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【OpenAI公式】推論モデルの使い分け方

スノーフレイク・コンサルティング合同会社

最近ChatGPTに追加されたo1とかo3は「推論モデル」というらしいのですが、ぶっちゃけなんなのかよくわからないですよね？そしたら、OpenAIから「推論モデルのベストプラクティス」という解説が出ていたので、わかりやすくまとめました。

↓こちらが元の文書です

https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices


理解しやすい解説：OpenAIの推論モデルとGPTモデルの違い

OpenAIのモデルには2種類ある

OpenAIが提供するAIモデルには、大きく分けて2種類あります。

  1. 推論モデル（oシリーズ：o1やo3-miniなど）

  2. GPTモデル（GPT-4oなど）

これらのモデルは、用途や得意分野が異なります。どちらが優れているというわけではなく、「どのような目的で使うか」によって適したモデルが決まります。

推論モデルとGPTモデルの違い

1. 推論モデル（oシリーズ）

  • 深く考えて、複雑な問題を解決するのが得意

  • 戦略を立てたり、計画を考えたりするのに向いている

  • 曖昧な情報の中から適切な答えを導く能力が高い

  • 例：数学、科学、法律、金融など、正確さが求められる専門的な分野で活躍

👉 人間の専門家が考えるように、時間をかけて慎重に判断をするモデル

2. GPTモデル（GPT-4oなど）

  • スピードが速く、コストが低い

  • 明確に定義されたタスク（文章作成やデータ整理など）を素早く処理するのが得意

  • 曖昧な情報に対しては、やや単純な回答になりがち

  • 例：文章の生成、カジュアルな質問への回答、チャットボットなど

👉 決まった作業を効率よくこなす「作業のエキスパート」

どちらのモデルを使うべき？

目的によって、適切なモデルを選びましょう。

💡 実際の使い方としては、推論モデルで計画を立てて、GPTモデルで実行するという組み合わせがよく使われます。

推論モデルの活用例

推論モデルは、特に以下のような場面で役立ちます。

1. 曖昧な情報を整理して判断する

  • 例：契約書や法律文書から、重要な条項を抜き出す

  • 例：「この会社を買収するリスクは？」といった曖昧な質問に対応する

📝 推論モデルは、「どう解釈すればいいか？」を考えてくれる。

2. 大量のデータから必要な情報を見つける

  • 例：何百ページもある書類の中から、「重要なポイントだけを抜き出して要約」する

  • 例：企業の財務報告書を調べて、「見落としがちなリスク」を見つける

📝 推論モデルは、「必要な情報だけをピックアップ」してくれる。

3. 関連する情報をつなげて考える

  • 例：税金のルールを複数の法律から読み解き、「どう適用されるか？」を判断する

  • 例：保険の契約内容をチェックし、どの条件に適用されるかを見極める

📝 推論モデルは、「複雑なルールの組み合わせを理解」してくれる。

4. 計画を立て、段取りを決める

  • 例：プロジェクトの進め方を考え、細かいステップを整理する

  • 例：新しい事業戦略を策定し、どんな手順で実行するかを決める

📝 推論モデルは、「大まかな方向性を決めて、次のステップを整理」してくれる。

5. 画像の理解（視覚的な推論）

  • 例：設計図や建築の図面を読み取って、必要な材料リストを作成

  • 例：品質チェックのために、写真から微妙な違いを見分ける

📝 推論モデルは、「複雑な画像や図表の内容を理解」してくれる。

6. プログラムコードのチェック・改善

  • 例：コードのバグを見つけ、改善方法を提案する

  • 例：プログラム全体をチェックし、セキュリティ上の問題を指摘する

📝 推論モデルは、「コードの品質を向上させるためのアドバイス」ができる。

推論モデルの上手な使い方

推論モデルをうまく活用するためのポイントを紹介します。

  1. シンプルな指示を出す
    → 「考えながら進めて」と言わなくても、モデルが勝手に推論するので不要。

  2. 具体的な条件を指定する
    → 「予算500ドル以内で解決策を提案して」といった条件を明示すると効果的。

  3. 細かいルールを明確にする
    → 「このリストの中から、最も重要な3つを選んで説明して」など、具体的に指示する。

  4. まずはシンプルな質問から試す
    → いきなり長い例を入れずに、シンプルな質問で試してみる。

  5. 回答のフォーマットを指定する
    → 「リスト形式で答えて」「Markdown形式で出力して」など、求める形式を伝える。

まとめ

📌 推論モデル（oシリーズ）は、複雑な問題の解決に強い
📌 GPTモデルは、速さとコスト重視でシンプルな作業向き
📌 用途に応じて、両方を組み合わせて使うのがベスト

推論モデルは、より「人間の専門家のように考える」ことができるため、重要な決定や戦略の策定に向いています。一方、GPTモデルは、明確に決まった作業を素早くこなすのに適しています。

🧐 「どんな目的で使うか？」を考えながら、適切なモデルを選びましょう！

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