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【無料】OpenAI o3-mini(ChatGPT o3mini high)とは?主な特徴や使い方を解説!

この記事のポイント

  • OpenAI o3-miniは、OpenAIの推論に特化した最新かつ最もコスト効率の高いモデル
  • 低コストと低レイテンシを維持しながら、優れたSTEM能力を発揮
  • 開発者から要望の多かった関数呼び出し、構造化出力、開発者メッセージといった機能をサポート
  • 人間による評価で、o1-miniよりも正確で明確な回答を生成
  • o3-miniは無料プランのユーザーも利用可能

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。


近年、AI技術の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル(LLM)の発展は著しいものがあります。その中でも、OpenAIは最先端の研究開発をリードし、GPTシリーズなどの革新的なモデルを次々と発表してきました。そして今、推論に特化した最新かつ最もコスト効率の高いモデルとして、「OpenAI o3-mini」が登場しました。このパワフルかつ高速なモデルは、小規模モデルの可能性を広げ、科学、数学、コーディングなどの分野で優れた性能を発揮します。

本記事では、OpenAI o3-miniの概要、特徴、性能、料金体系、安全性、そして今後の展望について、詳しく解説します。

OpenAIが発表した最新のAIエージェント、「OpenAI Deep Research」についてはこちら⬇️
【ChatGPT】OpenAI Deep Researchとは?使い方、料金体系を徹底解説!

OpenAI o3-miniとは

OpenAI o3-miniは、OpenAIが開発した最新の推論特化型モデルであり、同社の推論シリーズの中で最も新しく、最もコスト効率に優れたモデルと位置付けられています。
このモデルの最大の特徴は、低コストと低レイテンシを維持しながら、優れたSTEM(科学、技術、工学、数学)能力を発揮する点です。

さらに、OpenAI o3-miniは、開発者から要望の多かった機能をサポート関数呼び出し構造化出力開発者メッセージといった機能がサポートされており、開発者はより効率的にアプリケーションを構築できます。
また、ストリーミングにも対応しているため、リアルタイムな応答が求められるアプリケーションにも適しています。

用語解説

・低レイテンシ:システムやネットワークでデータの処理や通信に要する遅延(待ち時間)が非常に短い状態を指します。つまり、回答スピードが早いということです。

・ストリーミング:応答を一度に生成するのではなく、少しずつ生成して逐次的に返す機能です。これにより、ユーザーは応答をより早く受け取ることができます。



なお、o3-miniは、「OpenAI o3」の軽量版モデルです。
o3についてさらに詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。

o3-mini highとは

OpenAI o3-mini high は、o3-mini よりもさらに高度な推論能力を持つモデルです。より複雑な課題、例えば本格的な数理解析や研究開発、大規模なプログラミングなど、より専門的な分野での利用に適しています。

o3-mini に比べて応答時間は長くなる傾向があり、有料ユーザー向けのモデルとされています。

o3-mini、o3-mini high選択画面
o3mini、o3-mini highのChatGPTにおける選択画面

OpenAI o3-miniは無料でも使える!その料金について

OpenAI o3-miniは、無料プランおよび、ChatGPT Plus、Team、Proプランのユーザーが利用可能です。(Enterpriseプランのユーザーへのアクセスは2月に予定されています。)

それぞれの料金体系は、以下の記事をご覧ください。
▶︎ChatGPT Plus
▶︎ChatGPT Team
▶︎ChatGPT Pro


OpenAI o3-miniの利用制限について

OpenAI o3-miniには、利用回数の制限が設けられています。特にChatGPT Plus・ChatGPT Teamプランでは、1日あたり150回の回数制限が適用されています。

一方、無料プランおよびProプランについては、2025年2月6日時点で公式な制限に関する発表はありません。ただし、過去の傾向を踏まえると、以下のような利用制限が考えられます。

利用プランごとの利用制限一覧

プラン o3-miniの利用制限 備考
ChatGPT Plus 150回/日 公式発表あり
ChatGPT Team 150回/日 公式発表あり
無料プラン(推測) 1日10回程度の可能性 他の無料AIチャットサービスの傾向からの推測
ChatGPT Proプラン(推測) 制限なしの可能性が高い 「すべてのモデルが無制限で利用可能」と公式発表済

OpenAI o3-miniのAPI料金

具体的なAPI料金は以下の通りです。(2025年1月31日時点)

