OpenAI API（ChatGPT API）」まとめ！最新モデル・料金・Responses API対応の使い方を解説

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。

2024年以降、プラットフォーム上では従来の Chat Completions API に代わり Responses APIが標準の呼び出し方式として浸透しています。テキスト・画像・音声・コードを統一的な構文で扱えるため、開発者体験が大幅に向上しました。課金方式は月額固定ではなく、入力・出力のトークン数や利用時間などに基づく従量課金制が採用されています。

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

初心者でも仕事が10倍速くなるChatGPTとは？日常が変わる生成AIの使い方と注意点を解説 | WEEL ChatGPTの始め方、使い方、できること・できないこと、注意点を解説し、最後には実際の活用方法を紹介します。この記事があれば、ChatGPTの全てがわかるほど、体系的に網羅…

OpenAI APIとChatGPTの違い

OpenAI APIとChatGPTの大きな違いは、機能の提供形態とデータの扱い方にあります。ChatGPTは、モデル・UI・便利機能が一体化したサービスで、すぐに使える環境が整っています。一方、OpenAI APIは機能が個別提供され、アプリや業務システムに組み込む前提の設計です。

2024年以降はAPI体系がResponses APIに統合され、ChatGPTと同じモデル（GPT-4o、GPT-5など）をより柔軟な構文で利用できます。

また、両者は「データの扱い方」も大きく異なります。特に企業利用では重要なポイントのため、以下に比較をまとめます。

そのため、OpenAI APIを活用すれば、チャットボット開発・情報検索・文章生成・コード作成・要約など、外部アプリ上で高度なAI処理を実現できます。

OpenAI APIの学習データの仕様

OpenAIのサービスには ChatGPT（アプリ／Web版）とOpenAI APIがあり、この2つでは入力データの扱いが異なります。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。

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。

なお、2025年8月、OpenAIは新モデル「GPT-5」の公開に伴い、旧モデルである「GPT-4.5（Orion）」の提供を終了しました。これにより、ChatGPTアプリ上およびOpenAI APIの両方からGPT-4.5は非推奨となり、利用終了が発表されています。既存プロジェクトも順次移行が推奨されています。

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。

GPT-5がOpenAI APIに登場

2025年8月、OpenAIは新たな大規模言語モデル「GPT-5」の提供を開始しました。GPT-5はResponses APIを前提としたモデルで、テキスト・画像・音声などのマルチモーダル処理がより統合的に扱えるよう進化しています。また、従来よりシンプルな構文で高度な入出力を扱える点も特徴です。

以下では、GPT-5をOpenAI APIで活用するうえで知っておきたいポイントを解説します。

GPT-5をOpenAI APIで使う際の主な進化点

GPT-5は、応答精度や処理能力の向上に加え、APIを通じた制御やコスト面にも配慮された設計となっています。Responses APIを前提に、テキスト・画像・音声を統合的に扱えるマルチモーダル性能も強化されました。また、4oより長いコンテキストを扱える点も特徴です。

質問内容に応じて内部でモデルを切り替える設計

GPT-5では、問いの内容や複雑さに応じて、より高速なモデルと高精度なモデルを自動的に使い分ける仕組みが導入されています。これにより、従来よりも効率的かつ品質の高い応答が得られるようになりました。

応答の詳細度を調整できる 「verbosity」パラメータ

API利用時に応答の長さや説明の濃さをコントロールできるようになりました。簡潔に要点をまとめたい場合や、逆に詳細な解説が必要な場合に便利です。

推論の深さを指定できる 「reasoning_effort」パラメータ

簡単な質問には高速な処理を、複雑な問いには丁寧な推論を、といった使い分けが可能になります。

ツール呼び出しの柔軟性が向上

これまでツール連携はJSON形式での定義が基本でしたが、GPT-5ではプレーンテキストでも制御ができるようになりました。

OpenAI APIで利用できるGPT-5のモデルと料金

GPT-5は、利用シーンに応じて選べる複数のバリエーションが提供されています。以下に代表的な3つのモデルとそのAPI料金をまとめました。

高精度な応答が求められるシーンでは標準モデルを、軽量で低コストな処理が求められるシステムには mini や nano モデルを選択するといった活用がおすすめです。

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。

• Responses 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。

Responses API

Responses APIは、OpenAIプラットフォームの標準的な呼び出し方法として導入された統合APIです。従来のChat Completions APIを置き換える形で登場し、テキスト生成、画像生成、音声認識、音声合成を単一エンドポイントで扱えます。

Structured Outputs（JSONモード）やFunction Callingにも対応しており、外部システムとの連携や厳密な形式出力が必要な場面でも利用しやすいのが特徴です。また、ストリーミングにも対応しているため、レスポンスを分割して高速に返すリアルタイム処理も実現できます。

Realtime API

Realtime APIは、音声による対話をほぼ遅延なく実現できる最新APIです。Whisperで音声→テキストへ変換し、LLM→音声合成という従来の複数プロセスを1つに統合することで高速化が図られています。

ユーザーの発話を即座に解析し、自然な音声で返答するため、対話型エージェントや会話UIの実装に最適です。GPT-4oやGPT-5の音声推論に対応し、電話応対・接客AI・インタラクティブな学習アプリなど幅広い活用が期待できます。

