1. 背景
OpenAIが発表した「O3」モデルは、チャットGPTの「O」ファミリーにおける最新進化型。特に、論理的思考や戦略設計を得意とする「O1」ファミリーの上位モデルとして登場し、AGI（人工汎用知能）の実現へまた一歩近づく技術です。
2. GPTファミリーとの違い
GPTファミリーは、予測モデルとして単語単位のアウトプットを瞬時に生成する一方、思考プロセスはユーザーからは見えにくい「ブラックボックス型」でO1ファミリーは人間のように段階を踏んだ推論を行い、プロセスを説明しながら回答を導きます。
例を挙げると、GPTは「次の数字は何か？」と問われると即座に答えを返すのに対し、O1は「なぜその答えにたどり着いたのか」を説明しながら推理し答え出すのでより正確です。
3. O3モデルの特徴
推論能力の向上
O3はさらに精密な推論が可能となり、数学やコーディングなど、特に高い正確性を必要とする分野で99%を超える成果を達成。
また、複数のタスクが絡み合うような複雑な問題解決にも強みを発揮し、企業の戦略設計やシミュレーションで新たな価値を生み出しそうです。
| 特徴 | OpenAI O1 | GPT-4oや他のLLM |
|---|---|---|
| 思考プロセスの可視化 | 可視（思考の連鎖として表現） | 不可視（ブラックボックス） |
| 処理方法 | 明示的に「思考の連鎖」を生成 | 入力を受け取り、内部で複雑な計算を行う |
| 推論の段階性 | 段階的（人間の思考過程に類似） | 一括処理的 |
| 思考プロセスの構造 | 明示的、構造化 | 暗黙的、非構造化 |
| 自己修正能力 | プロセス中に誤りを認識し修正可能 | 限定的または不明確 |
| 人間による理解のしやすさ | 比較的容易 | 困難 |
| 複雑な推論タスクでの効果 | より効果的 | 標準的 |
| 中間的な思考過程の表現 | あり（段階的な推論過程を示す） | なし（直接出力を生成） |
| 問題解決アプローチ | 問題を小さなステップに分解して解決 | 全体的に処理 |
AGI（ドラえもん？）への進化
O3はAGIの進化段階において「ステップ2後半」に位置。この段階では、特定のタスクに依存せず、異なる領域をまたいだ柔軟な解決能力を持つことが特徴です。
ステップ1～3を以下のように分類できます。
・ステップ1: 単純タスクの実行（現在の多くのAI）。
・ステップ2: 連携タスクの処理（O1～O3が該当）。
・ステップ3: 完全自律の意思決定。（ドラえもん？）
4. 使用分野と利便性
O3は特に以下の分野でその性能を発揮します
・数学・コーディング: 高度な数値解析やアルゴリズム設計において、より迅速かつ正確な支援を提供。
・企業・組織向け: 戦略的な意思決定支援、プロジェクト管理の最適化など、多岐にわたるタスクで有用で、製薬業界での新薬開発や金融業界でのリスク分析に活用されています。
5. 課題と懸念点
現在の月額200ドルのO1Proを超える高額な料金設定が予想され、主に大規模企業をターゲットとしたモデルです。ただし、その費用に見合う価値を実証できるかは、今後の利用実績次第です。
