「OpenAI API（ChatGPT API）」まとめ！AIモデルと料金、Pythonでの使い方、活用事例を徹底解説

WEELメディアリサーチャーのいつきです。

外部のシステムにOpenAIの機能を連携させる際に使用する「OpenAI API」ですが、多くの種類が存在するため、その全容を理解しきれていない方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、現在提供されている「OpenAI API」をまとめてみましたので詳細を解説します。

最後までお読みいただくと、今まで気づいていなかった機能を見つけて、既存システムの改良や新たなサービスの創出に活かせるかもしれません。

ぜひ最後までご覧ください。

「OpenAI API」とは

OpenAI APIとは、OpenAIが開発したAI技術を外部サービスでも利用できるようにするAPIサービスのことです。外部サービスとOpenAI APIを連携させることで、自然言語処理や画像生成、音声認識などの機能を誰でも利用できるようになります。

なお、OpenAI APIはChatGPTのように月額課金ではなく、入力や出力トークンに対する従量課金制です。

開発者がプログラミング言語を使用してAPIにアクセスすることで、OpenAIが提供しているさまざまなAI技術を外部サービスで利用できるようになります。

なお、ChatGPT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。

WEEL

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OpenAI APIとChatGPTの違い

OpenAI APIとChatGPTの最大の違いは、AIモデルの提供形態です。

各AIモデルとインタフェース、その他便利機能がセットになっていて誰でも簡単に使えるのがChatGPTの特徴。対して、OpenAI APIでは各モデル・機能が個別に提供されていて、アプリやサービスに組み込めるようになっています。

そのため、OpenAI APIを活用すれば……

• チャットボットの開発
• 情報検索
• 外部アプリ上での文書の生成
• 外部アプリ上でのプログラミングコード作成
• 外部アプリ上での文章の要約や添削

といったことが可能です。

OpenAI APIの学習データの仕様

ChatGPTはユーザーがオプトアウト（明示的に学習データの利用を許可しない意思表示）をしない限り、OpenAIが入力データをAIモデルの学習に利用する、という仕様になっていました。

対して、OpenAI APIでのデフォルトの仕様は真逆で、入力データが学習に使われないようになっています。APIを利用することで、プライバシーやデータセキュリティに関するリスク対策が図れるでしょう。

OpenAI APIで提供中のAIモデル・機能と料金

ここではOpenAI APIで提供中のAIモデル・機能とその料金を、早見表でご紹介します。

OpenAI APIで提供中のAIモデルと料金の代表例を上記にまとめました。

基本的には入力トークンや出力トークン数に対して従量課金で料金が発生します。画像は作成枚数、音声モデルは時間で料金が変動するのが特徴です。

上記表で紹介しているモデル以外にも多数のモデルが存在するので、詳しくはOpenAIの公式サイトを確認してみてください。

OpenAI APIで使える主な機能

OpenAI APIで使える主な機能は以下のとおりです。

• Chat Completions API
• Realtime API
• Assistants API
• Batch API
• JSONモード（Structured Outputs）
• Fine-tuning
• Model distillation
• ナレッジ検索
• Code Interpreter
• Function Calling
• ストリーミング

以下でそれぞれの機能詳細を解説していきます。

Chat Completions API

ChatGPTの代表的な機能である、チャット形式でのやり取りを外部のサービスでもできるようにするAPIです。大規模言語モデルを使用して、入力されたプロンプトからニーズに沿ったテキストを生成してくれます。

生成できるテキストの種類は豊富で、コード・数式・構造化された JSON データ・人間のような散文などです。ChatGPTと同等の機能を外部サービスでも利用できるので、自社サービスにAIチャットボットを導入したい場合に利用してみてください。

Realtime API

Realtime APIは、リアルタイムで音声を使ったやり取りができるようになるAPIです。音声入力と出力をリアルタイムにストリーミングする仕組みを採用しているので、遅延が少なく、自然な会話を楽しめます。

OpenAI APIには、似たような音声モデルとしてWhisperも存在しますが、Realtime APIとは音声を認識してから出力するまでの工程が全く異なります。

