【Azure OpenAI】GPT-4o とは？マルチモーダル対応の最新 AI を徹底解説

OpenAI の GPT-4o とは？

OpenAI が開発した GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、人間のような自然な文章を生成・理解できる AI モデルのシリーズです。この GPT シリーズの最新版として 2024 年 5 月に発表されたのが GPT-4o です。

GPT-4o の最大の特徴は「マルチモーダル対応」である点です。"o"は"omni"（すべて）を意味し、従来のテキスト中心のモデルとは異なり、テキスト（文章）、画像、音声という複数の形式の情報を一つのモデルで統合的に処理できます。

また、GPT-4o は単一モデルだけでなく、「GPT-4o mini」などの小型モデルや、音声・オーディオ処理に特化した「GPT-4o Realtime API」「GPT-4o audio」などを含むGPT-4o モデルファミリ として展開されています。

Azure OpenAI（AOAI）GPT-4o とは？

Azure OpenAI Service は、GPT-4o をはじめとする OpenAI の高度な AI モデルを、API 経由で提供するサービスです。企業が安心して利用できるよう、Azure の高いセキュリティと可用性を備えたクラウド基盤上で運用されています。

単に OpenAI のモデルを使えるだけでなく、Azure のプラットフォーム上で提供されることで、エンタープライズ向けの機能や運用面での利点が数多く得られます。

Azure OpenAI Service 上で GPT-4o を利用するメリット

では、GPT-4o を Azure OpenAI Service を通じて利用することには、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。

特に企業での利用において、以下の点が挙げられます。

セキュリティとコンプライアンス

Azure が提供する堅牢なセキュリティ機能（ネットワーク分離、アクセス制御、データ暗号化など）と、各種業界標準のコンプライアンス認定のもとで、安全に GPT-4o 等の AI モデルを利用できます。 入力データがモデルの再学習に使われない点も重要なポイントです。

信頼性とスケーラビリティ

Azure の信頼性の高いインフラ上で安定稼働し、ビジネスの要求に応じて処理能力を柔軟にスケールアップ・ダウンさせることが可能です。

既存システム・ツールとの連携

Microsoft Teams、Power Platform (Power Automate、Power Apps 等) 、Microsoft 365 Copilot といったマイクロソフトの業務ツールや、他の Azure サービス（Azure AI Search、Azure Machine Learning など）と容易に連携できます。これにより、既存のワークフローの中に AI 機能をスムーズに組み込めます。

API による柔軟な開発

提供される REST API や、Python、 C#、 Java、 JavaScript など主要なプログラミング言語向けの Azure SDK を利用することで、開発者は自社のアプリケーションやシステムに GPT-4o の機能を自由に組み込むことができます。これにより、カスタム AI ソリューションの開発が容易になります。

国内リージョン対応

Azure OpenAI Service では、機能や価格帯の異なる多様なモデルが提供されており、モデルの可用性はリージョンやクラウド環境によって異なります。 GPT-4o は、日本の Japan Eastリージョンを利用可能であり、データ所在地に関する要件（データレジデンシー）を満たしやすく、国内ユーザーにとっては通信遅延を抑える効果も期待できます。

これらのメリットにより、企業は GPT-4o の先進的な機能を、自社の要件に合わせて安全かつ効率的に活用し、業務の自動化や新たな価値創出を加速させることが可能です。

Azure OpenAI GPT-4o の主な特徴と性能

次に、Azure OpenAI Service を使って GPT-4o を利用することによる主な機能や性能面の特長をご紹介します。

マルチモーダル機能：テキスト・画像・音声対応

GPT-4o は、「テキスト（文章）」「画像」「音声（声）」といったさまざまなデータを 1 つの AI でまとめて扱うことができるのが最大の特徴です。

商品画像を見て自動で説明文を作る
音声による指示・質問に応答する

これまでバラバラだった処理をまとめて 1 つの AI ができるようになり、マーケティング、医療、教育など幅広い業界での活用が期待されています。

コンテキスト長と処理能力

GPT-4o は、非常に長い文章や大量の情報を一度に処理することができます。そのため、以下のことが可能です。

論文やレポートの要点をまとめる
会議の議事録を要約する
複数の資料を読み比べてレポートを作る

推論速度と応答性能の検証

GPT-4o は、これまでのモデルと比べてスピーディな返答ができます。複雑な質問や画像を含む処理でも、リアルタイムで応答できるレベルの速さを実現しています。

そのため即時分析が求められる業務アプリ、オンラインチャット、カスタマーサポート、リアルタイムデータ分析など、多岐にわたる利用に適しています。

ファインチューニングとカスタマイズオプション

Azure OpenAI では、以下のように GPT-4o を自社の用途にあわせて調整（チューニング）することができます。

自社特有の専門用語に対応させる
社内マニュアルに沿った応答を学習させる
出力の文体やトーンを変更する

※日本リージョンでは 2025 年 4 月現在利用できません。対応リージョンはこちらをご覧ください。

各 GPT モデルの特徴

ここでは、2025 年 9 月現在 Azure OpenAI Service で提供されている主な GPT モデルの特徴と GPT-4o との比較についてご説明します。

