ChatGPT・Claude・Geminiの知識カットオフ日一覧｜主要AIを比較

1. 知識カットオフ日とは？

AIに「最近のニュースを教えて」と聞いたら、「私の学習データは○○年○月までです」と返されたことはないだろうか。これが知識カットオフ日（ナレッジカットオフ）だ。

AIモデルは膨大なテキストデータを学習して作られるが、その学習データには期限がある。カットオフ日以降に起きた出来事や発表された情報については、そのモデル単体では正確に回答できない。

ただし最近のAIツールの多くはWeb検索機能を搭載しており、カットオフ日を超えた最新情報も取得できるケースが増えている。重要なのは「モデル自体の知識の範囲」と「検索で補完できる範囲」を区別して理解することだ。

2. 主要AIツールのカットオフ日一覧

2026年9月29日時点での主要AIツールのカットオフ日を一覧で比較してみよう。

2026年9月29日時点で最も新しいのは、Claude の Claude Opus 5.5（2026年9月22日リリース）と上位の Claude Fable 5.1（9月1日リリース）で、どちらも2026年6月です。9月28日に出た Claude Sonnet 5.5 も同じく2026年6月です。次いで Grok 4.7 の2026年5月と、OpenAI の低コスト向け GPT-6 Luna の2026年5月18日。ChatGPT のフラグシップ GPT-6 Astra は2026年4月30日、Gemini 3.8 Flash は2026年3月と続きます（10月13日に一般提供が始まった Gemini 4 Argon も2026年3月）。Meta の Muse Spark と、10月12日に出たプレビューの Muse Wonder、Mistral の各モデルはカットオフを公表していません。この一覧のオープンウェイトでは、カットオフを公表しているものの中で Meta の Muse Glimmer（2026年1月4日）がいちばん新しく（10月15日公開の Muse Spark Open は開発者向け資料に記載がありません）、Llama 4 は2024年8月です。9月は1日から3日に Anthropic・Google・OpenAI が、21日から22日に xAI・Anthropic・OpenAI が相次いで新モデルを出したため、この順位は月の初めと終わりで入れ替わっています。

3. ChatGPT（OpenAI）

このOpenAI欄は2026年9月30日に追補した。上の8ツール比較の集計日は9月29日で、GPT-6.1 Solの追加分はここにだけ反映している。

OpenAIの最上位モデルはGPT-6 Astraで、知識カットオフは2026年4月30日（OpenAI APIドキュメント）。CodexとChatGPT Work向けには2026年9月29日にGPT-6.1 Solも加わった。カットオフはAstraと同じ2026年4月30日で、先代のGPT-6 Solは2026年4月20日、低コスト型のGPT-6 Lunaは2026年5月18日。名前の新しさと知識の新しさは一致しない（GPT-6.1 Solのモデル仕様、GPT-6 Sol・Lunaの詳細）。GPT-5.6 Sol／Terra／Lunaも提供は続いているが、カットオフは共通して2026年2月16日だ。

現行と過去の主なモデルについて、カットオフ日をまとめておく。

ChatGPTはすべてのモデルでBing経由のWeb検索が利用でき、カットオフ日以降の情報も取得可能。検索結果のソースリンクも表示されるため、情報の出典を確認しやすい。

4. Claude（Anthropic）

AnthropicのClaudeは独自の2段階カットオフを採用している点がユニークだ。

• 確実な知識カットオフ：この日付までの情報は高い精度で回答できる
• 学習データカットオフ：データとしては含まれるが、精度がやや下がる

Claudeには標準のWeb検索機能が組み込まれていないが、Agent SDKやツール連携を通じて外部情報にアクセスできる。Claude CodeではWebSearchツールが利用可能だ。

5. Gemini（Google）

GoogleのGeminiはGoogle検索との統合が最大の強みだ。最上位の Gemini 4 Argon（9月30日発表・10月13日に一般提供）は知識カットオフが2026年3月で（モデルカード）、主力の Gemini 3.8 Flash（2026年9月2日リリース）も同じ2026年3月だ。どちらもGoogle検索でリアルタイム情報を補完できる（2026年10月14日時点）。Argon が出るまで最も高性能とされていた Gemini 3.1 Pro は、プレビューのまま提供が続いている。

