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はい、こんにちは、ケトです。このチャンネルは、生成AI最新情報や活用事例を紹介してます。是非チャンネル登録などお願いいたします。
そして、今回のテーマは、OpenAIの最新エージェントモデル、O3・O4Miniについて、解説・活用例の紹介をしていきます。
またですね、OpenAIが新しいモデルを出してもういい加減飽きたよと思うと、皆さん思うんですが、僕もね、最初思いました。ただですね、今回のアップデートは調べてみたら、結構ですね、大きな変化がありましたし、これからのChatGPTの使い方も少し変わってくるかもしれないので、是非ですね、皆さん最後まで見ていただきたいです。ということで、本題に入っていきましょう。はい。
ということで、今回はOpenAIエージェントモデルO3・O4Miniの特徴と活用例を紹介していくんですが、え、まずですね、前提として、今回のアップデートは、今まであったOpenAI1モデルがO3モデルに進化した、そしてO3MiniモデルがO4Miniモデルに進化したっていうイメージです。はい。ここですね、めちゃくちゃややこしいんですよ。今回新しく出てきたOモデルのミニバージョン、軽量バージョンがO4Miniなんですよね。前まであったO3Miniが、今回のO3の軽量バージョンではなくて、このO3モデルの軽量バージョンはO4Miniです。これがですね、めちゃくちゃもうネーミングがややこしすぎて、こんがると思うんですけど、とりあえず、今まであった1モデルの進化版が今回のO3モデル、そして今まであった3Miniモデルの進化版が4Miniモデルだと思ってください。で、これともう1つですね、O4Miniハイモデルもあります。で、このO4Miniハイモデルは、今まであった3Miniハイモデルの進化ですね。このですね、前提条件をですね、しっかり理解しておかないと困る部分があると思いますので、まず初めにお話しさせていただきました。はい。
そして、O3・O4Miniの特徴は、一言で言うと、AIエージェントモデルになります。はい。これがですね、冒頭でお伝えしたですね、ChatGPTの使い方がですね、大きく変わってくるんじゃないかっていうところです。もう少し詳しく説明すると、O3は答える前にじっくり考える、推論モデルになってます。1モデルでも、質問したら後ろ側で色々考えを持ってくれてやり取りをしてくれたと思うんですけど、あのですね、推論モデルになってます。そして、Web検索、ファイル解説、画像の理解、画像の生成など、ChatGPTの全ツールを自分で使い分けることができるみたいです。AI自身が問題にあった手順を自立的に選び、難しい宿題や調べ物も可能。例えば、調べたいニュースを探し、グラフを作り、必要なら画像も書いてまとめて説明してくれたりするんですよ。しかもこの辺りも細かい指示が不要で、O3がですね、じっくりと考えてくれて、裏側で考えてくれて、水論立てて、こんな感じでいろんなツールを使い分けつつ説明をしてくれたりっていうことをしてくれるんですよ。ここのですね、赤文字になっているChatGPTの全ツールをですね、自分で使い分けてくれるってところが、まあ、ある種AIエージェント的な動きをしてくれるっていう部分になってます。今回のアップデートは、ここの部分が大きな進化のポイントになってると個人的には感じてます。はい。