GPT-5

GPT-5は、OpenAIが発表した次世代のフラッグシップモデルです。最大の特徴は、単一のAIではなく、日常的な質問に迅速に回答する高速応答モデルと、複雑な問題に対して深く思考する「thinking（思考）」モデルを内包した「統合システム」である点です。ユーザーの質問の複雑さに応じて最適なモデルが自動で選択されるため、常に最高のパフォーマンスを発揮します。

コーディングや数学などの専門分野で飛躍的な性能向上を遂げたほか、AIの課題であったハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）が大幅に抑制されており、ビジネス利用における信頼性が格段に向上しています。

o3-mini

o3-mini は、計算の速さやコストの安さを重視した、軽量で新しいタイプのモデルです。プログラミングのコードや、整理された出力（構造化出力）を得意としています。

最大で 20 万トークンの長文を入力でき、10 万トークンまでの出力にも対応しているので、大きなコンテキストのやりとりができます。

o1

o1 は、o シリーズの中でも性能が高く、複雑な内容にもしっかり対応できるモデルです。文章の理解や推論の力が強く、一部では画像の入力にも対応しています（ただし画像処理の対応は限定的です）。

こちらも最大 20 万トークンの長文に対応していて、大規模な文章やデータを扱いたいときに便利です。

o1-mini

o1-mini は、o1 の小型・高速版です。応答の速さやコストの低さに優れていて、特にコード処理や日常業務に使いやすいモデルです。

入力は 12 万 8,000 トークン、出力は 6 万 5,536 トークンと、標準的なモデルよりも多くの文章を扱うことができます。

各モデルの比較

各モデルの活用場面と機能比較は次のとおりです。

マルチモーダル（画像・音声）を使いたい場合：GPT-4o は、テキスト・画像・音声に対応しており、チャットでの質疑応答、画像つきドキュメントの要約など、幅広い用途に活用できます。
コストを抑えて高速に動作させたい場合： o1-mini や o3-mini は、処理速度が速く、トークン単価も低いため、大量処理や軽量アプリケーションに最適です。
非常に長いドキュメントを処理したい場合： o1 や o3-mini は、最大 20 万トークンの大きなコンテキストを扱うことができるため、研究論文の要約や大規模な報告書分析などに向いています。
最も高い精度と信頼性を求める場合： GPT-5は、思考機能を備えた統合システムにより、あらゆる分野で最高の性能を発揮します。特にハルシネーションが大幅に削減されているため、正確性が最重要視される業務や、複雑な推論が求められるタスクに最適です。

Azure 上で GPT-4o を利用する方法

実際に GPT-4o を Azure OpenAI Service で利用するための手順をご紹介します。

Step 1. Azure OpenAI リソースの作成（Azure ポータル）

Azure ポータル上で Azure OpenAI Service のリソースを新規作成し、API キーとエンドポイントを取得します。

Azure ポータルにアクセスし、メニューで「リソースの作成」をクリックします。リソースの作成ボタン
① 検索窓に「Azure OpenAI」を検索して、② 選択します。③「作成」をクリックします。

基本タブで下記情報を入力します。

サブスクリプション
リソースグループ
リージョン
リソース名
価格レベル

基本タブ画面

ネットワークタブを選択します。ここでは、「すべてのネットワークを許可」とします。ネットワークタブ画面
「レビューおよび送信」タブの内容を確認し、「作成」をクリックします。レビュー及び送信タブ画面
デプロイが完了しました。デプロイ完了画面
対象リソースに戻り、左メニューの「キーとエンドポイント」をクリックして、キーとエンドポイントを確認します。この２つは、次の工程で必要な情報となります。

キーとエンドポイント画面

Step 2. GPT-4o モデルを AI Foundry でデプロイ

作成したリソースを使って、GPT-4o のモデルを Azure AI Foundry からデプロイ（利用可能に）します。まずは、チャットをするためのモデルをデプロイしてみましょう。

Azure AI Foundry ポータルにアクセスします。Azure AI Foundry ポータル画面
「使用するリソースを選択」する画面が表示されるので、上記ステップ１で作成済みの Azure OpenAI リソースを選びます。使用するリソース選択画面
① 左メニューから「デプロイ」を選択し、②「＋　モデルのデプロイ」をクリックします。デプロイボタン
モデルの選択画面が開くので、①「gpt-4o チャットの完了」を選択します。②「確認」をクリックします。モデルの選択画面
デプロイ名やデプロイの種類を選択し、「デプロイ」をクリックします。モデルのデプロイ画面
ステータスが「完了」に変われば完了です。

