「ChatGPTを久しぶりに使おうとしたら、モデル名が変わっていてよくわからない」 「GPT-3.5はもう古いの？無料で使うならどれがいいの？」 こういった疑問を持っている方も多いのではないでしょうか？
ChatGPTが登場した当初、世界中に衝撃を与えたのが「GPT-3.5」でした。しかし、技術の進歩は速く、2026年現在ではより高性能で使いやすいモデルが主流となっています。
本記事では、かつて標準だったChatGPT 3.5の現在の立ち位置と、無料版の新たな標準モデルである「GPT-4o mini」との違い、そして今からChatGPTを最大限に活用するためのポイントについて解説しました。
生成AIの最新トレンドを追い続けている専門家が、初心者の方にもわかりやすく整理してお伝えします。
きっと、どのモデルを使えばよいかが明確になるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
そもそもChatGPT 3.5とは？現在はまだ使えるのか
ここからは、ChatGPTを一躍有名にした「GPT-3.5」モデルの概要と、2026年現在における利用状況について解説します。
- ChatGPTの普及を爆発させた「GPT-3.5」の功績と仕組み
- 【2026年最新】Web版では「GPT-4o mini」が実質的な後継モデル
- 現在もChatGPT 3.5を選択して利用する方法はある？
これらを知ることで、現在の生成AIがどれほど進化したのかが理解できるはずです。それでは、1つずつ順に解説します。
ChatGPTの普及を爆発させた「GPT-3.5」の功績と仕組み
GPT-3.5は、2022年の公開当時に世界中に衝撃を与えた初期モデルですが、2026年現在は主力の座を退いています。
GPT-3.5は、OpenAIが2022年11月に公開したChatGPTの初期バージョンに搭載されていた言語モデルです。それまでのAIとは一線を画す、人間のように自然な対話能力を持っており、公開からわずか2ヶ月で月間アクティブユーザー数が1億人を突破するなど、歴史的な記録を打ち立てました。
このモデルの最大の特徴は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、文脈を理解して流暢な文章を生成できる点にありました。Transformerと呼ばれる深層学習アーキテクチャをベースにしており、AIを「誰もが日常的に使えるツール」へと進化させた記念碑的なモデルです。
こちらは、GPT-3.5 Turboのfine-tuningが提供開始された当時の記事です。参考にご覧ください。
【2026年最新】Web版では「GPT-4o mini」が実質的な後継モデル
2026年現在、Web版ChatGPTの無料プランにおける標準モデルは「GPT-4o mini」などの後継モデルに移行しています。
OpenAIは、GPT-3.5よりも賢く、かつ動作が軽量なモデルを次々と開発しました。特にGPT-4o miniは、GPT-3.5と同等以上の高速なレスポンスを維持しながら、推論能力や知識量が大幅に強化されています。
こちらはGPT-4o miniの性能比較データやベンチマークスコアについて詳しく解説された公式リリースです。 合わせてご覧ください。 https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/
そのため、ユーザーが意識せずに「無料のChatGPT」を使っている場合、その裏側で動いているのはGPT-3.5ではなく、このGPT-4o miniであるケースがほとんどです。以前のGPT-3.5では答えられなかった複雑な質問にも答えられるようになり、日本語の不自然さも解消されています。
現在もChatGPT 3.5を選択して利用する方法はある？
Web版の画面から「GPT-3.5」をあえて選択して利用する方法は、2026年現在では基本的に存在せず、そのメリットもありません。
かつてはモデル選択のプルダウンメニューに「GPT-3.5」が表示されていましたが、現在は「GPT-4o」や「GPT-4o mini」、あるいは推論に特化した「o1系列」や最新の「GPT-5」などが優先的に表示される仕様になっています。OpenAIはユーザー体験を向上させるため、より高性能なモデルへの自動的な移行を進めてきました。
開発者向けのAPIにおいては、互換性を保つために「gpt-3.5-turbo」などにアクセス可能な場合がありますが、これらも非推奨（Deprecated）扱いとなっているか、コストパフォーマンスで劣るため、あえて新規で利用する理由は見当たりません。
こちらは有料版で利用できるGPT-5 Proについて解説、比較した記事です。合わせてご覧ください。