Whisperで音声を認識してテキストに変換したあと、推論をおこなう言語モデルやテキストを出力するテキスト読み上げモデルと併用する必要があったため、会話に遅延が発生しがちでした。

しかし、Realtime APIはこれらの課題を解決しているので、スムーズなやり取りを体感できます。

Assistants API

Assistants APIは、外部サービスにAIアシスタントを実装できるAPIです。コーディングなしでAIアシスタントを作成できるため、非エンジニアでも手軽に利用できます。

Assistants APIには、おもに以下4つの機能が備わっています。

自社サービスに組み込めば、サービス利用者の利便性が向上するので、ぜひ試してみてください。

Batch API

Batch APIとは、大量のリクエストを非同期の状態で処理できるAPIです。通常、ChatGPTなどでは一問一答形式でやり取りしますが、Batch APIでは一度に大量のプロンプトを入力して、24時間以内にまとめて回答が返ってくる仕組みを採用しています。

なお、Batch APIはほかの同期型のAPIの半額で利用できる点も大きなメリットです。データ分析や整理といった作業に最適なため、開発者の利用に向いています。

JSONモード（Structured Outputs）

JSONモードとは、出力結果が必ずJSON形式になるモードです。JSONモードを利用すると、出力の結果が一定の形式で統一されるので、出力をプログラム上で扱う際に活躍します。

一方、JSONモードを利用しない場合、JSONを出力するよう指定しても、JSON以外の余計なテキストが混じるケースがあります。

Fine-tuning

Fine-tuningは、OpenAIから提供されているAIモデルを微調整する機能です。APIを通じて利用できるAIモデルを微調整することで、回答精度を高めたり、効率を高めたりできます。

たとえば、1つのプロンプトに対して多くの選択肢を提案しないようにもできるので、出力トークン数を抑えてコストを節約可能です。

Model distillation

Model distillationは、OpenAIのプラットフォーム内で、AIモデルを蒸留できる機能です。AIモデルの蒸留とは、大規模なAIモデルをベースにして、同じ機能を備えたより小さなAIモデルを開発する手法を指しています。

o1-preview や GPT-4oなどの高性能モデルの出力を使用して、GPT-4o miniなどのコスト効率の高いモデルを微調整することで、パフォーマンスを向上させられます。

ナレッジ検索

ナレッジ検索とは、膨大なデータベースから必要な情報をスムーズに抽出するプロセスのことです。OpenAI APIにもナレッジ検索を可能にする機能が搭載されています。

たとえば、Assistants File Searchの機能を使うと、AIモデルに独自の製品情報やユーザーが提供するドキュメントなどの外部データを学習させられます。

この機能により、AIモデルが元々学習していた情報以外の情報にアクセスできるので、回答の幅が広がるのがメリットです。

Code Interpreter

Code Interpreterは、自然言語を入力してコードを生成できる機能です。Pythonなどの言語を使用する際は、チャット上に仮装環境を構築して、プログラミングコードの実行までしてくれます。

エンジニアはもちろん、非エンジニアでも突発的にコードが必要になった際に便利なので、ぜひ使ってみてください。

Function Calling

Function Callingは、OpenAI APIを通じて、プロンプトに応じた関数を呼び出す機能です。たとえば、外部システム上でOpenAI APIの機能を起動して天気について尋ねると、天気APIから関数を呼び出して回答を出力してくれます。

関数の指定さえすれば、関数を使用するかしないかはOpenAI API側が自動で判断してくれるのが特徴です。AIモデルが元々学習していない外部のデータにアクセスできるようになるので、回答の幅が広がります。

ストリーミング

ストリーミングは、OpenAIのAPIを通じてリアルタイムでデータを受信できる機能です。チャットでプロンプトを入力したあとのレスポンスが高速になるので、ユーザー体験が向上します。

