ChatGPT 新モデル「OpenAI o3」「o4-mini」登場！使い方・料金・性能・活用法を解説

2025年4月16日（現地時間）、OpenAIから次世代の思考型AIモデル「OpenAI o3」と「o4-mini」が正式に発表されました。

「OpenAI o3」は、すでに2024年12月に年末イベント『12 Days of OpenAI』でプレビュー版として登場していましたが、今回は機能・性能ともに大幅に進化した正式リリース版となります。

発表時の「OpenAI o3」についてはこちらの記事に詳しく解説しています。

画像をもとに考えたり、必要なツールを自律的に活用したりと、「OpenAI o3」「o4-mini」はOpenAI史上もっとも賢い新世代モデルとして登場しました。

Introducing OpenAI o3 and o4-mini—our smartest and most capable models to date.

For the first time, our reasoning models can agentically use and combine every tool within ChatGPT, including web search, Python, image analysis, file interpretation, and image generation. pic.twitter.com/rDaqV0x0wE

— OpenAI (@OpenAI) April 16, 2025

この発表により、「どちらを使えばいい？」「無料でも使える？」「何が変わったの？」といった疑問を持つ人が急増しています。

本記事では、そんな疑問を解決するために、「OpenAI o3」と「o4-mini」の使い方や違い、料金、活用事例、ベンチマーク結果までをわかりやすく徹底解説します。


本記事を読むことで、以下のメリットがあります。

読み終えるころには、「OpenAI o3」と「o4-mini」の違いや活用ポイントがクリアになり、あなたに最適な選び方が見えてくるはずです。

今より一歩先のAI活用を目指すなら、見逃せない内容です。

「OpenAI o3」「o4-mini」とは？

2025年4月16日（現地時間）にOpenAIが発表した「OpenAI o3」と「o4-mini」は、対話の速さよりも「深く考えて答えを出す」ことを重視した新型AIモデルです。

この2つのモデルは、スピードよりも「じっくり考えてから答える」ことを重視して作られた、これまでで最も賢いAIと言われています。

とくに「OpenAI o3」は、ただ質問に答えるだけではなく、たくさんの情報を組み合わせて自分で考える力を持っているのが大きな特長です。

「思考するAI」ってなに？

今回発表された「OpenAI o3」「o4-mini」は、これまでのAIよりも「しっかり考えてから答える」ことを重視した思考型AI（Reasoning Models）です。

ふつうのAIは、質問されたらすぐに答えを返しますが、「OpenAI o3」や「o4-mini」は、まず頭の中で考える時間をつくってから、一番よい答えを探し出します。

この「考える時間」にあたるのが、「Reasoning Tokens（思考トークン）」と呼ばれる仕組みです。

どんなふうに考えるの？

たとえば、難しい質問に答えるとき、AIの中では次のようなことが行われます。

• 必要な情報を調べる（Web検索など）
• 数字をもとに計算したり、グラフを作ったりする（Pythonツール）
• 複数の情報を整理して、どれが正しそうかを比べる

このような「思考のステップ（Chain of Thought）」をしっかり踏んでから、ようやく最終的な答えを返してくれるのが、「OpenAI o3」や「o4-mini」の大きな特長です。

「OpenAI o1」や「o3-mini」との違い

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、以前のモデル「OpenAI o1」や「o3-mini」よりも、はるかに賢く、使える場面も広がっています。

わかりやすく違いを表にまとめました。

項目	OpenAI o1	o3-mini	OpenAI o3	o4-mini
考える力（推論力）	普通	少なめ	とても高い	高い
画像や図の理解	一部対応	弱い	得意	得意
ツールの使い方	限定的	限定的	自分で判断して使える	一部ツールが使える
プログラミング能力	普通	普通	非常に高い	高い
向いている用途	基本的な会話	軽めの用途	仕事や研究	日常使い・幅広い用途
利用できる回数	少なめ	中くらい	制限あり（精度重視）	多め（スピード重視）

