DeepSeekの低価格モデルが鍋をかき回し、OpenAIの戦略的焦点は高次知能に移り、GPT-4.5が準備完了！

中国のAIルーキーたち ディープシーク OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、オープンソースの低コストモデルで世界のAI市場に波紋を広げている。 この訪問の中心にあるのは、業界リーダーが新たな競争環境にどのように対応し、技術的リーダーシップを固めているかということであることは間違いない。

アルトマンとOpenAIのケヴィン・ワイル最高製品責任者は、ソフトバンクの創業者である孫正義氏との5,000億ドルの投資の可能性について議論する前に、東京大学で学生や教授陣との詳細な質疑応答セッションに登場した。Q&Aの中で、彼らはOpenAIの将来の方向性と業界の競争状況についての戦略的思考を予見させる、多くの魅力的な洞察を明らかにした。

GPTファミリーの反復ロードマップ：効率の革命と能力の飛躍

アルトマンはインタビューの中で、GPT-4.5に関してOpenAI内で進展があり、GPT-5.5への道筋がより明確になっていることを明らかにした。 特筆すべきは、「GPT-5.5に到達するためには、100倍の計算能力は必要ない」と強調したことだ。

この主張は空虚なものではなく、推論モデリングと強化学習技術におけるOpenAIのブレークスルーに基づいている。 推論モデリングと強化学習技術の進歩により、計算効率が劇的に改善され、100倍以上の計算能力を必要とせずに、より小さなモデルでGPT-6レベルの性能を達成できるようになりました "とアルトマンは説明する。 つまりOpenAIは、演算スタッキングだけに頼るのではなく、"効率主導型 "のモデルスケーリングの道を模索しているのだ。

マルチモーダル融合と知的身体戦略：一般的な人工知能エコシステムの構築

アルトマンはさらに、マルチモーダル・フュージョンとインテリジェンスを戦略の中心に据えたOpenAIの将来的なテクノロジーの青写真を示した。 彼は次世代モデル "oシリーズ "のパワーを予告した：

• マルチモーダル統合：「私たちはすべてのモダリティを統合し、あなたのためにコードを書いたりコンパイルしたりしながら、あなたに話しかけるのをキャンバス上で見ることができます。インターネットをブラウズすることもできます" これは、将来のOpenAIのモデルは、もはやテキストに限定されることなく、より自然で包括的なインタラクション体験のために、音声、画像、コードなどの複数の形態の情報をシームレスに扱うことができるようになることを意味します。
• 視覚認識能力："o モデルが視覚認識機能をサポートできるようになる。例えば、ハードウェアのオーバーホールや写真撮影が必要な場合、o 一連のモデルが技術サポートを提供できるようになる。" これにより、AIの応用シーンが大きく広がり、物理的な世界を理解し、より実用的なソリューションを提供できるようになる。
• 小型化された高性能推論モデル："o3-miniは今後6〜12ヶ月の研究の方向性を予感させる......" OpenAIは、STEM領域とその先に秀でた小型化された高性能推論モデルの開発に投資し続ける。
• 知的体のプロトタイプ："今年の終わりまでに、科学的発見以外の高度なタスクを解決できる知的体のモデルを開発したい。考えるのに何時間もかかるかもしれないし、たくさんのツールを呼び出す必要もあるかもしれないが、最終的には自分の代わりにタスクを完了できるようになるだろう。" このことは、OpenAIが、複雑なタスクを自力でこなすAIシステムの構築を目指して、自律型知能の構築を積極的に模索していることを示唆しており、最近リリースされたディープリサーチ機能は、この戦略における重要なマイルストーンである。

アルトマンとワイルは、今回の出張の目的はユーザーからのフィードバックを収集することだと強調したが、GPTの製品計画に関する彼らの場当たり的な暴露や、DeepSeekのオープンソース戦略に対する彼らの反応は、OpenAIの戦略的焦点がシフトしていることを明確に示している。モデル規模や演算能力を純粋に追求することから、より汎用的で効率的かつインテリジェントなAIエコシステムを構築するために、大容量の推論モデル、マルチモーダル融合、インテリジェンスに深く関与することへと。OpenAIの戦略は、モデル規模と演算能力を純粋に追求することから、より汎用的、効率的、かつインテリジェントなAIエコシステムを構築するために、大容量推論モデル、マルチモーダル融合、およびインテリジェントボディ技術に深く関与することにシフトしている。

