OpenAIの新モデルo1が見せた、考えるAIの衝撃

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。いやー、今日はもう、放送予定が丸ごとひっくり返るレベルの朝でした。ただっちと自己紹介をやってる真っ最中に、OpenAIの新しい推論モデル「o1」がいきなり登場したんです。ホットドッグはサンドイッチかっていう簡単な質問から、博士課程レベルの数学まで……私自身、朝起きてそのまま生放送でo1を触りながら、緊急で解説することになった回です。

OpenAIの新モデルo1が、いきなり朝から登場した

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正直、自己紹介の途中だったんです。ただっちが「今日もよろしくお願いします」って言ってる横で、私のチャットGPTの画面に見たことない表示が出てて……あれ、なんだこれ。o1プレビュー。そんな名前、聞いたことがない。頭の中では「また新しい話が来たな」ぐらいの温度だったんですけど、これがまさか、この日いちばんの事件になるとは思ってませんでした。

ひろくん（6:18〜）

「もう本当に急に来るから、朝起きてなんだこの『オーワンプレビュー』ってなんなんだなんだろって出てきたのが突然。突然というか、また『でるでるでるで』言ってたんだよねーとか、みたいな感じもするんですけども。」

この「でるでるで言ってたんだよねー」感、分かる人には分かると思うんです。AIってここ最近、ずっと「次はこれが来る」「あれが来る」って噂だけ先行して、なかなか本物が降ってこない、みたいなことが多かった。それが今回は、噂どころか予告もなく、朝いきなり本体が降ってきた。私、正直ちょっと身構えました。

呼び方からして、もう混乱してました。o1、o1プレビュー、o1ミニ……名前が次々出てきて、正直どれがどれか、放送中も完全には整理しきれてなかったです。でも触ってみると、それがどうでもよくなるくらい、明らかに「何かが違う」んですよね。

ひろくん（6:50〜）

「有料の課金してる人、この前も誰だっけな、誰かがGPT4よりも全然やっぱ、ジェミニとか、クロードの方が賢いからいいやっつって、解約しましたって投稿してるんですけど、多分彼ら解約するだろうなって思っちゃうぐらい、衝撃的に賢くて。」

私、これを触った瞬間に思ったんです。ああ、これは「ちょっと賢くなった」レベルの話じゃないな、って。GPT-4oに見切りをつけて、ジェミニとかクロードに乗り換えた人たちが、また戻ってきちゃうかもしれない。それぐらいのインパクトを、朝から一気に浴びせられた感覚でした。料理でいうと、いつもの厨房に、急に世界大会クラスの調理器具がドンと届いたようなもの。使い方も分からないまま、とりあえず触ってみるしかない朝でした。

朝から、いきなりです。心の準備なんて、ゼロでした。でも、そのゼロの状態でぶつかったからこそ、今日のライブは生々しい驚きの連続になったんだと思います。

いやー、放送しながら私、内心ずっとバタバタしてました。ただっちの自己紹介の途中に画面が急に切り替わって、隣で「え、なんですかそれ」って聞かれても、こっちも答えが半分しか用意できてない状態で。ぶっちゃけ、台本にない朝ほど、実は一番面白い放送になるんですよね。今日はまさにそれでした。名前だけ聞くと地味な「o1プレビュー」。でも、この一文字違いの名前の裏に、今日話す全部が詰まってたなと、今こうして書きながらも思います。

答えを出す前にじっくり考える——「思考のプロセス」が見えてきた

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触ってみて、まず驚いたのはスピードじゃなかったんです。むしろ逆。今までのAIより、答えが出るまで明らかに時間がかかる。でも、その「待たされてる時間」の中身が、今までと全然違ってました。

ひろくん（6:50〜）

「今まで計算めちゃくちゃ苦手だったじゃないですか。チャットGPT、足し算引き算もそうなんですけど、こんな高度な数学の問題も『これってこういうことだから』って思考のプロセスというか、ちゃんとこうやって考えてから改めて回答を出していくんですよ。なんで今までよりも、めちゃくちゃ時間かかるんですよ。」

