OpenAI o4-mini使ってみた!料金・使い方・他モデル比較まで徹底解説

- o3に匹敵する推論性能を持ちつつ、モデルサイズは抑えられており、コスト効率が非常に高い。
- マルチモーダル対応
- AIが自らWeb検索やPython実行、画像処理などを判断・実行し、複数ステップにまたがるタスクにも対応可能。
2025年4月17日、OpenAIから新たなLLMが登場!
今回登場した「o4-mini」は軽量でありながらも、推論能力が向上しているモデルです。また、軽量ながらもマルチモーダル対応であり、手書きの文字や画像内の情報も理解可能。
本記事では、o4-miniの概要から使い方、Codex CLIについて解説します。
本記事を読むことで、o4-miniの理解が深まるだけでなく、これまでのOpenAIからリリースされているモデルの違いを理解することができます。
ぜひ最後までお読みください!
o4-miniの概要
o4-miniは「o3」ほどの大きさではありませんが、推論能力は高く、コスト効率にも優れた「ハイバランスモデル」です。
軽量ながらもマルチモーダル対応であり、o3に近い性能を有しています。特に数学やコーディング、視覚的なタスクにおいて、非常に高い性能を発揮。
これまでのoシリーズとo4-miniは少し異なっており、o4-miniは画像を見るだけではなくThinkingの中に画像を取り入れて考えることができるようになっています。
つまり、画像に書かれている内容を理解し思考の材料として扱い、出力結果を導くことができます。
例えば、手書きノートの写真は、以下のような流れで出力できるようになっています。
- ノートの写真をアップロード
- モデルが手書き文字を読み取る
- 書かれた数式を解析
- 計算過程を思考の中に組み込む
- 問題の解法を導き出す
o4-miniでは画像を自動で回転・トリミング・拡大して必要な情報を取り出し、複数の視覚要素を同時に扱うことで、連続的に判断・推論を実施しています。

o4-miniの性能
o4-miniはo3よりも軽量モデルですが、性能は負けず劣らずです。

上の画像は推論精度(Accuracy %)を比較したものです。
o4-miniはいずれもo3に次いでの性能であり、MMMUやMathVistaはo3に匹敵する性能。
また、下記も同様に推論精度を比較したものですが、CharXiv-reasoningにおいてo3とやや性能に差がついていますが、それでも4種類のモデルの中でo4-miniは第2位の性能を誇っています。

Visual search benchmarkであるV*では、o4-miniとo3の差はほとんどなく、o4-miniの性能の高さが伺えます。
o4-miniはo3に匹敵する性能を持ちつつ、軽量モデルのためコストパフォーマンスの高いモデルと言えるでしょう。
コーディング性能は以下の画像です。

上記はOpenAIの各モデルがソフトウェアエンジニアリング領域においてどれほど有効かを示すベンチマークです。
左は実際のフリーランス案件で得られた報酬額、右はSWE-Bench(ソフトウェア修正課題)における正答率。
o4-mini-highは、収益性で2位となっており、最も高精度なo3-highと比較しても遜色のない成果を出しています。これは、コスト効率と実用性のバランスが非常に優れていることを示しています。
また、右側の図を見てみると、o4-miniは、o3に匹敵する正答率であり、o1やo3-miniを大きく上回っています。このことから、o4-miniは軽量モデルでありながら実務に活用できる性能を持つことがわかります。
新機能「agentic tool use」とは?
