2025年版：主要AI言語モデル徹底比較ガイド

この記事で何を学べるのか？

AI言語モデル（LLM）は、その進化の速さと多様性において、目覚ましい発展を遂げています。本記事では、2025年3月時点での主要なLLM、すなわち GPT、Claude、Gemini、Mistral AI、LLaMA を対象に、それぞれの機能、強み、価格モデル、そしてライセンスの違いを比較し、実務に役立つ情報を網羅的にまとめています。

特に、商用利用やファインチューニングを検討する開発者・企業担当者に向けて、各モデルの特徴と選び方の指針を整理することで、読者の皆様が自身のニーズに最適なLLMを選択し、効果的に活用するための一助となることを目的としています。

まずは結論から：最適なAI言語モデルの選び方

現在、3大LLMと言われるGPT、Claude、Geminiはそれぞれ特徴的な強みを持っています。以下では、具体的な用途に応じた最適なモデル選択の指針を紹介します。

• GPT-4o は、テキスト・画像・音声・動画を統合処理できる汎用型で、多用途に対応。あらゆる形式のコンテンツを扱う必要がある場合の第一選択肢となります。
• Claude 3.7 Sonnet は、高度なコーディングや長文処理タスクに強みを発揮。拡張思考モードにより複雑な問題解決能力が高く、企業の技術文書や大規模開発プロジェクトに適しています。
• Gemini 2.0 Flash は、マルチモーダル性と高速応答性を活かし、即時性が求められる場面に適します。特にGoogle製品との連携や動画解析を必要とするユースケースで威力を発揮します。

それでは、これらの結論の根拠となる詳細な比較情報を見ていきましょう。

主要AI言語モデルの機能比較表【2025年3月版】

主要なAI言語モデルの技術的特性と機能を体系的に比較した本表は、各モデルの強みと制限を明確にすることを目的としています。
コンテキスト長やマルチモーダル対応など、AIモデル選定の重要な判断基準となる項目を横断的に分析し、企業や開発者が自社の要件に最適なモデルを選択するための指標を提供します。特に、APIの利用可能性やデプロイメント方法といった実務的な観点も含め、包括的な比較を行っています。

付則）コーディング性能と図表処理能力の比較

特に実務で重要視されるコーディング性能とマルチメディア処理能力に焦点を当て、3大モデルの専門的能力を詳細に比較しました。この分析は、プログラミングプロジェクトや複雑なデータ可視化が必要な業務において、最適なモデル選択を支援するものです。各モデルが持つ独自の特殊機能も合わせて評価し、用途別の適合性をより明確にしています。

AI言語モデルの料金とサービス比較【2025年最新】

AI言語モデルの導入において、技術的な能力と同様に重要なのが経済的な側面です。この比較表では、各企業が提供する無料・有料サービスの内容、料金体系、および利用制限を詳細に分析しています。特に、個人ユーザーから大規模企業まで、様々な規模の利用者が予算に応じた選択ができるよう、コストパフォーマンスの観点からモデルを評価しました。API料金やサブスクリプションプランの違いも含め、総合的な費用対効果を判断するための基準を提供します。

オープンソースLLMのライセンス比較【2025年3月版】

これまでは、主要LLM企業による商用サービスの提供形態や価格モデルを比較してきました。しかし近年、オープンソースLLMの進化と普及により、独自ホスティングや柔軟なカスタマイズを求めるニーズも高まっています。

こうした背景を踏まえると、商用LLMと対比する形で、OSSモデルのライセンスや利用条件を整理しておくことは、多様化する導入目的に応じた適切な選定において、重要な視点となります。

本比較表は、オープンソースAIモデルを導入検討する際に特に重要となるライセンス条件を多角的に分析しています。商用利用の可否、特許条項の有無、再頒布・改変の制限など、法的リスク評価に必要な要素を網羅的に調査し、企業の知的財産戦略を踏まえた選定が可能となるよう整理しました。特に、商用利用時の制約条件を明確にすることで、ビジネス展開におけるコンプライアンスリスクの低減を支援します。