ではですね、実際の画面でですね、見てみましょう。え、まずですね、O3モデルは、こちらのパネルの方で新しくO3Miniモデル、O3MiniモデルとO4Miniモデル、O4Miniハイモデルがですね、追加されて、O1モデルとO3Miniモデルはなくなりました。はい。O3Miniはですね、ファイルのアップロードも対応してるし、検索もできます。であとは、キャンバス機能も使えるし、画像の生成とかもですね、可能です。ではですね、試しにですね、O3Miniを使ってみたんですが、じゃあね、O3Miniのことをですね、自分で調べてもらいたいましょうか。はい。じゃあ、こんな感じで質問をしてみます。「OpenAI O3の特徴をよく調べて、重要なポイントを3つ箇条書きでまとめてください。」と言ってみましょう。こうすることによってですね、まあ、おそらくO3は、え、先ほど言った通り、エージェント的な動きをしますので、え、よく調べてと言ってますので、Web検索とかを勝手にしてくれて、え、情報を収集してくれると思います。はい。今回あえてここの検索ボタンを押さないで、ね、これは送信していきます。で、調べた上で、まあ、いろんなね、重要なポイントあるんだと思いますけど、え、3つだけに、え、絞ってですね、出してくれると思います。ってことで、送っていきましょう。すると、「推論中」っていうのがまず出てきます。はい。これが推論モデルの特徴です。裏側でいろんなことをですね、考えてくれますっていうことで出てきてますね。はい。今調べ物をやってくれてます。「検索して必要な情報を集めます」っていうのが出てきてます。色々と今やってくれてるみたいです。はい。「Webを検索してます」っていうのが出てきてますね。はい。したら、3つのポイントにまとめてくれて、なんかもうまとまってきてるっぽいですね。もう1回Web検索をしてくれて、36秒考えてくれました。その結果ですね、こんな感じのポイントがですね、出てきました。え、しっかりWeb検索もしつつ、え、私が求めてる回答を出してきてくれました。え、じゃあ、3つのポイントをまとめるとどうなるのかというと、「資格情報まで含めたマルチモーダル推論」「なるほど、エージェント的ツールオーケストレーション」「はい、さっきのやつですね、先行モデル比で高制度かつ低コストのフロンティア性能です。」って、まあ、この辺りもですね、後ほどもう1回お話ししようとは思ってます。はい。まあ、こんな感じで使っていくわけなんですけど、例えるならば、ChatGPTにもありますし、ジェンスパークとかジェミンとかにもあるディープリサーチの機能、ディープリサーチ機能と、今まであった通常のWeb検索機能の中間あたりを取ってるような感覚のWeb検索体験ができますよね。はい。こう、じっくり考える推論をしながらWeb検索をしてくれるっていうのを、え、することができるので、ディープリサーチより時間はかかるけど、え、かなり高度な結果をまとめてくれるみたいなことがですね、このO3を使うことによってできるようになってます。
はい、ではですね、続いてはO3モデルの特徴なんですけど、まず特徴の1つ目は、「OpenAI市場最高性能の推論型モデル」みたいです。コーディング、数学、科学分野で特に高性能なようです。はい。この辺りのですね、ベンチマークテストみたいのは出てるので、この辺はOpenAIの公式サイトを見てみてください。あのグラフですね、よく見るグラフみたいなやつです。そして3つ目は、「画像を思考の連鎖に直接統合する最初のモデル」らしいです。はい。これがですね、まあ、僕、僕的もう1つのポイントになってて、この画像を思考の連鎖に直接統合できるっていうのが結構面白いので、え、後ほどの活用例のところで、お見せしたいと思います。そして、APIの料金に関しては、入力1Mトークンあたり約10ドル、出力1Mトークンあたり40ドルです。で、まとめると最高品質のモデルです。で、O4Miniモデルの特徴は、「小型ながら高性能な推論モデル。応答速度とコスト効率に優れた設計。数学、コーディングで脅威的な性能を持っている」みたいです。そして、入力1Mトークンあたり1.1ドル、出力は3.5ドルになります。で、まとめるとO3の軽量モデルになってます。コスト効率が最適化されたようなモデルです。まあ、なので、莫大なコーディングタスクみたいなところとか、難しい数学問題を解くみたいな時はですね、結構の文章量を使うので、そういう時はですね、このO4Miniモデルを使うっていうのが最適なんじゃないかなと思います。はい。そしてですね、共通の特徴は、先ほど申した通り、全てのツールを利用可能。エージェント的な自立性を持っているっていうところ。そして、マルチモーダル処理がかなり強いっていうところです。
