見出し画像

[生成AI新情報] Open AI o1 と GPT-4o の比較

今日のお題

生成AIの進化が止まらない中、また新たなツールが登場しました。Open AI o1です。この記事を読むことで、従来のGPT-4とOpen AI o1の違いや使い分け方法が分かり、あなたの生成AIライフに一役買うことができれば幸いです。今回のテーマはこちら。

  • Open AI o1はどんな特徴を持つのか?

  • GPT-4o との比較、双方のメリット・デメリット

  • 現時点で予測できそうな未来

私が見落としている内容や、新情報がございましたら、コメントにて教えてもらえると嬉しいです!「スキ」もモチベになるので是非ください!

Open AI o1とは?

GPT-5のリリースを待ち望んでいた我々ですが、先月 (2024/9/12) に急遽 Open AI o1-preview なるものが発表されました。
Chat GPT Plus (有料版) に登録している人は、既に利用できます。

記事によると、今までのGPT-3.5や4などの汎用的なものなく、「数学・物理・科学・生物学・コーディング等のタスクに特化したLLMを採用し、特に推論に長けた生成AI」とのことです。今までのGPTとは流れが違う新製品ということで、改めて番号をo1と振り直したそうですね。

では、実際にどの点が優れていて、逆にどういった点が従来のGPTより劣るのか。そして、互いの長所を活かしてどんな未来が想像できるのか、考えてみました。

Open AI o1 の特徴概要

  • 業務特化型AI : GPT-4やCopilotとの一番の違いがここ。Open AI o1は企業全体や部門業務のサポートに特化しています

  • 推論業務サポート : 新商品の具体的な需要予測、中期経営計画素案、SCMの在庫管理予測等に大きな力を発揮すると思います

  • 機能制限 : 今 (2024/10/6現在) はファイルアップロード機能がなく、データは直打ちが必要。ただ、今後必ず改善されるはず

私も実際に推測をしてもらいました。今回は、私のブログのアクセス状況から、1年後の未来を予測してもらいました。

出てきた回答がこちらになります(長いので一部抜粋)

2つしかデータがないので、ものすごいポジティブな結果が出ていますが、
これはデータ数を増やすことで、より正確な予測が出るのだと思います。
しかし、これでは「何を根拠に出してきたの?」が分かりません。
今度はその根拠を聞いてみましょう。

ありがとうございます。今のあなたの分析と推測の根拠(計算過程)を教えてください。 また、その計算に使ったフレームワーク(〇〇分析法)等があれば教えてください。

その回答がこちら。(こちらも長いので一部抜粋)

もちろん、分析方法を指定することもできます。移動平均法、算術平均法を使って需要予測をしてください、など。

GPT-4o との比較、メリット・デメリット

では、これはGPT-4oの完全上位互換なの?というと、そうではありません。
それぞれに長所・短所があり、簡潔に比較するとこのような表になります。

(*1) OpenAI o1 System Card より引用 (*2) 左記からの引用と山口が利用した主観

個人業務で使うなら、今はGPT-4 (4o) がよいでしょう。パフォーマンスやコストの面で、個人業務でOpen AI o1は気軽に使えません。
逆にOpen AI o1 は会社における固有業務 (*3) に特化してます。こういったことはGPT-4は苦手分野です。

(*3) 固有業務 : ここでは、例えばサプライチェーンの在庫予測、金融部門でのリスク評価、人事部門での従業員データ分析など、正確なデータを基にした複雑な計算や予測が必要な業務のことを指します。

現時点で予測できそうな未来

未来のビジネス現場では、定常業務はGPT 4が、固有業務にOpen AI o1を使って業務効率化を図る「AIがビジネスを変える」時代が来るのでしょう。

山口作成

ただ、そこに向かうには課題もたくさんあります。

  • Open AI o1は高額なので、どの業務で費用対効果が出るか分からない

  • 従業員のスキル不足で、固有業務で生成AIを使いこなせない

  • 使い分けが難しく、効率的に使えず逆に生産性が落ちるリスク

  • ベテランの方は自分でやった方が早い(身も蓋もないですが、あります)

コストに関しては、AIは新技術が出ると前の技術が安価になる傾向がありますので、将来的に下がることも考えられます。しかし、従業員には綿密な教育が必要ですし、ROI測定も難しいジャンルです。
これらの課題がクリアになって初めて「生成AIで世の中が変わる」という文脈になるのでしょう。

最後に

今回は定期更新ではありませんでしたが、個人的に面白かったので記事を更新しました。

この業界のスピードは速すぎるので、生成AIについて一緒に語れる仲間を探しています。この記事を読んで「AIの未来について一緒に考えてみたい」と思った方は、ぜひコメント欄で意見をください!LinkedInでもフォローやDMをお待ちしています!

それではまた次回!

参考・引用文献)
Introducing OpenAI o1-preview (Open AI 社)
OpenAI o1 System Card (Open AI 社)
Introducing o1: OpenAI's new reasoning model series for developers and enterprises on Azure | Microsoft Azure Blog (Microsoft 社)


この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?