これ、めちゃくちゃ面白いなと思ったんです。今までのAIって、パッと聞かれたら、パッと答える。それが得意技だったはずなのに、今回のo1は逆で、あえて時間をかける。画面には「考え中」の表示が出て、仮説を検討してるプロセスの一部が見えるようになってました。

でね、実際にホットドッグはサンドイッチかっていう、わりとふざけた質問も投げてみたんですけど……そこは案外シンプルに、早く返してきました。難しいのはここから先です。

ひろくん（6:50〜）

「なるほど、さっきのホットドッグかサンドイッチか問題はシンプルで早かったですけど、その代わりこうやって難しい問題はちゃんと適当に出してくるんじゃなくて、繋げ合わせてハルシネーションしてくるんじゃなくて、どんだけ緻密に計算を裏側で走らせて、これってこういうことだよね、こうだよね、こうだよねっていう、こういうふうな意図でこうだからとかっていう、この背景というか、この問題の意図というか。」

つまり、簡単な質問には早く答えて、難しい質問には裏側でしっかり計算を走らせてから答える。この使い分けを、o1自身が勝手にやってるっていうのが、今までのAIと決定的に違うところなんですよね。適当に繋げてそれっぽく答える、いわゆるハルシネーションじゃなくて、意図まで汲み取ってから答えを出してくる。料理でいうと、簡単な副菜はパッと出して、メインの一皿だけはちゃんと火入れに時間をかける板前さんが、急に厨房に立ったような感覚でした。

いやー、これ最初はね、正直ちょっとイラッとしたんですよ。ボタンを押しても、うんともすんとも言わない。あれ、壊れた？固まった？って、何度も画面をつつきそうになりました。でもね、よく見ると裏でずーっと考えてるんです。『これってこういうことだよね』『いや、待てよ、こうか』って、AIが頭の中でブツブツ独り言を言ってるのが、うっすら透けて見える。これが……地味に効くんですよ。今までのAIって、自信満々にウソをつくのが一番怖かったでしょ。それっぽい顔して、しれっと間違える。それがo1は、考えた跡をちゃんと残してくれる。だから『あ、ちゃんと悩んでから答えてくれてるんだ』って、こっちも腹落ちする。ぶっちゃけ、答えそのものより、この『考えてる姿が見える』ってことのほうが、私には衝撃でした。

待たされるのが、逆に安心になる。そんな逆転現象が、朝から起きてました。

フェルミ推定の精度に驚いた、o1の底力

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次に食いついたのが、フェルミ推定の話でした。答えが最初から用意されてるわけじゃない、いわば「見積もり力」を試す問題です。ここでo1がどれだけの精度を出すのか、実際に試してる人の声を見ながら、放送中に一緒に驚くことになりました。

ひろくん（6:50〜）

「実際にもう早速、試してる声を見ると、フェルミ推定させると5333万本です、って言ったけど、このO1は3900万本です、と。実際3600万本なんで、フェルミ推定の精度がこんなに高いの、と。これってこういうふうな推定で考えてるから、フェルミ推定の精度がめちゃくちゃ高いんだろうなって思って。」

5333万本と、3900万本。数字だけ見るとピンと来ないかもしれないんですけど、実際の答えが3600万本だったって聞くと、ゾッとするくらい近いんですよ。地味に、ゾッとしました。適当に数字を並べたんじゃなくて、内訳をちゃんと積み上げて計算してるからこそ出せる精度だと思うんです。

これ、専門家レベルの話にもつながってくるんですよね。物理学とか化学とか生物学とか、これまでは「推論が得意な人」にしかできなかった領域の話です。

ひろくん（6:50〜）

「そうですね。推論を今までしてきてる人とか、推論が必要な人。物理学、化学、生物学とか。博士課程の学生と同等レベルのパフォーマンスだから、専門家の能力に匹敵してくる、いよいよ。」