インタビューの核心分析：GPTの将来展望と戦略レイアウトの解釈

この東大インタビューのハイライトがまとまったので、以下、対談の核心部分を深読みする：

GPTファミリーの今後のリリース計画

Q：もし チャットGPT 100倍の演算能力を得た結果、どのような新たな創発特性が生まれるのか。質的な飛躍はあるのだろうか？

アルトマン：OpenAIは演算能力の向上に伴うモデルの能力を積極的に探求しており、Star Gateプロジェクトはまさにそのために設計されています。 GPT-1からGPT-4までのGPTファミリーの進化を振り返ってみると、各世代のモデルは演算能力がおよそ100倍向上しており、それに伴って印象的な新機能が追加されています。

しかし、アルトマンは、この1年の最大のブレークスルーは推論モデルの登場であり、これによって計算効率が大幅に向上したことを強調した。 同氏は、強化学習のような技術を使えば、小さなモデルでも、以前はGPT-6レベルが必要だった特定のベンチマークで性能を達成できると指摘した。 これは、OpenAIが、演算の拡張だけに依存するのではなく、アルゴリズムの革新と効率の最適化によってモデルパワーを駆動する新しいパラダイムを模索していることを意味する。

推論モデリング技術のブレークスルーに基づき、アルトマンはAIの将来の発展、特に自律的な科学的発見の分野に期待している。 彼は、特に物理学や生物学などの分野において、近い将来AIが自律的に新しい科学的知識を発見することが期待されると考えている。 アルトマン氏は、OpenAIの推論モデルの急速な進化を例に挙げ、当初は100万人のプログラマーが参加するコンペティションに参加するレベルであったのが、o3モデルでは世界トップ175にランクインできるようになり、さらに内部テストモデルでは世界トップ50に近づくなど、その驚異的な進化のスピードは、AIが推論能力において大きな可能性を秘めていることを示していると述べた。 アルトマンは、今年中にはOpenAIのモデルが競技プログラミングの分野で世界No.1になるだろうと大胆な予測さえしている。

今後の研究分野と技術的課題

Q:それぞれの研究分野における今後の研究計画と、現在達成可能だと思われること、特に困難だと思われることを教えていただけますか？

アルトマン：金曜日発売 o3-ミニ OpenAIが今後6～12ヶ月で取り組むモデルは、OpenAIの研究の方向性を決める鍵となります。 小型化、高推論、超高速モデルがOpenAIの短期的な研究開発の焦点となり、あらゆる分野に徐々に拡大していきます。

マルチモーダル統合は、もう一つの大きな戦略的方向性である。 OpenAIは、より包括的で自然なインタラクション体験を生み出すために、テキスト、音声、画像、コード、その他のモダリティを同じモデルに統合することにコミットしています。 モデルスケールの継続的な拡大も計画中であり、GPT-5、GPT-6、そしてさらに上位のモデルもまだまだ楽しみです。

エージェント技術はOpenAIの重点分野です。 最近開始されたディープリサーチ機能は、この方向への重要な一歩です。 この機能は、複雑なオンライン調査タスクを自律的にこなし、情報取得と分析の効率を大幅に向上させる。 アルトマンは、OpenAIはさらに多くのインテリジェンスを開発し続け、最終的には「プログラムされたインテリジェンス」、すなわち複雑なプログラミングタスクを自律的に実行できるAIシステムというビジョンを実現すると明らかにした。

アルトマンは今後、「科学的発見以外のほとんどの複雑な問題」を解決できる知性の汎用モデルを今年中に開発したいと考えている。 そのようなモデルは、何時間も考え、さまざまなツールを呼び出す必要があるかもしれないが、最終的にはユーザーから提供された複雑なタスクを自力で実行できるようになるだろう。 この目標を達成するための計算とアルゴリズムの課題は膨大だが、アルトマンは確信している。