o4-miniは、従来のモデルと異なり、自律的にツールを使い分けながら問題解決に取り組むことができる(=agentic tool use)ようになっています。
o「いつ」「どのツールを」「どう使うか」を推論を通じて判断し、以下のように使用しているそう。
- Web検索
- Pythonによるデータ解析・グラフ生成
- ファイルの読み込みと解析
- 画像の回転・ズーム・加工
また、一問一答ではなく、複数の操作や情報収集を通じて一つの課題に対応できるように作られています。
例えば「カリフォルニアの電力消費予測」という問いに対して、以下のような流れで出力します。
- 公開データを検索
- Pythonで予測モデルを構築
- グラフを生成
- 結果の要因を解説
これらを一連の思考プロセスとして一貫して実行します。
o4-miniのライセンス
o4-miniのライセンスは明記されていませんでしたが、利用規約※1とプライバシーポリシー※2から商用利用などが可能かを記載しています。
利用用途 | 可否 |
---|---|
商用利用 | ⭕️ |
改変 | ❌ |
配布 | ❌ (◆1) |
特許使用 | ❌ |
私的使用 | ⭕️ |
◆1:モデルやAPI自体を第三者に再販・配布することは禁止されています。一方で、生成されたアウトプットはユーザーの権利とされるため、配布自体は可能です。
Codex CLIの登場
o4-miniのリリースと同時に「Codex CLI」が発表されました。
Codex CLIはコーディングエージェントであり、ターミナル上で動作。ローカルマシン上でコードを読み取り、変更、実行することが可能。イメージとしてはClineに近いかもしれません。
詳細が気になる方は、公式GitHubをご覧ください・・!
OpenAIからリリースされているモデル一覧
OpenAIから続々とLLMがリリースされ、何が何だかわかんなくなってきてしまいましたので、ここで一度OpenAIからリリースされているモデルを一覧で整理します。
モデル名 | リリース日 | 分類 | 特徴 |
---|---|---|---|
GPT-4.5 Preview | 2025/02/27 | GPTシリーズ | 現在の最上位モデル。創造的・複雑なタスクに強い。 |
GPT-4o | 2024/05/13 | GPTシリーズ | 高速かつ柔軟な汎用モデル。画像・音声入力対応。 |
GPT-4o mini | 2024/07/18 | GPTシリーズ | GPT-4oの低コスト版。 |
o4-mini | 2025/04/16 | Reasoningモデル | コスト効率が高く、視覚・数学・コードに強い。 |
o3 | 2025/04/16 | Reasoningモデル | 現在最も高性能な推論モデル。ツール活用に優れる。 |
o3-mini | 2025/01/31 | Reasoningモデル | 小型高知能モデル。科学・数学・コーディングに強い。 |
o1 | 2024/12/17 | Reasoningモデル | 初代推論モデル。コンテキスト長最大200K。 |
o1-mini | 2024/09/12 | Reasoningモデル | o1の低コスト版。 |
GPT-4 Turbo | 2023/11/07 | GPTシリーズ | GPT-4改良版。現在は4oに置き換え傾向。 |
GPT-4 | 2023/03/15 | GPTシリーズ | 高精度な汎用言語モデル。 |
ChatGPT(GPT-3.5) | 2022/12/01 | GPTシリーズ | チャット最適化モデル。 |
GPT-3 | 2020 | GPTシリーズ | 初の超大規模モデル(175Bパラメータ)。 |
GPT-2 | 2019/02 | GPTシリーズ | 大きな話題となった初期モデル。 |
GPT-1 | 2018/06 | GPTシリーズ | GPTの初版。 |
今回リリースされたo4-miniはo3-miniのアップグレード版という立ち位置ですね。
なお、巨大モデル並みの知識容量を実現する小型モデルであるLlama 4 Scoutについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

o4-miniの使い方
o4-miniはChatGPTもしくはAPI経由で使うことができます。

o4-miniとo4-mini-highが用意されていますが、o4-mini-highについて、公式ドキュメントから記載を見つけることはできませんでした。
しかし、ベンチマークではo4-mini-highのベンチマークも報告されてはいます。また、ChatGPTに記載されている通り、o4-mini-highはコーディング性能が優れているモデルです。
