Azure AI FoundryでOpenAIのgpt-oss-120bを試してみた！

こんにちは！DXソリューション営業本部の大和矢です。

2025年8月5日（米国時間）、OpenAIは2つの新しいオープンウェイトモデルgpt-oss-20bとgpt-oss-120bをリリースしました。
そして、Azure AI Foundryのモデルカタログに、OpenAIのオープンソースモデルが加わりました！

今回はこちらの「gpt-oss-120b」モデルと、同等の性能を持つ「o4-mini 」モデルを比較して、使ってみた感想をレポートします。

OpenAI’s open‑source model: gpt‑oss on Azure AI Foundry and Windows AI Foundry
AI is no longer a layer in the stack—it’s becoming the stack. This new era calls for tools that are open, adaptable, and ready to run wherever your ideas live—from cloud to edge, from first experiment to scaled deployment.
 

gpt-oss-120bモデルのデプロイ手順

早速、gpt-oss-120bモデルをデプロイしていきます。
Azure AI Foundryの「モデルカタログ」にて、「oss」と検索します。
すると、「gpt-oss-120b」モデルがヒットしたので、こちらを押下します。

gpt-oss-120bモデルの詳細画面に遷移するので、「このモデルを使用する」を押下します。

gpt-oss-120bの展開画面が表示されるので、デフォルトの設定で「デプロイ」を押下します。

デプロイが完了すると、プレイグラウンドなどでモデルを選択できるようになります。
デプロイ選択欄に、先ほど作成したモデルが表示されていることを確認できました。

これから投げかけていく質問は、チャットプレイグラウンドの右下のテキストボックスに入力していきます。
今回は、システムプロンプトやパラメータはデフォルトのままにしておきます。

gpt-oss-120bモデルとo4-miniモデルの比較

デプロイが完了し、gpt-oss-120bモデルが使えるようになったので、o4-miniモデルと比較していきます。
比較する理由としては、gpt-oss-120bモデルはo4-miniモデルと同等の能力を持つとされているからです。
以下はSam AltmanのXでのポストです。

パラメータは両者デフォルトのままで、同じ値に設定しております。

両者には同じ質問を2つ投げかけてみます。

1つ目は、相手からの魅力的な提案を、角が立たないように断るという、繊細なニュアンスが求められる質問です。
2つ目は「文脈理解の持続力」や「情報の整理能力」を測る質問です。

質問1

交流会で名刺交換した他社の営業担当者から、自社製品の導入を提案する面談のアポイント依頼が来た。
現時点では導入の予定がないため、丁寧にお断りするメールを作成してください。
ただし、今後の良好な関係は維持したいというニュアンスも伝えてください。

回答：gpt-oss-120bモデル

**件名:** 【ご提案の件】面談のご依頼について

株式会社○○
営業部　△△様

平素より大変お世話になっております。
株式会社□□　営業部の□□です。

先日は交流会にて貴重なお時間をいただき、誠にありがとうございました。
また、自社製品のご提案に関しまして、面談のご依頼をいただきましたこと、心より感謝申し上げます。

誠に恐縮ではございますが、現時点におきましては導入の検討スケジュールが未定であり、直近での面談設定は見送らせていただきたく存じます。
貴社のご提案内容は大変興味深く拝見いたしましたので、今後、導入の機会が生まれました際にはぜひ改めてご相談させていただきたく思っております。

引き続き、業界情報や最新動向等で情報交換させていただければ幸いです。
今後とも変わらぬご指導ご鞭撻のほど、何卒よろしくお願い申し上げます。

取り急ぎ、面談の件についてご連絡申し上げます。
ご不明点やご質問等がございましたら、遠慮なくお知らせください。

---
株式会社□□
営業部　□□　
（氏名）
TEL: 03-xxxx-xxxx E‑mail: example@company.co.jp
---

回答：o4-miniモデル

件名：ご提案面談のご依頼について（御礼とご回答）

〇〇株式会社
営業部　〇〇様

いつも大変お世話になっております。
△△株式会社の□□です。

先日は交流会にて貴重なお時間をいただき、誠にありがとうございました。
また、このたびは貴社製品の導入に関するご提案および面談のご依頼を賜り、重ねて御礼申し上げます。