ChatGPT 3.5と最新の無料モデル（GPT-4o mini）の違いを徹底比較
ここからは、かつての標準機「GPT-3.5」と、現在の無料版の主力である「GPT-4o mini」の具体的な性能差を比較します。
- 【性能】推論能力と日本語の質
- 【速度】回答生成のスピード比較
- 【知識】学習データの期間と最新情報の反映有無
- 【機能】3.5にはない「マルチモーダル（画像認識等）」の対応
- 結論：今から使うなら3.5よりも4o miniが推奨される理由
これらを比較することで、なぜモデルが移行したのか、その理由が明確になります。それでは、1つずつ順に解説します。
【性能】推論能力と日本語の自然さはどちらが上か
推論能力と日本語の自然さにおいては、後継のGPT-4o miniの方が圧倒的に優秀です。
推論能力も3.5より格段に強化されています（※高度な数学や複雑な論理展開には、さらに上位の「o1」モデル等が適しています）。GPT-3.5では、少し複雑な指示を与えると文脈を見失ったり、矛盾した回答をしたりすることがありましたが、GPT-4o miniではそのようなミスが大幅に減少しました。
また、日本語の質についても顕著な差があります。GPT-4o miniはより多くの多言語データと洗練された学習プロセスを経ているため、時折見られた翻訳調のような不自然な言い回しがなくなり、日本人が書いても違和感のない文章を作成できます。
実際に性能差を比較した記事もございます。合わせてご覧ください。
【速度】回答生成のスピード比較
回答速度においても、軽量化されたGPT-4o miniはGPT-3.5と同等以上の爆速レスポンスを実現しています。
GPT-4o miniはその名の通り「mini（軽量）」モデルとして設計されており、パラメータ数の最適化により計算効率を高めることに成功しています。これにより、ユーザーが質問を投げかけてから回答が返ってくるまでの待ち時間はほとんどストレスになりません。
GPT-3.5の軽快な操作感はそのままに、中身の頭脳だけが賢くなったのがGPT-4o miniだと言えます。スマートフォンのチャット形式でポンポンと会話を続けたいシーンでも快適に動作します。
【知識】学習データの期間と最新情報の反映有無
学習データの鮮度もGPT-4o miniの方が新しく、より現代の文脈に即した回答が可能です。
GPT-3.5の学習データは2021年9月頃までの情報がベースとなっており、それ以降の出来事については基本的に知りません。一方で、GPT-4o miniはより新しい時期までのデータを学習しており、近年の主要な出来事やトレンドについても知識を持っています。
また、最新のWeb検索機能（ブラウジング）との連携においても、新しいモデルの方が情報の取捨選択が上手です。GPT-3.5単体では答えられなかった時事問題に対しても、最新モデルではより安心して情報を尋ねることができます。
こちらは各モデルのコンテキストウィンドウサイズや学習データの期間についてまとめた公式ドキュメントです。 合わせてご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/models
【機能】3.5にはない「マルチモーダル（画像認識等）」の対応
GPT-3.5はテキストのみですが、最新モデルは画像を認識する「マルチモーダル機能」に対応しています。
GPT-3.5は文字を読み、文字で返すことしかできませんでした。しかし、GPT-4o miniを含む最新モデルは、テキストだけでなく「画像」を認識し、理解する能力を持っています。
例えば、手書きのメモを写真に撮って文字起こしを頼んだり、冷蔵庫の中身の写真からレシピを相談したりすることが可能です。画像一枚を送るだけで状況を伝えられるため、ビジネスから日常会話まで、AIの利便性が劇的に向上しています。
結論：今から使うなら3.5よりも4o miniが推奨される理由
性能・速度・機能のすべてにおいて勝るため、今からあえてGPT-3.5を使う理由はなく、GPT-4o miniの利用が推奨されます。
特に、無料でこれだけの高性能なモデルが使えるようになったことは、ユーザーにとって大きな恩恵です。以前は月額料金を払わなければ使えなかったレベルのAIが、今は標準で提供されています。
これからChatGPTを使い始める方は、迷わず現在デフォルトで設定されている最新モデル（GPT-4o mini等）を利用してください。それが最も効率的で、正確な結果を得るための最短ルートです。
ChatGPT 3.5（および軽量モデル）が得意な活用シーン7選
ここからは、GPT-3.5やその後継であるGPT-4o miniのような「軽量かつ高速なモデル」が得意とする具体的な活用シーンを紹介します。
- メールの下書きや日報など定型的なビジネス文書作成
- 長い文章や議事録の要約・ポイント抽出