Assistants API

Assistants APIは、OpenAIモデルを使った高度なAIエージェントを手軽に構築できるフレームワークです。ファイル検索やCode Interpreterなどのツールを組み合わせて、分析・検索・作業代行といった複合タスクを処理できる点が特徴です。

近年はResponses APIが標準の呼び出し方法となっていますが、より長期的なスレッド管理や複雑なワークフローが必要な場合には、Assistants APIが補助的に利用されています。

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では数百〜数万件のプロンプトを一括で送信し、処理が完了したタイミングで結果をまとめて取得できます。多くの処理は数秒〜数十分で完了し、大規模タスクでも効率的に実行できる点が特徴です。

また、Batch APIは通常の同期型APIよりもコスト効率が高く、約50〜60％のコスト削減につながるケースもあります。大量データの分析や文章生成、Embedding処理などの作業に向いており、開発者が大規模なワークロードを扱う際に役立つAPIです。

JSONモード（Structured Outputs）

JSONモードは、OpenAI APIの Responses APIに統合された「Structured Outputs（構造化出力）」として提供されるようになりました。指定したJSONスキーマに沿って必ず構造化されたデータを返す仕組みで、出力結果が安定するため、プログラムで扱いやすくなるのが大きなメリットです。

従来はJSON出力を指示しても余計なテキストが混ざることがありましたが、Structured Outputsを使えばこうした揺れがなく、常にスキーマに準拠した形式で返ってきます。APIレスポンスを自動処理したいケースや、外部システムとの連携では特に有用です。

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。

特定の書き方や専門領域の知識を学習させることで、プロンプトの短縮・回答の一貫性向上・出力トークン削減によるコスト最適化が可能です。また、APIでは入力データがモデル再学習に使われない仕様のため、プライバシーを確保しながら安全に微調整できます。

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。

従来どおり、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できますが、2025年以降はGPT-5系列も教師モデルとして利用可能になり、より高精度な蒸留が行えるようになりました。

また、最新仕様では“推論過程（reasoning traces）”を用いた蒸留にも対応しており、軽量モデルでも複雑な判断が必要なタスクへの適応力が向上しています。これにより、従来の蒸留と比べて精度維持とコスト削減の両立がしやすくなった点も特徴です。

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にもこの機能が備わっており、独自の製品情報やユーザーが用意したPDF・ドキュメントを検索対象として利用できます。

従来はAssistants APIのFile Searchを使っていましたが、最新仕様ではResponses APIに統合され、file_searchやvector_storeを通じてより高速かつ正確に外部データへアクセス可能になりました。検索と生成が同じAPI内で完結するため、回答の幅と精度が向上します。

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環境が自動で構築されるため、データ処理やファイル操作、簡単なグラフ生成などを手軽に試せます。最新のResponses APIでは、この機能がtoolsとして統合され、code_interpreterを指定するだけで利用可能になりました。

さらにGPT-4oやGPT-5では、コード実行の進捗をストリーミングで受け取れるため、処理内容の可視化や開発効率の向上にも役立ちます。

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。関数を定義しておけば、実行するかどうかはモデル側が自動で判断し、学習データ外の情報にもアクセスできます。最新のResponses APIでは、この機能がtoolsとして統合され、従来よりシンプルな構文で利用可能になりました。GPT-4oやGPT-5は複数の関数呼び出しも自動調整できるため、処理フローの設計が大幅に楽になります。

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。文章生成を待たずに表示できるため、チャットや検索など即時性が重要な場面で役立ちます。

最新のResponses APIでは、テキストだけでなく推論過程・ツール実行結果・コード実行ログまでストリーミング可能になり、従来より細かい制御がしやすくなりました。モデル側が処理状況を段階的に返すため、ユーザー体験の向上や処理の見える化にもつながります。

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：APIの利用料金（今までに使った金額）
• Billing：支払い方法や請求情報の管理から確認できます。

※現在のUIでは「トークンの残高」という表記はありません。生成量は料金ベースでカウントされる仕組みです。

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！

トークン残高の概念は廃止されており、現在はUsageページで金額ベースの利用状況のみ確認できます。

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……

画面を開くと、現在の請求サイクル内で利用している金額と、設定可能な上限額（Monthly budget）が表示されます。

利用額の上限を変更したい場合は、「Set a monthly budget」の入力欄に金額を入れ、Saveを押すだけで反映されます。

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。

Microsoft Teamsでは、議事録生成やアイデア出し支援が手軽に行えます。

さらにRealtime APIと組み合わせることで、会話中に即時フィードバックを返す“リアルタイム反応アシスタント”としても拡張可能です。

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。

さらに、2024〜2025年の最新機能である「Realtime API」を利用すれば、音声の入力・出力をリアルタイムで処理するチャットボットも構築できます。低遅延で会話できるため、電話対応や受付システムなど、即時応答が必要な用途にも応用範囲が広がっています。

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

さらに2024〜2025年の最新仕様ではRealtime APIを組み合わせることで、リアルタイム音声応答による接客システムにも応用可能となり、対話型サポートの幅が広がっています。

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・攻撃的・偏った内容が生成される可能性があります。

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質問を解説します。

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。

WEEL

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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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