APIでo4-miniを使用する場合には、モデル名を「o4-mini-2025-04-16」で指定すればOKです。
実際にChatGPTでo4-miniを動かしている様子はこちら↓
ソース元を明示して出力してくれました。出力速度もそこまで気にならないかなと思います。
o4-miniの性能を他LLMと比較検証
o4-miniは軽量かつ高性能であることから、GoogleのGemini 2.5 Proと比較をしてみたいと思います。
比較するタスクは次の2つです。
- アポイントのためのメール作成
- 日本の少子高齢化に対する問題と具体的な解決策
まずはアポイントのためのメール作成からです。
アポイントのためのメール作成
与えるプロンプトは「新規営業先に商品をプレゼンするためにアポイントを取る必要があります。アポイントを取るためのメールを作成してください。」
o4-miniの結果はこちら
件名例:
1. 【ご面談のお願い】御社向け[商品名]プレゼンテーションのご提案
2. 【新規ご提案】[商品名]導入に関するご説明のご調整
――――――――――――――――――
[御社名]
[部署名] [ご担当者様役職] [ご担当者様氏名] 様
はじめまして。
株式会社[自社名] [ご自身の部署・役職]の[ご自身氏名]と申します。
突然のご連絡、失礼いたします。
このたび、御社の業務効率向上(または御社の課題解決)に貢献できる新商品「[商品名]」を開発いたしました。
「[商品名]」は、
- 特徴①:〇〇を自動計測・分析し、
- 特徴②:△△に適したカスタマイズが可能、
- 特徴③:□□の導入事例で導入後◯◯%の改善を実現、
といった強みを持っており、御社の[想定されるベネフィット]にお役立ていただけると確信しております。
つきましては、ぜひ一度オンライン(または貴社オフィス)にて30分ほどお時間を頂戴し、デモを交えながら詳しくご説明させていただければと存じます。
下記候補日時のうちご都合のよい日時がございましたら、ご返信いただけますと幸いです。
――――――――――――――――――
【ご面談候補日時】
・5月〇日(〇)10:00~10:30
・5月〇日(〇)14:00~14:30
・5月〇日(〇)16:00~16:30
――――――――――――――――――
上記以外の日時でも調整可能ですので、ご都合に合わせてご提案いただければと存じます。
ご多忙のところ恐縮ではございますが、ご検討のほど何卒よろしくお願い申し上げます。
――――――――――――――――――
<署名>
株式会社[自社名]
[部署名] [役職] [氏名]
TEL:03-XXXX-XXXX
Mail:your.name@yourcompany.co.jp
――――――――――――――――――
Gemini 2.5 Proの結果はこちら
はい、承知いたしました。新規営業先へのアポイント依頼メールを作成します。
以下にテンプレートを作成しますので、[ ]内の情報を貴社の状況に合わせて具体的に追記・修正してご活用ください。
件名: 【[自社名]】[製品/サービス名]のご紹介・ご提案のお願い
本文:
株式会社[相手先会社名]
[部署名 ※分かれば] [役職名 ※分かれば]
[ご担当者様氏名 ※分かれば] 様
(※ご担当者様氏名が不明な場合:「ご担当者様」)
突然のご連絡失礼いたします。
初めてご連絡させていただきます、株式会社[自社名]の[所属部署名]、[氏名]と申します。
この度、貴社のウェブサイト(または、[貴社を知ったきっかけ。例:〇〇展示会でのご様子、業界紙の記事など])を拝見し、[相手企業の事業内容や取り組み等で具体的に関心を持った点]に大変感銘を受け、ご連絡いたしました。
弊社は、[自社の事業概要を簡潔に記載] を展開しており、特に[ターゲットとなる業界や課題]向けの[製品/サービス名]を提供しております。
弊社の[製品/サービス名]は、[製品/サービスの簡単な説明] であり、[導入によって相手企業が得られる具体的なメリットや解決できる課題。例:「〇〇業務の効率を大幅に改善する」「〇〇コストの削減に貢献する」「新規顧客獲得を支援する」など] 点で、貴社の[相手企業の課題や目標と関連付けられる点。例:「〇〇事業の更なる発展」「業務効率化」] にお役立てできるのではないかと考えております。
つきましては、ぜひ一度、本製品に関する詳しいご紹介や、貴社への具体的な導入メリットなどをご説明させていただくお時間を頂戴できますでしょうか。
[面談形式の希望:例:オンラインにて30分程度]のお時間をいただければ幸いです。
