Whisperから進化！OpenAIによる新しい音声モデル「GPT-4o」の実力とは？

2025年4月26日

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近年、AI技術の急速な進化により、音声処理の分野にも革命的な変化が起きています。

特にOpenAIが開発した最新音声モデルは、従来のモデルを超える精度と機能性で注目を集めています。

さらに、テキスト、画像、音声を統合的に処理できるGPT-4oシリーズの登場により、ビジネスや教育、エンターテインメントなど様々な分野で新たな可能性が広がっています。

本記事では、OpenAIの最新音声モデルの全容と、その具体的な活用法について詳しく解説していきます。

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OpenAIの最新音声モデル「GPT-4o」とは？

GPT-4o（GPT-4 Omni）は、OpenAIが2024年5月に発表したマルチモーダルAIモデルです。

テキスト、画像に加えて音声の入出力にも対応しており、自然な会話や高度な音声認識・音声合成が可能になりました。

ぼー

特に注目すべきは、音声機能の大幅な進化です。

ここでは、GPT-4oにおける音声関連の3つの主要モデルについてご紹介します。

GPT-4o Transcribe：高精度な音声認識モデル

GPT-4o Transcribeは、音声をテキストに変換する高精度な音声認識モデルです。

従来のWhisperモデルの技術をさらに発展させることで認識精度が向上し、単語誤り率（WER）が改善しました。

ぼー

また、100以上の言語に対応し、騒がしい環境下でも安定して音声を文字起こしできるといった強みがあります。

さらに、話し方のアクセントや話速にも柔軟に対応できるため、微妙なニュアンスや専門用語も正確にテキスト化することが可能です。

GPT-4o Mini Transcribe：軽量で高速な音声認識モデル

GPT-4o Mini Transcribeは、GPT-4o Transcribeの軽量・高速版として設計された音声認識モデルです。

モデルサイズが小型化されたことで、処理速度とコスト効率の両立を実現しながら、GPT-4o Transcribe同様に高精度なテキスト化を行うことが可能となっています。

ぼー

また、ほぼリアルタイムで音声を認識・処理できるため、素早いレスポンスが求められるシーンに最適です。

GPT-4o Mini TTS：自然な音声を生成するTTS（音声合成）モデル

GPT-4o Mini TTSは、テキストから自然な音声を生成するText-to-Speech（TTS）モデルです。

本物の音声データセットで事前トレーニングを行なっているため、微妙なニュアンスまで再現できる高精度な音声出力が可能です。

具体的には、自然な抑揚やリズム表現に加え、テキスト内容に応じた感情表現にも対応しています。

ぼー

英語をはじめとする多言語での音声合成が可能で、声のトーンやスピード、ピッチなども細かく調整できる柔軟なカスタマイズ性が魅力です。

Whisperとの違いを比較

Whisperとは、2022年に公開された、OpenAIの従来の自動音声認識システムです。

ぼー

多くのユーザーに利用されてきたモデルですが、GPT-4oシリーズとの間にはいくつかの大きな違いがあります。

比較項目	Whisper	GPT-4o音声モデル
主な対応機能	音声認識	音声認識 + 音声合成
モーダル対応	音声のみの単一モーダル	テキスト・画像・音声を統合処理できるマルチモーダル
文脈理解	限定的	高度な文脈理解により複雑な会話・専門用語にも対応
応答速度	標準的	高速（特にMini TTSはリアルタイム処理が可能）
適した利用シーン	録音音声の書き起こしなど	会話AI、読み上げ、リアルタイム字幕など幅広い用途

Whisperは「書き起こし特化」のシンプルな用途に向いている一方、GPT-4oの音声モデルは「会話・応答・合成までをカバー」する次世代型といえるでしょう。

ぼー

使用目的に応じて使い分けるのがポイントです。

【業界注目の理由】OpenAI音声モデルの強み

Whisperとの比較も踏まえ、GPT-4oシリーズの各モデルの特徴を簡単にご紹介してきました。

ここでは、なぜ今、業界がOpenAIの音声モデルに注目しているのか、その大きな強みをご説明します。

高精度なマルチモーダル処理

GPT-4oの最大の強みは、テキスト・画像・音声を統合的に処理できるマルチモーダル能力にあります。

例えば、音声入力に対して画像を参照しながら回答する、あるいは音声指示に基づいて画像を分析するといった、複合的なタスクが可能になりました。

ぼー

これにより、単一モーダルのAIでは対応が難しかった複雑なユースケースにも柔軟に対応できます。

自然な会話体験

GPT-4oの音声モデルは、これまで以上に人間らしい自然な会話に近づいています。

ぼー

その大きな要因のひとつが、処理遅延の少なさです。

従来の音声AIでは、応答までにタイムラグが生じ、スムーズな会話を妨げていました。

しかしGPT-4oでは、低遅延での応答が可能となり、会話のテンポが格段に向上しました。

また、会話の切れ目を自然に判断し、適切なタイミングで応答できる点も、やりとりの自然さを高めています。

さらに、会話の流れを一時的に記憶し、前後の文脈を考慮した応答が可能になったことで、より人間らしくスムーズな対話が実現しました。

多言語・多方言対応

OpenAIの音声モデルは、100言語以上の音声認識と音声合成に対応しています。

特筆すべきは、単に多言語に対応しているだけでなく、各言語の方言や訛りにも対応可能な点です。

ぼー

日本語においても、標準語だけでなく関西弁や東北弁などの方言も高精度で認識できるとされています。

さらに、音声認識と翻訳を組み合わせたリアルタイム音声翻訳も実現可能となり、国際的なビジネスやグローバルなコミュニケーションの在り方を大きく変える可能性を秘めています。

OpenAIの最新音声モデルの導入〜始め方

ここでは、OpenAIの音声モデルを自社サービスやプロジェクトに導入する手順をご紹介します。

STEP

OpenAI APIキーを取得する

OpenAIのサイト（https://openai.com/ja-JP/）にアクセスし、左側メニューから「APIプラットフォーム」を選択します。

STEP

APIにログインする

「APIログイン」をクリックし、OpenAIアカウントにログイン、または新規登録を行います。

出典：https://platform.openai.com/docs/overview

STEP

API keysを検索する

ログイン後、画面左上の「Search」バーに「API keys」と入力して検索します。

STEP

API keysを作成する

出典：https://platform.openai.com/settings/organization/api-keys

画面中央の「Create new secret key」ボタンをクリックし、新しいAPIキーを作成します。

「Owned by」は「You」、「Name」は任意で入力し、「Create secret key」で生成します。

表示されるのは一度きりであるため、忘れずにコピーするようにしてください。

ぼー

以下は、Pythonで音声ファイルをテキストに変換する基本的なコード例です。

import openai

# APIキーを設定
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 音声ファイルをテキストに変換
def transcribe_audio(file_path):
    with open(file_path, "rb") as audio_file:
        transcript = openai.Audio.transcribe(
            model="gpt-4o-transcribe",
            file=audio_file,
            language="ja"  # 日本語の場合
        )
    return transcript.text

# 使用例
text = transcribe_audio("meeting_recording.mp3")
print(text)