「ChatGPTとGPT-4って、何がどう違うの？」
「GPT-4のほうが凄いって聞くけど、お金を払う価値はあるのかな…。」
こういった悩みや疑問を持っている方もいるのではないでしょうか？
本記事では、ChatGPTとGPT-4の根本的な違いから、料金、性能、具体的な使い方まで、あらゆる側面から両者を徹底比較します。
それぞれの特徴を正しく理解し、あなたの目的に合った最適なツールを選べるよう、わかりやすく解説しました。
きっとこの記事を読み終える頃には、2つのツールの違いが明確になり、AIをより効果的に活用できるようになっているはずです。ぜひ最後までご覧ください。
まず理解すべきChatGPTとGPT-4の根本的な違い
ここからは、ChatGPTとGPT-4の根本的な違いを3つのポイントで解説します。
- 対話型AIサービス「ChatGPT」とは
- 大規模言語モデル「GPT-4」とは
- サービス名とモデル名という関係性の違い
この2つの関係性を正しく理解することが、AI活用の第一歩となります。
それでは、1つずつ順に解説します。
対話型AIサービス「ChatGPT」とは
ChatGPTとは、OpenAI社が開発した、人間のように自然な対話ができるAIチャットサービスのことです。
ユーザーが質問や指示をテキストで入力すると、AIがその内容を理解し、適切な回答を文章で生成してくれます。
文章の作成や要約、アイデア出し、翻訳、プログラミングなど、非常に幅広いタスクをこなせるため、世界中で急速に利用が拡大しています。
多くの人が「ChatGPT」と呼んでいるのは、このAIチャットサービスのことを指しています。
大規模言語モデル「GPT-4」とは
GPT-4とは、ChatGPTなどのAIサービスを動かしている「頭脳」の部分にあたる、大規模言語モデル（LLM）のことです。
GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略で、膨大な量のテキストデータを学習することで、人間のような知的な文章生成能力を獲得しています。
GPT-4は、その中でも特に高性能なモデルの一つです。
モデルはAIの性能を決定づける心臓部であり、このモデルが進化することで、AIが生成する回答の精度や創造性が向上します。
サービス名とモデル名という関係性の違い
つまり、ChatGPTとGPT-4の関係は、「サービス名」と、そのサービスで利用されている「モデル名」という違いになります。
例えるなら、ChatGPTが「スマートフォン」という製品（サービス）で、GPT-4は「最新の高性能CPU」という部品（モデル）のようなものです。
無料版のChatGPTでは、標準のエンジンである「GPT-3.5」というモデルが使われています。
一方で、月額料金を支払う有料プランに加入すると、より高性能なエンジンである「GPT-4」を搭載したChatGPTを利用できるようになる、という仕組みです。
一目でわかるChatGPTとGPT-4の性能・機能の違い比較表
ここからは、無料版ChatGPTで使われている「GPT-3.5」と、有料版で使える「GPT-4」の性能と機能の違いを比較表で見ていきましょう。
GPT-3.5(無料版ChatGPT)とGPT-4の性能比較
| 比較項目 | GPT-3.5 (無料版ChatGPT) | GPT-4 (有料版ChatGPT) |
| 思考力・正確性 | 日常会話レベル | 専門的な内容も高精度で対応 |
| 各種試験の成績 | 米国の司法試験で下位10% | 米国の司法試験で上位10% |
| 処理文字数 | 約1万〜2万文字程度 | 約2万〜4万文字程度 |
| 指示理解能力 | 単純な指示が得意 | 複雑でニュアンスを含む指示も理解 |
GPT-3.5(無料版ChatGPT)とGPT-4の機能比較
| 比較項目 | GPT-3.5 (無料版ChatGPT) | GPT-4 (有料版ChatGPT) |
| マルチモーダル | テキストのみ | テキスト、画像、音声に対応 |
| ファイル分析 | 不可 | PDFやExcelなどのファイルを分析可能 |
