溶接管理技術者経営ブログ

【GPT-4の丁寧さ、やっぱり捨てがたい】米国ではGPT-4o復活、日本では使い方を再考する時

【GPT-4の丁寧さ、やっぱり捨てがたい】米国ではGPT-4o復活、日本では使い方を再考する時

ものづくりだより521号(AIとの付き合い方を考える)
おはようございます。溶接管理技術者の上村昌也です。

今回は少し趣向を変えて、ChatGPTとの付き合い方についてのお話です。
2025年現在、私たちが日々使っているChatGPTは「GPT-5」モデルです。

ただ最近、ふと「以前のGPT-4のような、落ち着いた丁寧な応答が恋しい」と感じる場面がありました。
そしてその“しっくりくる感じ”をもう一度取り戻す方法を探してみたところ──工夫次第で、ちゃんと再現できるという気づきがあったのです。

また『AIバブルの不都合な真実』(クロサカ タツヤ著)でも、性能はGeminiが上回ってきて
Googleの資産を活用して今後はかなりの利用者が伸びるとのことです。
ただし、GeminiにあってChatGPTにないものもあれば、その逆もあります。
そうなんです、ChatGPTはUI/UXに抜群に強いのですよ。

AIバブルの不都合な真実の書影。黒背景にデジタルグラフが浮かび上がる球体が中央に描かれており、黄色の大文字でタイトルが配置されている。

話題書『AIバブルの不都合な真実』(クロサカタツヤ著/日経BP刊)の表紙。
米国でのAIレガシーモデル回帰や投資バブルの実態に迫った一冊。

ノートパソコンの前で微笑むココアちゃんが「やっぱりGPT-4の方がしっくりくるね」と話すシーン。信頼性重視のAI活用を表現。

「やっぱりGPT-4の方がしっくりくるね」と語るココアちゃん。AIも信頼できる相棒がいい。


米国ではGPT-4o「復活運動」が起きていた

実は2025年8月、OpenAIが新しい GPT-5 をリリースした際、一時的にGPT-4oが使えなくなるという出来事がありました。

『AIバブルの不都合な真実』(クロサカ タツヤ著)実際、同書でもこうしたユーザー行動の変化が取り上げられており、米国のユーザーを中心に「#keep4o」や「#bringback4o」といったハッシュタグ運動が広がり、「丁寧で安定したGPT-4oを返してくれ」という声が急増。OpenAIは方針を転換し、有料プランに限りGPT-4oの再選択を可能にしたのです。

これは、性能だけでなく「信頼できる出力」「愛着のある振る舞い」を重視するユーザーが増えてきた証かもしれません。

日本では「使い方の工夫」が求められる

一方、日本では今のところGPT-5がデフォルトとなり、GPT-4oはPlus/Proユーザー向けの選択肢のひとつとして残っています。

ただ、GPT-4(2023年モデル)には戻れません
だからこそ、私たちにできるのは──GPT-4風の丁寧な出力をGPT-4oでどう再現するかという“使いこなし”です。

プロンプトで「GPT-4の感触」は再現できる

以下のようなプロンプトを用いると、GPT-4のような構成・文体・言葉選びがかなり再現できます:

あなたは日本の中小製造業に強い、論理構成が得意な技術系ライターです。
・敬語表現を丁寧に
・接続詞と段落構成に注意して
・GPT-4風の安定感ある文章を意識して書いてください

たったこれだけで、出力のニュアンスがかなり変わります。

スピードのGPT-4o × 精度のGPT-4風

GPT-4oは間違いなく優秀で高速なモデルです。ただ、急がば回れというように、落ち着いた出力を求める場面も確実に存在します。

だから私は今、「スピードはGPT-4o」「精度はプロンプトでGPT-4風に」というスタイルで運用しています。

AIとの付き合い方に正解はありませんが、信頼できる“相棒感”のある使い方は、きっと今後ますます大切になる気がします。

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よくある質問(FAQ)

Q1. GPT-4(旧モデル)には戻せないのですか?

はい。現在のChatGPTでは、2023年版のGPT-4(gpt-4-0314など)は使用できません。
表示上「GPT-4」となっていても、実際には統合モデル「GPT-4o」または「GPT-5」が動作しています。

Q2. なぜ米国ではGPT-4oが復活したのですか?

GPT-5登場後、GPT-4oが一時的に使えなくなり、ユーザーから「元に戻してほしい」との要望が殺到しました。
OpenAIはその声に応え、GPT-4oを有料ユーザー向けに再選択できるようにしました。

AIの選び方で迷った時、「どのモデルを使うか」だけでなく「どう使いこなすか」も大切です。
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本記事は、筆者が実際にAIツール(ChatGPT)を業務や情報整理に活用する中で得た体験・所感をもとに、一般的な情報として整理したものです。
記載内容は特定のAIサービスやモデルの性能・継続提供・仕様変更を保証するものではありません。

また、記事内で紹介している見解やプロンプト例は、すべての利用環境や用途において同様の結果を保証するものではありません。
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