- プログラミングコードの生成と単純なバグ修正
- 英語翻訳や語学学習の会話パートナー
- 企画のアイデア出しやブレインストーミングの壁打ち
- Excel関数やスプレッドシート数式の作成
- 複雑な推論や最新情報は上位モデル（GPT-4o、o1等）に任せる
これらは、最新の超高性能モデル（GPT-4oやGPT-5など）を使わずとも十分な品質が出せるタスクです。それでは、1つずつ順に解説します。
メールの下書きや日報など定型的なビジネス文書作成
「型」が決まっているメールや日報などのビジネス文書作成は、軽量モデルが最も得意とする領域です。
お礼メール、日程調整、日報、始末書など、ある程度形式が決まっている文章であれば、高度な推論は必要ありません。必要な情報を箇条書きで入力し、「丁寧なビジネスメールにして」と指示するだけで、瞬時に適切な文章が生成されます。
回答速度が速いため、毎日発生するようなルーチンワーク的な文章作成において、業務効率化の第一歩として最適です。
こちらは、メール作成に利用できるプロンプトを紹介した記事です。合わせてご覧ください。
長い文章や議事録の要約・ポイント抽出
長文の要約やポイント抽出も、軽量モデルの基本機能で十分に対応可能です。
長文のニュース記事や会議の文字起こしテキストなどを読み込ませて、「3行で要約して」「重要なポイントを5つ箇条書きにして」と依頼するタスクは非常に相性が良いです。文章の構造を理解し、主要なトピックを抜き出す能力は十分に備わっています。
まずは軽量モデルでざっくり概要を把握し、気になった部分だけ自分で詳しく読むという使い方が賢い方法です。
ChatGPTで長文を要約する際のプロンプトはこちらの記事でも紹介しております。合わせてご覧ください。
プログラミングコードの生成と単純なバグ修正
単純な関数の記述や初歩的なバグ修正であれば、3.5相当のモデルでも正確にこなせます。
主要なプログラミング言語（Python, JavaScript, HTML/CSSなど）であれば、基本的な構文は完璧に理解しています。「Excelのマクロで特定のセルを赤くしたい」といったコード生成や、「エラーが出る原因を教えて」といったデバッグ作業に役立ちます。
あくまで「関数単体」や「短いスクリプト」の作成用として活用するのがコツです。
英語翻訳や語学学習の会話パートナー
自然な翻訳や英会話の練習相手としても、レスポンスの速さを活かして快適に利用できます。
一般的な翻訳ツールよりも文脈を考慮した訳を出してくれるため、ビジネス英語の翻訳などに適しています。また、「カフェで注文する店員役をやって」と指示すれば、24時間いつでも英会話の練習相手になってくれます。
レスポンスが速いので、チャット感覚で英会話のラリーを続けることができ、学習効果も高いです。
ChatGPTで英会話ができるプロンプトはこちらの記事で解説しております。合わせてご覧ください。
企画のアイデア出しやブレインストーミングの壁打ち
質より量が求められるアイデア出しや壁打ち相手としては、コストパフォーマンスよく活躍します。
「新しいブログ記事のタイトル案を10個出して」といったブレインストーミングでは、一つの正解よりも多様な視点が重要です。AIは疲れることなく、人間では思いつかないような組み合わせや、大量の案を出力してくれます。
思考を広げるための「壁打ち相手」として使う分には、軽量モデルの知識量でも十分に役立ちます。
Excel関数やスプレッドシート数式の作成
ルールが明確なExcel関数や数式の作成は、軽量モデルでもミスの少ない得意作業です。
「A列とB列を比較して…」といった依頼や、複雑なネスト構造になったIF関数など、人間が手入力するとミスしやすい記述も、AIなら一発で生成してくれます。正規表現のような覚えるのが大変な記述を作成してもらうのにも重宝します。
複雑な推論や最新情報は上位モデル（GPT-4o、o1等）に任せる
一方で、複雑な論理的推論や最新のニュースに関する話題は、より上位のモデル（GPT-4oなど）に任せるべきです。
複雑な数学的難問、高度な専門的判断、昨日のニュースなどの最新情報は、軽量モデルが苦手とする領域です。無理やり答えさせると、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつく確率が高まります。
「答えが明確な定型タスク」は軽量モデル、「深い思考が必要な分析」はo1などの上位モデル、という使い分けを意識しましょう。
ChatGPT 3.5系モデルを利用する際の重要な注意点
ここからは、ChatGPTの3.5系モデルや、それを含む生成AI全般を利用する際に、必ず知っておくべき注意点を解説します。
- 情報の正確性とハルシネーション
- 知識の鮮度と限界
- セキュリティとプライバシー