せっかくのご提案ではございますが、現時点では導入の予定がなく、面談の機会を設けることが難しい状況です。
ご期待に沿えず誠に申し訳ございません。

なお、今後の業務の中でご提案内容が適合しそうな機会がございましたら、ぜひご連絡させていただきたく存じます。
引き続き、変わらぬご厚誼を賜りますようお願い申し上げます。

まずは、取り急ぎご連絡申し上げます。

敬具
――――――――――――
△△株式会社 □□
（ご自身のお名前）
電話番号：
メールアドレス：
――――――――――――

質問1の回答比較

gpt-oss-120bは、単に断るだけでなく、「このコミュニケーションを通じて、相手との関係をどう維持・発展させるか」というビジネス的な意図まで汲み取っているように見えます。
「ご提案内容は大変興味深く拝見いたしました」という一言や、「情報交換させていただければ」という提案は、相手に「脈が完全になくなったわけではない」と感じさせ、将来の良好な関係に繋げるための高度な配慮です。

一方でo4-miniは、簡潔で要点が分かりやすく、伝統的なビジネスメールの形式に近い、ストレートな表現が多いです。
無駄がなく、迅速な返信という印象を与えます。

どちらも甲乙つけがたい素晴らしい品質ですが、ビジネスの現場でより「気が利いている」と感じられるのは、gpt-oss-120bのメールかもしれません。

質問2

以下は、社内ポータルに掲載された長文の事業報告です。この報告全体から、指定された情報を抽出し、JSON形式で出力してください。

###JSON出力形式
{
  "report_period": "（対象四半期）",
  "overall_performance": "（業績全体の要約）",
  "financial_highlights": {
    "revenue": "（売上高を数字のみで）",
    "profit": "（営業利益を数字のみで）"
  },
  "project_updates": [
    {
      "project_name": "Project Phoenix",
      "status": "（完了/進行中/計画中）",
      "key_takeaway": "（プロジェクトの主要な成果や状況の要約）"
    },
    {
      "project_name": "Project Hydra",
      "status": "（完了/進行中/計画中）",
      "key_takeaway": "（プロジェクトの主要な成果や状況の要約）"
    },
    {
      "project_name": "Project Orion",
      "status": "（完了/進行中/計画中）",
      "key_takeaway": "（プロジェクトの主要な成果や状況の要約）"
    }
  ],
  "personnel_announcements": {
    "employee_name": "（対象者の氏名）",
    "new_role": "（新しい役職）",
    "effective_date": "（YYYY-MM-DD形式での発令日）"
  },
  "next_quarter_focus": "（次四半期の最重要テーマ）"
}
###
 

###事業報告（約1500字）
【2025年度 第2四半期 事業報告会（Q2 FY2025 QBR）議事録サマリー】

開催日時: 2025年7月25日
報告者: 事業本部長 田中 誠

1. 総括
皆さん、こんにちは。
2025年度第2四半期（4月〜6月）は、市場の不確実性が続く中、全社一丸となって目標達成に取り組んだ結果、非常に力強い成果を上げることができました。
結論から申し上げますと、当四半期は事業計画の目標を15%上回る、極めて好調な結果であったことをご報告いたします。
この成功は、特に後述する主力プロジェクトの貢献と、営業チームの卓越した努力の賜物です。
来たる第3四半期では、この勢いを維持しつつ、「顧客基盤の拡大とLTVの最大化」を最重要テーマとして掲げ、さらなる成長を目指します。

2. 財務ハイライト
当四半期の財務結果は以下の通りです。
売上高は5億2,000万円を達成し、前年同期比で18%の増加となりました。
これは、特にクラウド事業部の売上が計画を大幅に上回ったことが主な要因です。
一方、マーケティング費用への先行投資が影響し、営業利益は7,800万円となりました。
前四半期（Q1）の営業利益が6,500万円だったことを鑑みると、収益性も着実に改善しています。

3. 主要プロジェクトの進捗報告
・Project Phoenix（顧客管理システム刷新）:
6月末をもって、本プロジェクトは予定通り全工程を完了いたしました。
新システムへの移行は大きなトラブルなく完了し、現在、営業チームからは「データ入力の手間が半減し、顧客対応に集中できるようになった」との高評価を得ています。
この成功により、営業活動の効率が平均で20%向上するという測定結果も出ており、今後はこの新基盤を活用したデータドリブンな営業戦略を展開していきます。