モデルデプロイ完了画面

Step 3-1. プレイグラウンドでのチャット

AI Foundry のチャット機能（プレイグラウンド）で、実際に GPT-4o を使ったチャットを試してみます。

左メニューから「プレイグラウンド」→「チャット」を選択します。

チャット選択画面

今回は例として、以下のような質問文を入力します。

「あなたは有能な AI アシスタントです。 GPT-4o は画像や音声などのマルチモーダル入力に対応していますか？どんな形式に対応し、どんなユースケースが想定されていますか？」

質問文入力画面

返答が以下のように表示されました。回答例

Step 3-2. Python コードによる GPT-4o の呼び出し

同様のチャットを python コードでも実現することができます。

以下が、GPT-4o を使った Python コードとなります。

python コード例

すると、次のような回答が返ってきました。

回答例 2

Step 4-1. プレイグラウンドでの画像の入力

では、次にプレイグラウンドで画像についての質問も行ってみましょう。

Step3 と同様に左メニューから「プレイグラウンド」→「チャット」を選択してプレイグラウンドを開きます。チャット欄に「この画像の説明をお願い。」と入力し、チャット画面のクリップアイコンをクリックして、ファイルを選択します。質問文例
画像の説明がされました。画像回答例

Step 4-2. Python での画像送信コード

以上の画像説明を python でも行うことができます。

以下はコード例です。

python コード例 2

出力された回答は次のとおりです。

「この画像には、前方が大きく損傷した銀色の乗用車が写っています。車のフロント部分がへこんでおり、衝突事故の結果である可能性があります。」というように先ほどの画像を説明する内容が生成されました。

Azure OpenAI GPT-4o の料金体系とコスト管理

Azure OpenAI Service（AOAI）では、GPT-4o を含むさまざまなモデルを用途やパフォーマンス要件に応じて柔軟に選択できる料金体系が用意されています。ここでは、GPT-4o の料金プランを中心に解説します。

課金の基本：トークンベースの従量課金

GPT-4o の利用料金は、トークン単位の従量課金制です。トークンとは文章を分割した単語のような単位で、入力（プロンプト）と出力（応答）の両方に対して料金がかかります。

トークンは、テキストデータの最小単位であり、英語の場合は 1 単語が 1 トークンに相当することが多いですが、日本語では 1 トークンあたりの目安で考える必要があります。

GPT-4o の料金(GPT-4o-2024-1120 Global の場合)

項目	単価（100 万トークンあたり）
入力	¥377.47500
キャッシュ入力（再利用）	¥188.7375
出力	¥1,509.90

Provisioned（PTU）料金：事前予約で割引

定常的な利用がある場合は、Provisioned Throughput Unit（PTU）という仕組みで安定したスループットと予測可能な料金設定を実現できます。

モデル	PTU 単価（1 時間）	月額予約	年額予約
GPT-4o Global	¥150.99〜	¥39,257.40	¥400,425.48

【PTU 利用に関する注意点】

PTU モデルは高い処理能力を提供しますが、利用方法によっては予想外の高額な料金が発生する可能性があります。これは、PTU が時間単位で課金される仕組みであり、使用しない時間も含めて料金が発生するためです。

Azure OpenAI PTU の利用に関する注意事項については、【注意喚起】Azure OpenAI PTU ご利用時の課金に関する注意喚起をご確認ください。

利用量最適化のためのテクニック

コスト管理を効果的に行うためには、以下の点に気を付けましょう。

リクエストごとのトークン数の最適化： AI に渡すプロンプト（入力文）に無駄が多いと、入力トークンの上昇に繋がります。必要な情報を渡すように心がけましょう。
不要なデータの除外： 前の会話や社内マニュアルの全文など、毎回送らなくてもよいデータは除外し、ユーザーの質問だけを抽出して送るようにすると、コスト削減に繋がります。
モニタリングとログ分析： Azure ポータルで使用量のログを確認すれば、どの部分でトークンを多く使っているかがわかります。グラフや分析ツールを使って、不必要なリクエストを洗い出しましょう。
プロビジョニングプランの導入： 利用量が多い企業やシステム運用では、「プロビジョニングスループット（PTU）」を使うと割安な固定料金になります。

※本記事に掲載している情報は、2025 年 4 月時点の情報です。最新の料金体系は変更される可能性があるため、公式ページをご覧ください。

Azure OpenAI GPT-4o のユースケース

ここでは実際のビジネスや開発現場で、Azure OpenAI における GPT-4o の利用がビジネスや開発の現場でどのように活用できるのか、具体的な事例を通してご紹介します。

