人工知能（AI）技術は近年目覚ましい発展を遂げ、様々な分野でその応用が広がっている。OpenAIは、この分野を牽引する主要な研究機関の一つであり、革新的な言語モデルを次々と発表している。その中でも、o1シリーズは、高度な推論能力に特化した新しいAIモデルとして注目を集めている。
最初のモデルであるo1-previewに焦点を当て、その概要、特長、機能、活用例、利用方法、セキュリティ、利点と欠点、そしてよくある質問について詳細に解説する。本稿を通じて、o1-previewの可能性を理解し、その活用法を探る一助となることを目指す。
OpenAI o1シリーズとo1-previewの概要
開発の経緯と発表
OpenAIのo1シリーズは、以前内部で「Q*」や「Strawberry」というコードネームで開発されていた実験的なモデルにその起源を持つ。特に「Q*」は、2023年11月頃に数学的なベンチマークで有望な結果を示したという噂があり、当時のCEOサム・アルトマンの一時的な解任とその後の復帰という出来事と時期を同じくして話題になった。その後、2024年7月には、「Strawberry」として知られる生成事前学習済みトランスフォーマー（GPT）が開発中であると報じられ、これが後にo1として発表された。
2024年9月12日、OpenAIはo1シリーズの最初のモデルとしてo1-previewとo1-miniを発表した。o1-miniは、o1-previewよりも高速であり、80%安価であることが強調された。これらのモデルは、ChatGPT PlusおよびTeamのユーザーに早期アクセスが提供された。また、API Tier 5の資格を持つ開発者にも提供が開始された。後継モデルであるo3の開発も進められており、商標の競合を避けるためにo2はスキップされた。さらに、2025年3月には、OpenAIのAIモデルの中で最も高価なo1-pro APIがリリースされた。
2024年12月5日には、o1のフルバージョンがChatGPTユーザー向けにリリースされた。同日には、より多くの計算資源を使用してより良い回答を提供するo1のプロバージョンへのアクセスを含むChatGPT Proというサブスクリプションも開始された。
o1シリーズの開発は、単なる性能向上に留まらず、AIの「思考」プロセスそのものへの深い取り組みを示唆している。初期のコードネームやリリース戦略から、OpenAIがこのモデルに特別な期待を寄せていることが窺える。特に「Q*」という数学的ベンチマークでの有望な結果や、「Strawberry」という連想的なコードネームは、開発初期から特定の能力や特性に焦点が当てられていたことを示唆する。段階的なリリース戦略は、ユーザーからのフィードバックを重視し、慎重にモデルを成熟させていくアプローチを示している。
o1-previewの基本的な特徴
o1-previewは、複雑な推論タスクに特化して設計されており、応答を生成する前に「考える」時間を持つように設計されている。科学、コーディング、数学の分野で高い性能を発揮し、GPT-4oを上回る推論ベンチマークの結果を示している。
o1-previewの設計思想は、従来のLLMが重視してきた知識量や応答速度だけでなく、問題解決のための深い思考プロセスを重視していることが明確である。特にSTEM分野での高い性能は、その設計が専門的な推論タスクに最適化されていることを示唆する。
o1-previewの特長と機能
高度な推論能力と思考の連鎖
o1-previewは、強化学習によってトレーニングされており 、応答前に長い内部的な思考プロセス、いわゆる思考の連鎖（Chain of Thought）を生み出す。この思考プロセスは、ChatGPTのユーザーインターフェース上で可視化される場合があり、思考に要した時間も表示される。
このプロセスでは、推論トークンと呼ばれる特別なトークンが使用され、モデルは質問を理解し、複数の角度から思考を重ね、その過程を記録する。最終的な回答が出力された後、これらの推論トークンは消去される。
o1-previewの核心的な特徴は、人間が複雑な問題を解決する際のように、段階的に思考を進める能力である。強化学習によって洗練された思考の連鎖は、単なる知識の検索ではなく、深い理解と問題解決を可能にする。思考プロセスの一部がユーザーに可視化されることは、モデルの透明性を高め、信頼性を向上させる。
エラーチェック機能
o1-previewは、思考の連鎖において誤りを認識し、修正する機能を持つ 。また、間違いを認識し、異なる戦略を試す能力、いわゆるメタ認知能力も備えている。ベンチマークテストでは高い精度を示しており、GPT-4oと比較してエラーが少ないという報告もある。
o1-previewは、単に問題を解くだけでなく、その過程で自らの思考を監視し、誤りを修正する能力を持つ。これは、より信頼性の高い結果につながる重要な機能である。メタ認知能力の存在は、o1-previewが高度な自己認識と問題解決戦略を備えていることを示唆する。
特定の推論タスクへの専門性
o1-previewは、科学（物理学、化学、生物学）分野でPhDレベルの性能を発揮し、数学分野でも高い性能を示す（AIMEでの高スコアなど）。また、コーディング分野でも高い性能を発揮し、Codeforcesでの上位ランクなどが報告されている。全体として、STEM分野（科学、技術、工学、数学）に強みを持つ一方、非STEM分野の知識は限定的である。データ分析への応用も期待されている。
o1-previewは、汎用的なタスクよりも、高度な論理的思考や問題解決が求められる特定の分野でその真価を発揮する。特にSTEM分野での突出した性能は、研究や専門的な業務における強力なツールとなる可能性を示唆する。
o1-previewの活用例
科学研究分野での応用