ストリーミングは、チャット完了APIとアシスタントAPIの2つでサポートされているのが特徴です。

OpenAI APIの使い方

OpenAI APIの使い方について、以下の手順を詳しく解説していきます。

• アカウント登録手順
• 決済情報の登録手順
• APIキーの発行手順
• APIキーの管理方法
• Pythonでの基本的な使い方

アカウントの登録手順から解説していくので、まだChatGPTなどを使ったことがない方も参考にしてみてください。

アカウント登録手順

まずは、OpenAIのアカウントを作成します。

OpenAIのChatGPTの公式サイトにアクセスして、「今すぐ始める」をクリックしてください。

ログインを求められるので、「アカウントをお持ちではありませんか？」のアカウント部分をクリックしてアカウントを作成してください。

アカウントを作成する際は、メールアドレスなどの必要な情報を入力します。

決済情報の登録手順

決済情報を登録する際は、OpenAI Platformのサイトにアクセスして、「請求する」→「支払いの詳細を追加する」をクリックします。

個人か会社か聞かれるので、該当するものを選択してください。

あとは住所やカード情報を入力して完了です。

APIキーの発行手順

APIキーは、OpenAI Platformのサイトにアクセスして、「API key」→「Create new secret key」をクリックすることで発行できます。

上記画面に切り替わるので、コピーをクリックして、メモアプリなどにAPIキーを保存してください。

APIキーを再度表示できない点に注意が必要です。

APIキーの管理方法

作成したAPIキーは、OpenAI Platformのサイトにて管理されています。作成日や最後に使用した日、権限などを確認可能です。

使用状況ページを開くと、画像や音声などのモードごとのリクエスト回数、料金などを確認できます。

利用料金の状況とトークン消費残高の確認方法

現在の利用料金とトークンの残高は、メニューバーの……

• Usage：現在の利用料金
• Billing：トークンの残高 / Settingの下

から確認できます。

まずは利用料金の確認から、試していきましょう！OpenAIのデベロッパー向けサイトにアクセスします。

そしてこのように、画面左側にカーソルを合わせると、メニューバーがせり出してきます。次に枠の箇所「Usage」をクリックしてみましょう。

するとこのように、現在の利用料金が確認できるんです！

ちなみにトークンの残高については……

以上のとおり、メニューバー「Settings」中の「Billing」を選択すると確認ができます。

API利用時の料金上限設定の方法

ちなみにChatGPT APIでは、月々の利用料金について上限が設定可能です。設定用のボタンは、Billingの画面の……

枠で囲った箇所「Usage limits」から可能です！ここをクリックしてみると……

このように各モデルについて、月々のトークン数（TPM）と月々のリクエスト数（RPM）の制限状況が表示されます！制限を設定する場合は、この画面を下にスクロールしましょう。

すると「Usage limits」という見出しが出てくるので、そこから利用限度額が設定可能です。

Pythonでの基本的な使い方

OpenAI APIをPython環境で実行する際の基本的な使い方を紹介します。今回はGoogle Colabで実践しました。

まずは、以下のコードを実行してOpenAI Pythonライブラリをインストールします。

!pip install openai

次に、以下のソースコードを実際のAPIキーで置き換えて、Google Colab上で実行しましょう。

#"APIキー"の部分に発行したキーの文字列を入力する。
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "APIキー"

以下の画像のように左側にチェックマークが入ればOKです。

APIキーの入力まで済ませたら、あとはモデル名・役割・プロンプトを入力して、実際にPython環境でOpenAI APIを実行してみましょう。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

#役割・プロンプトの指定
response = client.chat.completions.create(
                    model = "モデル名",
                    messages = [
                        {"role": "system", "content": "ChatGPTの役割"},
                        {"role": "user", "content": "プロンプト（ユーザー側）"}
                    ]
                )

# 応答の表示
text = response.choices[0]
print(text)

上記はOpenAI APIを通して回答を得るための基本のコードです。モデル名・ChatGPTの役割・プロンプトの欄を任意のものに置き換えるだけで、OpenAI APIを実行して指定したAIモデルから回答を得られます。

ちなみに、実際にプロンプトを記入したPythonコードは以下のとおり。使用するモデルは「gpt-4-1106-preview」となっています。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

