【正式版OpenAI o1モデルの使い方】『シミュレーションプロンプト』で経済・企業・株価（テスラ）を予測：ChatGPT-4oと使い分け・連携し全脳思考AIへ！
みなさん、こんにちは！
今日は、AIを使って未来を予測する画期的な方法についてお話しします。OpenAIの新しいモデル「o1」とChatGPT「4o」を組み合わせることで、これまでにない精度と創造性を持った未来予測が可能になります。
理系と文系、2つの視点からAIが描く未来とは？
一緒に見ていきましょう。
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理系の精鋭、o1モデルの実力
OpenAI o1は2024年9月にプレビュー版が公開され、12月には正式版がリリースされました。このモデルは特に数学や科学的な推論、技術的な課題解決に驚くべき能力を発揮します。正式版では応答速度が大幅に向上し、より精密な推論が可能になりました。さらに、画像入力にも対応し、視覚的な情報も処理できるようになっています。
しかし、私独自の推論テストをしたところ、意外なことがわかりました。それを事項で述べたいと思います。
意外な真実：理系o1と文系4oの頭脳対決
ここで興味深い発見があります。o1は理系分野（数学、物理、技術）に圧倒的な強さを見せる一方、4oは文系分野（人文科学、社会科学）で優れた能力を発揮します。実は、人文系の推論テストではo1モデルよりも4o miniの方が正確な回答を提供することも。これは、4oが社会的な文脈や抽象的な概念をより柔軟に扱えるためです。
どのような推論テストかというと、
DMN
ニュートン アルキメデス
と言ったものです。4o miniはこれを、
DMN＝デフォルトモードネットワーク
と、正確に回答します。
しかし、o1モデルは、この回答ができないんです。ちょっと意外ですよね。だから、何でもかんでもo1モデルに任せればいいんだ、ってわけではないってことなんです。
これは前回のnote記事で詳しく書いたので、そちらをご覧ください。
もちろん、数理的な回答はo1の方が4oより断然上なので、ようするに使い分けが重要なんですね。
この推論テストは、「スペースダウン形式」「キーワード記法」を組み合わせたものです。AIに推論させてAIライティングを時短する方法で、とても便利なので、よかったら過去記事をご覧ください。
未来を描くAIの魔法：シミュレーションプロンプト
シミュレーションプロンプトとは、AIに未来を予測させるための特別な指示です。o1には数値データや統計に基づく精密な予測を、4oには心理的・社会的要因を考慮した柔軟な予測を依頼します。これにより、それぞれのモデルの特性を最大限に活かすことができます。
以前も「o1 preview」リリースの時に、2030年までの未来をシミュレーションしましたが、今回はそれをプロンプト化しました。
その魔法のプロンプトが以下です。
シミュレーションして
たったこれだけです。
このプロンプトと定量的データ・定性的データを組み合わせれば、シミュレーションできちゃいます。
データの組み合わせは以下です。
定量的データ：o1モデルに入力 → デジタル的分析
定性的データ：ChatGPT-4oに入力 → アナログ的分析
この組み合わせを覚えてくださいね。
未来予測の三本柱：マクロ経済、企業戦略、株価
実際の活用例を見てみましょう。自動運転の未来では、o1が市場規模や技術進展を数値で予測し、4oが社会の受容性を分析します。テスラの企業戦略では、o1が財務データを分析する一方、4oはブランド価値や消費者心理を読み解きます。株価予測においても、o1の数値分析と4oの市場心理分析が補完し合います。
予測不可能な未来を見通す：全脳思考AIの可能性
未来予測の難しさと全脳思考の重要性について、とても興味深い例があります。昭和時代、手塚治虫をはじめとする多くの未来への想像は、ロボットが中心だと考えられていました。確かに現代でもロボット技術は発展していますが、私たちの生活を最も大きく変えたのは「インターネット」でした。
さらに面白いことに、インターネット以前の時代の人々に「電話が無料で世界中とつながる」と言ったら、誰も信じなかったでしょう。当時の常識では、長距離電話は高額な料金がかかるものでした。しかし今や、LINEやZoomで世界中の人々と無料で通話できることは当たり前になっています。
このように、未来は単純な数値予測や技術予測だけでは見通せないものです。だからこそ、AIによる未来予測でも「全脳思考」が重要になってきます。
o1と4oモデルの特徴：
o1モデル：数値予測、論理分析、技術発展の予測に強い
4oモデル：人間の心理、社会変化、創造的な未来像の想像に長けている
両モデルの組み合わせ：より包括的で立体的な未来予測が可能
これら2つのモデルを組み合わせることで、「論理的な予測」と「創造的な洞察」を融合させた、より立体的な未来予測が可能になります。ちょうど人間の脳で、左脳が論理的な思考を、右脳が創造的な思考を担当しているように、o1と4oも補完し合いながら働くのです。
例：自動運転の未来予測における役割分担
o1の視点：技術発展速度、インフラコスト、事故率低下の数値分析
4oの視点：社会の受容性、人々の心理的障壁、新しい生活様式の予測
このように、数値では表せない人間の感情や社会の変化まで考慮することで、より現実的で創造的な未来予測が可能になります。私たちが思いもよらなかった未来（例：無料通話）のような、予想外の可能性も見出せるかもしれません。
全脳思考型AIは、まさに「未来を描くための新しい道具」と言えるでしょう。数値的な精度と人間的な洞察を組み合わせることで、より豊かな未来像を描くことができます。そして、その未来像は私たちの意思決定や戦略立案に大きな示唆を与えてくれるはずです。
全脳思考が重要な理由：
未来は単純な延長線上にはない
技術革新は予想外の形で社会を変える
人間の価値観や生活様式も大きく変化する
未来は常に予測を超えて展開します。だからこそ、論理と直感、数値と感性を組み合わせた全脳思考が重要なのです。o1と4oの組み合わせは、そんな予測不可能な未来に挑戦するための強力なツールとなるでしょう。
このような全脳思考アプローチを通じて、私たちはより豊かで創造的な未来の可能性を探ることができます。それは単なる予測を超えて、新しい未来を創造するための羅針盤となるのです。
「常識を超える未来」を探る：AIが見つけた意外なシナリオ
今日は、AIの「o1的思考」（数値分析）と「4o的思考」（創造的洞察）を使って、常識を超えた未来の可能性を探ってみましょう。
自動車が変える未来の価値観
現代では、自動車は減価償却資産であり、駐車場は単に車を止めておくだけの場所、そして車は移動手段として考えられています。しかし、AIの分析は意外な未来を示唆します...