ChatGPTが高等教育に与える影響

Q：ジェネレーティブAIは今後10年、30年、100年で教育をどのように変えていくのでしょうか？

オットマン：ジェネレイティブAIは教育の展望を再形成し、誰もが今日のベストを超えたパーソナライズされた教育を受けられるようになるだろう。 知識のギャップを埋め、生涯学習を促進するテーラーメイドの学習ソリューションを学習者に提供するために、OpenAI技術をベースにした教育スタートアップが登場している。 学生層はChatGPTの主要ユーザーとなっており、教育分野は間違いなく、ジェネレーティブAIの最も有望な応用シナリオの一つである。

アルトマンは、より長期的な視野に立つと、AIは科学の進歩と発見を劇的に加速させ、今後10年間で科学発展のスピードは10倍、100倍になると考えている。 これにより、人間の生活の質は大幅に向上し、宇宙開発などの最先端分野での進歩が促進される。 しかし、社会レベルでは、人間の核となるニーズやライフスタイルは根本的に変わることはなく、対人交流や家族生活、趣味などは人間社会の重要な一部であり続けるだろう。アルトマンは、「人間が仕事を失うことをまったく心配していない」と明言し、AIがもたらすのは仕事の内容や環境の変化だけで、人間社会の運営様式が破壊されることはないと考えている。

AIツールへの公平なアクセス

Q：これらのAIツールに世界が公平にアクセスするにはどうすればいいのでしょうか？

オットマン：OpenAIの目標は、インテリジェンスを極めて安価にし、最終的にはゼロコストに近いユビキタスを実現し、地球上の誰もが無料でアクセスできるようにすることです。 このビジョンを実現するために、OpenAIは常にモデルの使用コストを削減しています。 現在のモデルの知能レベルは2年前のGPT-3をはるかに超えていますが、価格はオリジナルのGPT-3の1%にすぎません。

AI時代の人材ニーズとスキル

Q：AI時代のアジアでは、どのような才能やスキルがより評価されると思いますか？学生へのアドバイスとして、どのような才能やスキルが最も価値があり、重要だと思いますか？

アルトマン：AIの時代に、数学やプログラミングのスキルをAIと競っても無駄です。 電卓の発明が計算能力の重要性を一変させたように、AIの台頭は人材のコアコンピテンシーを再定義するでしょう。 未来の重要なスキルは、"これまで誰もできなかったことをAIで行うこと "にある。

アルトマンは、これからの中核となるスキルとして、ユーザーのニーズに対する洞察力、イノベーションのビジョンを持つこと、変化に素早く適応すること、レジリエンスを保つこと、AIツールを活用して効率を向上させる方法を習得することを挙げている。 ケビン・ワイルは、AIツールを積極的に受け入れ、仕事や学習のプロセスに組み込むことが重要だと付け加える。 彼は学生たちに、「AIは物事をより速く終わらせるのに役立つか？AIにアウトソーシングできる仕事は何か？

アルトマンは、AIと人間はゼロサムゲームではなく、「共進化」の関係にあると強調した。 人間は新しいテクノロジーに積極的に適応し、AIを利用して前例のない能力を獲得すべきである。 ワイルは、ウォートン校のイーサン・マリク教授の著書『Co Intelligence』を推薦する。この本では、AIをどのように教育に利用できるか、また学生がどのようにAIと協働できるかを掘り下げている。

ディープシークのオープンソース戦略の影響とOpenAIの対応

Q: 先ほど、インテリジェンスを誰もが利用できるようにするとおっしゃっていました。最近、中国のDeepSeek AIがリリースされ、重さとアーキテクチャが公開されたことで、OpenAIがオープンソースから離れることの妥当性が問われています。この立場を再考する予定はありますか？その理由は何ですか？

オットマン：OpenAIはオープンソース戦略を再検討している。「はい、そうします」と彼は言うが、どのモデルがいつオープンソース化されるのか、明確な予定はない。アルトマンによれば、業界のトレンドはよりオープンなモデルに向かっているようで、コミュニティはオープンソースに伴う潜在的なリスクや課題を受け入れつつあるという。 同氏は、OpenAIがオープンソースのモデルの安全性と堅牢性を確保するために前進してきたことを強調し、オープンソースのモデルのほとんどは肯定的な目的に使用されると信じていると述べた。 DeepSeekのオープンソースへの移行がOpenAIの戦略的意思決定に影響を与えたことは間違いなく、オープンソースに対する立場を再検討するよう促している。