・その他の取り組み:
小規模な取り組みとして、社内コミュニケーションツール「Connect Hub」の導入も完了し、部署間の連携がスムーズになりました。

・Project Hydra（AIレコメンドエンジン開発）:
現在、本プロジェクトは開発フェーズ2の佳境にあり、順調に進行中です。
先日実施した中間テストでは、レコメンド精度が目標としていた85%を上回る88%を記録し、技術的な実現可能性は完全に証明されました。
今後は、UI/UXの改善と、本番環境での負荷テストに注力していきます。
Q4でのα版リリースを目指し、開発チームは一丸となって取り組んでいます。

・Project Orion（新規事業：サステナビリティ領域）:
こちらはまだ計画段階のプロジェクトです。現在、市場調査とビジネスモデルの策定を進めています。
先日、外部コンサルタントを交えたフィージビリティスタディ（実現可能性調査）を開始しました。
サステナビリティは当社の長期的な成長に不可欠なテーマであり、Q3中には具体的な事業計画を固め、経営陣への提案を行う予定です。

4. 組織および人事に関するお知らせ
組織力強化の一環として、人事異動が決定いたしましたのでお知らせします。
長らく営業第二部長としてチームを牽引してきた鈴木健太さんが、2025年9月1日付で、新設される「事業開発本部長」に就任いたします。
鈴木さんのリーダーシップと豊富な経験が、当社の新規事業開発を力強く推進してくれるものと大いに期待しています。
後任の営業第二部長については、現在選定中であり、決定次第改めてご報告いたします。

5. 次四半期への展望
Q2の成功に満足することなく、Q3ではさらなる高みを目指します。
改めてとなりますが、次四半期のスローガンは「顧客基盤の拡大とLTV（顧客生涯価値）の最大化」です。
これを達成するため、マーケティング部門と営業部門が密に連携し、新規顧客獲得キャンペーンと、既存顧客向けのアップセル・クロスセル施策を同時に展開していきます。
全社一丸となり、この大きな目標を達成しましょう。以上で報告を終わります。
###

回答：gpt-oss-120bモデル

{  
  "report_period": "2025年度 第2四半期",  
  "overall_performance": "目標を15%上回る好調な結果を達成し、売上高は前年同期比18%増、営業利益も改善した。",  
  "financial_highlights": {  
    "revenue": "520000000",  
    "profit": "78000000"  
  },  
  "project_updates": [  
    {  
      "project_name": "Project Phoenix",  
      "status": "完了",  
      "key_takeaway": "顧客管理システム刷新が6月末に全工程完了し、データ入力手間が半減、営業効率が平均20%向上した。"  
    },  
    {  
      "project_name": "Project Hydra",  
      "status": "進行中",  
      "key_takeaway": "開発フェーズ2が順調に進行し、レコメンド精度が目標85%を上回る88%を達成。UI/UX改善と本番環境負荷テストに注力し、Q4のα版リリースを目指す。"  
    },  
    {  
      "project_name": "Project Orion",  
      "status": "計画中",  
      "key_takeaway": "サステナビリティ領域の新規事業として計画段階。市場調査とビジネスモデル策定中で、Q3に具体的事業計画を固め提案予定。"  
    }  
  ],  
  "personnel_announcements": {  
    "employee_name": "鈴木健太",  
    "new_role": "事業開発本部長",  
    "effective_date": "2025-09-01"  
  },  
  "next_quarter_focus": "顧客基盤の拡大とLTVの最大化"  
}  
 