もしよろしければ、以下の日程でご都合のよろしい時間帯はございますでしょうか。
〇月〇日(〇) 〇時~〇時
〇月〇日(〇) 〇時~〇時
〇月〇日(〇) 〇時~〇時
もちろん、上記日程でのご都合が悪いようでしたら、[相手先担当者名]様のご都合の良い日時をいくつかお教えいただけますと幸いです。
お忙しいところ大変恐縮ですが、ご検討いただけますと幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。
署名
[氏名]
[所属部署・役職]
株式会社[自社名]
〒[郵便番号] [会社所在地]
TEL: [電話番号]
FAX: [FAX番号 ※あれば]
Email: [メールアドレス]
URL: [自社ウェブサイトURL]
[製品/サービス紹介ページのURL ※あれば]
【メール作成のポイント】
件名で要件と差出人を明確に: 相手が何のメールかすぐに分かるように、具体的な製品名や「ご提案」「アポイントのお願い」といったキーワードを入れましょう。会社名も忘れずに。
なぜ連絡したのか理由を明確に: 相手企業のどこに興味を持ったのか具体的に触れることで、「無差別に送っているわけではない」という印象を与え、メールを読んでもらいやすくなります。
自社と製品/サービスの紹介は簡潔に: 長文にならないよう、要点を絞って伝えます。
相手へのメリットを具体的に提示: 「この話を聞いてみよう」と思わせるためには、相手企業が抱えていそうな課題やニーズに触れ、自社製品がどう役立つのかを具体的に示すことが重要です。
希望時間を提示: 具体的な日時を複数提示することで、相手は返信しやすくなります。相手の都合を優先する姿勢も示しましょう。
面談形式と所要時間を明記: オンラインか対面か、時間はどのくらいかを明記すると、相手も予定を立てやすくなります。
丁寧な言葉遣いを心がける: 初めての連絡ですので、失礼のないよう丁寧な言葉遣いを徹底しましょう。
このメールが、貴社の新規開拓の一助となれば幸いです。
どちらの結果も丁寧な文章であり、相手の都合が悪いケースも想定しているのでどちらを使っても問題はないように感じます。
日本の少子高齢化に対する問題と具体的な解決策
次は日本の少子高齢化に対する問題と具体的な解決策を考えてもらいます。
与えるプロンプトはこちら。
「日本の少子高齢化に対する問題と具体的な解決策を提示してください。」
o4-miniの結果はこちら
## はじめに
日本は近年、少子化と高齢化が同時に進行する「少子高齢化社会」に直面しており、その深刻度は世界的に見ても突出しています。2022年の合計特殊出生率(TFR)は1.26と、経済協力開発機構(OECD)平均の1.51を大きく下回っています。また、2024年の出生数は約72.1万人と、1899年の統計開始以来の最低水準を記録しましたciteturn0search1turn0search15。一方で、2023年時点で65歳以上が総人口の約29.3%を占めており、この比率は今後も上昇傾向にありますciteturn1search10turn1search1。こうした人口構造の変化は、労働力不足、社会保障制度の持続可能性、地域コミュニティの機能低下など多岐にわたる課題を生み出しています。
## 問題点
### 1. 労働力不足と経済成長の鈍化
人口減少と高齢化に伴い、現役労働人口(15~64歳)は減少し続けています。2024年には日本の総人口が前年から約55万人減少し123.8百万人となり、14年連続の減少を記録しました。この結果、企業は人手不足に直面し、特に製造業や介護・医療分野で顕著な供給不足が生じていますciteturn0search5turn1search1。
### 2. 社会保障費の増大と財政持続性の懸念
高齢化に伴い、年金・医療・介護費用が増加の一途をたどっています。OECDは、日本の社会保障支出(医療・年金・介護)は2018年のGDP比21.5%から2040年には約24%に拡大すると予測しており、財政負担の増大を警鐘していますciteturn1search6turn5search0。
### 3. 地方過疎化と地域社会の機能低下
少子高齢化と都市一極集中が進む結果、地方では過疎化が加速。現在、過疎地域は全国面積の約6割を占め、総人口の8.2%を占有しています。若者の都市流出により空き家の増加、交通・医療・教育サービスの維持困難、地域産業の衰退といった課題が顕在化していますciteturn3view0turn2search0。
## 具体的解決策
日本の少子高齢化に対応するには、多面的かつ全世代を巻き込む施策を同時並行で進める必要があります。以下に主要な5領域の具体策を示します。