その他のQ&A 特集

• ブレイン・コンピューター・インターフェイスとイデオロギー：アルトマンは、ブレイン・コンピューター・インターフェイス技術は発展の途上にあり、将来的には人間の脳とAIが直接つながることが期待できると考えている。 同氏は、一部の「破壊的な」ブレイン・コンピューター・インターフェース・ソリューションには懸念を抱いているが、「軽量な」ソリューションには強気であり、今後6ヶ月の間にさらに興味深い新興企業が現れると見ている。
• AIと宇宙工学：ワイルによれば、宇宙におけるAIアプリケーションは急速な成長期を迎えている。 人工衛星の高性能化とモデルの小型化により、宇宙でのAIモデルの展開が可能になっている。 彼の会社プラネットは、宇宙でAIモデルを実行し、データ処理と伝送を高速化するために、GPUを搭載した衛星をすでに打ち上げている。
• AIの未来予測：アルトマンは、2035年までに1つのデータセンターの知的能力が、2025年の地球上の全人類とAIの知的能力の合計を上回ると予測している。 これは、AIがかつてない速さで成長することを意味する。
• 乏しいデータセットに対するモデル学習戦略：Weilは、モデルがよりインテリジェントになるにつれて、モデルの微調整に必要なサンプルサイズが減少していることを指摘している。 高度にインテリジェントなモデルが少数のデータポイントから新しいドメイン知識を素早く学習する能力は、少ないデータセットでモデルをトレーニングするという問題に対処する新しい方法を提供する。

起業家精神、ロボット工学、技術のキャッチアップ

• アルトマンによると、初期段階のチームメンバーに最も重要な資質は、エネルギーと決断力だという。 また、ポール・グラハムの有名な言葉「relentlessly resourceful（弛まぬ臨機応変さ）」を引用し、初期段階のチームは学習能力と問題解決能力が極めて高い必要があることを強調した。 さらにワイルは、起業家は柔軟であること、あきらめないこと、そして起業の難題に立ち向かうために学ぶ意欲を持つことが必要だと付け加えた。
• ロボットの言語と文化：アルトマンは、視覚と聴覚の入力を抽象的思考のフレームワークに統合することが、ロボットの自律的言語と文化を発展させる鍵になると考えている。 アルトマンは、知能が進歩するにつれて多知能システムが出現し、情報を伝達・共有する新しい方法が開発されると予測している。 SF映画で描かれるようなドラマチックな展開にはならないかもしれないが、ロボットの自律的なコミュニケーションと文化の出現は楽しみである。
• 技術的キャッチアップと競争優位性：アルトマンは、AIの時代にもビジネスの基本法則は適用され、起業家は永続的な価値、粘り強さ、差別化を備えた製品やサービスを構築する必要があると強調した。 また、長期的な競争優位を構築する方法について深く考察したピーター・ティールの著書『From 0 to 1』を推薦した。 ワイルは、起業家はモデリング能力の限界を押し広げる「最先端」の製品を作ることを目指すべきだと提案した。もし新興企業がOpenAIのモデルアップグレードを恐れているなら、方向性に問題があるかもしれない。 一方、モデルのアップグレードが自社製品にさらなる価値をもたらすと期待しているのであれば、その方向性は正しい。

概要

OpenAIのCEOであるサム・アルトマンの東京訪問は、GPTシリーズモデルの反復の新たな方向性を示すだけでなく、グローバルAIの変化におけるOpenAIの戦略的思考を示している。 演算の積み重ねから効率の向上へ、テキストモデルからマルチモーダル融合へ、単一モデルの知能から知能のエコシステムへ、OpenAIは技術的変化を積極的に受け入れ、新たな競争環境において主導的地位を維持しようとしている。 DeepSeekのような中国のAI新参者の台頭は、間違いなくOpenAIに新たな挑戦をもたらし、AI技術の進歩と普及を共同で促進するために、より積極的に開放性と協力を受け入れるよう促している。