簡単に言うと、「OpenAI o3」はとても深く考えられる高性能モデルで、「o4-mini」はその技術を引き継ぎつつ、スピードとコスパを重視したモデルです。

ChatGPTを使うユーザーが、用途や目的に応じてぴったりのAIを選べるようになったのが、今回の大きな進化です。

なお、「OpenAI o3」は2024年12月20日（現地時間）、OpenAIが開催した年末イベント『12 Days of OpenAI』の最終日に発表されたモデルです。そこから改良を重ね、今回の正式版としてのリリースに至りました。

発表時の「OpenAI o3」「o3-mini」についてはこちらの記事に詳しく解説しています。

「OpenAI o1」についてはこちらの記事に詳しく解説しています。

「o3」「o4-mini」の料金はいくら？使える条件まとめ

ここでは、「OpenAI o3」と「o4-mini」をChatGPTやAPIで利用する際の料金体系と制限について、わかりやすく解説します。

利用プランごとの違いや、コストに影響する要素についても見ていきましょう。

ChatGPTプラン別の利用条件と制限

ChatGPTで「OpenAI o3」や「o4-mini」を使う場合、プランによって使えるモデルや使用回数に違いがあります。

プラン名	利用できるモデル	利用制限（例）
無料プラン	o4-mini（一部機能）	Thinkモードで試用可（回数制限あり）
Plus（$20/月）	o3、o4-mini、o4-mini-high	o3：週50回、o4-mini：1日150回、o4-mini-high：1日50回
Team / Pro	o3、o4-mini、o4-mini-high	制限なしまたは緩和（Proはほぼ無制限）
Enterprise / Edu	o3、o4-mini（4月24日以降）	条件付きで利用可能

API利用時の料金と課金ポイント

「OpenAI o3」「o4-mini」は、ChatGPTだけでなく、開発者向けのAPIからも利用可能です。

それぞれのAPI利用料金は以下の通りです（2025年4月時点）。

モデル名	入力（1Mトークン）	出力（1Mトークン）	キャッシュ入力
o3	$10.00	$40.00（Reasoning Tokens含む）	$2.50
o4-mini	$1.10	$4.40（Reasoning Tokens含む）	$0.275

ポイント： 出力トークンには「Reasoning Tokens（思考トークン）」も含まれており、これが精度向上とコストに大きく影響します。

「Reasoning Tokens（思考トークン）」のコストに注意

「Reasoning Tokens（思考トークン）」とは、AIが回答を出す前に内部で「考える」ために使われる特別な処理のことです。

たとえば、以下のような思考を行うときに消費されます。

この「考える時間」にかかる処理は、表に見える回答には含まれませんが、出力トークンとしてカウントされて課金対象になります。

そのため、APIで「OpenAI o3」や「o4-mini」を使う場合は、Reasoning Tokensによるトークン増加を想定しておくことが重要です。

高精度な応答にはReasoning Tokensが不可欠ですが、そのぶん料金に跳ね返るので、用途とコストのバランスを考えて使うのがおすすめです。

「OpenAI o3」の特徴と強み

「OpenAI o3」は、OpenAIがこれまでに発表した中で最も思考力の高いAIモデルです。

質問にただ答えるだけでなく、状況に応じてツールを使い分けたり、画像や図を見ながら深く考えたりすることができます。

しっかり考えてから答えるAI｜思考モデル（Reasoning model）とは？

「OpenAI o3」は「思考モデル」として設計されており、回答を出す前に「しっかり考える」AIです。

このモデルは「思考の連鎖（Chain of Thought）」という仕組みにより、以下のような複雑なプロセスを経て答えを導きます。

このとき消費される「Reasoning Tokens（思考トークン）」は、ユーザーには見えませんが、内部での「考えるための時間と計算」として非常に重要な役割を果たします。

複雑な問題や長文の質問に対して、ただちに答えるのではなく、じっくり検討してから的確な回答を出す。この姿勢が「OpenAI o3」の最大の特徴です。

画像も理解して考える力｜視覚推論「Thinking with Images」

「OpenAI o3」は、画像を「見る」だけでなく、「画像から考える能力」も持っています。

この技術は「Thinking with Images（画像と共に思考する）」と呼ばれ、以下のような使い方が可能です。

さらに画像がぼやけていたり、上下が逆さになっている場合でも、 回転・ズーム・トリミングなどの処理を「OpenAI o3」が自動で行い、内容を正確に読み取ることができます。