#プロンプトを入れる。改行は「\nとクオーテーション」or「普通の改行と三重クオーテーション」にて。

prompt = "#命令\n以下の文章における話者の感情をポジティブorネガティブのどちらかに分類してください。その際、理由も添えてください。\n#文章\n良い時計をつけていらっしゃいますね。\n#分類\n\n#理由\n"

response = client.chat.completions.create(

                    model = "gpt-4-1106-preview",

                    messages = [

                        {"role": "system", "content": "あなたは京都人です。相手を褒める時には裏の思惑があります。褒められた時はまずネガティブだと思ってください。"},

                        {"role": "user", "content": "#命令\n以下の文章における話者の感情をポジティブorネガティブのどちらかに分類してください。その際、理由も添えてください。\n#文章\n元気なお子様ですね。\n#分類\n\n#理由\n"},

                        {"role": "assistant", "content": "#分類\nネガティブ\n#理由\n子供がうるさいと思っており、それを遠回しに伝えようとしているから。"},

                        {"role": "user", "content": prompt}

                    ],

                    temperature=0

                )

# 応答の表示

text = response.choices[0]

print(text)

試しに、こちらを実行してみると……

【API経由時の回答】
Choice(finish_reason=’stop’, index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content=’#分類\nネガティブ\n\n#理由\n話者は相手の時計を表面上は褒めていますが、京都人の特性として裏の思惑があると考えられます。この場合、話者は相手の時計が目立ちすぎるか、派手すぎると感じている可能性があり、それを遠回しに指摘していると考えられます。’, role=’assistant’, function_call=None, tool_calls=None))

回答は以上のとおり。コンテキスト（文脈）から、京都風の皮肉が読み解けています。

なお、PythonでのOpenAI API活用方法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。

WEEL

ChatGPT APIにおけるPythonの活用事例とAIコンサルの作り方を徹底解説 | WEEL WEELメディア事業部AIライターの2scです。 Pythonエンジニアのみなさん、ChatGPT APIを触ったことはありますか？ ChatGPT APIは大企業も活用中！すでにアサヒビール株式会…

OpenAI APIの活用事例20選

ここからはOpenAI APIの活用事例を20個紹介します！

ぜひ、皆さんの業務に役立つ事例があれば活用してみて下さい！

Slackでのチャットボット実装

Slackと言えばビジネスなどで使用されるチームコミュニケーションツールですが、OpenAI APIを活用することでSlack内にbotとしてChatGPTを出現させられます。

Slackから気軽に使え、回答をチーム全体で共有することができ、LLMによる翻訳も可能なため多国籍なチームでも円滑なコミュニケーションを取ることが可能になります。

Chatworkでの連絡帳管理自動化

ビジネスチャットツールのChatworkもOpenAI APIとの連携が可能です。しみずがおか幼稚園は、「OpenAI API」と「Chatwork」を組み合わせた「AI連絡帳」を開発し、教諭の業務負担を軽減しました。※1

連絡帳の作成には1件あたり約10分、1日あたり約50〜60分を使っていましたが、「AI連絡帳」を使って文面を作成し、その文面を参考に連絡帳を記載することで１件当たり約4分、1日で約30〜40分まで短縮することに成功しました。

教諭全員で年間1,000時間の削減が見込まれています。さらに、「AI連絡帳」を利用することで、新人教諭でもベテラン教諭と同品質の連絡帳を作成できるようになりました。投稿された連絡帳文面の評価を「Chatwork」上で送りあうことで、教諭、指導員それぞれの学習の機会にもなっています

Googleスプレッドシートでの作業自動化

 Googleが提供している表計算ツールのGoogleスプレッドシートもOpenAI APIとの連携が可能です。API連携をすることでLLMの回答を直接シート上に表示・保存することが可能になります。効率的にリサーチをすることができるようになります。

Azure OpenAI Service

Microsoft AzureはMicrosoftが提供するクラウドコンピューティングサービスで、ビジネスや個人がアプリケーションを構築、デプロイ、管理するためのツールとサービスを提供しています。そのクラウド上でOpenAI APIの各AIモデルを利用できるサービス、Azure OpenAI Serviceがあります。※2