はい、ここでですね、1つの活用例をお見せしたいんですけど、え、このO3モデルは、え、ツールをですね、え、自分で勝手に使ってくれるってことなので、え、さっきみたいに検索もしてくれれば、画像生成もですね、O3モデルってできるんですよ。はい。このままO3モデルを使ってですね、例えば「犬」って入力して送信してあげると、はい、ここO3モデルをね、使ってます。「推論中」っていう風になりますけど、もうね、すぐね、犬の画像作ってくれますね。はい。こんな感じで犬の画像を作り始めてくれます。で、これ、まあ、生成時間は結構かかるので、はい、しばらく待ちますけど、犬の画像を作り始めてます。はい。ということで、こんな感じでね、犬の画像が出てきました。「O3モデルを使って画像生成をしました」っていうことはですね、画像生成もできるし、検索もできるので、え、検索でいろんな情報をまとめてもらって、それを画像生成するっていうことをですね、O3モデルはできるんですよ。いわゆるAIエージェントみたいな動きをさせた画像生成を実行することができます。
はい。例えばこんな感じのことができるんですよ。「ChatGPT O3活用セミナーの広告デザインを作りたいから、O3のことを徹底的に調べて、最適なデザインと訴求方法も調べてから、最も最適な方法を使って画像生成して」と言うと、え、O3がですね、勝手に検索とかをしてくれて、O3の情報をまとめます。そして、それを、え、どういうなんだろうな、キャッチコピーの使い方とか、どういう配置とか、どういう色合いでいいかっていうのも、いろんな広告を見て調べてくれて、え、最適な方法を使って画像生成までしてくれます。はい。これできたらめちゃくちゃすごくないですか。走行してるうちにですね、いろんなウェブサイトを見てくれて、色々情報をまとめてくれてますよ。はい。ということで、え、検索で広告のアイデアを今色々調べて調べてくれてるみたいです。ガンガンWeb検索をしてですね、いろんな情報を持ってきてくれます。で、最終的にどんな感じで画像が生成されるのかっていうのが楽しみですが、まあ、しばらく待っていきたいと思います。
はい。ということで、画像生成が始まりました。もうダイレクトに画像生成が始まるんですね。まあ、思考時間は大体54秒ですね。もう色々考えた上出てくる画像っていうのがどんなのになってるかと言うと、おほほすごいな、これは。「ChatGPT O3活用セミナー 画像テキストを統合次世代AI推論モデルでビジネス高度な推論力、画像理解＆生成、自立的ツール連携、無料登録はこちらです。」って、まあ、こんな感じのね、広告が出てきました。で、O3モデルの抑えておきたいポイントみたいのも出てきて、え、ターゲットメッセージ戦略っていうのも出てきて、デザインコンセプトも出てくるみたいな感じで、デザインの説明もしてくれてますね。もうデザイナーじゃないですか、これ。ちゃんと考えを持ったデザイナーが中にいるってことですよ。いや、素晴らしい。これはちょっと感動しちゃいますね。まあ、分かりますか。この冒頭で言ったChatGPTの使い方が、まあ、だいぶ変わってきてしまうっていうのが、まあ、こういうところだと思いますね。はい。ChatGPTの内部にあるツールを、エージェント的な形で色々とChatGPTが使いこなしてくれるんですよね。はい。ここがね、大きなポイントで、ここを理解してるのかしてないかで、このO3モデルの、え、活用の仕方っていうのは変わってくるとおもいますので、めちゃくちゃ重要なポイントになってます。まあ、こんな感じで検索をした上で、画像生成とかをしてみるとすごく分かりやすいと思います。