📝 補足

• 「Apache 2.0」「MIT」などのライセンスは、商用・改変・再配布すべて自由な非常に緩やかなライセンスです。　但し「Apache 2.0」には特許条項、すなわち特許の使用許諾に関する条項が含まれています。
• 「MetaのLLaMA」や「Gemma」などはカスタムライセンスで、利用条件がモデルごとに異なります。
• 再配布の可否や、ファインチューニング後の公開などに制限がある場合があるので要注意です。

OSSライセンスの商用利用における注意点

オープンソースモデルを商用利用する際には、それぞれのライセンスが持つ特性と制約を理解することが重要です。以下の表で各ライセンスの特徴を詳細に比較します。

この詳細比較表は、オープンソースライセンスの法的義務とビジネスリスクを精査したものです。特に自社製品への組み込みや派生製品開発を検討する企業にとって重要な、コード公開義務の範囲や特許条項の有無を明確化しています。MIT・Apache 2.0のような寛容なライセンスからGPLのような制約の強いライセンスまで、各ライセンスの商用利用における実務的な扱いやすさを評価し、企業法務・知財部門の意思決定を支援する指標となるよう設計しました。

🔍 評価の根拠（GPL / LGPLの再頒布権）

再頒布は禁止されていない（むしろ促されている）が、以下の条件があるため自由度が低く条件付き → ◯ または △ とした。

• GPL：改変物・リンクしたコード含めて GPLライセンスで再頒布が必須
• LGPL：対象はライブラリ単位だが、同様に LGPLでの再頒布が必要

✅ 記号の定義（再確認）

 

まとめ：自社に最適なAI言語モデルの選定方法

本記事では、2025年3月時点における主要なAI言語モデル（LLM）の機能、性能、提供サービス、ライセンスに関する比較を通じて、それぞれのモデルがどのような用途に適しているかを明らかにしました。

各モデルの特徴と強み

• GPT-4o：​テキスト、画像、音声、動画を統合的に処理できる汎用性の高いモデルで、多用途に対応可能です。​
• Claude 3.7 Sonnet：​高度なコーディングや長文処理タスクに強みを持ち、拡張思考モードにより複雑な問題解決能力が高いとされています。​
• Gemini 2.0 Flash：​マルチモーダル性と高速応答性を活かし、即時性が求められる場面やGoogle製品との連携に適しています。​
• Mistral Large 3：​効率性と軽量さを特徴とし、特にコード生成や数学的推論において優れた性能を発揮します。​
• LLaMA 3：​オープンソースで提供され、カスタマイズ性が高く、自己ホスティングが可能なモデルです。

また、オープンソースLLMのライセンスは、再配布・改変・商用利用の自由度に大きな影響を与えるため、導入時には法的・技術的な観点からの確認が不可欠です。
特に BSDやMIT ライセンスは高い自由度を持ちますが、Apache 2.0 や は特許情報があり、またLLaMA 2 や Gemma などのカスタムライセンスは個別のライセンスの読み込みが必要になります。

読者の皆さまがこの情報をもとに、自らのユースケースに最適なモデルを選び、AIの力を最大限に引き出すことができれば幸いです。

 

※）参考リンク

本記事で紹介した主要AI言語モデルとライセンスについて、さらに詳しい情報は以下の公式サイトをご参照ください。

• OpenAI（GPT-4o, GPT-4.5）
• Anthropic（Claude 3.7 Sonnet）
• Google Gemini
• Mistral AI
• Meta AI（LLaMA 3）
• Hugging Face（オープンソースモデルリポジトリ）
• Apache License 2.0

※ 本記事の情報は2025年3月時点のものです。各サービスの最新情報については、上記公式サイトをご確認ください。

 

以上