エンタープライズ向けアプリケーション開発事例

大規模企業では、GPT-4o のマルチモーダル機能を活用して、以下のような社内チャットボットや業務自動化システムが導入されています。業務の手間を軽減し、意思決定のスピードや正確性を高めることが可能です。

社内ヘルプデスクのチャットボット
音声入力で業務報告を自動作成
画像付きマニュアルの自動生成など

カスタマーサポート自動化

カスタマーサポートの現場では、GPT-4o を使ったチャットボットや音声応答システムにより、多様な問い合わせに対応する取り組みが始まっています。オペレーターの対応時間を短縮し、顧客満足度向上につながるでしょう。

商品画像を送信すると修理方法を案内する AI
音声で届いた問い合わせを文章に変換して自動応答

コンテンツ作成・編集ツールへの応用

GPT-4o は、文章生成だけでなく、画像や音声を活かしたマーケティングコンテンツの自動作成にも利用されています。制作時間の短縮とクオリティの一定化が見込まれ、人的リソースの有効活用に役立ちます。

商品画像と特徴から自動で説明文を生成
音声ナレーション付きの広告文案を作成

医療・法律・金融分野での活用例

GPT-4o は、高度な文章理解や画像分析を活かし、専門的な業務支援にも使われています。専門職の判断をサポートし、情報整理や文書作成の時間を削減できる可能性があります。

医療：診断画像とカルテをもとにレポートを生成
法務：契約書の要点抽出とチェック支援
金融：市場ニュースからの要約とリスクコメント作成

教育・研究分野での革新的な取り組み

GPT-4o のマルチモーダル機能は、教育現場や研究分野でも注目されています。教材作成の効率化や、学習者へのより多様なサポートが期待されます。

授業用の資料やクイズを自動作成
論文の要約や研究データの分析支援

Azure OpenAI GPT-4o 利用上の注意点と制限事項

ここでは、GPT-4o を Azure Open AI の API を介して利用する際のいくつかの制限や注意点についてご紹介します。

コンテキスト長の制限とチャンク処理テクニック

GPT-4o はプロンプト（入力）と生成されたテキスト（出力）を合わせて、最大 128K トークン（長文）まで対応していますが、それでも「一度に処理できる量」には限りがあります。そのため、文章が長すぎる場合は、あらかじめ分割（チャンク処理）して送信しましょう。

たとえば、長文を送るのであれば、段落ごとに分けてそれぞれ AI に処理させたうえで、最後にまとめ直すという方法がおすすめです。

レート制限と並列処理の最適化

安定したサービス提供とリソースの公平な分配のため、アカウントやデプロイされたモデルごとに API リクエスト数やトークン処理量にクォータ（利用上限）、いわゆるレート制限が設けられています。

そのため、まとめて処理したい場合は、非同期処理やバッチ処理（複数を一括処理）を使いましょう。また、並列に呼び出す回数やタイミングを調整して、制限に引っかからないように設計することも重要です。

※上限値は、利用するモデルやリージョン、サブスクリプションの種類によって異なります。最新の制限値については、公式ドキュメントを参照してください。

マルチモーダル機能の制約と回避策

GPT-4o は画像や音声にも対応していますが、ファイルサイズや形式（例：JPEG MP3 など）に制限があります。

画像や音声ファイルを扱う場合は、事前にサイズを小さくしたり、推奨形式に変換したりすると良いでしょう。

モデルバイアスとその対処方法

AI モデルは学習データの影響を受けるため、内容に偏り（バイアス）が出ることもあります。そのため、以下のような方法が推奨されます。

出力結果に対して自社でフィルタリングや確認ルールを設ける。
必要に応じてファインチューニングで表現の偏りを抑える。
ユーザーからのフィードバックを定期的に集め、改善につなげる。

エラーハンドリングのベストプラクティス

実際の運用では、API が一時的にエラーを返すこともあります（例：通信エラー、トークン上限超え、無効な入力など）。そのため以下の対処法を行うと良いでしょう。

エラーメッセージをログに残す。
一定時間後に再試行する仕組みを入れる（リトライ処理）。
通知システムを組み合わせて、障害を早くキャッチする。

まとめ

本記事では、Azure OpenAI (AOAI)の GPT-4o を利用するための基本的な仕組みから、どのような機能があり、どのように使えるのか、導入方法や料金体系、ユースケース、そして実際に導入する際の注意点まで、幅広く解説してきました。

GPT-4o は、これまでの AI モデルと異なり、テキストだけでなく画像や音声といった複数の情報形式を一つのモデルで処理できる“マルチモーダルモデル” である点が大きな特徴です。特に Azure OpenAI Service を通じて GPT-4o を利用することで、Microsoft Azure のセキュリティ基盤や豊富な連携サービスも活用でき、企業にとって安心かつスケーラブルな環境での運用が実現するでしょう。

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