高度なAIモデル：GPT-4oおよびGPT-5.1を基盤に構築

Chat & Ask AI内のOpenAIファミリーは、大規模なインフラと多様なデータセットで訓練された大規模システムで構成されています。特定のエンドポイントはGPT-5.1で動作し、別のエンドポイントはGPT-5で動作し、一部のコンポーネントはOpenAI o3上で開発されています。会話とマルチモーダルの中核レイヤーはGPT-4oを基盤としており、速度最適化バリアントはGPT-4o-miniで動作し、一貫性重視のモデルはGPT-4.1で構築されています。各モデル表記は、詳細な推論やマルチモーダル解釈から低遅延の対話まで、プラットフォームワークフロー内の特定の役割に対応しています。

モデルの役割と技術的ポジショニング

高度な推論や複雑な指示処理を想定するモデルは、より大きなコンテキストウィンドウと計算負荷の大きい経路を用いて段階的な問題解決を行います。マルチモーダル対応システムは、画像とテキストを同時に処理して解釈や生成タスクを実行します。速度重視のバリアントは対話セッションにおいて低遅延・高スループットを優先します。コード特化型インスタンスは言語と構文の理解を備え、記述、デバッグ、リファクタリングを支援します。

能力、入力処理、および主要機能

OpenAIモデルはプレーンテキスト、構造化プロンプト、アップロードされた文書、画像入力を受け付けます。長文コンテキスト処理は拡張された文書やマルチターン対話の分析をサポートし、プラットフォームが管理するコンテキストウィンドウは詳細度とリソース使用のバランスをとります。エンドポイントはAPI形式の入力を受け取り、要約、コードスニペット、画像キャプションなどの構造化出力を返し、下流のワークフローや自動化パイプラインに適合します。
ラインアップ全体で共有される能力には、構造化推論、コーディング支援、多言語出力、マルチモーダル理解が含まれます。これらの能力は基礎となるモデルアーキテクチャ、訓練手法、トークナイザー戦略に由来します。モデルは指示遵守タスクを処理し、一貫した複数段落のテキストを生成し、要求に応じて整形されたコードや段階的説明を出力します。

推論、コーディング、およびマルチモーダル能力

推論では、モデルが問題を逐次的な操作に分解する多段階デコンポジションを適用します。分析ワークフローはデータ抽出を受け取り、要約、説明、もしくは次の提案ステップを返すことができます。コード関連の要求には言語別のスニペット、修正提案、注釈付きの説明を生成し、プロトタイピング、デバッグ、ドキュメント作成のワークフローを支援します。
マルチモーダル処理は、テキスト文脈と組み合わされた画像を解釈し、キャプション、物体記述、画像に基づく分析を生成することを可能にします。長文コンテキスト能力により、モデルは文書の先の節を参照したり、会話状態を維持したり、プラットフォームが管理するコンテキスト制限を尊重しつつ拡張入力を考慮した出力を作成したりできます。

Chat & Ask AI内での利用とワークフロー

Chat & Ask AI内では、モデルが単一のインターフェースを通じて公開され、利用可能な構成を選択できます。要約、翻訳、コード支援、画像分析といったタスクは、エンドポイントを選び、テキストやファイルを提供してリクエストを送信することで開始します。
対応入力にはプレーンテキストプロンプト、アップロード文書（PDF、DOCX）、コードスニペット、画像ファイルなどが含まれます。インターフェースはファイルとテキストを組み合わせた複合プロンプトを許容し、結果は編集可能なテキスト、注釈付きコードブロック、該当する場合は画像出力として返されます。
モデルの可用性と応答挙動はシステム負荷と設定されたアクセス階層に依存します。プラットフォームの状態や一時的なサービス状況は遅延やスループットに影響を与える可能性があり、リクエストの再試行や別のエンドポイント選択が一時的な利用不可を解決する場合があります。