### 1. 出生率向上のための施策
若年層の経済的不安を解消し、仕事と育児の両立を支援することで、結婚・出産への心理的・物理的障壁を低減しますciteturn0search6turn4news23。
- **子育て支援の拡充**:保育所・幼稚園の受け皿拡大、保育料無償化のさらなる推進、育児休業給付金の増額など。
- **働き方改革の加速**:官民協調によるテレワーク・フレックスタイム制度の標準化、地方自治体での4日勤務モデルの導入・検証。
- **結婚・マッチング支援の強化**:自治体主催の婚活イベント補助、マッチングアプリ利用への助成、地域おこし協力隊と連動した若者誘致施策。
### 2. 高齢者の社会参加・活用
高齢者が健康で自立的に暮らし続けられる環境を整備するとともに、就労やボランティア参加を通じて労働力・地域資源として活用しますciteturn5search3turn1search3。
- **定年延長と再雇用促進**:法定年齢の引き上げ、企業への定年後再雇用義務化、シニア人材バンクの整備。
- **生涯学習・職業訓練の拡充**:地域の公民館やオンライン講座でのIT・介護・起業支援プログラムの推進。
- **地域活動・ボランティア機会の創設**:自治会・NPOと連携した高齢者向け移動支援、見守りサービスの担い手としての活用。
### 3. 労働力確保と生産性向上
国内外の多様な人材を受け入れるとともに、AI・ロボット技術を活用し生産性の底上げを図りますciteturn1search8turn1search3。
- **外国人材受け入れの強化**:特定技能制度の拡充、多文化共生支援、生活インフラ整備による定着促進。
- **AI・ロボティクス導入支援**:介護ロボット導入補助、製造業におけるRPA導入・稼働トレーニング助成金。
- **業務プロセスのDX推進**:中小企業向けIT導入補助、クラウド会計・電子契約サービスの普及支援。
### 4. 地域活性化と地方創生推進
テレワークや起業支援を通じた地方移住促進と、地域産業の再興による地方経済の活性化を図りますciteturn3view0turn1search9。
- **テレワーク拠点整備**:サテライトオフィス設置補助、空き家再生によるコワーキングスペース化支援。
- **地域産業振興**:6次産業化支援、農林漁業へのICT導入モデル、観光資源を活用した地域PR強化補助。
- **インフラ整備と移住情報発信**:高速通信ネットワークの整備、移住相談センター運営、移住体験ツアーの助成。
### 5. 社会保障・財政持続性の確保
年金・医療・介護制度の適正化と財源確保を両立させるための改革を進めますciteturn1search6turn5search0。
- **年金制度改革**:給付と保険料のバランス見直し、個人向け年金ダッシュボードの整備、早期勤続者向けインセンティブ設計。
- **医療・介護サービスの効率化**:混合診療解禁による先進医療アクセス向上、地域包括ケアシステムの一層の推進。
- **財源強化策**:消費税の段階的引き上げ、富裕層向け資産課税見直し、環境・健康関連の新たな社会保険料創設検討。
---
上記の施策は単独では十分な効果が得られないため、政府・自治体・企業・地域社会が連携し、短期・中長期の視点で総合的に推進することが不可欠です。特に、出生率向上と高齢者活用の両輪で労働力を確保しつつ、社会保障制度を持続可能な形に再構築する「全世代型社会保障」を実現することで、日本の持続的成長と地域の活力維持が期待されます。
Gemini 2.5 Proの結果はこちら
日本の少子高齢化:問題点と具体的な解決策
日本の少子高齢化は、国の持続可能性に関わる深刻な問題です。その主な問題点と、考えられる具体的な解決策を以下に示します。
問題点
労働力人口の減少と経済成長の鈍化:
生産年齢人口(15歳~64歳)が減少し、働き手が不足します。
これにより、国内総生産(GDP)の伸びが鈍化し、国際競争力が低下する恐れがあります。
人手不足は、特に介護、建設、運輸などの分野で深刻化しています。
社会保障制度の持続可能性への懸念:
年金、医療、介護などの社会保障費は、高齢者の増加に伴い増大します。
一方で、それを支える現役世代(保険料負担者)は減少するため、一人当たりの負担が増加します。
制度の維持が困難になり、給付水準の引き下げや保険料の引き上げが必要になる可能性があります。
地域社会の活力低下とインフラ維持の困難化:
地方を中心に人口減少が加速し、空き家が増加、商店街が衰退するなど、地域コミュニティの維持が難しくなります。
学校、病院、交通機関などの生活インフラの維持も、利用者減少により困難になる場合があります。