これらはトラブルを避けるために必須の知識です。それでは、1つずつ順に解説します。
もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくリスク
AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクがあるため、必ずファクトチェックが必要です。
生成AIは「事実を検索」しているのではなく、「確率的にありそうな言葉」をつなぎ合わせているため、実在しない人物や架空の論文を捏造することがあります。特にGPT-3.5はこの傾向が比較的強いとされていました。
出力された情報、特に数字や固有名詞については、AIの回答を鵜呑みにせず、必ず裏取りをする習慣をつけましょう。
こちらはAIのハルシネーションを防ぐプロンプトについて解説した記事です。 合わせてご覧ください。
2022年以前の古い情報しか持っていない（Web検索不可の場合）
GPT-3.5は2021年までの情報しか持っておらず、検索機能を使わない限り最新ニュースには答えられません。
現在主流のGPT-4o miniなどでは知識の期限は更新されていますが、それでも「今日起きたこと」を学習データとして持っているわけではありません。最新情報を知りたい場合は、必ずWeb検索機能が有効になっているか確認するか、Google検索などを併用するのが賢明です。
個人情報や機密情報を入力しないよう設定を確認する
入力したデータは学習に使われる可能性があるため、機密情報や個人情報は絶対に入力しないよう設定を確認してください。
デフォルトの設定では、会話内容がAIの学習データとして利用される可能性があります。会社の機密情報や顧客データなどが将来的に他のユーザーへの回答として漏洩するリスクを避けるため、設定で「トレーニングへの利用をオフ」にするか、法人向けプランを利用しましょう。
API利用者が知っておくべきChatGPT 3.5 Turboの現状
ここからは、システム開発やツール作成でChatGPTのAPIを利用しているエンジニアや企業の方向けに、gpt-3.5-turbo の現状について解説します。
- 開発における継続利用の是非
- コストパフォーマンス比較
- 移行のタイミング
これらを知ることで、システムの最適化やコスト削減につながります。それでは、1つずつ順に解説します。
開発においてGPT-3.5 Turboを使い続けるメリットはあるか
新規開発においてgpt-3.5-turboを採用するメリットは薄く、基本的に非推奨となります。
かつては「安くて速い」が売りでしたが、現在ではそのポジションをより高性能な後継モデルが奪っています。既存システムの保守以外の理由で使い続ける理由はほとんどありません。OpenAIも移行を推奨しており、将来的な廃止（Deprecation）のリスクも考慮すべきです。
GPT-4o miniとGPT-3.5 Turboのコストパフォーマンス比較
コストパフォーマンスにおいても、より高性能で安価なgpt-4o-miniの方が優れています。
gpt-4o-mini は gpt-3.5-turbo よりも安価、もしくは同等の価格帯でありながら、性能指標は遥かに高い数値を記録しています。「安く済ませたいから3.5を使う」という判断は、現在は誤りである可能性が高いです。
こちらはOpenAI APIの最新の価格表です。モデルごとの入力・出力単価の比較はこちらから確認できます。 https://openai.com/api/pricing/
レガシーモデルからの移行（マイグレーション）の推奨時期
古いモデルは将来的に廃止されるリスクがあるため、可能な限り早めに最新モデルへの移行を推奨します。
gpt-3.5-turbo から gpt-4o-mini への移行は、多くの場合パラメータの書き換えだけで完了します。競合他社がより賢いAIを導入する中で古いエンジンのまま戦うのは不利です。軽微なアップデートで済むうちに移行を済ませておくのがベストプラクティスです。
ChatGPT 3.5に関するよくある質問
最後に、ChatGPT 3.5に関して、ユーザーから頻繁に寄せられる質問とその回答をまとめました。
- 無料で使っているChatGPTは3.5ですか？4oですか？
- ChatGPT 3.5はいつサービス終了になりますか？
- 3.5の方が回答が速いというのは本当ですか？
これらを確認して、疑問をすっきり解消しておきましょう。
無料で使っているChatGPTは3.5ですか？4oですか？
無料版では現在、自動的に「GPT-4o」や「GPT-4o mini」などが適用されており、3.5ではありません。
ログイン状態で画面上部を確認してみてください。OpenAIの方針により、無料ユーザーにも最新技術が提供されているため、気づかないうちに高性能なモデルを使っていることになります。