| Webブラウジング | 不可 | 最新情報へのアクセスが可能 |
| DALL-E 3 | 不可 | 指示に基づいた画像生成が可能 |
【性能編】ChatGPTとGPT-4の圧倒的な能力の違い
ここからは、ChatGPT(GPT-3.5)とGPT-4の性能面での違いを、より具体的に掘り下げて解説します。
- 司法試験で上位10%に入る思考力と正確性の違い
- 処理できる文字数の違い（長文対応能力）
- より複雑な指示を理解する能力の違い
- 注意点：学習データの鮮度に違いはない
これらの性能の違いが、アウトプットの質に大きく影響します。
それでは、1つずつ順に見ていきましょう。
司法試験で上位10%に入る思考力と正確性の違い
GPT-4の最も大きな進化は、その思考力と正確性です。
OpenAIが公開したデータによると、GPT-3.5が米国の司法試験の模擬試験で下位10%程度の成績だったのに対し、GPT-4は上位10%という優秀な成績を収めました。
これは、GPT-4が単に情報を記憶しているだけでなく、複雑な問題を論理的に分析し、筋道の通った回答を導き出す能力に長けていることを示しています。
専門的な知識が要求される分野や、回答の正確性が重要となるビジネスシーンにおいて、この差は非常に大きな違いとなって現れます。
GPT-4が米国の司法試験で上位10%という優秀な成績を収めたことについては、こちらの記事で詳細を解説していますので、合わせてご覧ください。https://taskhub.jp/use-case/chatgpt-bar-examination/
処理できる文字数の違い（長文対応能力）
一度に処理できる情報の量にも大きな違いがあります。
これは「コンテキストウィンドウ」と呼ばれ、モデルが一度に記憶・処理できる文字数（トークン数）の上限を示します。
GPT-3.5でも数千語（日本語で約1万〜2万文字程度）を扱えますが、GPT-4はそれを大幅に上回り、数万語（日本語で約2万〜4万文字程度）の長文に対応可能です。
これにより、長いレポートの要約や、大量の資料に基づいた分析、小説のような長大な文章の生成など、これまで困難だったタスクもこなせるようになりました。
文脈を維持したまま対話を続けられるため、より深い議論や複雑な作業が可能になります。
より複雑な指示を理解する能力の違い
GPT-4は、ユーザーの指示（プロンプト）に含まれる細かいニュアンスや複雑な条件を理解する能力が格段に向上しています。
例えば、「Aという視点とBという視点の両方を考慮しつつ、Cという条件を満たすような企画案を3つ提案してください」といった多層的な指示に対しても、GPT-4はその意図を正確に汲み取り、質の高いアウトプットを生成します。
一方、GPT-3.5では、指示の一部が抜け落ちたり、意図とは異なる解釈をしてしまったりすることがあります。
この違いにより、修正や再指示の手間が減り、作業効率が大幅に向上します。
注意点：学習データの鮮度に違いはない
一点注意すべきなのは、基本的なモデルの学習データです。
GPT-3.5もGPT-4も、ある特定の時点までの情報で学習されています。
そのため、学習データカットオフ日以降の最新の出来事や情報については、原則として答えることができません。
ただし、有料版のChatGPTに搭載されているGPT-4は「Webブラウジング機能」を備えています。
この機能を使うことで、最新の情報をインターネットから検索し、それを踏まえた回答を生成することが可能です。
リアルタイムの情報が必要な場合は、有料版の利用が前提となります。
こちらはOpenAIが公式に発表したGPT-4の技術レポートです。司法試験だけでなく、様々なベンチマークでの驚異的な性能について原文で詳しく解説されています。合わせてご覧ください。 https://openai.com/research/gpt-4
【機能編】マルチモーダルが鍵となるChatGPTとGPT-4の違い
ここからは、性能面に加えて、GPT-4の最大の特徴ともいえる「マルチモーダル機能」に関する違いを解説します。