項目 料金 (100万トークンあたり)
入力 $1.10
入力 (キャッシュ機能利用) $0.55
出力 $4.40

o1・o1-miniとの料金比較

o3-miniは、o1と比較して大幅に安価であり、o1-miniより高性能でありながら同等の価格設定となっています。

項目 o1 o1-mini o3-mini
入力 (キャッシュ機能を利用しない場合) $15.00 $1.10 $1.10
入力 (キャッシュ機能を利用する場合) $7.50 $0.55 $0.55
出力 $60.00 $4.40 $4.40

OpenAI o3-miniの主な特徴

OpenAI o3-miniの特に重要な3つの特徴についてご紹介します。

特徴 詳細
推論能力と専門性 STEM分野(数学、コーディング、科学)に特化し、高い推論能力を発揮
速度と効率 先行モデル(o1-mini)よりも24%高速な応答。TTFTが平均2500ms短縮
推論のレベルオプション 「低」「中」「高」から選択可能。ニーズに応じた最適なパフォーマンスを実現

1. 推論能力と専門性

OpenAI o3-miniは、特にSTEM(科学・技術・工学・数学)分野での推論性能に優れています。これは、数学的な計算、コードの生成・解析、科学的な推論といったタスクにおいて、先行モデル(o1-mini)を上回るパフォーマンスを発揮することを意味します。

🔹 具体的な利点

  • 数式の処理能力が向上し、数値計算の精度が向上
  • コードの生成やバグ修正がより適切に行える
  • 科学的な論理推論が強化され、複雑な問題にも対応可能

2. 速度と効率

OpenAI o3-miniは、高速な応答性能を実現しており、従来のo1-miniと比較して24%高速な応答を提供します。

指標 o3-mini o1-mini
平均応答時間 7.7秒 10.16秒
TTFT(Time to First Token) o1-miniより平均2500ms短縮
用語解説 TTFT(Time to First Token)とは?

最初のトークン(単語や文字列)が生成されるまでの時間のことで、この時間が短いほど、ユーザーはより早く応答を受け取ることができます。

3. 推論のレベルオプション

OpenAI o3-miniでは、推論レベルを「低」「中」「高」の3段階から選択可能です。これにより、ユースケースに応じて最適なパフォーマンスを実現できます。

推論レベル 用途
高速応答が必要なシナリオ(リアルタイム対話、レイテンシ重視のアプリ)
バランスの取れた処理(一般的なQA、データ分析)
複雑な推論が必要な場面(高度な数理推論、詳細な分析)

🔹 柔軟性のメリット

  • スピード重視の場面では「低」を選択し、即時応答を得る
  • 精度重視の場面では「高」を選択し、より深い推論を実施
  • AIを活用するシーンに応じた最適なパフォーマンスを設定可能

OpenAI o3-miniの性能の詳細

OpenAI o3-miniは、様々なベンチマークテストにおいて、その優れた性能を示しています。ここでは、その中でも特に注目すべき結果について紹介します。

STEM分野におけるベンチマーク結果

OpenAI o3-miniは、STEM分野の複数のベンチマークで、先行モデルであるOpenAI o1-miniを上回る、または同等の性能を達成しています。

数学ベンチマーク
数学ベンチマーク (参考:OpenAI
AIME 2024 (数学コンペティション):

  • 低い推論の努力で、OpenAI o3-miniはOpenAI o1-miniと同等の性能を達成。
  • 中程度の推論の努力で、OpenAI o3-miniはOpenAI o1と同等の性能を達成。
  • 高い推論の努力で、OpenAI o3-miniはOpenAI o1-miniとOpenAI o1の両方を上回り、83.6%の精度を達成。

博士課程レベルの科学問題ベンチマーク
博士課程レベルの科学問題ベンチマーク (参考:OpenAI
-GPQA Diamond (博士レベルの科学問題)

  • 低い推論の努力で、OpenAI o3-miniはOpenAI o1-miniを上回る性能を達成。
  • 高い推論の努力で、OpenAI o3-miniはOpenAI o1と同等の性能を達成し、77.0%の精度を達成。

研究レベルの数学問題
研究レベルの数学問題のベンチマーク (参考:OpenAI
FrontierMath (研究レベルの数学問題)

  • 高い推論の努力で、OpenAI o3-miniは先行モデルを上回り、Pythonツールを使用するようプロンプトされた場合、最初の試行で32%以上の問題を解決 (難易度の高い問題の28%以上を含む)。