Azure OpenAI Serviceは、AIの専門知識がなくても、アプリ構築が可能な開発者向けサービスの1つです。AI技術を活用してビジネスプロセスの改善や新しいビジネスモデルの創造、社会的課題の解決など、多岐にわたる分野で活用できます。

例えば

・顧客からの問い合わせに自動的に回答するチャットボットを作成する。
・製品の説明書を自動的に翻訳する。
・新しいソフトウェアを自動的に開発する。
・病気の診断を自動的に行う。

などが可能になります。

広告の自動生成

Omnekyは深層学習を利用し、ユーザーごとにパーソナライズされた広告を大量に生成するプラットフォームです。OpenAI APIによって、テキストベースで誰でも簡単に美しい広告を生成できるサービス「Creative Assistant」を開始。※4

AIとの会話によって広告コンテンツが手軽に作成できるようになったのです。細かいビジュアルから全体の雰囲気、使用する画像やビデオの選定を入力するだけで、OmnekyのAIが自動で広告を生成します。

広告を作る作業は専門知識を必要としますが、OpenAI APIとOmnekyという2つのAI技術を組み合わせることで、誰でも簡単に美しい広告の作成が可能となったのです。

マニュアル作成の自動化

Manual ForceはWebブラウザ上での操作を自動で記録して、その内容をマニュアル化したり、シェアしたりできるサービスです。OpenAI APIのおかげで、作成したマニュアルのタイトル、さらには説明文についても自動で生成できるようになりました。※5

「AIサジェスト」と呼ばれるサービスによって、これまで人間によって対応していた作業が大幅に簡略化されます。このサービスはGoogle Chromeの拡張機能として提供されているため、インストールすれば誰でも利用が可能。マニュアル作りの工数を大幅に削減できるでしょう。

リファレンスチェックの効率化

Parame株式会社は、「Parame Recruit」と呼ばれるサービスを提供しています。これは採用時のミスマッチを防ぐリファレンスチェックサービスであり、面接だけでは分からない性格やスキルを取得した上で判断することが可能となります。※6

しかし、「リファレンスチェックの読み込みが大変」、「状況に応じた質問事項の選択が困難」という課題が指摘されていました。OpenAI APIによる「AIサポート機能」を活用することで、リファレンスチェックの質問をAIが選択、リストを作成してくれます。

さらに、選考判断に重要となる内容を書き出してくれるので、チェック作業の大幅な簡略化が実現したのです。

事業情報の要約

QFINDRは株式会社クレジット・プライシング・コーポレーションが提供する、非上場企業の検索ができる企業情報プラットフォームです。※7

本来、投資の審査などに必要となる複数の情報を、人の手によってチェックする必要がありましたが、OpenAI APIによって情報の要約が可能となりました。事業内容、想定される課題やリスク、経営戦略といった情報を瞬時に確認できますので、投資や融資の判断がよりスムーズになるでしょう。

さらに、企業Webサイトの要約も可能ですので、より具体的な情報を的確に入手できます。開示情報の限られる非上場企業ですが、QFINDRとOpenAI APIによって素早く的確な情報が集められるようになったのです。

ニュース動画の要約

株式会社Gunosyが提供する情報アプリ「グノシー」では、短時間の動画コンテンツの提供を行っています。しかし、動画の視聴には少なくとも1分程度の時間を要するため、動画内容全てを確認できないユーザーもいました。※8

そこで、OpenAI APIによって動画内容を数行程度に要約し、気になったものだけを視聴することを可能にしました。動画を視聴しなくてもその内容を把握できるため、ユーザーは自分の好みの動画を見つける可能性が広がります。

さらに、再生時間の長い動画も配信できるようになりましたので、提供できる情報量も大幅に増加しました。

kintone連携による作業効率化

OpenAI APIはkintoneにも導入できます。※9

kintoneを使ってLLMとの対話をデータベースとして共有することで、全体の作業効率が向上します。連携をすることによってアプリ上でChatGPTの機能にアクセスでき、質問に返答できたり、議事録を要約できたりします。

Miro連携によるブレスト効率化

Miroはオンラインホワイトボードツールです。パソコンの画面上にデジタルのホワイトボードを表示することができ、自由にアイデアを書いたり、それを移動させてブレインストームすることができます。※10