はい、ではですね、続いては以前のモデルとの比較みたいのをですね、話したいんですけど、え、まずですね、コンテキストウィンドウに関しては、以前のO1・O3Miniは128Kトークンだったんですけど、今回のO3からですね、200Kトークンにですね、アップしました。はい。なので、少しだけねえ、入出力するえ、トークン数っていうのは増えたって感じですね。そしてですね、エラー率っていうのが結構減少したらしいですね。で、数学問題に関しては大体10%ぐらい性能がアップしましたと。で、コストに関してもですね、なんとですね、以前より、え、全体的に安くなってるっていう感じですかね。Miniモデルに関してはそんな変わんないんですけど、O3モデルに関しては、え、安くなってますね。はい。まあ、こんな感じで以前のモデルと比較しても分かる通り、O1とO3Miniの正当進化版がO3とO4Miniになってます。はい。そして、APIの、え、入出力の料金に関してはこんな感じですね。O3モデルの入力に関しては1Mトークンあたり大体10ドルぐらいで、キャッシュ利用時は2.5ドルで、出力は1Mトークンあたり40ドル程度で、O4Miniは1Mトークンあたり1.10ドル、キャッシュ利用時は0.55ドル、出力は3.5ドルになってます。で、参考程度に1モデルは1Mトークン15ドル、え、出力は1Mトークン60ドルでした。ちなみに1Mトークンは約750万文字で、日本語に直したら約350万から400万文字に相当するようです。はい。
そしてですね、利用要件ですね、どのプランの人が使えているかって言うと、え、まずChatGPTプラスプランの人はですね、使えてます。で、プロプランもチームプランの方もですね、今回紹介したものは、え、全部使えてます。で、エンタープライズ版の場合は4月24日からみたいです。で、無料ユーザーはですね、O4Miniだけ使えるみたいです。で、利用制限に関して、これ結構大事だと思うんですけど、え、ChatGPTプラス、チーム、エンタープライズ版はですね、制限がですね、結構あります。で、O3に関しては週に50メッセージまでになってるみたいです。で、O4Miniは1日150メッセージ、O4Miniハイモデルは1日50メッセージまで。まあまあですね、制限があるのかなっていう印象です。で、プロユーザー、3万円払ってる人は、え、これらがほぼ無制限で使えます。まあ厳密には確か制限ってなんか、え、前もね、O1モデル、O3Miniハイモデルあったと思うんですけど、ほとんど無制限で使えると言っても、え、過言ではないぐらい、え、かなりねえ、利用することはできます。え、個人的には1度も制限かかったことないので、まあほぼ無制限と取られてもいいんじゃないかなと思ってます。はい。なのでこのね、はい、今回のO3モデルから、え、GPT4でできることはほぼできるようになって、さらに推論で当ててくれるので、非常に精度の高い回答が出てくる。はい。なので今後ね、個人的にはO3モデルを頻繁に使うシーンっていうのは出てくると思うんですよ。で、そうなった時に、この週に50メッセージっていう制限にね、引っかかりまくってしまうって場合はですね、いよいよプロプランに課金すべきなのかっていう検討材料の1つになってくるんだろうなと思ってます。
はい。ということで、O3モデルとO4Miniの特徴はこんな感じなんですけど、次にですね、いくつかの活用例とか、面白い使い方みたいのを紹介していきたいと思います。はい。ではまず1つ目ですね。1つ目は、え、画像解析の機能がですね、めちゃくちゃパワーアップしたっていうことなので、まあ、これは活用例っていうより検証に近い形になるんですけど、まあこんな感じのね、商品がたくさんあるようなシーンを想定してください。まあ、他のものでもいいです。なんか画像内からなんか探して欲しいみたいな、え、シーンを想定してもらって、「じゃあ、これのヤクルトはどこにある？」って聞いてみました。え、そしたらですね、まあ、思考時間を46秒設けてくれたわけなんですけど、この中にある思考時間っていうのが、え、先ほど触れたですね、「画像を思考の連鎖に直接統合する」っていうやつです。