- 画像の内容を読み取れるマルチモーダル機能の違い
- 日本語の処理能力と自然さの違い
テキスト以外の情報を扱えるかどうかが、両者の決定的な違いです。
それでは、順に解説していきます。
画像の内容を読み取れるマルチモーダル機能の違い
GPT-4の最も革新的な機能が「マルチモーダル」です。
これは、テキストだけでなく、画像や音声といった複数の種類の情報（モーダル）を同時に処理できる能力を指します。
有料版のChatGPTでは、GPT-4のこの能力を活かし、画像をアップロードしてその内容について質問することができます。
例えば、グラフの画像を読み込ませて傾向を分析させたり、風景写真を見せて何が写っているかを説明させたり、ホワイトボードの議事録をテキスト化させたりといった活用が可能です。
この機能により、ChatGPTの応用範囲は飛躍的に広がりました。
日本語の処理能力と自然さの違い
日本語の処理能力においても、GPT-4はGPT-3.5より優れています。
GPT-4は、より多くの日本語データを学習しており、文法的な正確さはもちろん、細かなニュアンスや文脈の理解度が向上しています。
その結果、生成される日本語は非常に自然で流暢です。
ビジネスメールの丁寧な言い回しや、広告コピーの創造的な表現など、より高いレベルの日本語能力が求められる場面で、その真価を発揮します。
GPT-3.5でも日常的な会話や文章作成は十分に可能ですが、よりプロフェッショナルな品質を求めるならGPT-4が適しています。
こちらはOpenAIが公式に発表した、GPT-4の画像認識機能に関する記事です。手書きのメモからウェブサイトを作成するデモなど、具体的な活用例が紹介されています。合わせてご覧ください。 https://openai.com/blog/gpt-4v-ision
【料金編】無料で使える？ChatGPTとGPT-4の料金プランの違い
ここからは、多くの人が気になる料金プランの違いについて解説します。
- 無料版(GPT-3.5)と有料版(ChatGPT Plus)の料金の違い
- API利用料金における違い
基本的な機能は無料で使えますが、GPT-4の性能をフルに活用するには有料プランへの加入が必要です。
それでは、具体的に見ていきましょう。
無料版(GPT-3.5)と有料版(ChatGPT Plus)の料金の違い
ChatGPTには、無料で利用できるプランと、月額20ドル（2024年8月時点）の有料プラン「ChatGPT Plus」があります。
無料版では、GPT-3.5モデルを利用して基本的なチャット機能を使えます。
一方、有料版のChatGPT Plusに登録すると、高性能なGPT-4モデルへのアクセス権が得られます。
さらに、ピークタイムでも優先的にアクセスできたり、画像生成AI「DALL-E 3」やデータ分析機能「Advanced Data Analysis」などの高度な機能も利用可能になります。
まずは無料版で試してみて、より高い性能や機能が必要だと感じたら有料版にアップグレードするのがおすすめです。
API利用料金における違い
開発者が自身のアプリケーションやサービスにChatGPTの機能を組み込む際に利用するのが「API」です。
APIの利用料金は、処理するテキストの量（トークン数）に応じて課金される従量課金制となっています。
一般的に、高性能なモデルであるGPT-4のAPI利用料金は、GPT-3.5の料金よりも高く設定されています。
これは、GPT-4がより多くの計算リソースを必要とするためです。
そのため、開発者はアプリケーションの要件やコストに応じて、最適なモデルを選択する必要があります。
例えば、単純なチャットボットにはコストの低いGPT-3.5を、高度な分析レポートの生成には高品質なGPT-4を利用するといった使い分けが考えられます。
【事例別】ChatGPTとGPT-4のできること・活用法の違い9選
ここからは、具体的なビジネスシーンを想定し、GPT-3.5とGPT-4でアウトプットにどのような違いが生まれるのかを9つの事例で比較します。