古い世代の扱いにも注意したい。Googleは2026年9月18日、Gemini 2.5系の利用を過去に使っていたユーザーに限定した。廃止ではなくAPIでの提供は続くが、新しいプロジェクトには 3.8 Flash か 3.5 Flash-Lite を使うよう案内している。10月8日には Gemini 3.5 Flash と 3.7 Flash が非推奨になり、API への要求はそれぞれ 3.6 Flash と 3.8 Flash へ自動で回されるようになった（Gemini API リリースノート）。新しく作るなら Gemini 3系以降（4 Argon・3.8 Flash など）が前提になる。

Geminiの強みは何といってもGoogleのエコシステムとの連携だ。Gmail、Googleドキュメント、スプレッドシートなどとシームレスに統合されており、ビジネスユースでの利便性が高い。

6. Grok（xAI）

イーロン・マスク率いるxAIのGrokは、X（旧Twitter）のリアルタイムデータにアクセスできるのが特徴だ。モデル自体の知識にはカットオフがあるが、Web検索とXの投稿データを組み合わせることで最新情報に対応する。

現行のGrok 4.7は2026年9月21日にリリースされ、xAI は「コーディング・エージェント作業・知識労働向けのフロンティアモデル」と位置づけている（2026年9月時点）。知識カットオフは2026年5月（xAI APIドキュメント）。xAI のドキュメントは、検索ツールを有効にしない限りリアルタイムの出来事は知らないとも明記している。直前の世代は Grok 4.6（2026年8月12日）と Grok 4.5（2026年7月8日）。さらに前の Grok 4.20 は2026年2月にベータ公開、3月にAPI提供が開始され、3兆パラメータのMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用していた。ユーモアのある回答スタイルでも知られている。

7. Microsoft Copilot / GitHub Copilot

Microsoft Copilot（仕事向けの Microsoft 365 Copilot）は単一モデル固定ではなく、OpenAI の GPT と Anthropic の Claude から選べる。2026年9月22日からは Claude Opus 5.5 と GPT-6 Sol が Word・Excel・PowerPoint・Chat・Cowork・Copilot Studio に順次加わっている（Microsoft Copilot ブログ。提供状況はライセンスと地域で異なる）。したがって知識カットオフは選んだモデル次第で、値は上の ChatGPT・Claude の節と同じだ。Web検索が有効なら、Copilot は質問から短い検索語を作って Bing に問い合わせ、回答を補う（Microsoft Learn）。ただしこの Web検索は管理者が無効にできるので、会社のアカウントでは最新情報を引けないこともある。

GitHub Copilotはコーディング特化のツールで、OpenAI・Anthropic・Google・xAI・Microsoft・Moonshot AI の30を超えるモデルから選べる（GitHub Docs の対応モデル一覧、2026年9月26日時点）。Business と Enterprise では、ほかのモデルが有効でないときに使う基本モデル兼長期サポート（LTS）モデルとして、2026年3月18日から GPT-5.3-Codex が指定されている。ここでもカットオフは選んだモデルで決まる。

8. Perplexity AI

Perplexity AIは他のAIツールとアプローチが異なる。質問のたびにWeb検索を行い、複数のソースを引用しながら回答をまとめる。回答を書くモデル自体にはカットオフがあるが、材料は毎回検索で集めるので、最近の出来事に答えられるかは検索でどれだけ拾えるかで決まる。

回答に使うモデルは選べる。自社の Sonar のほか、OpenAI の GPT、Anthropic の Claude、Google の Gemini、xAI の Grok、Moonshot AI の Kimi などが並び、Pro プランで8モデル、上位の Max プランでは上位モデル2つを加えた10モデルになる（Perplexity ヘルプセンター、2026年9月4日時点の一覧）。Perplexity 自身が「一覧は変わるので、自分のモデル選択画面が正」と書いている。Max では同じ質問を複数のモデルに投げて答えをまとめる「Model Council」も使える。

9. オープンウェイト系（Meta・Llama・Mistral）

オープンウェイトのモデルは、重みをダウンロードして自分の環境で動かせるのが最大のメリットだ。ただしWeb検索機能は標準では搭載されていない。Meta と Mistral はどちらも、重みを公開するモデルと、自社のアプリや API だけで使うモデルを並行して出している。