伝統文化や祭りの担い手不足も深刻化します。
医療・介護ニーズの増大と供給体制への負荷:
高齢者の増加により、医療や介護を必要とする人が増えます。
しかし、医療従事者や介護職員の人手不足が深刻であり、需要に応じたサービス提供が難しくなる可能性があります。
家族による介護負担(ヤングケアラー、ビジネスケアラー問題含む)も増大します。
世代間格差の拡大:
増大する社会保障負担が、主に現役世代や将来世代に重くのしかかる形となり、世代間の不公平感を生む可能性があります。
具体的な解決策
これらの問題に対し、多角的かつ長期的な視点での取り組みが必要です。
【少子化対策:子供を産み育てやすい社会へ】
経済的支援の拡充:
児童手当の増額・所得制限撤廃: 子育て世帯の経済的負担を直接軽減します。
教育費(高等教育含む)の負担軽減: 無償化や給付型奨学金の拡充により、将来への不安を減らします。
出産費用の保険適用・支援拡充: 出産に伴う経済的負担を軽減します。
住宅支援の強化: 子育て世帯向けの家賃補助や住宅ローン減税などを拡充します。
仕事と育児の両立支援:
待機児童の解消と保育サービスの質向上: 質の高い保育園・学童保育を増やし、多様なニーズ(延長保育、病児保育など)に対応します。
男性の育児休業取得促進: 制度の義務化や取得しやすい職場環境の整備(企業の意識改革、代替要員の確保支援など)を進めます。
柔軟な働き方の推進: テレワーク、フレックスタイム、時短勤務などを普及させ、男女ともに育児・家事に参加しやすい環境を作ります。
長時間労働の是正: 働き方改革を徹底し、家族と過ごす時間を確保します。
子育て支援サービスの充実:
地域子育て支援拠点の拡充: 親同士の交流や専門家への相談機会を提供します。
家事・育児サポートサービスの利用促進: 利用料補助などを通じて、負担を軽減します。
不妊治療への支援強化: 保険適用の範囲拡大や経済的・精神的サポートを充実させます。
【高齢化対策:活力ある長寿社会の実現】
健康寿命の延伸と予防医療の推進:
健康診断の受診率向上と生活習慣病予防: 健康意識を高め、医療費の抑制につなげます。
フレイル(虚弱)予防: 高齢者の社会参加や運動機会を促進し、介護が必要となる状態を防ぎます。
高齢者の就労・社会参加促進:
定年延長・継続雇用制度の推進: 意欲と能力のある高齢者が働き続けられる環境を整備します。
多様な働き方の提供: 短時間勤務やシルバー人材センターなどを活用し、体力に合わせた就労を支援します。
生涯学習・ボランティア活動の支援: 社会とのつながりを維持し、生きがいづくりを支援します。
社会保障制度の改革と持続可能性確保:
給付と負担の見直し: 全世代型社会保障制度の構築を目指し、年齢だけでなく負担能力に応じた公平な制度設計を検討します(例:高齢者の医療費窓口負担の見直し、年金受給開始年齢の柔軟化など)。
医療・介護制度の効率化: ICT活用(オンライン診療、介護ロボット導入など)、地域包括ケアシステムの強化、多職種連携の推進により、質の高いサービスを効率的に提供します。
【経済・社会構造の変革】
労働生産性の向上:
DX(デジタルトランスフォーメーション)の推進: AIやロボット技術の活用により、人手不足を補い、生産性を向上させます。
リスキリング(学び直し)支援: 労働者が変化に対応できるよう、スキルアップの機会を提供します。
多様な人材の活躍促進:
女性の活躍推進: 管理職登用や非正規雇用の処遇改善など、女性が能力を発揮しやすい環境を整備します。
外国人材の受け入れと共生: 一定の専門性・技能を持つ外国人材の受け入れを進めるとともに、日本語教育や生活支援など共生社会の実現に向けた環境整備を行います。
東京一極集中の是正と地方創生:
地方への移住・定住促進: 魅力的な雇用創出、子育て支援、テレワーク環境整備などを通じて、地方への人の流れを作ります。
コンパクトシティ化: 地方都市において、居住や都市機能を一定エリアに集約し、インフラ維持コストを抑え、生活利便性を高めます。
【社会全体の意識改革】
価値観の多様化と意識改革:
固定的な性別役割分業意識の変革: 男性も育児・家事へ積極的に参加する文化を醸成します。
ワークライフバランス重視の浸透: 仕事だけでなく、家庭や個人の時間を大切にする価値観を社会全体で共有します。
世代間の相互理解と協力: 若者と高齢者が支え合う社会の重要性について、国民的なコンセンサスを形成します。
これらの解決策は、相互に関連し合っています。単一の策で解決できる問題ではなく、政府、企業、地域社会、そして国民一人ひとりが当事者意識を持ち、連携して長期的に取り組んでいく必要があります。