こんな感じで、「じゃあ、この全体の画像を見てみよう。いや、もうちょっと拡大してみてみよう。この辺にはないな。じゃ、もうちょっとずらしてみよう。ないな。もうちょっと引いてみよう。あ、なんか見つけたぞ。拡大してみよう。見つけました。何の隣にあるのかな。この何番目の列にあるのかな？」みたいな感じで、画像をね、拡大したり、移動させたり、え、いろんな箇所をですね、しっかりと見る。こう、画像を使って思考の過程を見してくれるんですよね。で、この結果ですね、最終的に出てきたテキストが、はい、こんな感じですね。「上から3段目、小さなボトル飲料が並んでいる段の右寄りにあります。で、え、左には、え、右隣には黒いパック入りのピルクルミラクルケアがあります。」とはい、しっかりと場所をですね、当ててるんですよ。ゼじゃなくて、え、あれですね、ガセリですね。ただですね、位置はしっかりと当ててます。「3段目の右寄りで、画折と、え、ピルクルの真ん中に隣にある」とはい、しっかりとなあ、画像解析はできてんのかなと思います。まあ、このね、思考の連鎖の中に画像解析を売れることによって、よりですねえ、画像認識のパワーがアップしてるので、画像をアップロードして何かのタスクをお願いしたいみたいな活用シーンでは、このO3モデルはですね、非常に使えるものになってんんじゃないかなと思います。
はい、ではですね、もう1つ画像解析を使ったですね、ちょっとした活用例なんですけど、え、こんな感じのね、まあ、なんとなくどこにでもありそうな風景の、まあ、海岸、海岸沿いの風景の画像なんですけど、「ここはどこですか？」って聞いてみてください。これね、当てられました。はい。正解はですね、湘南の海岸沿いの、まあ、鎌倉なんですけど、これね、当ててくれましたね。はい。で、これのですね、思考の過程を見てみるとこんな感じですね。画像をですね、なんか拡大したりして、いろんな細かいところを見てるんですよ。例えばなんですが、「赤やオレンジの道路中央線、ライフガードの服の色、そして電柱が日本の、え、海岸部によく見られる特徴です。鎌倉や江の島あたり、もしくは湘南エリアの可能性がありそうです。常識がかき氷の文字を含んでるかも」みたいな感じで、まあ、もう日本の特徴っていうのは捉えて、え、「鎌倉エリアかもな」みたいなことをね、もうすでに予想してるんですよね。で、いろんな画像の見方をですね、次々していきます。はい。拡大したり、なんか民家の何か見てるんですかね。電柱、柱のところを見てんですかね。するとですね、こんな感じに出てくるんですよ。え、まあ、「確証は持てないですけど、位置として日本の海岸部、特に湘南エリアに見える海岸沿いの住宅地で、国道134号線、そして遠くにはヨットが並んでいるので、江の島ヨットハーバーの近くと推測できます。」とはい、まあよく、こんだけの写真で、これほどの情報を出すことができるなと、かなりね、賢いですよね。そしてですね、これ、写真の位置を大体特定したら、マップ情報を書き出してみたらみたいな感じでやってみましょうか。そうするとどうなるのかと言いますと、大体の配置の座標のリンクを出してくれましたね。GoogleMapの座標のリンクを出してくれました。ちょっとこれアクセスしてみましょうか。はい。え、大体この辺りと、まあ、大体この辺りってことがねえ、出てきましたね。Googleストリートビューで見てみると、ちょっとずれちゃってますね。までも大体同じぐらいですね。あ、なんかこの辺の民家のカフェに入った記憶がありますね。まあ、大体のこの道路は合ってますね。座標が完璧に合うわけではもちろんないですけど、大体の配置関係は合ってますね。これすごいな、すごいぞこれは。まあ、こんな感じで写真1枚でおそらくここだろうっていう、え、推測を立てるってことはですね、できると思いますね。はい。この精度であれば。
