です。

GPT-4とGPT-5の違いは何ですか？

GPT-5はGPT-4の後継モデルで、推論能力やマルチモーダル処理、コーディング性能が大幅に向上しています。OpenAIの評価では、GPT-5はGPT-4oと比較してハルシネーション率が約45%低下し、事実に基づいた回答の信頼性が大きく改善されました。また、GPT-5は質問の複雑さに応じて高速応答モードと深い推論モードを自動で切り替える統合システムを採用しており、GPT-4にはなかった柔軟な応答が可能です。

GPT-4の登場がAI活用に与えた影響と今後の展望

GPT-4は、マルチモーダル対応や高精度な推論能力の実現により、生成AIの実用性を飛躍的に高めた歴史的なモデルです。

GPT-3.5までのモデルはテキスト処理に特化していましたが、GPT-4が画像入力への対応を実現したことで、AIの活用範囲は文書作成やプログラミング支援にとどまらず、画像分析やデータ可視化など多様な領域へと拡大しました。司法試験で上位10%のスコアを達成した事実は、AIが専門的な知識タスクにおいても人間に匹敵する水準に達したことを示す象徴的な出来事です。

2026年7月現在、ChatGPT上ではGPT-5系モデルが主流となり、GPT-4の直接的な利用機会は減少しています。しかし、GPT-4が確立したマルチモーダルAIの基盤や、ハルシネーション低減の技術的アプローチは、GPT-5系モデルにも受け継がれています。GPT-4の特徴やできることを理解することは、現在のAI技術の背景を把握し、自社に最適なAI活用戦略を立てるうえでの重要な土台です。

ChatGPTの基本的な機能や活用方法については、「ChatGPTとは？できること・活用例やメリットデメリット」の記事もあわせてご覧ください。