「AIが考える」——そんな時代が、もう始まっています。
2024年9月、OpenAIは「o1」という新しいAIモデルを発表しました。従来のGPTシリーズとは根本的に異なるアプローチで、複雑な問題を解く能力が飛躍的に向上しています。
o1とは何か
o1って、GPT-5とは別のモデルなんですか？
はい、別物です。GPTシリーズが「素早く答える」モデルなら、o1は「じっくり考えてから答える」モデルです。用途によって使い分けるのがベストですね。
o1の正式名称と開発経緯
o1は、開発コードネーム「Strawberry（ストロベリー）」として知られていたプロジェクトから生まれました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | OpenAI o1 |
| 開発コードネーム | Strawberry |
| 発表日 | 2024年9月 |
| バリエーション | o1-preview、o1-mini |
GPTシリーズとの違い
従来のGPTシリーズ（GPT-4、GPT-5など）と、o1シリーズの最大の違いは「考える時間」を取るかどうかです。
| 特徴 | GPTシリーズ | o1シリーズ |
|---|---|---|
| 応答速度 | 速い | 遅い（考える時間がある） |
| 得意分野 | 一般的な会話、文章生成 | 複雑な推論、数学、科学 |
| 思考プロセス | 即座に回答 | 段階的に推論 |
テストタイムスケーリングとは
従来のスケーリング vs テストタイムスケーリング
これまでのAI開発では、モデルを大きくする（パラメータ数を増やす）、学習データを増やす、計算量を増やす——という3つの要素でAIを賢くしてきました。
しかし、o1は違うアプローチを取りました。
学習時ではなく、推論時（回答を生成する時）に計算リソースを多く使うことで性能を向上させる手法です。つまり「考える時間を長くすることで、より良い答えを出す」というアプローチです。
なぜ「考える」と賢くなるのか
o1は、回答する前に「Chain of Thought（思考の連鎖）」と呼ばれるプロセスを内部で実行します。
- 問題を小さなステップに分解する
- 各ステップで論理的に推論する
- 間違いがないか自己チェックする
- 最終的な答えを導き出す
この一連のプロセスを、ユーザーに見えない形で（一部は要約して表示）実行することで、複雑な問題でも正確に解けるようになりました。
o1の驚異的な性能
数学・科学での成績
o1の性能は、従来のAIと比べて劇的に向上しています。
具体的にどのくらい賢くなったんですか？
数学オリンピックレベルの問題で、正答率が12%から74%に跳ね上がりました。これは全米トップ500の高校生レベルに相当します。
| ベンチマーク | GPT-4o | o1 |
|---|---|---|
| AIME（数学オリンピック） | 12% | 74% |
| Codeforces（競技プログラミング） | 下位11% | 上位11% |
| GPQA Diamond（大学院レベル科学） | 50%台 | 78% |
なぜここまで向上したのか
o1の強みは「考える時間を増やせば増やすほど、正答率が上がる」点にあります。複雑な問題ほど、じっくり考えることの効果が大きくなります。
o1の使い方
どんな場面で使うべきか
o1は万能ではありません。得意な分野と不得意な分野があります。
- 複雑な数学問題を解く
- プログラミングのバグを論理的に追跡する
- 科学的な推論が必要な質問に答える
- 複数のステップが必要な問題を解く
- 素早い応答が必要な会話
- クリエイティブな文章生成
- 単純な質問への回答（オーバースペック）
- リアルタイムの対話
o1-previewとo1-miniの違い
| モデル | 特徴 | おすすめ用途 |
|---|---|---|
| o1-preview | フルパワーの推論能力 | 最高精度が必要な場面 |
| o1-mini | 高速・低コスト | STEM分野の日常的な推論 |
GPT-5との使い分け
どちらを使えばいいのか
GPT-5とo1、どっちを使えばいいか迷います...
シンプルなルールがあります。「すぐに答えが欲しい」→ GPT-5、「正確な答えが欲しい」→ o1。複雑な問題ほどo1の効果が大きいですよ。
| シーン | おすすめモデル |
|---|---|
| 日常的な質問・雑談 | GPT-5 |
| 文章の作成・編集 | GPT-5 |
| 複雑なコードのデバッグ | o1 |
| 数学・科学の難問 | o1 |
| 論理的な分析が必要なタスク | o1 |
今後の展望
o1の次は何が来るか
OpenAIはo1の成功を受けて、テストタイムスケーリングをさらに発展させると予想されています。
- o1の改良版（o1.5やo2）の登場
- GPTシリーズとo1シリーズの統合
- より長い「考える時間」を取れるモデルの開発
まとめ
OpenAI o1について、重要なポイントをまとめます。
- o1とは：「考える時間」を取ることで推論能力を高めたAIモデル
- テストタイムスケーリング：推論時に計算リソースを使う新しいアプローチ
- 驚異的な性能：数学オリンピックで正答率12%→74%に向上
- 使い分け：複雑な問題にはo1、日常的な会話にはGPT-5
- 今後：さらなる推論能力の向上が期待される
「考えるAI」の登場で、AIにできることの範囲は大きく広がりました。複雑な問題を解く必要があるなら、ぜひo1を試してみてください。