では続いてはですね、また画像解析が優れてるっていうところを利用した活用例なんですけど、こんな感じです。「このサムネイルをレビューしてください。クリック率を上げるにはどうすればいいですか？」と入力していきましょう。え、こんな感じをね、シンプルな質問で、O3の場合は大丈夫。中で推論してくれますので、シンプルな質問の方がね、逆にいいらしいですね。はい。ということで出てきました。「クリック率を上げる具体策としては、あ、テキストを絞る、LINE AI紙機能変身が爆速、なるほどね。で、LINEのブランドカラーを使ってみるとか、なるほど。表情に感情を載せる。便利より衝撃爆速など強い、え、リアクションを顔で表現、うん、なるほどね。」はいみたいな感じでね、こう、デザインレビューみたいのも、こう、画像解析の機能がすごく上がったので、え、いよいよ可能になってきてんじゃないかなと個人的には思ってますので、まあ今後ね、サムネイルを相談するみたいのもO3モデルを使って、まあ、なんか改善案みたいのを出してもらうみたいな使い方はありかなと思ってます。はい。で、最終的にですね、なんか最適化レシピっていうのが出てきましたね。「1顔を明るく取り直し、え、2スマホ画面を右上拡大、うん。背景を薄くぼかし、ライングリーンのベタ帯を株に追加。その帯に白文字でLINE AI紙機能と一言。最終確認でスマホ表示最小サイズでも、え、文字が読めるかチェック。」ああ、なるほどね。まあまあ、サムネイルをたくさん作ってきましたけど、これ結構ね、ありだと思いますね。普通に、まあ、こんな感じのデザインレビューみたいのも、画像解析機能の、え、パワーが上がったからこそ、今後ですね、色々活用できるんじゃないかなって思ってます。
次の活用例はすごくシンプルです。はい、こんな感じ。「OpenAI O3について調べた上で、ぴったり140文字にまとめて」。今までですね、ChatGPTって文字数を指定しても、それをね、ぴったりと正確にね、その文字数を出してくれなかったりしたじゃないですか。ただですね、O3はその辺賢いのでね、やってくれるんですよ。エージェントとしてこんな、え、プログラミングで文字をですね、しっかりとかウントして、え、140文字のカウントのパターンで最終的に文章を生成してくれるんですよ。なので、出てくる文章もほぼほぼ100%、140文字に近い形で出てくると思います。はい。では文字数カウントしてみましょう。まあ、もう文字数カウントされた文字なんで、140文字に決まってます。もうほぼ99%140文字で出てくると思います。え、仮に140文字で出てこなかったら、「140文字になりませんでした」と言われると思います。え、ただこれちょっと気になるな。これ、無理やり140文字にしてるね。機能で終わらせてますね。じゃ、そういうのはやめてって言いましょうか。はい。ということで、「文章を無理やり収める方法で140文字に納めないで、しっかりとした文章で140文字にして」と言ってみます。まあ、こんだけね、指摘してあげれば普通にね、出してくれると思いますよ。はい。「138文字」あ、ワンチャン138文字になったかも。今ではこれコピーしてみます。はい。では文字数カウントのサイトで調べてみると、はい、「140文字ぴったり」ですね。いや、すごいな。で、文章としても「OpenAI O3は2023年に公開された推論特化型大規模言語モデル。段階的思考と最新情報検索を組み合わせ、厳密化、信頼性高い回答を生成する。実用でのリスクを軽減し、企業向けに透明性と保護機能も強化。自然言語だけでなく、コード計算や画像分析にも対応する多目的AI」140文字、140文字ジャストです。いや、すごいな。これ、これ多分ね、1番活用できるんじゃないのって思いますね。まあ、特にSNS運用とか、Xとかの運用とか、まあ、インスタの、え、キャプション作りとか、あとタイトル付けとかですね、まあ、ブログ記事とかでも、何百文字までに収めるみたいな形の書き方はいけるんじゃないかな。この文字数計算をしっかりとエージェントの機能で行ってくれるっていうのは、え、皆さんですね、是非これ、もう今日からでも活用してください。はい。では続いてですね。