このMiroにOpenAI APIを導入することで、Miro上でLLMの回答を表示できます。すると、より深いブレインストーミングができたり、アイデアをまとめることができたりします。

Microsoft Teams連携による会議効率化

チーム内でのチャットやミーティングなどができるMicrosoft TeamsでもOpenAI APIが使えます。

例えば、アイデア出しに悩んでいたら、「gpt、〇〇についてのアイデアを3つ考えて」と指示を出すことで、LLMがアイデアを出してくれます。

また、会議の内容を要約して、議事録を作成してもらうなど、他にも多くのことができるようになります。

Excelでの作業効率化

Microsoft Power Automate for Excelというアドインを使うと、ChatGPTの機能がExcelで使えるようになります。

データ入力の際に、Excelを使う人がいると思います。特に、似たようなデータのコピペ作業など単純な作業に時間が費やされることも多いでしょう。それらの作業がOpenAI APIとの連携で、大幅に作業時間を短縮できます。

Google Docsと連携した文章生成

Google DocsにOpenAI APIを導入すると、ブログ記事の作成などが何倍も早くできます。※11

使い方は、ChatGPTとほとんど同じで、メニューにある「ChatGPT」をクリックし、「目次作成」。作成したいブログ記事のテーマを入れるだけで、目次が作成できます。

また、文章を自動で出力することも可能です。

UIからのコード生成

OpenAI APIなら、スクリーンショット1枚でWebサイトの構造を解析できます。さらに解析だけではなく、同じ構成のコードを書き出すため、Webデザイナー泣かせの機能です。

駆け出しのWebデザイナーさんは、ぜひ使えるようにしておきましょう。

DALL-E 3による画像生成

OpenAI APIのDALL-E 3を活用すれば、ウェブサイトのロゴやファビコンも簡単に用意できちゃいます。ほんの数十秒でロゴやファビコンが作り直せるのであれば、デザイナーさんが作ったらPDCAサイクルが爆速になりそうですね。

SEOキーワードの自動提案

GMO順位チェッカーは、OpenAI APIを活用した新機能を導入し、SEOキーワードの自動提案サービスを開始しました。2023年5月1日より、全プランに標準搭載されたAIキーワードアドバイザー『ミラーPowered by ChatGPT API』が提供されています。※12

この機能により、AIが個別のキーワードから関連するSEOキーワードを自動的に提案し、業務時間の大幅な短縮を実現。専門知識や高価なツールがなくても、誰でも簡単にキーワード選定が可能になりました。結果として、キーワード調査・選定にかかる時間とコストが削減され、ユーザーはコンテンツ作成やサービス改善に、より多くのリソースを集中できるでしょう。

この革新的な機能は、SEO戦略の効率化と効果的な実施を支援し、ビジネスの成長に貢献することが期待されています。

AIチャットボット

OpenAI APIを利用すれば、自社サービスや社内用にAIチャットボットの開発・導入ができます。ちょっとした疑問を解決するのに最適なため、人間が問い合わせに対応する手間が省けて業務の効率化が可能です。

なお、ChatGPTなどをそのまま使うと、事前に学習した範囲の情報しか答えられないため、専門的なやり取りには向きません。

一方、OpenAI APIとLangchainやllamaindexなどのPythonライブラリを組み合わせれば、外部データにアクセスできるようになるので、これらの課題を解決できます。

顧客向けAIサービス

OpenAI APIを利用して、顧客向けAIサービスを構築することも可能です。テキスト生成はもちろん、画像・音声・コードといった、さまざまなものを生成できるため、自社サービスと組み合わせれば新たな価値を顧客に提供できます。

実際に、問い合わせ業務削減や営業支援を目的として、ChatGPT機能搭載のAIサービスを提供している企業が存在します。※13

AIエージェント

AIエージェントとは、人間が極力介入せずとも、AIが特定のタスクをこなしてくれる機能です。OpenAI APIを通して、AIエージェントの構築ができます。

たとえば、Adaが提供しているカスタマーサービス自動化プラットフォームがいい例です。※14OpenAI APIによって動作するAIエージェントを提供していますが、OpenAI APIを利用していない前バージョンの製品と比較すると、質問の解決率が最大で50%ほど向上しています。