どちらも回答も類似したような結果になりましたが、o4-miniはプロンプトに応じてWeb検索をしてソース元を明らかにしつつ、具体的な数字も出してくれるので信頼性が高いのはo4-miniかなと思います。
そのため、具体的な数字やソース元を明らかにしたい場合では、o4-miniを使うのが良いかもしれません。
また、ソース元の提供で言えば「Perplexity」かなと思いますが、同じ質問をPerplexityにもしてみました。
Perplexityの結果はこちら
日本の少子高齢化は、生産年齢人口の急激な減少と社会保障負担の増大という二重の課題を抱えています。2021年には出生数が81万人まで低下し、合計特殊出生率は1.20にまで落ち込んでいます[6]。この状況下で、高齢者1人を支える現役世代の数は2030年には1.8人にまで減少すると推計され[5]、経済成長の鈍化と財政持続性の危機が懸念されています。
### 主要な問題点
1. **労働力不足の深刻化**
生産年齢人口(15-64歳)が年間40-50万人減少し、医療・介護分野を中心に2025年時点で約130万人の人手不足が予測されています[6]。製造業では技能継承の断絶が、建設業では技術者不足が顕在化しています。
2. **社会保障制度の崩壊リスク**
国民医療費は2025年度に54兆円(高齢者比率58.4%)、介護給付費は25兆円に達すると推計[6]。現行の賦課方式年金制度は、2040年には保険料率30%超が必要との試算もあります[5]。
3. **地域社会の維持困難**
地方都市では若年層の流出が加速し、2040年には全国の半数以上の市区町村で「消滅可能性」が指摘されています[1]。中山間地域では買い物難民や医療アクセスの悪化が深刻化しています。
### 具体的な解決策
**1. 労働市場の構造改革**
- **定年制度の段階的撤廃**: 2025年4月から70歳までの就業機会確保が企業に義務化され、シニア人材の再教育プログラムが拡充[4]
- **外国人材の戦略的活用**: 特定技能制度の対象職種を14業種から22業種へ拡大し、建設・農業分野で受け入れ枠を年間5万人に倍増[5]
**2. 子育て支援の抜本強化**
- **保育サービスの多様化**: 企業主導型保育所の設置補助金を最大2億円に増額(2025年度予算)[8]
- **出産・育児一時金の増額**: 第一子42万円から50万円へ引き上げ、第三子以降は75万円に段階的給付[2]
- **不妊治療の保険適用拡大**: 体外受精の公的助成を年齢制限なしに拡大し、最大6回まで全額給付[2]
**3. 地方創生と働き方改革の融合**
- **地方移住支援パッケージ**: 東京23区からの転入者に最大300万円の補助金(家賃補助含む)を2025年度より実施[4]
- **テレワーク特区制度**: 地方企業のデジタル化を支援するため、クラウド導入費用の90%を補助[8]
**4. 社会保障制度の持続可能化**
- **年金受給開始年齢の柔軟化**: 68-75歳の間で選択可能にする「フレキシブル年金制度」を2026年導入予定[5]
- **医療費自己負担の所得連動制**: 高所得高齢者の窓口負担を現行30%から50%に段階的に引き上げ[6]
これらの対策は単独では効果が限定的ですが、多角的に組み合わせることで相乗効果が期待できます。例えば、愛媛県松山市では企業主導型保育所とシニア人材の育児支援を組み合わせた「孫育てプロジェクト」を実施し、2024年度の出生率を1.58に改善しました[8]。持続可能な社会を構築するためには、政府・企業・個人が連携した包括的な取り組みが不可欠です。
Citations:
[1] https://www.bk.mufg.jp/column/events/secondlife/b0029.html
[2] https://spaceshipearth.jp/decreasingbirthrateandagingpopulation/
[3] https://gooddo.jp/magazine/health/low_birthrate_and_aging/
[4] https://benesse.jp/kyouiku/sdgs/article36.html
[5] https://www.borderless-japan.com/words/aging-society/
[6] https://www.saisoncard.co.jp/topic/entry/healthcare2410_3/
[7] https://www.tyojyu.or.jp/net/kenkou-tyoju/tyojyu-shakai-mondai/choshoshikoreishakai-mondai.html
