OpenAIが提案するプロンプトの例には、会議の議事録を「主要なアクション項目」にまとめる、プロジェクト開始後にメールを作成する、作成したレポートを校正する、開始計画を「リアルタイム」でブレインストーミングする、などがあります。最後のプロンプトについては、モデルの応答を支援するために、スケッチやスクリーンショットをアップロードすることをOpenAIは推奨しています。

GPT-4.5 を使用する場合

OpenAIは今年初めにGPT-4.5のプレビュー版をリリースしました。実際、ChatGPTにアクセスするには料金を支払う必要があり、それでもモデルセレクターの「その他のモデル」セクションに隠れた形で表示されます。

OpenAIは、バージョン4.5を利用できる場合、「感情知性、明確なコミュニケーション、創造性、そしてより協調的で直感的なブレインストーミングアプローチ」を伴うタスクでチャットボットを活用したい場合に試してみることを推奨しています。一見すると、OpenAIは「クリエイティブコンテンツ」にはGPT-4oも推奨しているため、この推奨をどう解釈すればいいのかよく分かりませんが、サンプルプロンプトは提供されています。

例えば、OpenAIは、AIのトレンドに関する「魅力的な」LinkedIn投稿を作成したい場合、GPT-4.5を選択すべきだと考えています（皮肉なことですが）。同社はまた、製品に新機能をリリースする予定があり、AIボットに製品の説明を書いてもらいたい場合や、顧客に「共感的な口調」で謝罪の手紙を書きたい場合にも、このモデルを推奨しています。

どうやら同社は、誰かと人間らしいひとときを共有する時も含め、文章の大部分をGPT-4.5に置き換えることを望んでいるようです。個人的には、メールは引き続き自分で書きます。

ChatGPTの推論モデルをいつ使うか

推論モデルは、生成AIにおいて他のモデルとは少し異なるアプローチを採用しています。その目的は、モデルが問題を段階的に分解し、それぞれの動きを「考える」ことで、より「思慮深く」かつ完全な出力を生成することです。

同社の主力推論モデルはo3です。同社は、詳細な計画と分析、大規模なコーディング、高度な数学、科学、視覚的推論など、複雑または複数ステップのタスクにo3を推奨しています。OpenAIのサンプルプロンプトを見ると、o3に市場拡大のためのリスク分析を依頼したり、競合他社のデータに基づいてビジネス戦略を策定したり、スプレッドシートで詳細な分析を実行しながら次の四半期を予測したりすることが想定されています。

個人的にはo3をそのようなテストにかけたことはありません。しかし、先月流行した地理推測にこのモデルを使うという試みには飛びつきました。結果はまちまちでしたが、さらに興味深いことに、gpt-4oを使った場合も結果はほぼ同じでした。

一方、o4推論モデルにはo4-miniとo4-mini-highがあります。OpenAIによると、これらはより特化したユースケースに特化しています。例えばo4-miniは、CSVファイルからデータポイントを抽出したり、科学論文を要約したり、Pythonで問題を修正したりするといった「高速な技術タスク」に適しています。

一方、o4-mini-high は技術的なタスクにも適していますが、特により詳細なタスクに適しています（少なくとも OpenAI によると）。これには、難しい数学の問題を解くだけでなく、手順を順に説明したり、複雑な科学的概念を日常の言葉で説明したりすることも含まれます。

o4-miniはすべてのユーザーが利用できますが、o4-mini-highとo3は有料会員のみが利用できます。無料ユーザーもo4-miniへのアクセスは制限されています。

ここでのアドバイスにもかかわらず、ChatGPTのモデルのいずれにもまだ定常的な用途が見つかっていません。私はコードを書けないので、ボットがそこでどのような助けになるかは分かりませんし、AIアートの生成も好きではありません。チャットボットが最も得意とするところ、つまりテキスト生成は私自身が行っています（私はこれを「ライティング」と呼んでいます）。そのため、その作業をボットにアウトソーシングすることには全く興味がありません。今のところ、ChatGPTを使い続ける主な目的は、ここで紹介する新機能のテストです。

もしかしたら、OpenAIのような企業が、私が定期的に役立つと思う生成AI機能をリリースしてくれるかもしれません。ただ、まだ実現していないだけです。

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