「いよいよ」っていう一言に、今回のo1の立ち位置が全部詰まってる気がします。今まで専門家しか出せなかった精度の見積もりを、私みたいな一般人が、朝のライブの片手間で触れてしまう。料理でいうと、味見だけで塩加減の1グラム単位を当てちゃう職人の舌が、道具として手に入ったようなものだなと感じました。

フェルミ推定なんて、正直この日まで意識したこともなかったです。それがいきなり、朝の生放送のど真ん中に転がり込んできました。

でね、数字の話をしながらも、私が本当に驚いたのは精度そのものより「考え方の順番」のほうだったんです。答えを先に決めて数字を後付けするんじゃなくて、内訳を一つずつ積み上げてから答えに辿り着く。この順番が逆になっただけで、こんなに実際の数に寄っていくんだなあ、と。放送中、思わず声が出ちゃいました。地味な話題のはずなのに、朝からこんなに興奮するとは思ってなかったです。

いやー、こういう地味な数字の話が一番おもしろいんですよね、私にとっては。派手な新機能のニュースより、こういう「裏側の考え方が変わった」って話のほうが、じわじわ効いてくる感覚があります。3900万本っていう数字そのものより、その3900万本に辿り着くまでの計算の道筋が見える、っていうことのほうが、私にはずっと価値があるように思えました。あ、そうだ、これも料理と似てるなと思ったんですけど、完成した一皿だけ見せられるより、仕込みの過程を見せてもらったほうが、ずっと納得感があるじゃないですか。o1の推論って、まさにその「仕込みを見せてくれるAI」なんだと思います。

設計や人生の選択まで、推論が入り込んでくる話

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話はここから、もっと具体的な現場に広がっていきました。設計とか建築とか、専門知識がガッツリいる分野に、この推論能力がどう食い込んでくるのか。私自身、ウェブ制作の現場にいたことがあるので、この話はかなり身近に感じました。

ひろくん（18:12〜）

「私、そこに与えるインプットが、いろんなインプットが想定されたもんですけど、図面を入れたりとか、写真を撮ったりとか、文字を入れたりとか、いろんな情報をこのAIに投げて。この設計の中で構造計算的におかしなとこないかな、とか、構造計算みたいな業務とかも、もしかしたらこのAIでできてるのかなとか。そうすると、ここまで計算するのに何十万もかかってたみたいな業務が、一気に吹き飛ばされてしまう。」

図面、写真、文字。バラバラの情報をそのままAIに投げて、構造計算的におかしなところがないか、まず一次チェックさせる。これまで何十万円もかかっていたような業務が、その手前の段階で一気に圧縮されてしまう可能性がある、ということなんですよね。

で、話はさらに個人の人生の選択にまで広がっていきます。就職とか、進路とか、これまでは先生とか先輩に相談するしかなかった領域です。

ひろくん（18:12〜）

「もし私がこの先A社とB社どっちに就職したらどんな人生になるか、っていうシミュレーション、人生シミュレーションとか、そういう推論みたいなことが、より高度にできてくるので。相談とかが、学校の先生とかに相談するよりも、はるかに——超越した選択肢を出させることもできるし。だから、コンサルティング、コーチング能力、そして教師の能力、ティーチング、コーチング、もうあらゆる場面、対話ですね、とかも。」

コンサルとか、コーチングとか、教師の仕事。私自身、コンサルタントを名乗ってる立場なので、ここは他人事じゃなかったです。人間にしかできないと思ってた「相談に乗る」っていう行為の輪郭が、静かに書き換わり始めてる感覚がありました。料理でいうと、レシピの相談役だった人の後ろに、もう一人、めちゃくちゃ物知りな相棒が立ってる感じ——ちょっと心強くて、ちょっと複雑でした。