この視覚推論の進化により、テキストだけでは伝えにくい情報も、AIが深く理解して答えることが可能になっています。

自動でツールを選んで活用｜エージェント的な使い方とは？

「OpenAI o3」は、ChatGPT内のあらゆるツールを自律的に組み合わせて使う能力を持っています。

具体的には、以下のようなツールを状況に応じて自動で活用します。

ユーザーが「◯◯について詳しく知りたい」と聞くだけで、「OpenAI o3」はどのツールを使うべきかを自分で判断し、連続的に実行します。

このように「OpenAI o3」は、人間があれこれ指示をしなくても、まるで「AIの秘書」のように、必要な作業を自律的に進めてくれるのです。

コーディング・数学・科学に強い！OpenAI o3の得意分野とは？

「OpenAI o3」は、特に以下の3つの専門分野で非常に優れた性能を発揮します。

コーディング分野

• AIMEやSWE-benchなどのベンチマークテストで高得点を記録
• コードの自動生成、デバッグ、リファクタリングまで対応
• フリーランス業務やソフトウェア開発支援にも有効

数学分野

• 複雑な数式やステップを必要とする問題を段階的に解く力
• チャートやグラフを使った視覚的な数学推論も得意

科学・技術分野

• 複数の条件をふまえた論理的な判断や仮説生成が可能
• 専門的な図表や科学データも読み取り、分析できる

このように「OpenAI o3」は、実社会の専門的な問題に対しても、高精度で実用的なアウトプットを出す力を備えたAIです。

「o4-mini」の特徴と強み

「o4-mini」は、「OpenAI o3」の技術を受け継ぎつつ、より軽くて速く、コストパフォーマンスにも優れたモデルです。

日常的にChatGPTを使う人にとっては、最も使いやすく、幅広く活用できる毎日使えるAIといえる存在です。

高速・軽量・コスパ重視モデル

「o4-mini」は、動作が非常に高速で軽く、無料プランやライトユーザーでも気軽に使えるのが最大の特長です。

さらに、処理速度がとても速いため、応答の待ち時間が短く、日常的な質問や作業にぴったりです。

学習やちょっとした調べ物、アイデア出しなど、毎日の相棒AIとして活用しやすいモデルです。

日常やビジネスにも使える

「o4-mini」は、数学や科学だけでなく、以下のようなふだんの用途でもしっかり力を発揮します。

とくに教育やビジネスの現場では、「少しだけ手伝ってほしい」ような場面でとても重宝されます。

「OpenAI o3」ほど深い推論は行わなくても十分なタスクでは、「o4-mini」のスピードと手軽さが光ります。

「o4-mini」の活用アイデア集

「o4-mini」は、次のような場面で特に効果的に使えます。

教育現場で

• 理解しにくいテーマの説明
• 問題集のヒント作り
• 学習内容の要約

ビジネスシーンで

• 会議メモや議事録の整理
• 顧客メールの文面チェック
• アイデアブレスト（発想支援）

日常生活で

• レシピや旅行計画の提案
• 書類の文章チェック
• 読書メモや感想まとめ

「OpenAI o3」がプロフェッショナル向けの「熟考型AI」だとすれば、「o4-mini」は日常を助けてくれる「軽快アシスタントAI」です。

「o3」「o4-mini」の使い方と活用事例

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、ChatGPTやAPIを通じて、さまざまな場面で活用できます。

このセクションでは、実際の使い方や導入方法、そしてどんなシーンでどちらのモデルを使うのが効果的なのかを具体的に紹介します。

ChatGPTでのモデル選択と使い方

ChatGPTの画面から「OpenAI o3」や「o4-mini」を利用するには、モデルセレクターから選ぶだけの簡単な操作で可能です。

ただし、利用できるモデルはプランによって異なり、モデルごとに使用回数にも制限があるため、事前に把握しておくことが重要です。

ChatGPTでのモデル選択手順

以下の手順で「OpenAI o3」や「o4-mini」を選択できます。

ChatGPTの画面上にある「モデル選択」ボタンをクリック。

表示されたリストから「OpenAI o3」「o4-mini」「o4-mini-high」のいずれかを選択します。

活用事例：ビジネス／教育／開発での活用例

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、それぞれ異なる特性を持つため、活用シーンに応じた使い分けが重要です。