依頼メール作成における丁寧さと質の高さの違い
GPT-3.5でも依頼メールの雛形を作成することは可能です。
しかし、GPT-4では、依頼相手との関係性や依頼内容の緊急度といった複雑な条件を加えることで、より状況に適した、丁寧で配慮の行き届いた文章を生成します。
相手に与える印象が重要なビジネスメールにおいて、この質の差は大きなメリットとなります。
業務マニュアル作成の網羅性と正確性の違い
業務マニュアルの作成を依頼した場合、GPT-3.5は基本的な手順をリストアップします。
一方、GPT-4は、各手順の目的や注意点、考えられるトラブルとその対処法まで含めて、より網羅的で実用的なマニュアルを作成する傾向があります。
業務の全体像を理解し、構造的に文章を組み立てる能力に長けています。
ドキュメントに基づくFAQ作成能力の違い
社内規定や製品マニュアルなどのドキュメントを読み込ませてFAQを作成させる場合、GPT-4の長文読解能力が活かされます。
GPT-4は、ドキュメント全体の内容を正確に把握し、ユーザーが本当に知りたいであろう質問と、それに対する的確な回答を高い精度で生成します。
GPT-3.5では、情報の要点を正確に捉えきれない場合があります。
文章要約の精度と要点把握能力の違い
長い会議の議事録やレポートの要約において、GPT-4は文章の主題や重要なポイントを的確に捉え、簡潔で分かりやすい要約文を作成します。
GPT-3.5も要約は可能ですが、表面的なキーワードを拾うだけで、文章の核心を見抜けないことがあります。
要約の質は、その後の情報伝達の効率に直結します。
企画・競合リサーチにおける分析の深さの違い
市場のトレンドや競合製品についてリサーチを依頼した場合、GPT-3.5は関連情報をリストアップしてくれます。
対してGPT-4は、Webブラウジング機能を使って最新情報を収集し、それらの情報を基に市場の機会や脅威、自社の強み・弱み（SWOT分析）といった、一歩踏み込んだ分析まで行うことができます。
クロスレビューにおける多角的な視点の違い
作成した企画書や報告書をレビューさせる際、GPT-4は、論理の矛盾点や表現の改善案だけでなく、「顧客の視点」「経営者の視点」など、指定した複数の立場から多角的なフィードバックを提供してくれます。
これにより、ドキュメントの質を客観的に高めることができます。
この複雑な役割設定はGPT-3.5では難しい場合があります。
コードのバグチェックと修正提案能力の違い
プログラミングコードのエラーチェックを依頼すると、GPT-4はコードの問題点を特定するだけでなく、なぜそれが問題なのかという理由と、具体的な修正案まで提示してくれます。
特に複雑なロジックが絡むコードにおいて、そのデバッグ能力の高さは多くの開発者から評価されています。
SEO記事のタイトル・見出し生成における訴求力の違い
SEO記事の構成案を作成させる場合、GPT-4は検索キーワードだけでなく、ターゲット読者の検索意図や潜在的なニーズまで考慮した、クリックしたくなるような魅力的で具体的なタイトルや見出しを生成します。
読者の心理を理解し、言葉を選ぶ能力に長けているため、より高いクリック率が期待できます。
SEO記事の本文生成における文章構成力の違い
SEO記事の本文を生成させると、GPT-4はPREP法やSDS法といった文章構成のフレームワークを的確に使いこなし、序論、本論、結論の流れが明確で、論理的で説得力のある文章を作成します。
情報の網羅性も高く、読者の満足度が高い、質の高いコンテンツを効率的に生み出すことができます。
ChatGPTとGPT-4の違いから見る今後のAIの展望
これまでの違いを踏まえ、AI技術が今後どのように進化し、私たちのビジネスや生活にどのような影響を与えるのかを展望します。
AI技術の進化とビジネスへの応用
GPT-4のような高性能なAIの登場は、ビジネスのあり方を大きく変える可能性を秘めています。
定型的な事務作業の自動化はもちろん、これまで人間にしかできないと考えられてきた企画立案、デザイン、研究開発といったクリエイティブな領域でもAIの活用が進むでしょう。
