GPT-4の基礎知識まとめ！ChatGPT 4・Vision・Turboを解説

GPT-4は、OpenAIが2023年3月に公開した大規模言語モデルで、ChatGPTをはじめ多くの生成AIサービスの基盤として採用されました。

自然な文章生成だけでなく、画像を理解して説明できるGPT-4 Vision（gpt-4v）、長文や高速処理に対応したGPT-4 Turboなど、複数の派生版が登場し、当時の生成AIの標準モデルとなりました。

本記事では、GPT-4の主な特徴と機能、VisionやTurboなどのバリエーション、そしてChatGPT 3.5との基本的な違いをわかりやすく整理します。

これからGPTシリーズの歴史を振り返りたい方、GPT-4の役割を正確に把握したい方に向けた解説記事です。

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GPT-4とは？

GPT-4は、OpenAIが2023年3月に発表した大規模言語モデル（LLM）です。高品質なテキスト生成に加え、画像を入力してテキストで説明する方向性（マルチモーダル）が示されたことが大きな特徴でした。

発表当時は、長文への強さや指示追従性の高さが注目され、文章作成・要約・コード補助・教育支援・資料草案化など、多様な用途で採用が進みました。

○GPT-4の発表と位置づけ

○マルチモーダルの方向性

GPT‑4 は、発表後すぐに ChatGPT の有料プラン「ChatGPT Plus」ユーザーに対して利用可能となりました。具体的には、2023年3月14日に公開された公式発表で「ChatGPT Plus 利用者は GPT-4 を選択可能（ただし使用量制限あり）」と案内されています。

開発者向けには、GPT-4 の API が段階的に提供され、2023年7月6日に「API の一般提供（GA: General Availability）」を迎えました。既存の有料 API 利用者がアクセス可能になったと公式が発表しています。

利用時には、コンテキスト長（入力／出力可能なトークン数）・料金・利用制限などが設定されており、当時は「8192トークン」などのバージョンが示されています。

GPT-4 with vision（GPT-4V / gpt-4v）は、画像を入力として与え、内容をテキストで説明・要約・抽出できる機能の呼称です。

OpenAIは「テキストと画像の混在入力を受け取り、テキスト出力を返す」能力として位置づけています。対象は文書スキャン、写真、図表、スクリーンショットなど広く、画像→テキストの読解に対応します。

安全面ではGPT-4V System Cardで運用ガイドが示され、プライバシー、誤認識、センシティブ領域への配慮などが整理されています。画像解析を使う場面では、公開情報の取り扱い・人物の可識別性・誤分類リスクに注意する方針が明記されています。

開発者向けには、VisionガイドおよびAPIでの取り扱いが提供され、画像をメッセージに添付して説明やキャプション生成、図の要点抽出、書類の項目読み取りといった実装が可能となりました。

GPT‑4 Turboは、GPT‑4系モデルの改良版として、2023年11月6日の OpenAI DevDay 2023 で発表されました。

主な強化ポイントは以下の通りです。

大幅なコンテキスト長の拡張：最大128,000トークンの入力を処理可能とされ、これまでの数千トークンレベルから飛躍的な増加を実現。
知識カットオフの更新：GPT-4が2021年9月を主な知識カットオフとしていたのに対し、GPT-4 Turboでは2023年4月あたりまでの知識を含むと案内。
コスト効率の改善：入力トークン・出力トークンの価格が引き下げられ、「より多く／より長く」使える設計に。
GPT-4 Turbo with Vision：通常のGPT-4 Turbo機能に画像入力理解（Visionモード）を追加したバリエーションも公表され、テキスト＋画像という複合タスクにも対応。

このように、GPT-4 Turboは「より長い文脈・最新知識・コスト効率」の三点でGPT-4を上回る設計が図られており、当時「GPT-4をさらにビジネス／大規模運用に適したモデル」へと進化させた位置づけでした。

GPT-4は、前モデルのGPT-3.5と比較して指示理解・文章整合性・複雑な推論の面で大きく向上しました。特に、長文処理や多段階推論など「人間的な思考を要する質問」で差が顕著に表れました。

性能面：模擬司法試験（Uniform Bar Exam）では、GPT-3.5が下位約10％のスコアだったのに対し、GPT-4は上位約10％に到達。論理構成力と出力の安定性が向上。
指示追従性：曖昧な質問に対しても、前提を補いながら回答をまとめる傾向が強化。
出力の一貫性：長文生成や複数条件の整合が必要なタスクでエラーが減少。
入力処理：トークン上限が拡大し、より長い文脈を保持可能。

GPT-3.5は短文・日常会話や軽作業に適し、GPT-4は論文構成・レポート執筆・コードレビューなど精度と安定性を求める用途に向いていました。