ここでは、ビジネス現場や教育機関、開発プロジェクトなどで、どのように活用できるかを具体的なユースケースで紹介します。

ビジネスシーンでの活用

「OpenAI o3」は、複雑なデータ分析や文書作成に強く、ビジネスの現場で高度なサポートを行えます。

「o4-mini」は、高速な応答が求められるサポート業務やFAQボットなどに最適です。

教育分野での活用

教育現場では、学習支援AIとしても注目されています。

開発・エンジニア向けの活用

開発現場でも、「OpenAI o3」はそのコーディング性能から多くの注目を集めています。

ユースケースを以下の表にまとめました。

活用分野	「OpenAI o3」が向いている例	「o4-mini」が向いている例
ビジネス	複雑な資料作成／分析／提案	カスタマーサポート／翻訳／FAQ
教育	数式解説／レポート添削	語学学習／簡単な質問応答
開発	高度なコーディング／設計支援	テスト補助／リアルタイム支援

このように、「OpenAI o3」と「o4-mini」は、それぞれの強みを活かしてさまざまなシーンで活用できます。

用途に合わせてモデルを選ぶことで、業務効率や学習効果を大きく高めることが可能です。

API導入ステップとツール連携の例

「OpenAI o3」や「o4-mini」は、ChatGPT上だけでなく、APIを通じてアプリや業務システム、教育サービスなどに組み込むことも可能です。

このセクションでは、APIの導入手順と、各種ツールとの連携方法についてわかりやすく紹介します。

API導入の基本ステップ

OpenAI APIを使うことで、「OpenAI o3」「o4-mini」の強力な推論能力を自社サービスや開発プロジェクトに取り入れることができます。

導入は以下のステップで進められます。

ツールとの連携例：エージェント的なAI構築

「OpenAI o3」や「o4-mini」では、複数のツールをAIが自ら判断して組み合わせるエージェント的思考が可能です。

これをAPI経由で実装するには、以下のような連携が効果的です。

よく使われるツール連携の例

• Pythonツール
  • データの前処理や統計分析、グラフ生成などに活用
  • 例：ユーザーの健康データから週別の変化を可視化
• ブラウザ検索機能（Browsing）
  • 最新のニュースやオープンデータに基づく出力
  • 例：「カリフォルニアの夏の電力消費予測」を調べて要約
• コードインタープリター（Code Interpreter）
  • ファイルの読み取りやバグ解析、コードの実行
  • 例：CSVファイルのアップロード→分析→要約→グラフ化
• 画像分析ツール
  • スクリーンショットや図表からの情報抽出
  • 例：手書き数式を画像から読み取り、正しい数式に変換して回答
• Memory（メモリ）機能
  • ユーザーごとの履歴を参照して文脈を保持
  • 例：「前回の相談内容」を踏まえた提案を自動化

これらのツールは、ユーザーが明示的に指示を出さなくても、AIが自動で選び、必要に応じて連続的に使いこなす設計になっています。これにより、複雑な業務や長期的な対話がスムーズになります。

API活用例：こんなシステムにおすすめ

システム例	活用イメージ	推奨モデル
営業支援システム	顧客情報から自動で提案書を作成	OpenAI o3
学習アプリ	数学の解法を図解で説明	OpenAI o3
チャットボット	多言語対応のFAQ自動応答	o4-mini
モバイルアプリ	画像と音声を使ったAIアシスタント	o4-mini
研究支援ツール	データセットの解析とグラフ化	OpenAI o3

このように、「OpenAI o3」「o4-mini」をAPIで導入することで、より高度な業務効率化や顧客体験の向上が可能になります。

特に、「複雑な処理を考えながら行うAI体験」を提供したい場面では、「OpenAI o3」が最適です。一方で、スピードと軽量性を重視する場面では「o4-mini」が活躍します。

ベンチマークで見る「OpenAI o3」と「o4-mini」の実力

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、それぞれの特長を活かしながら、幅広いテスト（ベンチマーク）で高いスコアを記録しています。

このセクションでは、実際の評価データをもとに、両モデルがどれだけ優れた性能を発揮しているのかを詳しく見ていきます。

数学・科学のテストで証明された思考力

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、数学や科学などの論理的思考が必要な分野で高い評価を受けています。