プログラミングコンペティション
プログラミングコンペティションのベンチマーク (参考:OpenAI

Codeforces (プログラミングコンペティション):

  • 推推論の努力を高めるにつれて、OpenAI o3-miniは段階的に高いEloスコアを達成し、すべてo1-miniを上回る。
  • 中程度の推論の努力で、OpenAI o1の性能に匹敵。

ソフトウェアエンジニアリングのベンチマーク
ソフトウェアエンジニアリングのベンチマーク (参考:OpenAI
SWE-bench Verified (ソフトウェアエンジニアリング):

  • OpenAI o3-miniは、リリースされたモデルの中で最高の性能を発揮し、48.9%の精度を達成。

LiveBench Coding
LiveBench Codingのベンチマーク (参考:OpenAI
LiveBench Coding:

  • 中程度の推論の努力でも、OpenAI o3-miniはo1-highを上回り、コーディングタスクにおける効率性を示している。
  • 高い推論の努力で、o3-miniはさらにリードを広げ、主要な指標全体で大幅に強力なパフォーマンスを達成。

一般知識に関するベンチマーク
一般知識に関するベンチマーク (参考:OpenAI
一般知識:

  • OpenAI o3-miniは、一般知識ドメイン全体の知識評価において、o1-miniを上回る性能を発揮。

人間による評価結果

外部の専門テスターによる評価でも、OpenAI o3-miniは高い評価を得ています。テスターは、o3-miniの回答がo1-miniよりも正確で明確であり、より強力な推論能力を持っていると評価しました。

特にSTEM関連の質問において、テスターは56%の確率でo3-miniの回答を好み、難しい現実世界の問題における主要なエラーが39%減少したことが観察されました。

レイテンシとパフォーマンス

前述の通り、OpenAI o3-miniは、先行モデルであるOpenAI o1-miniと比較して、応答速度が向上しています。
A/Bテストにおいて、o3-miniはo1-miniよりも24%高速に応答を返し、平均応答時間は7.7秒でした(o1-miniは10.16秒)。

o1-mini と o3-mini のレイテンシ比較
o1-mini と o3-mini のレイテンシ比較
さらに、Time to First Token (TTFT) においても、o3-mini は o1-mini より平均2500ms 高速です。


実際に使ってみよう!

無料プランのユーザーは、チャット欄下部にある「理由」と言うボタンを選択することで、OpenAI o3-miniを試すことができます。
openai o3 無料での使い方

有料プラン(ChatGPT Plus、Team、Proプラン)のユーザーは、画面左上のモデル切り替えボタンから「o3-mini」「o3-mini-high」を選択できます。

また、同じ推論モデルであるo1では利用できなかった「検索機能」も利用可能です。
o3-miniへの切り替え

OpenAI o3-miniを実際に使ってみた

今回は、「あなたはAIがAGIに達するまでにどの程度かかると思いますか?」と質問してみました。
すると5秒間の思考の後、解答が以下のように返ってきました。

o3-miniへの質問と解答
o3-miniへの質問と解答

思考の過程も見れ、どのような経過で答えに辿り着いたかわかるのは非常にありがたいですね!

解答全文

AGI(汎用人工知能)の実現時期については、多くの専門家や研究者の間で意見が分かれており、正確な予測は非常に困難です。以下の点を踏まえると、いくつかの考慮事項が見えてきます。

  1. 多様な予測が存在する

    • 一部の専門家は、急速な技術進歩とブレイクスルーを期待し、今後20〜30年以内にAGIに近づく可能性があると主張しています。
    • 一方、技術的なハードルや倫理的・安全性の課題を考慮すると、AGIの実現はさらに先になる、あるいは実現自体が難しいと考える専門家もいます。
  2. 技術的・倫理的課題

    • 技術的課題: 現在のAIシステムは特定のタスクに特化している(狭いAI)ため、幅広い知識や柔軟な思考を持つAGIを構築するには、根本的なアーキテクチャの改良や新しいアプローチが必要です。
    • 倫理・安全性: AGIが実現した場合、その制御や安全性の確保、倫理的な問題への対処が極めて重要となるため、技術的な進歩と並行して社会的な議論や規制整備も必要です。
  3. 不確実性と今後の進展

    • 技術の進歩は予測が難しく、突然のブレイクスルーが起こる可能性もあります。
    • そのため、現段階では「いつAGIに達するか」という具体的な時期を断言するのはリスクが高く、現実には「数十年先」の可能性があると考えるのが一般的です。

