GPT-4.1 Nano：5つの主要タスクにおけるパフォーマンス分析

タスク1：コンテンツ生成 ― プロジェクトマネジメント基礎

プロジェクトマネジメントの基礎について包括的なコンテンツ作成を求められた際、GPT-4.1 Nanoは優れた反復型リサーチ手法を用いました。

リサーチアプローチ

このモデルは、洗練された情報収集戦略を示しました：

1. 複数回の検索反復：Google検索を複数回実施し、権威ある情報源を見つけるためにクエリを精査
2. 明確なリサーチ意図：繰り返し「信頼できる」「包括的」「高品質」な情報の収集を目標として明示
3. ツール活用：google_serperで検索し、url_crawl_toolでコンテンツ抽出するなどツールを効果的に使い分け

タスク適応力

「目的の定義」だけでなくプロジェクトの範囲や権限委譲まで求められると、モデルは焦点を失わず、各新要素に合わせて追加情報を収集し、柔軟に対応しました。

出力品質

最終記事（815語）は以下の特徴を持ちます：

• 明確なセクションヘッダーと論理的な構成
• SMART目標、スコープ定義手順、委譲のベストプラクティスについての詳細な解説
• ビジネス向けに適切なプロフェッショナルな文体（Flesch-Kincaid Grade Level 12）

パフォーマンス指標

• 完了時間：41～54秒（複数段階タスクの場合）
• 語数：815語
• 構成品質：優秀（明確な階層、統一されたフォーマット）

タスク2：計算 ― ビジネスの売上・利益分析

この定量的推論タスクで、GPT-4.1 Nanoは外部ツール不要で強力な数学的能力を示しました。

問題解決プロセス

モデルは：

• すべての計算要件（売上、利益、追加達成必要数）を正確に把握
• 複雑な計算を完璧な正確さで実施
• 適切な前提（追加販売単位でも販売比率を維持）を適用

出力の明瞭さ

回答は分かりやすいパラグラフで提示され：

• 各計算結果を明示的に記載
• 各数値の算出根拠を説明
• 現状から将来予測まで論理的な流れを維持

パフォーマンス指標

• 完了時間：約6秒
• 正確性：100%正解
• 説明の質：高い（明確な推論過程）

タスク3：要約 ― 技術記事の要点抽出

OpenAIのo1モデルに関する複雑な技術記事の要約を求められた際、GPT-4.1 Nanoは卓越した情報要約力を発揮しました。

要約アプローチ

モデルは：

• 原文から主要テーマを抽出
• 必須概念を保持しつつ簡潔に情報をまとめる
• 技術的正確性と読みやすさを両立

出力品質

99語の要約は以下を満たしました：

• 100語の制約を厳密に遵守
• AI推論システムの進化を的確に捉える
• 推論タイプの主な違いを強調
• 応用例（ヘルスケア）、課題（倫理）も含む
• 適切な技術用語を維持

パフォーマンス指標

• 完了時間：約2秒
• 語数：99語（目標の99%）
• 読解レベル：平均1文19.8語、語彙も高度

タスク4：比較 ― 環境インパクト分析

この分析比較タスクでは、GPT-4.1 Nanoは電気自動車と水素自動車を多角的に比較しました。

リサーチアプローチ

モデルはシンプルな調査戦略を採用：

• google_serperで初期情報を収集
• 中間調査過程を示さず、即座に統合へ移行

コンテンツ品質

295語の比較文は効果的に：

• 要求された全要素（エネルギー生産・ライフサイクル・排出量）を網羅
• 両車種についてバランスよく解説
• 水素の生産方法など細やかな点も考慮
• 現状の利点について公平に評価

パフォーマンス指標

• 完了時間：8～13秒
• 読みやすさ：Flesch-Kincaid Grade Level 19（高度・技術的）
• バランスの取れた視点：強い（双方の利点・課題を認識）

タスク5：創造的ライティング ― 未来のEV世界

最後のタスクは、電気自動車が支配する未来社会を描く創造的な物語でGPT-4.1 Nanoの創作能力を評価しました。

創造的アプローチ

外部リサーチツールを使わずに、モデルは：

• 2150年という鮮やかな舞台設定を創出
• 変化した世界の複数側面を発展させる
• 理想郷的要素と残る課題を両立

コンテンツ品質

418語の物語は効果的に：

• 環境変化（空気質、生態系回復）を描写
• 都市設計・経済・文化など社会的影響を多角的に考察
• 実現性の高い技術進歩を盛り込む
• 一貫性を保ちながら展開

パフォーマンス指標

• 完了時間：8秒
• 語数：418語（目標500語の84%）
• 読解レベル：Flesch-Kincaid Grade Level 17（高度）

総合評価

GPT-4.1 Nanoは、多様なタスクタイプにおいて優れた汎用性を示し、特に以下の点が際立ちます：

1. リサーチ手法：コンテンツ生成タスクで顕著な多段階リサーチプロセス
2. 数学的正確性：複雑な計算を完璧に処理
3. 情報統合力：複雑なソースから要点を抽出する能力
4. 応答速度：単体タスクで常に2～13秒の高速処理
5. 適応性：要件拡大にもスムーズに対応

改善余地としては：

• 創造的タスクでの語数目標の厳密な達成
• 比較タスクでの情報統合過程のより明確な提示

明確なパラメータを持つ構造化タスクで特に高い効率を発揮し、計算タスクは最高効率を示しました。創造的・分析的タスクでも高品質を維持しつつ、処理時間は最小限です。

この分析から、GPT-4.1 Nanoは多様なタスクタイプに効率と精度を重視する用途で非常に有力な選択肢となることが示唆されます。