o1-previewは、医療研究における細胞シーケンシングデータの注釈付け、物理学における量子光学に必要な複雑な数式生成、複雑な科学プロトコルの実行、実験結果の分析と次のステップの提案、データに基づいた仮説の提案などに活用できる。医学研究においても、遺伝性疾患の発見や多系統疾患の複雑な医学的質問への取り組みなど、その可能性が示唆されている。
コーディングとプログラミングへの応用
o1-previewは、複雑なコードの生成とデバッグ、アルゴリズム設計の支援、複雑なワークフローの構築と実行など、多岐にわたる応用が期待される。特に、GitHubCopilotでの利用経験から、アルゴリズムやアプリケーションコードの最適化に優れていることが示されている。
教育分野での応用
教育分野では、STEM教育における高度な問題解決支援、複雑な概念理解のチュータリング、幅広い科目での一般的な質問応答、エッセイ添削、言語学習支援、個別指導、教材作成支援、テストと評価問題の作成など、多様な応用が考えられる。
o1-previewの利用方法
アクセス手順とインターフェース
ChatGPT PlusおよびTeamのユーザーは、ChatGPTのインターフェースからモデル選択を行うことでo1-previewを利用できる。インターフェースの左上にあるモデル名をクリックすることで、モデル選択が可能となる。一方、API利用はTier 5以上の開発者に限定されている。
開発者向けAPI機能
開発者は、Chat Completions API、Responses API、Assistants API、Batch APIなどのエンドポイントを通じてo1-previewにアクセスできる。ストリーミング、関数呼び出し、構造化出力もサポートされている。ただし、ファインチューニング、埋め込み、画像生成、音声関連機能はサポートされていない。max_completion_tokensパラメータが導入され、o1のみにreasoning_effortパラメータが追加されている。システムメッセージはサポートされていない。
o1-previewのセキュリティと安全性
新しい安全トレーニングアプローチ
OpenAIは、o1シリーズのために新しい安全トレーニングアプローチを開発しており、推論能力を活用して安全性と整合性を向上させている。モデルは、文脈における安全ルールを理解し、より効果的に適用するように訓練されている。
最も困難な「ジェイルブレイク」テストの一つでは、GPT-4oが22点だったのに対し、o1-previewは84点という高いスコアを記録した。OpenAIは、米国および英国のAI安全研究所と連携し、研究、評価、テストのために早期アクセスを提供している。
安全性テストの結果と評価
o1-previewは、OpenAI Preparedness Frameworkに基づく厳格なテストと評価を受けており、外部のレッドチームによる評価も実施されている。取締役レベルのレビュープロセスも存在し、CBRN兵器に関するリスクは中程度と評価されている。サイバーセキュリティリスクは低いと評価されており、幻覚（不正確な回答）の低減も報告されている。
o1-previewの利点と欠点
利点
- 複雑なロジックや問題解決を要するタスクに強い。
- 多段階の推論や論理的な検証に対応可能。
- 専門性の高い分野において、実用性・信頼性が高い。
- 開発・組み込み用途にも適した設計。
欠点
- 機能拡充やアクセスの一般化が今後の課題。
- 特に速度や一般的な応答の幅広さでは他モデルに劣る場面あり。
- 重い推論処理によるレスポンスの遅さが報告されている。
よくある質問
o1-previewはどのように他のモデルと異なるか？
o1-previewは、科学、コーディング、数学などの複雑なタスクにおいて、応答前に多くの時間をかけて「考える」ように設計された、高度な推論能力を持つモデルである。
o1-previewを使う場合、どのような業界で活用するのが効果的か？
o1-previewは、科学研究（細胞シーケンス解析、量子光学）、コーディング（複雑なワークフロー構築、デバッグ）、数学（難解な問題解決、数式生成）などの業界で効果的な活用が期待される。
o1-previewの将来的なアップデートにはどんな機能が追加される予定か？
o1-previewの将来的なアップデートでは、Function Calling、構造化出力、ストリーミングなどのAPI機能が追加される予定である。また、利用制限の変更や、Webブラウジング機能およびファイルアップロード機能の統合も計画されている。
o1-previewとo1-miniの違いは？
o1-previewは広範な知識と複雑な推論に優れる一方、o1-miniはより高速で安価であり、特にコーディングやSTEM分野の推論タスクで高い性能を発揮する。
o1-previewとo1-miniの主な違いは下の通り：
| 特徴 | o1-preview | o1-mini |
| 推論能力 | 強い、広範な思考連鎖 | 高速、コーディングとSTEMに最適化 |
| 速度 | 遅い | 速い |
| 得意分野 | 科学、数学、複雑な推論 | コーディング、STEM関連タスク |
| 世界知識 | 広い | 限定的 |
| コンテキストウィンドウ | 128,000トークン | 128,000トークン |
| 最大出力 | 32,768トークン | 65,536トークン |
| API利用 | Tier 5 | Tier 5 |
o1-previewを使う際に注意すべき点は？
o1-previewの利用には週ごとのメッセージ制限があり、Webブラウジングやファイルアップロードなどの機能は利用できない。また、モデルの思考プロセスを明らかにしようとすることは禁止されている。
まとめ
OpenAIのo1-previewは、高度な推論能力を持つ新しい世代のAIモデルであり、科学研究、プログラミング、教育といった多様な分野でその可能性が期待されている。今後のアップデートにより、機能やアクセスの面での向上が見込まれる。