でね、この話を聞きながら、私、内心ちょっとゾワッとしてたんです。だって構造計算って、資格を持った専門家が、何日もかけて、何十万円ももらってやる仕事なんですよ。それが……図面と写真をポンとAIに放り込むだけで、一次チェックが終わっちゃうかもしれない。もちろん最終判断は人間がやるにしても、その手前の『たたき台』を作る部分が、まるごと圧縮される。これ、ウェブ制作をやってた頃の私からすると、他人事じゃないんです。人生シミュレーションの話も同じで、A社かB社か、なんて、昔なら親とか先輩とか、信頼できる誰かに酒でも飲みながら相談するしかなかった。それが今は、あらゆる可能性を並べて『こっちだとこう、あっちだとこう』って、朝の片手間で見せてくれる。便利すぎて、ちょっと怖い。正直、そういう温度でした。

設計図から、人生の進路まで。同じ「推論」という一つの力が、こんなに遠くまで届くとは思ってなかったです。

ゲームを一発で作らせてみたら、動くコードが出てきた

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最後に見せてもらったのが、プログラミングのデモでした。文章や画像だけじゃなくて、動くゲームまで、o1が一発で作れてしまうのか。ここも実際の画面を見ながら、一緒に確認していきました。

ひろくん（22:04〜）

「今、こういうパイゲームを使ったゲームを作っているみたいな感じで。こんなストロベリーのアイコンを使った、こんなゲームを作りたいんだよね、って簡単な仕様を渡している感じなんです。」

渡した仕様は、驚くほどシンプルでした。ストロベリーのアイコンを使った、こんな感じのゲーム。それだけの指示で、あとはo1が全部組み立てていく。今までのAIだと、複雑なゲームになると必ずどこかでバグって、動かないことが多かったんですよね。

ひろくん（22:55〜）

「こういうゲーム、どんなゲームかっていうのをちゃんと解釈して推論して、こんなコードを書けばいいんだねっていうのを分かって、Pythonっていうプログラム言語のコードを書いてくれるんです。」

「分かって書いてくれる」っていう言い方が、地味にすごいなと思うんです。ただコードのパターンを吐き出してるんじゃなくて、こっちが欲しいゲームの中身をちゃんと解釈した上で、コードに落とし込んでる。料理でいうと、注文票に書いた一言のオーダーから、味の組み立てまで全部逆算してくれる料理人が、隣に立ってくれたような感覚でした。

バグ、ゼロ。バグを見つけて直す作業って、本当に地味で、時間を食うんですよね。それを最初から自分でやってくれる。ぶっちゃけ、これができるだけで、開発のスピードはまるごと変わってくると思います。

いやー、これはズルいなあ、って思わず笑っちゃいました。私が昔、何時間もかけてヒーヒー言ってた作業を、こいつは数十秒で、しかも一発で仕上げてくる。悔しいけど、すごい。素直にそう思える朝でした。

私、正直このデモを見ながら、自分がウェブ制作をやってた頃の徹夜作業を思い出して、ちょっと複雑な気持ちになりました。あの時間は一体何だったんだろう、って。でも同時に、これがあれば実店舗の経営者さんが「ちょっとした業務アプリが欲しい」って思った時、専門家に頼まなくても自分で試作できる時代になるってことでもあるんですよね。1個のコードで全部収まる、コピペして動く——この身軽さは、想像してた以上に大きい変化だと感じています。

でね、放送を見返しながら改めて思うんですけど、このデモの一番の凄みは「一発で通った」ってところなんですよね。普通、プログラミングって書いて、動かして、エラー見て、直して……の繰り返し。それが当たり前すぎて、誰も疑問に思わなかった工程だったはずです。それをo1は、最初の一言の仕様だけで飛び越えてしまった。ぶっちゃけ、これを見た瞬間、私の中で「作る」っていう言葉の重さがちょっと変わった気がします。誰でも、思いついた瞬間に手元で試作できる。そういう時代が、もう始まってるんだなと。

AIエージェント時代の入り口で、「やりたいことをやる」を考えた

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今日のライブの終盤、話は一気に大きくなりました。目の前の一問一答の便利さの話から、AIエージェントという、もう一段先の話へ。