マネーを生む移動する銀行
あなたの自動車が、単なる移動手段から「走る投資プラットフォーム」に進化する可能性があります。昼間は自動運転でライドシェアを行い、夜間はAIによる暗号資産マイニングを実施。停車中は太陽光パネルで発電して売電し、車載コンピュータはデータ処理センターとしてクラウドサービスに貢献します。
駐車場革命
「止めておくだけ」の駐車場が、新しい価値を生み出す空間に変わります。自動運転車が形成する「移動式データセンター群」となり、車両バッテリーを活用した「分散型発電所」として機能し、緊急時には「移動式避難所」へと変化します。
予期せぬ課題
ここで4o的思考が示す警告として、量子コンピュータによる暗号資産の解読による「暗号資産クライシス」、AIの自己進化による予期せぬ行動「AIクライシス」、AIによる新しい形のサイバー犯罪の出現、AI同士のサイバー戦争へ・・・。そして、AIが宗教を生み出し、倫理道徳をAI自らが作り出し、自律的に解決の方向を探る。
「移動する森」構想
自動運転車が植物を運び、都市の緑化に貢献します。屋根に小規模な庭園を搭載し、移動しながら大気浄化を行い、季節に応じて街の景観を変化させていきます。未来の「シャーウッドの森」。砂漠を特に緑化するAIたちの出現。青く緑の地球を守るAIたち。
「車がつくる新しいコミュニティ」
駐車場がクリエイティブスペースに変わります。複数の車が連結して即席の映画館となり、モバイルワークスペースとして機能。複数のAIカーが集結し、巨大な超知能となり、AI創発ミーティングにより、さまざまな問題を解決。その解決料は、持ち主の売上に。
o1と4oが示す未来への警鐘
技術的課題（o1的視点）
エネルギー効率の問題、システムの複雑化によるリスク、メンテナンスコストの増加など、技術的な課題が考えられます。
社会的課題（4o的視点）
プライバシーの新しい概念の確立が必要となり、所有と共有の境界が曖昧になり、人々の生活習慣が劇的に変化する可能性があります。
まとめ：予測不可能性を受け入れる
かつて「電話が無料になる」という予測が非現実的だったように、今の私たちの常識も未来では覆されるかもしれません。重要なのは、数値的な分析（o1的思考）と創造的な洞察（4o的思考）を組み合わせ、より柔軟に未来を想像することです。
そして、最も大切なのは、「予測できない」ということを受け入れ、それを前提に準備することかもしれません。それこそが、AIによる全脳思考が私たちに教えてくれる最大の知恵なのかもしれませんね。
シミュレーションでテスラの未来を予測：o1とo4の全脳思考アプローチ
AIによる未来予測の新しい手法を使って、テスラの株価を分析してみました。特に面白いのは、o1モデルとい4oモデルという2つの異なるAIの視点を組み合わせた「全脳思考」アプローチです。
マクロ経済からミクロの株価まで、3段階のシミュレーションを実施しました：
第1段階：自動運転の未来 o1モデルは、自動運転技術の発展速度、市場規模、コスト効率などを数値的に分析。一方、4oモデルは消費者の受容性や社会の変化を予測しました。
第2段階：テスラという企業の成長 o1モデルは生産能力、収益性、市場シェアなどの定量分析を行い、4oモデルはブランド価値やイノベーションの可能性を探りました。
第3段階：2030年までの株価予測 これら2つの分析を統合し、テスラの株価シナリオを描きました。o1モデルは財務データと市場動向から精密な数値予測を、4oモデルは市場心理や社会変化の影響を予測しています。
このような全脳思考アプローチにより、単なる数値予測を超えた、より立体的な未来像が見えてきました。詳しい分析結果と具体的な株価予測については、動画で詳しくご紹介しています。
テクノロジーと社会の変化が加速する現代では、このような多角的な分析がますます重要になってくるでしょう。
おまけ動画では、移動平均線、ボリンジャーバンド、MACD、RSI、一目均衡線などの画像を読み込ませ、AIテクニカル分析で短期予想。スイングトレード投資家は必見の内容です！（けど自己責任でお願いしますね）
未来を描くAIの可能性
AIによる未来予測は、もはやSFの世界の話ではありません。o1と4oの特性を理解し、適切に使い分けることで、より正確で創造的な未来予測が可能になります。数値では表せない人間の感情や社会の変化まで考慮に入れた、新しい意思決定の時代が始まっています。
私たちは今、AIと共に未来を描く新しい時代の入り口に立っています。理系と文系、2つの視点を持つAIの力を借りて、より良い未来を創造していくことができるでしょう。
ぜひ、あなたも自分の分野でAIシミュレーションを試してみてはいかがでしょうか？新しい発見があるはずです。
次回は、具体的なプロンプトの作り方と活用事例についてさらに詳しくお話ししていきます。それでは、また次回お会いしましょう！
それでは、また！