とくに、米国の数学コンテスト「AIME 2024」「AIME 2025」では以下のような結果となりました。

科学分野の「GPQA Diamond」でも、博士課程レベルの質問に対して高精度で回答できており、o3は83.3％、o4-miniは81.4％と安定した実力を発揮しています。

視覚を使った問題にも強くなった！

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、視覚情報を使った問題（マルチモーダル問題）にも対応しています。

大学レベルの図やグラフを使った推論テストでも、過去のモデルと比較して明らかな進化が見られました。

テスト名	o1	o3	o4-mini
MMMU（視覚問題）	77.6％	82.9％	81.6％
MathVista（視覚的数学）	71.8％	86.8％	84.3％
CharXiv（科学図の推論）	55.1％	78.6％	72.0％

プログラミングでもトップクラス

コーディング分野でも「OpenAI o3」は非常に高い性能を示しています。

たとえば、ソフトウェア開発の評価指標「SWE-Bench Verified」では、

• o3：69.1％
• o4-mini：68.1％

と、SOTA（最高水準）のモデルに匹敵する結果を記録。

また、フリーランスのコーディングタスクを模した「SWE-Lancer」では、o3が$65,250の収益想定で、実用性の高さが証明されています。

指示に従う力、ツールを使う力も進化

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、ユーザーの複雑な指示にも正確に応えたり、必要なツールを自動で選び使いこなす力が大きく向上しています。

テスト名	o1	o3	o4-mini
Scale MultiChallenge（指示理解）	44.9％	56.5％	43.0％
BrowseComp（Web検索）	1.9％	49.7％	28.3％
Tau-bench（関数呼び出し）	70.8％（o1-high）	70.4％	65.6％

性能とコストのバランスも優秀

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、高い精度を保ちつつ、処理コストとのバランスにも優れています。

とくに「o4-mini」は、少ないコストで高精度な推論ができるモデルとして評価されており、実用的なAIモデルとして注目されています。

モデル	AIME 2025精度	推論コスト（推定）
o3（high）	88.9％	$0.6
o4-mini（high）	92.7％	$0.4

これらのベンチマーク結果から、「OpenAI o3」は高精度・多機能でエンタープライズ用途に最適、「o4-mini」は低コストで高性能な軽量モデルとして、多くの現場で活用されることが期待されています。

どちらを選ぶべきか？「OpenAI o3」と「o4-mini」の比較まとめ

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、どちらも高性能な推論AIモデルですが、設計思想や用途が異なります。

このセクションでは、ユーザータイプ別・プロジェクト別に、どちらのモデルを選ぶべきかをわかりやすく整理します。

ユーザータイプ別おすすめモデル

あなたがどのようなユーザーかによって、選ぶべきモデルは異なります。

ユーザータイプ	おすすめモデル	理由
AI初心者・個人利用	o4-mini	高速・軽量で、無料プランでも使いやすい
教育関係者・学生	o3	数学や科学、図表の読み取りに強く、教育に最適
エンジニア・開発者	o3	コーディング支援やツール連携で高精度な開発が可能
中小企業経営者	o4-mini	コスパ重視で、日常業務に取り入れやすい
研究者・コンサルタント	o3	複雑な問題の分析や仮説立案に強い味方

プロジェクト別の最適モデル判断基準

どんなプロジェクトにどのモデルが向いているのか、以下のように整理できます。

「OpenAI o3」が向いているプロジェクト

• 膨大なデータを扱う分析系のシステム
• 数式・図表・プログラムなどの複合的な入力を処理するAI
• ユーザーの質問に対して、思考のステップを踏んで最適解を導く業務
• 複数のAIツールを統合して業務を自動化する仕組み

「o4-mini」が向いているプロジェクト

• スマホアプリなど軽量で高速な応答が求められるサービス
• 多数のユーザーに展開するチャットボットやFAQシステム
• 毎日使うカジュアルな業務サポート（要約・翻訳など）
• 教育や家庭向けの簡単なAI機能付きツール