ひろくん（23:58〜）

「つまり、AIエージェント時代が、これで完全に到来するのは間違いなくなってきた。AIとかAGIが、結構の人の現状の仕事を根こそぎ奪う可能性を示したね。超高度な開発のレイヤー、ビジネス開発のレイヤーが、どうなるんだろうな、っていう。このやっぱりAIエージェントだと思うよってところで。」

「根こそぎ奪う可能性」って、正直ちょっと怖い言葉です。でも、その怖さの先で、私の頭に浮かんできたのは、じゃあ人間はどうするのか、っていう、もっとシンプルな問いでした。

ひろくん（27:46〜）

「そうね。意味があるからとか、価値があるからとか。やりたいからやるっていうのが極論なんじゃないかなと思ってきて。シンプルにね。そうだよね。自動掃除機とか自動調理器具とか、食洗機とかありますけど、やりたい人はやってるじゃないですか、って話で。やりたいから。以上です、っていう。」

「やりたいから。以上です。」——この短い一言に、今日のライブ全部が集約されてる気がします。効率だけなら、家事も仕事も、AIとロボットに全部任せればいい。でも、それだけじゃない。人は、自動調理器具があっても、料理したい人は料理してるんですよね。

『やりたいから。以上です。』——このひろくんの一言、放送中に聞いた瞬間、私、思わず『それだ』って声に出しそうになりました。だってそうなんですよ。食洗機があっても、皿を手で洗うのが好きな人はいる。自動掃除機があっても、自分でほうきを持つ人はいる。効率で全部説明できるなら、そういう人はいないはずなんです。でも、いる。つまり人間って、効率とは別の理由で動く生き物なんですよね。AIが仕事を根こそぎ奪うかもしれない、って怖い話の裏側で、じゃあ最後に残るのは何かっていうと、この『やりたいからやる』っていう、めちゃくちゃシンプルで、めちゃくちゃ人間くさい部分だと思うんです。ただっちが『地肉にする』って言ってたのも、たぶん同じ話。知識として持ってるだけじゃダメで、自分の手で触って、失敗して、体に染み込ませる。その泥くさいプロセスこそ、AIには代われない、人間の持ち場なんじゃないかなあ、と。

ただっち（29:14〜）

「そうね、本当にAIを、もうまさにまずは知ることから大事かなと思う。知って、使って、やってみて、で試して、で自分に地肉にしていくっていうのが、やっぱ大事だなーって。ほんと今日、やばい、また衝撃だなぁ。」

ただっちのこの一言、すごく染みました。知識として知ってるだけじゃ、地肉にならない。触って、試して、失敗して、自分の体にする。o1みたいな強力な道具が出てきた今だからこそ、この「地肉にする」プロセスをサボっちゃいけないなと、私も強く思いました。

便利になればなるほど、最後に残るのは「で、あなたは何がしたいの」っていう、いちばんシンプルな問い。o1が見せてくれたのは、その問いの入り口だったのかもしれません。

よくある質問

Q. o1（オーワン）は今までのモデルと何が違うんですか？

ライブでは、答えをパッと出すんじゃなくて、答えを出す前にじっくり考える「思考のプロセス」を持つ点が今までと違う、と話されていました。簡単な質問には早く、難しい数学の問題には裏側でしっかり計算してから答えを出す、という使い分けをo1自身がやっている、という話です。

Q. フェルミ推定ってどれくらい精度が高かったんですか？

ライブで紹介されていた例では、フェルミ推定させた結果が3900万本、実際の答えが3600万本だったという数字が出ていました。適当な数字ではなく、内訳を積み上げて計算しているからこその精度だと語られています。

Q. o1でプログラミングもできるんですか？

はい。ライブでは「ストロベリーのアイコンを使ったゲームを作りたい」という簡単な仕様を渡すだけで、o1がPythonのコードを書いてゲームを完成させるデモが紹介されていました。

Q. o1にはどんな制限がありますか？

はい。ライブでは1週間に使える回数がかなり限られている、という話が出ていました。ひろくん自身も、その貴重な回数の一部を「ホットドッグはサンドイッチか」という質問で使ってしまった、とコラムでも触れています。

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