回答：o4-miniモデル

{  
  "report_period": "2025年度第2四半期",  
  "overall_performance": "市場の不確実性が続く中、全社一丸となって目標達成に取り組み、事業計画の目標を15%上回る非常に好調な成果を上げた。",  
  "financial_highlights": {  
    "revenue": "520000000",  
    "profit": "78000000"  
  },  
  "project_updates": [  
    {  
      "project_name": "Project Phoenix",  
      "status": "完了",  
      "key_takeaway": "6月末に全工程を予定通り完了。営業チームの業務効率が20%向上し、データ入力の手間が半減するなど高評価。新システムを活用した営業戦略を今後展開予定。"  
    },  
    {  
      "project_name": "Project Hydra",  
      "status": "進行中",  
      "key_takeaway": "開発フェーズ2の佳境で順調に進行。中間テストでレコメンド精度88%を達成し、技術的な実現可能性を証明。今後はUI/UX改善と負荷テストに注力、Q4でのα版リリースを目指す。"  
    },  
    {  
      "project_name": "Project Orion",  
      "status": "計画中",  
      "key_takeaway": "計画段階で市場調査とビジネスモデル策定中。外部コンサルタントと実現可能性調査を開始。Q3中に事業計画を固め、経営陣へ提案予定。"  
    }  
  ],  
  "personnel_announcements": {  
    "employee_name": "鈴木健太",  
    "new_role": "事業開発本部長",  
    "effective_date": "2025-09-01"  
  },  
  "next_quarter_focus": "顧客基盤の拡大とLTV（顧客生涯価値）の最大化"  
} 

質問2の回答比較

両モデルとも高い精度を発揮し、ほぼ完璧に指示通りの情報を抽出しました。
長文の文脈を最後まで維持し、散在する情報を正確に集約・整理する能力をどちらのモデルも示しています。
ただし、出力された要約（`key_takeaway`）の表現に、それぞれのモデルの個性がわずかに見られます。

gpt-oss-120bは、テキストのキーワードを的確に繋ぎ合わせた、簡潔で分かりやすい要約です。

一方でo4-miniは、元の文章の表現を活かしつつ、自然で流れるような文章で要約する傾向があります。
文脈を広く捉え、より人間が書いたようなサマリーを生成します。

gpt-oss-120bは「要点をまとめる」のが得意で、o4-miniは「文章の自然さや文脈の維持する」のが得意というキャラクターの違いが見えます。

料金比較

両モデルの利用料金を比較してみましょう。以下の表は、Azureの従量課金における100万トークンあたりの料金（米ドル）を比較したものです。
※o4-miniは米国東部リージョンにおけるo4-mini 2025-04-16 Globalの料金を参考にしています。

gpt-oss-120bモデルはo4-miniモデルに比べて、利用料金が大幅に安価であると言えます。
具体的には、100万トークンあたりのコストにおいて、gpt-oss-120bはo4-miniの入力で約7分の1、出力で約7.3分の1の料金に設定されています。

モデル比較から見えたこと

今回の比較で衝撃的だったのは、gpt-oss-120bが単に「安い」だけでなく、タスクによってはo4-miniに匹敵するほどの「価値」を提供した点です。約7倍の価格差を踏まえると、両モデルの個性は以下のように再定義できます。

• gpt-oss-120b：
  圧倒的な低コストに加え、期待を超える創造性や提案といった付加価値をもたらします。
  また、o4-miniとほぼ同等の能力を持つにもかかわらず、単一の80GB GPU環境におさまるのが特徴で、運用コストの面でも優位性があります。
  コストを抑えたい処理はもちろん、新しいアイデアが欲しい場面でも適しており、投資対効果が極めて高いと言えます。
• o4-mini：
  gpt-oss-120bに比べてコストは高いものの、その分の信頼性と正確性を保証します。
  より質が求められる場面で頼りになります。

まとめ

今回の検証は、「最も高価なモデルが常に最良の選択とは限らない」という事実を示唆しています。
AIを選ぶ基準は、単純な性能の優劣ではなく、「そのタスクで求める価値は何か」そして「その価値に対して支払えるコストはいくらか」という視点も重要になっていくことでしょう。

筆者は最近AI関連のブログを執筆しているので、今後もAI検証ブログをお届けいたします。ぜひご覧ください。

また別記事で、「Amazon Bedrock×OpenAI」のブログを公開しております。
OpenAI gpt-ossモデルについて、本ブログより詳しく紹介しておりますので、こちらもぜひご覧ください。

Amazon BedrockでOpenAIのgpt-ossを試してみた！
こんにちは、DXソリューション営業本部の三浦です。
ついに、AWSの生成AI基盤サービスであるAmazon BedrockのモデルラインナップにOpenAIが加わりました！2025年8月5日（米国時間）、OpenAIは2つの新しいオープンウェイトモデルgpt-oss-20bとgpt-oss-120bをリリースし、AWS上でも利用可能になったことが発表されました。
 

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