Meta（Muse Glimmer・Llama 4）

Meta は2026年4月に新しい Muse 系のモデルを立ち上げた。いまの最新は Muse Spark 1.3（2026年9月2日）だが、重みを公開していないクローズドのモデルで、Meta の開発者向けモデル一覧（Meta Model API ドキュメント）にも知識カットオフは載っていない（2026年9月26日時点）。2026年10月12日には、Meta が「最も高性能」とする Muse Wonder が出たが、開発者向けのモデル一覧ではプレビューの扱いで、知識カットオフの記載はない。新しく使う場合は、引き続き Muse Spark 1.3 が勧められている（2026年10月18日に確認）。

オープンウェイトの最新は Muse Spark Open（2026年10月15日公開）。総パラメータ816B・稼働42B の MoE で、コンテキストは約100万トークン。Meta 独自の Muse Model License で、商用利用はできるが「Built with Muse Spark Open」の表示が要る（大規模な API 提供は条件つき）。重みは4ビット版でも約537GB あり、データセンター級の GPU 向け。知識カットオフは Meta の資料に書かれていない（2026年10月18日に確認）。

手元のPCで動かす小型のオープンモデルは Muse Glimmer（2026年8月公開）。Muse Spark の出力から学習した約300億パラメータ（30B）のモデルで、ライセンスは Apache 2.0。モデルカードに書かれた知識カットオフは2026年1月4日で、Llama 4 より1年以上新しい。4ビットに量子化すると言語モデル部分が20GB未満になり、24〜32GBのメモリに収まるとモデルカードは説明している。

一つ前の世代の Llama 4（2025年4月5日公開）は Scout（総パラメータ109B）と Maverick（400B）の2種類で、知識カットオフは2024年8月（Llama 4 のモデルカード）。Scout は1,000万トークンのコンテキストを持つ。

Mistral（Mistral Medium 3.5・Large 3・Large 4）

フランスの Mistral がいま「フロンティア級」と位置づけているのは Mistral Medium 3.5（2026年4月28日）だ。128B の密なモデルで、重みも修正版 MIT ライセンスで公開されている。Mistral のモデル一覧では、Mistral Medium 3.1、推論用の Magistral Medium、コーディング用の Devstral 2 などの後継先がこのモデルになっている。その前の大型モデル Mistral Large 3（2025年12月2日）は総パラメータ675B（うち処理に使うのは41B）の MoE で、Apache 2.0 のまま提供が続いている。2026年10月6日には、その次の Mistral Large 4 がパブリックプレビューとして出た。総パラメータ1.05T（うち処理に使うのは52B）の MoE で、コンテキストは1Mトークン。重みは2026年10月29日に、プレビューから改良した版が Hugging Face で公開された（Mistral の発表）。ライセンスは MIT を改変した Mistral Ecosystem Open-Weight License で、商用でも使えるが、他社に API などで提供する事業（Model as a Service）には Mistral との別の契約が要る。Mistral の API での扱いはパブリックプレビューのまま（2026年11月1日時点）。Mistral のモデルのライフサイクル方針では、プレビューのモデルは予告なく更新されることがあり、GA に進む保証もない。

Mistral は学習データのカットオフをモデル一覧に載せていない。手がかりになるのは Hugging Face で配っている推奨システムプロンプト（SYSTEM_PROMPT.txt）で、「知識ベースの最終更新日」として Medium 3.5 には2024年11月1日、Large 3 には2023年10月1日と書かれている。これはモデルに名乗らせるための文面で、学習データの期限として正式に公表された値ではない。チャットアプリの「Le Chat」は Vibe に名前が変わり、その Work モードでは Web検索が使える（Mistral のドキュメント）。

10. Web検索機能で変わるAIの使い方

知識カットオフ日を気にするかどうかは、Web検索機能の有無で大きく変わる。

Web検索ありのツールなら、カットオフ日を過ぎた情報でもリアルタイムに取得できる。ただし検索結果の品質はツールによって異なる。実際に使ってみた感覚では、Perplexityはソースの引用が丁寧で信頼性が高く、ChatGPTのBing検索も安定している。

一方、Claudeのようにモデル自体の推論能力が高いツールは、コード生成やデータ分析など「最新情報を必要としないタスク」で真価を発揮する。カットオフ日が古いからダメというわけではなく、用途に応じて使い分けることが重要だ。

11. 用途別おすすめAIツール

「どのAIが一番いいか」という問いに対する答えは「用途による」だ。最新情報が必要ならPerplexityやChatGPT、深い思考が必要ならClaude、Google系サービスとの連携ならGemini、プライバシー重視ならLlama や Muse Glimmerと、それぞれ強みが異なる。

よくある質問