OpenAI o1-previewとは？料金・メリット・デメリット・活用分野を徹底紹介！

OpenAIが2024年9月に発表したo1-previewは、従来のGPTシリーズとは一線を画す新たな生成AIモデルです。複雑な問題を段階的に推論する能力を持ち、特にSTEM分野やデータ分析において高い性能を発揮します。

本記事では、OpenAI o1-previewの概要や料金などの基本情報を紹介するとともに、メリットやデメリット、活用分野を解説します。

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OpenAI o1-previewとは？

o1-previewは、2024年9月12日にOpenAIが発表した新しい生成AIシリーズです。

これまでのGPTシリーズとはアプローチが異なるシリーズを採用しています。まるで、人間が難しい数学の試験や課題を解く際の思考プロセスと同じようにじっくり考えます。

具体的には、「Chain-of-Thought」と呼ばれるメカニズムを内部で自動的に実行し、複雑な問題を小さなステップに分割して段階的に推論を行います。モデルは間違いを認識して訂正する能力を持ち、現在のアプローチがうまくいかない場合は別のアプローチを試みることができます。

これにより、o1-previewはGPTシリーズよりも難易度の高い問題を効果的に解決する能力を持ちます。

ただし、「-preview」と名付けられているように、将来的により完成度の高いバージョンがリリースされる可能性が示唆されています。現時点ではまだ開発途中であり、正式リリース前の試験的な段階にあることを示しています。

料金

o1-previewはChatGPTの有料プランで利用可能で、利用料金はプランによって以下のとおり異なります。無料プランでは利用できません。

参照：料金｜ChatGPT

GPT-4oとの違い

o1-previewとGPT-4oはどちらも強力なAIモデルで、それぞれ異なる特性を持ち、得意分野も異なります。以下の表に比較をまとめました。

o1-previewは、特に複雑な思考や推論が必要なタスクに強みを持っており、企業コラムや広告コピー制作といった自然言語の文章生成よりも、分析や数学的な課題に向いています。

それぞれの得意なタスクに合わせて使い分けることで、それぞれのパフォーマンスを最大限に引き出せます。

関連記事：「GPT-4oの特徴や可能性、社会的な影響について詳しく解説」

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o1-previewのメリット

o1-previewのメリットを紹介します。

より複雑で高度な回答が可能

o1-previewは、従来のAIモデルよりも複雑で高度な問題に対応できる点が大きな特徴です。多角的に情報を扱い、ブレインストーミングや高度な意思決定支援が必要な課題にも優れたパフォーマンスを提供できます。

実際にo1-previewに対する物理学・化学・生物学のベンチマークテストでは、博士課程の学生と同等のパフォーマンスを発揮しており、深い熟考が必要な問題の解決に活用できることが証明されています。

また、国際数学オリンピックのテストでは、GPT-4oが13%の問題しか解けなかったのに対し、OpenAI o1-previewは83%の正答に成功するなど、GPT-4oと比較してより高度な問題にも対応可能なことも明らかになっています。

このような特徴から、o1-previewは研究開発や企画立案などの高度な業務で役立つことが期待されます。

より高度なプログラミングに対応

o1-previewは、アルゴリズム生成や高度なコーディングタスクにも対応可能です。コーディングコンテスト「Codeforces」で上位11%に入る成績を記録を記録しています。

例えば、AIアプリやWordPressのプラグイン制作やバグの検出など、Web制作に関する幅広いサポートが可能です。アプリ制作やWebサイト制作の効率化につながり、開発コストの削減が可能となります。

o1-previewにより複雑なプログラミングタスクを自動化できるため、これまで時間を要していたコーディング作業が短縮され、開発チームがより創造的で付加価値の高い作業に集中できるようになります。

安全性が高い

o1-previewは、安全性においても従来モデルより優れています。o1-previewでは新しい安全訓練アプローチを開発し、コンテキスト内でそのルールを推論しながら適切な応答を生成できるからです。

そのため、性的コンテンツや暴力行為などが絡む有害なプロンプトに対しても、より安全な補完やアドバイスを提供できます。

特に、ユーザーが安全ルールを回避しようとする試み（ジェイルブレイク）に対する耐性が大幅に向上しています。最も難しいジェイルブレイクテストにおいて、GPT-4oが22点だったのに対し、o1-previewは84点を獲得しました。

o1-previewのデメリット

o1-previewは高度な推論力と精度を持つ一方で、いくつかのデメリットも存在します。場合によっては、GPT-4oの方が優れていることもあるため、使い分けが必要です。以下では、o1-previewの主なデメリットについて詳しく解説します。

処理に時間がかかる

o1-previewは複雑で高度なタスクを解決できる反面、処理に時間を要する点がデメリットです。これは、OpenAI o1-previewは問題を解決するために、より多くの時間を使って推論を行うためです。