続いては、「AI発信をしてる系統を調べた上で、添付のデザインを参考にポートフォリオサイトを作ってください」っていうことで、デザインの参考事例みたいのを添付して、あとは検索で僕のことを調べてもらって、え、実際の原稿はそれで作ってもらって、ウェブサイトを作ってもらうみたいな感じ。これもね、全然いけるんじゃないかなと思ったので、やってみたいと思います。はい。ということで、今回はですね、キャンバス機能もですね、動いてくんですね。検索もするし、画像解析もするし、キャンバス機能も動いて、コーディングタスクをこっちでやってくれるという。はい、まさしくAIエージェントですね。これすごいな。ワンチャンウェブサイトの作成とかもChatGPT O3だったら、Claudeと並ぶんじゃないかってぐらいのものはできるような気がしてますが、さあどうなるか。はい。ということで、出来上がったのがこんな感じです。まあ、画像がね、入ってないのでイメージは分けづらいですが、コーディングとしては、まあまあいいけてる方なのかな。まあ、デザインの観点でもしっかりと真似をしてくれてるっていう感覚はですね、やっぱり以前と比べては多少良くなったかなっていう感覚はあります。で、コーディングに関しても結構綺麗に整った形でやってますので、またまあね、こういうのはありますけど、こういう線が入れちゃってるとか、え、文字がなんか収まりきってないとかね、細かいところではありますけど、え、前の1モデルよりはマシになってるような感じはあります。でもまだClaudeと比べたらClaudeの方がやっぱりいいな。何なんですかね。Claudeのコーディングのあの綺麗さっていうのは、いくらChatGPTが進化してもたどり着かないんですかね、あれはっていう感じですかね。まあ、画像を見せてコーディングタスクをしてもらうみたいのもですね、活用できるんじゃないかなと思います。
はい、では続いてですね、続いての活用例も結構これ感動したんですけど、え、ChatGPTのスクリーンショットをですね、まあ、撮りました。で、「この画面の操作にあると駐を入れた画像を作って」と言ったら、え、41秒ぐらい考えてくれて、はい、まあこんな感じで、まあ、画像部分に色々と番号を振ってきますみたいなことになってですね、出てきた画像がこれですね。これが出てきました。この番号が振られている画像です。で、この番号の説明をこっちのね、はい、「1番サイドバー、え、2番モデルメニュー、3番入力欄、え、4番音声モードの切り替えなど」はい、出てきました。で、説明みたいのもこうやってね、作ってくれるので、え、画像付きの、え、簡易操作マニュアルを作るみたいな場合もですね、これ使えるんじゃないかなと思いましたね。はい。まあこんなもんですかね。まあ、他にもですね、いろんな活用の仕方はあると思います。まあ、個人的にはですね、ディープリサーチの代わりとしてO3を使った検索を使っていくみたいな使い方とか、え、さっき紹介させてもらった文字数計算をしてもらうとか、え、この辺の活用方法はかなりいいですし、まあそもそもですね、GPT4でできることがもうほぼ全てO3でもできるようになったので、日常的に使ってくものがこのO3のモデルになってくんじゃないかなって個人的には思ってますね。急いでる時は、え、O4Miniを使うかGPT4を使うかどっちかみたいな感じですかね。
はい。そんな感じで、まあ、今後ね、使ってこうかなって思いました。はい。皆さんどう思ったでしょう。え、あとですね、面白い活用の仕方とか見つけたら是非教えてください。ということで以上です。この動画がいいと思いましたら、グッドボタンとチャンネル登録をお願いいたします。あと、各種SNSのフォローもお願いいたします。あと、お仕事の依頼は私のYouTubeチャンネルホームのこちらのお問い合わせフォームからお願いいたします。では以上です。最後までありがとうございます。