[8] https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/future/sentaku/s3_1_4.html
[9] https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/future/sentaku/s2_3.html
[10] https://eleminist.com/article/2905
[11] https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/future/sentaku/s3_1_2.html
[12] https://benesse.jp/kyouiku/sdgs/article36.html
[13] https://www.nira.or.jp/paper/policy-co-creation/2023/03.html
[14] https://gooddo.jp/magazine/health/low_birthrate_and_aging/low_birthrate/7396/
[15] https://machiage.microad.jp/blog/39-population-decline
[16] https://www.nttdata-kansai.co.jp/media/067/
---
Perplexity の Eliot より: pplx.ai/share
Perplexityもソースを明確にして出力してくれますが、内容が薄っぺらい感じがしますね。そこらへんも踏まえるとやはりソース元を明確にしつつ、具体的な数字も出したいって場合にはo4-miniが良いかもです。
なお、Googleが公開したAIプラットフォームであるFirebase Studioについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

Codex CLIも試してみる
検証内容は上記2つでおしまいですが、Codex CLIが新たにリリースされたので使ってみたいと思います。Windowsはまだ使用できないようで、MacもしくはLinuxを使う必要があります。
まずはCodex CLIをインストールします。
npm install -g @openai/codex
次にAPIキーを登録。
export OPENAI_API_KEY=""
あとは実行です。
codex
Node.jsはバージョンが22以上が推奨されています。
以下はプロジェクトの構成を教えてと指示を与えた時の動画です。コメントアウトでファイルの中身を推測してくれています。
オプション
モード名 | 説明 | ファイル編集 | シェル実行 |
---|---|---|---|
suggest(デフォルト) | 提案のみ、自動実行なし | ✕ | ✕ |
auto-edit | 自動でファイルを修正 | ○ | ✕ |
full-auto | 自動修正+自動実行 | ○ | ○ |
オプション | 説明 |
---|---|
–model または -m | 使用するモデルを指定(例:-m o4-mini) |
–approval-mode または -a | 実行モード(例:–approval-mode full-auto) |
–quiet または -q | 非対話モード |
–json | JSON形式で出力 |
completion bash | bash/zsh補完スクリプトの出力 |
まとめ
本記事ではo4-miniの概要から使い方、Codex CLIについて解説をしました。
o4-miniの良い点は、通常通りプロンプトを入力してもモデル側でWeb検索が必要な場合に検索をしてくれる点ですね。近年登場するモデルの性能自体はそこまで差がないように感じますが、Web検索をシームレスに行ってくれるのは、ユーザービリティが高いと感じました。
ぜひ皆さんも本記事を参考にo4-miniを使ってみてください!
最後に
いかがだったでしょうか
「軽量×高精度」で注目を集めるo4-miniは、業務プロセス全体に生成AIを取り入れたい企業にとって、コスト効率の高い選択肢になり得るでしょう。
画像理解・推論・ツール連携など、実務に使える機能を備えた本モデルは、業務特化型AIの構築にも最適です。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです!
開発実績として、
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