AIをいかに使いこなし、自社の競争力を高めていくかが、今後の企業成長の鍵となります。
私たちの生活にもたらす変化と違い
AI技術は、ビジネスだけでなく、私たちの日常生活にも深く浸透していきます。
一人ひとりに最適化された学習プランを提案する教育AIアシスタントや、健康状態を管理しアドバイスをくれるヘルスケアAIなど、様々な形で私たちの生活をより豊かで便利なものにしてくれるでしょう。
AIと共存し、その能力を最大限に引き出すスキルが、これからの時代を生きる上で重要になります。
まとめ：結局どっち？目的別のChatGPTとGPT-4の使い分けと違い
最後に、これまでの内容を総括し、どのような場合にどちらのモデルを使えばよいのか、目的別の使い分けを提案します。
日常的な調べ物や文章作成なら無料版ChatGPT
日常的な調べ物、簡単なメールの作成、アイデアの壁打ち、SNSの投稿文作成など、手軽にAIのアシストが欲しい場面では、無料版のChatGPT（GPT-3.5）で十分な場合が多いです。
応答速度も速く、コストもかからないため、まずは気軽に試してみるのが良いでしょう。
AIの基本的な能力を体験するには最適なツールです。
専門的な分析や高度なクリエイティブ作業ならGPT-4
ビジネスレポートの作成、詳細な市場リサーチ、プログラミング、高品質なブログ記事の執筆など、正確性、論理的思考力、創造性が求められる専門的な作業には、有料版のGPT-4が圧倒的に適しています。
また、画像を扱ったり、ファイルを分析したりする必要がある場合も、GPT-4が必須となります。
月額料金を支払う価値のある、高いパフォーマンスを発揮してくれます。
両者の違いを理解して使い分けることが重要
ChatGPTとGPT-4は、どちらが優れているかという単純な話ではなく、それぞれに得意なことや適した用途があります。
無料版のGPT-3.5は「手軽で高速なアシスタント」、有料版のGPT-4は「パワフルで多機能な専門家」と考えると分かりやすいかもしれません。
本記事で解説した両者の性能や機能の違いを正しく理解し、あなたの目的や予算に合わせて賢く使い分けることが、AIを最大限に活用するための鍵となります。
あなたは思考停止する？GPT-4で賢くなる人との決定的違い
ChatGPTやGPT-4を毎日使っているあなた、その使い方で本当に「賢く」なっていますか？実は、使い方を間違えると、私たちの脳はどんどん“怠け者”になってしまうかもしれません。マサチューเอิร์ก工科大学（MIT）の衝撃的な研究がそれを裏付けています。しかし、ご安心ください。東京大学などのトップ研究機関では、GPT-4のような高性能AIを「最強の思考ツール」として使いこなし、能力を向上させる方法が実践されています。この記事では、「思考停止する人」と「賢くなる人」の分かれ道を、最新の研究結果と具体的なテクニックを交えながら、どこよりも分かりやすく解説します。
【警告】高性能AIはあなたの「脳をサボらせる」かもしれない
「高性能なGPT-4に任せれば、頭を使わなくて済む」——。もしそう思っていたら、少し危険なサインです。MITの研究によると、大規模言語モデル（LLM）を使って文章を作った人は、自力で考えた人に比べて脳の活動が半分以下に低下することがわかりました。
これは、脳が考えることをAIに丸投げしてしまう「思考の外部委託」が起きている証拠です。この状態が続くと、次のようなリスクが考えられます。
深く考える力が衰える： AIの答えを鵜呑みにし、「本当にそうかな？」と疑う力が鈍る。
記憶が定着しなくなる： 楽して得た情報は、脳に残りづらい。
アイデアが湧かなくなる： 脳が「省エネモード」に慣れてしまい、自ら発想する力が弱まる。
便利なツールに頼るうち、気づかぬ間に、本来持っていたはずの「考える力」が失われていく可能性があるのです。
引用元：