ChatGPT 3.5はいつサービス終了になりますか？
APIの完全停止時期は未定ですが、Web版からはすでに姿を消しており、いつ終了してもおかしくない状況です。
過去の例を見ると、代替モデルが普及した段階で数ヶ月の猶予をもって停止となるのが通例です。いつ終了しても対応できるよう、依存しすぎないことが重要です。
3.5の方が回答が速いというのは本当ですか？
「3.5の方が速い」というのは過去の話であり、現在は最新の軽量モデルの方が高速かつ高性能です。
技術革新により登場した「GPT-4o mini」などは、GPT-3.5と同等かそれ以上のスピードで動作します。「古いモデルの方が軽い」という常識は過去のものになりつつあります。
最新モデルでも「指示待ち」は無能？AIのポテンシャルを120%引き出す「Chain of Thought」思考
最新のモデルがいかに高性能でも、ユーザーが適切な指示を与えられなければ、AIは単なる「言葉遊びの道具」に留まってしまいます。実は、AIへの指示（プロンプト）にほんの少しの工夫を加えるだけで、複雑な推論問題の正答率が劇的に向上することが研究で明らかになっています。
特に効果的で、最新の「o1」モデルなどにも内部的に応用されている手法が「Chain of Thought（思考の連鎖）」です。これは、AIにいきなり答えを求めるのではなく、「答えに至るまでの考え方の過程」を例示したり、段階的に思考させたりするテクニックです。
例えば、複雑な計算や論理パズルを解かせる際に、単に「答えは？」と聞くのではなく、「ステップ・バイ・ステップで考えてください」と一言付け加えるだけで、AIは人間のように問題を分解し、論理的な手順を踏んで回答を導き出すようになります。これにより、単純なミスやハルシネーション（もっともらしい嘘）を大幅に防ぐことができるのです。
道具が進化しても、使い手の「論理的思考力」と「指示力」が問われることに変わりはありません。最新モデルの性能をフル活用するためには、私たち自身がAIの思考プロセスを理解し、導いてあげる姿勢が不可欠です。
引用元：
Google Researchの研究チームは、大規模言語モデルに対して「Chain-of-Thought（思考の連鎖）」プロンプティングを行うことで、数学的推論や常識的推論のタスクにおけるパフォーマンスが大幅に向上することを実証しました。（Wei, J., Wang, X., et al. “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models” 2022年）
こちらはChain of Thought（思考の連鎖）がAIの推論能力に与える効果について解説されたGoogle Researchの記事です。 合わせてご覧ください。 https://research.google/blog/language-models-perform-reasoning-via-chain-of-thought/
まとめ
本記事で解説した通り、生成AIのモデルは日々進化しており、無料で使える範囲でも驚くほど高性能化しています。
しかし、企業がいざ業務に導入しようとすると、「最新モデルを使えばすべて解決する」というわけではありません。「従業員によって使いこなせるレベルに差がある」「セキュリティの懸念から社内での利用が進まない」といった課題に直面し、足踏みしてしまうケースが後を絶ちません。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
Taskhubは日本初のアプリ型インターフェースを採用し、ビジネスの現場ですぐに役立つ200種類以上のAIタスクをパッケージ化した生成AI活用プラットフォームです。
最新モデルの性能を裏側で活かしつつ、ユーザーは「メール作成」「議事録要約」「翻訳」「企画出し」など、目的別の「アプリ」を選ぶだけで良いため、複雑なプロンプトを考える必要がありません。誰でも直感的に、高精度なアウトプットを得ることができます。
しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にした堅牢な環境で提供されるため、入力データがAIの学習に使われることはなく、企業が最も懸念する情報漏えいのリスクも解消されています。
さらに、経験豊富なAIコンサルタントによる導入サポートや活用定着の支援も充実しているため、「ツールを入れただけで終わってしまった」という失敗を防ぐことができます。
高度なITスキルやプロンプトエンジニアリングの知識がなくても、最新AIの恩恵を最大限に享受し、組織全体の生産性を底上げできる点が最大の強みです。
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