まとめ
現時点では、AGIの実現時期については「20〜50年後」という幅広い予測が存在します。しかし、技術の進展は予測不可能な要素を含むため、具体的な時期を確定するのは難しいというのが現状です。最終的には、技術革新、倫理的議論、安全性の確保といった複数の要因が絡み合い、AGIの実現が決まるでしょう。

OpenAI o3-mini highを実際に使ってみた

次にo3-mini highを試してみましょう。

今回は、「なぜあなたはAGIについてそのように考えたのですか?」と質問してみました。
すると5秒間の思考の後、解答が以下のように返ってきました。

o3-mini highへの質問と解答
o3-mini highへの質問と解答

解答全文

私の回答は、以下のような複数の情報源と要因に基づいています。

  1. 専門家の予測と議論
    多くのAI研究者や専門家は、AGIの実現に向けたブレイクスルーが必要であること、そしてそれに伴う技術的・倫理的な課題があると考えています。これらの専門家の意見の中で、実現時期として20〜50年という幅広い予測が見られるため、私の回答もその範囲を反映しています。

  2. 技術の進歩の歴史
    過去数十年にわたるAI技術の発展を見ると、特定のタスクにおいては飛躍的な進歩がありましたが、広範な知能(汎用性)の実現には未だ多くの課題が残っています。現在の技術レベルと今後の研究開発の進展具合から、AGIに到達するまでにはまだかなりの時間がかかるという考え方につながっています。

  3. 技術的・倫理的・安全性の課題
    AGIの実現には、単に技術的なブレイクスルーだけでなく、人間の知性の複雑さや倫理、安全性といった側面にも対処しなければならない点が多くあります。これらの課題をクリアするためには、技術だけでなく社会的・制度的な変革も必要とされるため、実現時期の予測が不確定なものとなっています。

  4. 不確実性と予測の限界
    科学技術の未来はしばしば予測不可能な要素を含みます。突然の大きなブレイクスルーが起こる可能性もありますが、そのタイミングや内容は不明です。こうした不確実性も、私の回答が幅広い予測となっている理由のひとつです。

まとめると、私のAGIに関する考えは、現時点での技術の成熟度、専門家の幅広い意見、そして技術以外の倫理や安全性の課題など、多角的な要因を総合して導き出されたものです。これにより、現実的な視点として「20〜50年後」という幅広い可能性を示す形となっています。

きちんと論理立てて回答されています。
また、そのAGIのためのコードも作成してというと少し怒られながらもきちんとPythonコードを生成してくれました。

コードの生成の依頼
コードの生成の依頼


OpenAI o3-miniの安全性

OpenAIは、o3-miniの開発において、安全性を最優先事項の一つとして位置づけています。
そのために、熟慮されたアライメント (deliberative alignment) と呼ばれる技術を用いて、モデルが人間の書いた安全仕様について推論してからユーザーのプロンプトに応答するようにトレーニングしています。

具体的には、o1と同様に、o3-miniは、難しい安全性評価とジェイルブレイク評価において、GPT-4oを大幅に上回っています。

また、デプロイ前に、o1と同じアプローチを用いて、o3-miniの安全リスクを慎重に評価しています。
これには、準備、外部レッドチームによる評価、安全評価が含まれます。

これらの評価結果、潜在的なリスク、および緩和策の有効性に関する包括的な説明は、o3-miniのシステムカードに記載されています。


OpenAI o3-miniとhighの活用事例

OpenAI o3-miniは、その高い推論能力と効率性から、既に様々な分野で活用されています。
ここでは、その具体的な事例をいくつか紹介します。

東大の数学問題を1分弱で完答

マリオのようなゲームの作成

Pythonコードで作曲

「o3-mini-high」と「o1 pro mode」の推論能力の比較

物理趣味レーションを行うPythonコードの出力


まとめ

OpenAI o3-miniおよびo3-mini highは、推論やコーディングに特化した、最新かつ最もコスト効率の高いモデルです。その優れたSTEM能力、高速な応答速度、柔軟な推論オプション、そして安全性への取り組みは、小規模モデルの可能性を大きく広げるものです。

OpenAI o3-miniの登場により、より多くの人々や企業が、高度なAIの恩恵を受けられるようになることが期待されます。今後、OpenAIがどのようにo3-miniを発展させ、AIの普及に貢献していくのか、注目です。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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