MITの研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）が人間の認知プロセスに与える影響について調査しました。その結果、LLM支援のライティングタスクでは、人間の脳内の認知活動が大幅に低下することが示されました。（Shmidman, A., Sciacca, B., et al. “Does the use of large language models affect human cognition?” 2024年）
【実践】AIを「脳のジム」に変える東大式の使い方
では、「賢くなる人」はGPT-4をどう使っているのでしょうか？答えはシンプルです。彼らはAIを「答えを出す機械」ではなく、「思考を鍛えるパートナー」として利用しています。ここでは、誰でも今日から真似できる3つの「賢い」使い方をご紹介します。
使い方①：最強の「壁打ち相手」にする
自分の考えを深めるには、反論や別の視点が不可欠です。そこで、ChatGPTをあえて「反対意見を言うパートナー」に設定しましょう。
魔法のプロンプト例：
「（あなたの意見や企画）について、あなたが優秀なコンサルタントだったら、どんな弱点を指摘しますか？最も鋭い反論を3つ挙げてください。」
これにより、一人では気づけなかった思考の穴を発見し、より強固な論理を組み立てる力が鍛えられます。
使い方②：あえて「無知な生徒」として教える
自分が本当にテーマを理解しているか試したければ、誰かに説明してみるのが一番です。ChatGPTを「何も知らない生徒役」にして、あなたが先生になってみましょう。
魔法のプロンプト例：
「今から『（あなたが学びたいテーマ）』について説明します。あなたは専門知識のない高校生だと思って、私の説明で少しでも分かりにくい部分があったら、遠慮なく質問してください。」
AIからの素朴な質問に答えることで、自分の理解度の甘い部分が明確になり、知識が驚くほど整理されます。
使い方③：アイデアを無限に生み出す「触媒」にする
ゼロから「面白いアイデアを出して」と頼むのは、思考停止への第一歩です。そうではなく、自分のアイデアの“種”をAIに投げかけ、化学反応を起こさせるのです。
魔法のプロンプト例：
「『（テーマ）』について考えています。キーワードは『A』『B』『C』です。これらの要素を組み合わせて、今までにない斬新な企画の切り口を5つ提案してください。」
AIが提案した意外な組み合わせをヒントに、最終的なアイデアに磨きをかけるのはあなた自身です。これにより、発想力が刺激され、創造性が大きく向上します。
（推奨挿入箇所： 「サービス名とモデル名という関係性の違い」のセクションの後、「一目でわかるChatGPTとGPT-4の性能・機能の違い比較表」の前）
まとめ
企業はGPT-4のような高性能AIの活用が、DX推進や業務改善の切り札として注目しています。
しかし、実際には「GPT-4の性能をどう業務に活かせばいいかわからない」「社内にAIリテラシーを持つ人材がいない」といった理由で、導入のハードルが高いと感じる企業も少なくありません。
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、200種類以上の実用的な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。
たとえば、本記事で紹介したような依頼メール作成や業務マニュアル作成、ドキュメントに基づくFAQ生成、さらに企画リサーチなど、さまざまな業務を「アプリ」として選ぶだけで、誰でも直感的にGPT-4などの高性能AIを活用できます。
しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にしているため、データセキュリティが万全で、情報漏えいの心配もありません。
さらに、AIコンサルタントによる手厚い導入サポートがあるため、「何をどう使えばいいのかわからない」という初心者企業でも安心してスタートできます。
導入後すぐに効果を実感できる設計なので、複雑なプロンプトの知識や高度なAIスキルがなくても、すぐに業務効率化が図れる点が大きな魅力です。
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