見出し画像

これでわかる！o3-miniの特徴と実践的なノーコード活用法

なお | プロダクトマネージャー

みなさん、ChatGPT o3 miniをもう使いましたか？今日の朝リリースされたばかりのこのモデル、早速試してみました！実際に使ってみた感想として、o3モデルならではの特徴を活かしたアプリケーションを作成してみたので、その具体的な方法をシェアします。

o3-miniの特徴を解説（o1-miniとの違い）

  1. 新シリーズ「Reasoning」モデルの軽量版
    o3-miniはOpenAIの“Reasoningシリーズ”モデルの一種で、特に科学、数学、プログラミングといったSTEM領域の論理的思考に強みを持っています。既存のGPT-4やo1モデルと比べて以下のメリットがあります：

  • 大幅なコスト削減

  • 応答速度の短縮（レイテンシの向上）

  • function callingやStructured Outputsなど、開発者向け機能の標準サポート

  1. o1-miniとの違い
    従来の「o1-mini」モデルに比べ、o3-miniは以下の点で優れています：

  • STEM分野での回答精度向上（特に数理・プログラミングの競技系タスクで顕著）

  • 応答速度が平均24%高速化

  • 高いコストパフォーマンス

  1. 3段階の「Reasoning Effort」
    o3-miniでは、処理の目的に応じて推論レベルを選べます：

  • low … 最速重視の処理に最適

  • medium … バランス型（ChatGPT Plus/Teamユーザーの標準設定）

  • high … 高度な問題解決に最適

今回のテーマ

今回は、この「o3-mini」の強みを活かして、ノーコードでリアルタイム財務リスク検知アプリを作成する方法をご紹介します。Zapierなどのツールを使えば、コーディング不要でAIを活用したツールを簡単に作成できます。


  • o3-miniを使った財務リスク検知アプリの具体的な作成手順

  • 必要なツールの設定方法（OpenAI API、Zapier、Alpha Vantageなど）

  • 5分で完成！実際のZapierフロー設定とSlack通知の自動化

  • 高度なリスク分析を行うためのAIプロンプト例

これらを詳しく解説していきます。実際のビジネス現場でもすぐに使える具体的なステップと、コストを抑えつつ効率化するノウハウをお届けします！

1. どんな仕組みを作るの？

普段は軽めの確認

今回はo3-miniの特徴である

  • 高い計算能力

  • 高い推論スピード

  • コストの安さ

を活かして、o3-mini×リアルタイム財務リスク検知アプリをノーコードで開発してみようと思います。

5分ごとにZapierで米国株の株価を取得し、o3-miniに軽く判定を依頼。急激な変動がなければ「特に問題なし」とスルー、またはSlackに一言報告するだけ。

変動が大きい場合は深掘り

もし急落や急騰など“リスク（またはチャンス）が大きい”と判定されたら、その瞬間に再度o3-miniへ「詳しく状況を分析して」と頼む。
こうすることで、必要なときだけ高度なレポートをAIが作成してくれ、Slack等に通知する仕組みを完成させます。普段は軽い監視で十分だけど、いざというときは詳細レポートがもらえる――この二段構えがポイントです。

2. 準備するもの

  1. OpenAIアカウント

    • OpenAI Platform でAPIキーを取得（o3-miniが使えるプランか要確認）

  2. Zapierアカウント

    • Zapier

    • 無料プランでも動かせますが、5分刻みなどを使うなら有料が便利

  3. データの取得先

    • 例：米国株なら Alpha Vantage でAPIキーを発行（無料）

    • センサーや売上データなど別の分野でもOK。とにかく数値を取れるAPIがあれば可

  4. 通知先（Slackなど）

    • SlackのワークスペースにZapierを連携しておくとわかりやすいです。メール通知でも大丈夫

3. 実装方法

3-1. 定期実行の設定

  1. Zapierにログイン →「Create Zap」ボタン

  2. Triggerを「Schedule by Zapier」にし、**「Every 15 minutes」**など好きな間隔を選択

    • （無料プランだと15分刻みが限度の場合あり）

  3. テスト実行で問題なければOK

※Alpha Vantageが持つトリガーを直接使う方法

もし“New Price Data”という自動通知の機能があれば、それを選んでもOK。今回の例ではスケジュール設定を使います。

3-2. 最新データを取得

  1. 「+ Action」→ “Alpha Vantage”アプリを検索

  2. Event: “Get Intraday Data” などを選択

  3. アカウント接続画面でAPIキーをペースト

  4. Symbol: たとえば AAPL（Apple社株）

  5. Interval: 5min or 15min など

  6. テストしてPrice, Volume, PreviousClose などの数値が取れているかを確認

3-3. かんたんな“ざっくり分析”依頼

  1. 「+ Action」→ “OpenAI (ChatGPT) - Create Chat Completion”

  2. モデル指定で o3-mini を入力

  3. Prompt欄に以下をコピペ（{{...}}の部分はZapierの変数で置き換え）

あなたは監視AIです。
Reasoning Effort=medium

【データ】
銘柄: AAPL
現在価格: {{Price}}
前日終値: {{PreviousClose}}
出来高: {{Volume}}

0~2で変動の大きさを評価し、
{
  "riskLevel": 0,
  "comment": "string"
}
の形でJSONを厳密に返してください。

copy

4. テスト → AIが { "riskLevel": 1, "comment": "..." } のように返す

これで「ざっくり分析」が完了。riskLevelを見て判断するわけですね。

3-4. リスクが高いときだけ深掘り

ここでフィルタ機能を使い、riskLevel >= 2 の場合のみ次へ進むようにします。

  1. 「+ Action」→ 検索欄で“Filter by Zapier”

  2. Condition: riskLevel (from the last step) >= 2

  3. テスト → 条件を満たさなければZap終了

再びo3-miniを呼んで「high」で詳しいレポート

  1. フィルタを通った後に「+ Action」

  2. “OpenAI (ChatGPT) - Create Chat Completion”

  3. Model: o3-mini

  4. Prompt例：

あなたは高度な分析AIです。
Reasoning Effort=high

【追加情報】
銘柄: AAPL
現在価格: {{Price}}
出来高: {{Volume}}

以下をMarkdown形式で出力:
1. 主な原因の仮説
2. 過去類似ケース
3. 今後の見通し(数日~1週間)

例: 「1.○○社の決算が予想を下回った可能性が...」「2.過去に同様な下落があった際は...」など。

3-5. 通知設定

最後にSlackやEmailへ送信します。

  1. 「+ Action」→ “Slack: Send Channel Message”

  2. Channel名を選ぶ、Message欄に深掘り分析の出力を差し込む

    1. makefile

  3. テスト → Slackにメッセージが来たら成功

  4. 「Turn Zap ON」で完了。あとは放っておけば自動で回ります。

4. 実際に動かしてみる

  1. ZapをONにして数回実行されると、Slackのほうに「riskLevel=0~1です」といった通知が来るか、何も通知が来ないか…とにかく“あ、大きな動きは無いんだな”と確認できます。

  2. もし価格が大きく変動したら、フィルタが通過 → “high”モードのレポートを生成 → Slackで詳しい分析結果をチェックできるようになります。

5. まとめ

今回は株価の分析をして見ましたがサイトアクセス（PV数やCVRの大きな変化で深掘り）等にも使えそうな所感でした。

ビジネスの現場で「大事な情報を素早く知って対処する」ことは何より強みになります。o3-miniのReasoning Effortを上手に使い分ければ、費用と精度を両立でき、忙しい方でも情報管理を効率化できるはず。ぜひお試しを！

いいなと思ったら応援しよう！