今後の進化と展望

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、今後さらに進化する予定です。

今後期待されているポイント

• OpenAI o3-proの登場（数週間以内）
  • 全ツールに完全対応した上位版
  • エンタープライズレベルの処理も可能に
• o4-miniの多デバイス対応
  • スマホやウェアラブルデバイス向けの活用が広がる
  • 音声認識や画像処理との連携も強化
• エージェント機能の進化
  • 自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」へと進化中
  • 複数のAI間でタスクを受け渡す「Agent-to-Agent」連携も視野に

このように、両モデルはそれぞれ異なるポジションを担いながら、今後もOpenAIの中核を担っていくことが予想されます。

まとめ：「o3」と「o4-mini」のどちらを選ぶ？

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、どちらも非常に優秀なAIモデルですが、目的や利用シーンによって最適な選択は変わってきます。

たとえば、「精度の高い推論を必要とする開発業務」「複雑なコード処理や多段階の思考が求められる場面」では「OpenAI o3」が最適です。一方で、「応答の速さ」や「コストパフォーマンス」を重視する方、「日常的なアイデア出し」や「軽量な業務支援ツール」として使いたい方には、「o4-mini」がぴったりです。

以下の比較表をもとに、あなたに合ったAIモデルを見つけてください。

比較ポイント	OpenAI o3	o4-mini
精度・推論力	◎ 非常に高い	◯ 高い
処理速度	△ やや遅め	◎ 高速
ツール連携	◎ 全ツール対応	◯ 基本的なツール対応
視覚処理	◎ Thinking with Images	◯ 一部対応
価格	高め（API）	コスパ重視
対象ユーザー	開発者・研究者・企業	一般ユーザー・小規模事業

両モデルともに優秀ですが、あなたの「目的」と「使用環境」に合わせて最適なモデルを選ぶことが、AI活用の第一歩です。

Codex CLIとは？【開発者向け】AIコーディング支援ツール

Codex CLI works with all OpenAI models, including o3, o4-mini, and GPT–4.1. Get started: https://t.co/XokAEGtuBH.

— OpenAI Developers (@OpenAIDevs) April 16, 2025

OpenAIは「OpenAI o3」と「o4-mini」の発表とあわせて、新しい開発者向けツール「Codex CLI」も公開しました。

このツールは、ローカル環境から高性能なAIモデルを活用したコーディング支援を可能にする、新しいインターフェースです。

Codex CLIの概要とできること

Codex CLIは、ターミナル（コマンドライン）からAIに直接アクセスできる開発者向けツールです。次のような特長があります。

つまりCodex CLIを使えば、エディタ上でのAI補完を超えて、コマンドライン上で本格的なAIコーディング支援が受けられるようになるのです。

開発者にとって、日常のワークフローにAIを深く統合するための革新的なツールといえるでしょう。

GitHubでの公開と支援プログラム

Codex CLIは、OpenAIのGitHub上でオープンソースとして無料公開されています。誰でも自由に使ったり、カスタマイズしたり、改善に貢献することができます。

さらにOpenAIは、このツールを活用した開発プロジェクトを支援するため、最大100万ドル規模の助成金プログラムを発表しました。

• 採択されたプロジェクトには、最大2万5000ドル分のAPIクレジットが提供される
• 応募フォームはOpenAIの公式ページからアクセス可能

該当のリンクを以下に紹介します。

この支援制度により、Codex CLIを使った革新的なAIアプリケーションやツールが、今後続々と登場していくと予想されます。

まとめ

「OpenAI o3」と「o4-mini」は、AIの進化を一歩先へと進めた革新的なモデルです。

「しっかり考えてから答える」高度な推論力、画像やグラフを理解する視覚的思考、そしてツールを自律的に活用するエージェント的な機能まで備え、従来のAIとはまったく異なる体験を提供します。

用途や目的に応じて、自分に合ったモデルを選ぶことが、AI活用の第一歩です。

どちらを選ぶか迷ったときは、「何をしたいのか」を軸に考えてみてください。深い分析や複雑な問題解決には「OpenAI o3」、スピードやコストを重視する日常的な活用には「o4-mini」が心強いパートナーになります。


最後に、「OpenAI o3」と「o4-mini」の重要なポイントをまとめます。

「OpenAI o3」と「o4-mini」なら、あなたにぴったりのAIがきっと見つかります。

今こそ、新しいAIとの付き合い方を本格的に始めましょう！