OpenAI APIを使う時の注意点と対策

OpenAI APIは正しく使えばとても便利なものです。しかし、使用する上で注意するべきポイントがあります。

• 情報漏洩
• 不適切なコンテンツの生成
• 不正確な情報の出力

注意点の理解を怠ってしまうと、大きな問題に発展する可能性もあります。業務で活用したいという方は必ず確認しましょう。

情報漏えい

OpenAI APIを使用する際に最も気をつけるべきことは情報漏えいです。OpenAIは、APIを利用すれば入力された情報を学習に使用することはないとしています。

しかし、ユーザーが自身の個人情報を入力した場合、その情報が外部に漏れる可能性がないとは言えません。自分の名前、住所、電話番号などが外部に流出したり、顧客の個人情報や機密情報が流出すれば大問題になります。

個人情報漏えいの対策

この対策としては、OpenAI APIを使用する際に、ユーザーが自身の個人情報を入力しないようにすることが重要です。また、個人だけでなく、会社全体でマニュアルを作成したり、セミナーなどを開催したりして、社内全体に意識を浸透させることも効果的です。

不適切なコンテンツの生成

OpenAI APIから使えるAIモデルは、大量のインターネットテキストから学習しています。そのため、不適切な文章を生成する可能性があります。

OpenAIは、不適切なコンテンツをフィルタリングするためのシステムを提供しています。しかし、このシステムも完全ではないため、一部の不適切なコンテンツがフィルタリングを逃れることもあります。

不適切なコンテンツの生成の対策

この対策としては、AIモデルが出力した内容を人間が必ず確認をすることが考えられます。LLMは便利なAIですが、まだ手放しで業務に活用できるほどのクオリティは担保できていません。そのため、手間を惜しまずに必ず人間の目でチェックをすることが必須です。

不正確な情報の出力

OpenAI APIの各AIモデルが出力する回答が常に正確であるとは限りません。LLMは、ハルシネーションと呼ばれる現象を起こすことがあります。

ハルシネーションとは、あたかも事実のように誤った情報をLLMが出力することを指します。LLMの回答が全て正しいと考えていると誤った情報に気付けないことがあるため、注意が必要です。

不正確な情報の出力に対する対策

ハルシネーションへの対策としては、LLMの出力を盲目的に信じることは避け、必要に応じて人間による確認や検証を行うことがあります。また、LLMはそれっぽい回答をすることに長けているため、場合によっては専門家の意見を求めることも有効な手段の一つです。

OpenAI APIを使う際に出るよくある質問

OpenAI APIを利用する際によくある2つの質問を解説します。

OpenAI APIを無料で使う方法は？

2025年2月現在、OpenAI APIを無料で使う方法はありません。APIを使う際には、1）カード情報の登録と、2）5ドル分の入金が必須です。

ちなみに、以前は初回登録時に登録後から3ヶ月有効な18ドル分の無料トークンが配布されていましたが、こちらはすでに廃止されています。（※15）

OpenAI APIの回数制限は？

OpenAI APIはトークンの消費量に応じた課金システムを採用しているため、回数上限はありません。しかし消費量の上限は自分で設定しない限り、自動で課金されるため使いすぎに注意しましょう。

なお、生成AIの導入コストを抑える方法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。

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OpenAI APIを使いこなして自社サービスをアップデートしよう！

OpenAI APIは、OpenAIが提供しているAIモデルを外部サービス上から利用できるようにする機能です。

おもに以下のようなことが実現できます。

OpenAI APIを使いこなせば、AIチャットボット・顧客向けAIサービス・AIエージェントなど、さまざまなAIツールを構築できます。自社の作業効率が向上するほか、顧客に新たな価値を提供できるので、ぜひ利用してみてください。

最後に

いかがだったでしょうか？

「OpenAI API」を活用すれば、24時間自動応答可能なチャットボットの構築や、自社独自のテイストに合わせた文章の自動生成が実現できます。

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