特に、データ分析や複雑なコーディングタスクではより正確な結果を生成できる分、結果を出すまでの時間がGPT-4oに比べて遅くなることが指摘されています。

そのため、時間効率を重視するタスクや即時的な出力が必要な場合には、o1-previewよりもGPT-4oを使用する方が適しています。

汎用性が低い

o1-previewは高度な推論が可能ですが、すべての自然言語処理タスクに対応できるという意味ではありません。むしろ、自然言語処理に対する汎用性は低く、例えばコラムやエッセイなどの文章生成タスクでは、GPT-4oの方が優れたパフォーマンスを発揮します。

そのため、GPT-4oよりも利用できる場面が限定的です。

Webブラウジングやファイルアップロードなどの機能サポートがない

o1-previewは現在、Webブラウジング機能やファイルアップロード機能がサポートされていません。

o1-previewではWebブラウジング機能がなく最新情報を取得できません。そのため、o1-previewが未学習の2023年10月以降のサービスや情勢に関する質問には答えられません。

そのため、最新情報の回答が必要な場合には、GPT-4oを使う必要があります。

また、ファイルのアップロードに対応しておらず、手持ちのCSVファイルやExcelファイルを使った分析はできないため、GPT-4oと比べると対応できる分析タスクが限られます。

入力できるメッセージ数が少ない

o1-previewは、入力できるメッセージ数に制限があります。GPT-4oでは3時間ごとにリフレッシュされるメッセージ数が、o1-previewでは1週間で上限が設けられています。そのため、特に長時間利用するプロジェクトでは制約が生じます。

なお、以前は1週間に30件しか入力できませんでしたが、現在は50件まで上限が上げられました。ですから、メッセージ上限は今後緩和する方向で調整されることが見込まれます。

上限数が増えたとはいえ、GPT-4oと比べると入力できるメッセージ数は限定的であるため、頻繁に活用する際には計画的に使いましょう。

APIが高い

o1-previewのAPIは、特に入力に対する価格がGPT-4oより高単価です。以下の表に、OpenAI o1-previewとGPT-4oのAPI価格をまとめましたので参考にしてください。

関連記事：「ChatGPTのAPI料金詳細（o1-preview、Realtime対応）！各プランのコスト比較・支払い方法・削減ポイント！」

また、o1-previewのAPIはMicrosoft Azure OpenAI Serviceからも利用することが可能です。

o1-previewの活用分野

o1-previewは、専門的な知識が必要な分野での活用が期待されます。以下では、o1-previewの主な活用分野を紹介します。

STEM

o1-previewは、特に統計や分析など高度な推論が求められるタスクに優れており、いわゆるSTEM（Science・Technology・Engineering・Mathematics）の分野で活用できます。

例えば、物理学や化学の分野では、大規模なデータセットを用いたシミュレーションや、複雑な理論モデルの検証が可能です。o1-previewにより、研究開発や教育の現場で、より精度の高い解析や問題解決が迅速に行えるようになることが期待されています。

システム開発

システム開発においても、o1-previewは優れたツールとして活用できます。例えばコードの生成やデバッグ、ドキュメント作成といった開発者の作業を自動化し、効率を向上させることが可能です。

o1-previewは複雑なアルゴリズム生成も得意とするため、難解なプログラミングタスクにおいてもその実力を発揮します。また、WordPressのプラグイン作成やバグの自動修正など、時間を要する細かな作業も迅速に処理できるため、開発者はコア業務に集中できるようになります。

ただし、現状では週30回までしか利用できないという制限がありますので、企業での本格的なシステム開発にフル活用するには難しいかもしれません。

o1-previewを活用した自動化によって、システム開発の生産性が大幅に向上することが期待されます。

関連記事：「ChatGPTによるプログラミング活用法は？何ができる？効率アップのコツと注意事項徹底解説！」

データ分析

o1-previewは、数学のタスクを得意としており、データ分析にも効果的に活用できます。簡単な統計モデルを使ったデータ分析に適しており、大量のデータセットを短時間で処理し、インサイトを提供することが可能です。

そのため、マーケティングデータの分析や営業予測、顧客行動のパターン分析など、ビジネスにおける意思決定を支援するためにo1-previewを利用できます。これにより、データに基づいた戦略的な意思決定が迅速に行われ、競争優位性を高められるでしょう。

ただし、ファイルのアップロード機能など、企業利用で重要となる機能が実装されていませんので、現状ではデータ分析へのフル活用は厳しいでしょう。

OpenAI o1-previewについてよくある質問まとめ

まとめ

o1-previewは、複雑な推論が可能で、特にSTEM分野やデータ分析分野で高いパフォーマンスを発揮します。

しかし、その特性を十分に理解し、適切に活用することが重要です。処理時間や汎用性などの課題もあるため、既存のAIモデルと併用しながら、最適な使い分けを行うことが賢明でしょう。

今のところは、モデル名に「-preview」がついていることから明らかなように、まだ開発途中であり、正式リリース前の試験的な段階と言えるでしょう。完全に完成したバージョンではなく、今後さらなる改良や変更が加えられる可能性があります。

あくまで適材適所で生成AIモデルを使い分ける企業戦略が求められることでしょう。

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