OpenAI O3 Mini徹底解説！驚異の推論能力と使いやすさを徹底レビュー

2025-02-01
- Whatsup

OpenAI O3 Mini：推論能力に特化した、驚きの新モデル

皆さん、こんにちは！ニャントウです。今回は、OpenAIからリリースされたばかりの革新的な言語モデル、「OpenAI O3 Mini」について、徹底的に解説していきます！

O3 Miniは、突然現れたわけではありません。昨年12月、OpenAIが12日間に渡って新機能を発表し続けたイベントの最終日に、O3モデルと共に発表されました。それからまだ1ヶ月ちょっとしか経っていませんが、生成AI界隈の進化のスピードは凄まじく、O3 Miniの登場ですら「昔」に感じられるほどです。

O3 Miniとは？O1からの進化とO2の謎

O3 Miniは、OpenAIが以前リリースしたO1モデルの後継モデル、O3の軽量版です。O1からO3への進化は、単なる性能向上だけでなく、根本的なアプローチの変化を象徴しています。

皆さんは疑問に思ったかもしれません。「なぜO2を飛ばしてO3なのか？」。実は、イギリスに「O2」という会社が存在し、商標権の問題を避けるため、O2はスキップされたという裏話があるようです。

O3 Miniは、まだリリースされていないO3の軽量版ですが、既に大きな注目を集めています。特に、最近話題のDeepSeek R1のような、思考過程を生成するモデルに注目が集まっている中、O3 Miniも同系統のモデルであり、数学やプログラミング、論理的思考を必要とする問題に強いことが期待されています。

O3 Miniの驚くべき機能：コストパフォーマンスと推論能力

O3 Miniは公式ページで「Cost-effective Reasoning」と表現されています。「Reasoning」とは「推論」や「考える」という意味です。O3 Miniは、回答を生成する前に、様々な要素を考慮し、思考過程を踏まえた上で文章を作成します。

例えば、「Pythonの学習方法を教えてください」と入力すると、すぐに回答を生成するのではなく、まず「どのように回答を生成するか」を考え、その後に回答を生成する、といった具合です。

この思考過程は、難しい数学の問題や複雑な論理問題を解く際に特に有効です。入力内容に応じて、思考過程が長く複雑になり、より詳細な解答を導き出します。

O3 Miniの弱点：計算コスト

この推論能力の高さは裏を返せば計算コストの増加を意味します。O3 Miniを使用するには、OpenAIが膨大な計算処理を行う必要があり、通常のモデルよりも負荷が高くなります。

そのため、従来のOpenAIのReasoningモデルを使用するには、利用回数の制限が厳しかったり、高性能なO1 Proモードを使う場合は月額200ドルもの費用がかかったりと、手軽に利用できるものではありませんでした。

しかし、O3 Miniは軽量版であるため、料金も安価になり、より使いやすくなっています。

ChatGPTへの統合と新機能

O3 Miniは本日より、ChatGPTのWebアプリとAPIを通して利用可能になりました。小さなReasoningモデルとしては初めて、**関数呼び出し(Function Calling)や構造化出力(Structured Output)**といった開発者向けの機能もサポートしています。これまではO1モデルでしかサポートされていなかった機能が、O3 Miniでも利用できるようになったことは大きな前進です。

これらの機能は、Reasoningモデルをアプリに組み込む際に特に有用です。ただし、ReasoningモデルをFunction CallingやStructured Outputといった機能に使うのは、少々もったいない気もします。高度な関数呼び出しや複雑な処理が必要な場合に有効と言えるでしょう。エージェントシステムの構築など、高度な機能が求められる場面で真価を発揮します。

Reasoning Effortパラメータ

APIを使用する際、「Reasoning Effort」というオプションを選択できます。これは、「Low」、「Medium」、「High」の3段階で、推論の深さを調整する機能です。Highに設定するほど、詳細で精密な回答を得ることができますが、処理時間やコストも増加します。

ただし、O3 Miniは現在、画像処理機能をサポートしていません。画像に関する推論タスクを行う必要がある場合は、O1モデルを利用する方が適切です。また、プログラムから使用する場合は、APIのティアが3～5である必要があります。

実際に使ってみた！

筆者はティア3ユーザーなので、O3 Miniを実際に試してみました。以下は、AGIの実現時期をレポートで作成する際のコード例です。

# ... API 呼び出しコード ...
response = openai.Completion.create(
  engine="o3-mini",
  prompt="AGIはいつ実現されるか、レポートを作成してください。",
  max_tokens=10000,
  reasoning_effort="low" # または "medium"、"high"
)
# ... レスポンス処理 ...

まず、「Reasoning Effort」を「low」に設定して実行してみました。結果、あっさりとしたレポートが生成されました。次に、「high」に設定して実行したところ、各セクションの内容がより充実した、詳細なレポートが作成されました。

「Reasoning Effort」パラメータは、レポート作成のような、正解が一つではないタスクで特に効果を発揮します。パラメータによって出力される文章が大きく変わるため、どのような場面でどのように使われるのか、想像力を掻き立てられます。

O3 Miniのパフォーマンス：O1との比較とDeepSeek R1との比較

O3 Miniのスペックは以下の通りです。

入力：20万トークン
出力：10万トークン

他のモデルと比較すると、GPT-4 Omniなどは出力トークン数が1万6千トークン程度ですが、O3 Miniは10万トークンまで出力できます。そのため、長文のレポート作成や調査などに適しています。

O1シリーズとO3 Miniの様々なテストにおける評価結果を見ると、O3 Miniの「Reasoning Effort」パラメータで大きな差があることがわかります。「High」に設定すると、O1を超える性能を発揮することがあります。

最近話題のDeepSeek R1はO1と同程度の性能ですが、テストによってはO3 Miniの方が高い性能を示す結果も出ています。特にプログラミングの問題ではO3 Miniの強さが際立ちます。

一般知識に関する評価では、O3 Mini（High）は約87%、O1は約92%、GPT-4 Omniは約88%でした。一般知識に関しては、O3 Miniが突出しているわけではありません。しかし、数学やコーディングといった特定の分野ではO1を上回る性能を発揮しており、高度な専門分野に特化して学習させたモデルであることが伺えます。

O3 Miniのメリット：使いやすさとコストパフォーマンス

O3 Miniは、O1 Miniと比較して、人間が好ましいと感じる回答を生成する確率が高く、レスポンス速度も速くなっています。また、APIを使用する場合、O1の1/10程度の費用で利用できるなど、コストパフォーマンスに優れています。

ChatGPTの無料版でも使用可能で、検索機能も搭載されています。DeepSeek R1と比較すると少し高いものの、それでも大幅なコスト削減が実現されています。

まとめ：O3 Miniは誰のためのモデルか？

O3 Miniは、超強力なモデルというよりは、より安く、より手軽に、推論能力の高いモデルを使えるようにしたモデルと言えます。特にプログラミングや論理的な思考を必要とするタスクにおいては、O1を超える性能を発揮し、開発者にとって大きなメリットとなります。

無料版ChatGPTユーザーでも利用でき、検索機能も搭載されているため、幅広いユーザーにとって使いやすいモデルと言えるでしょう。ただし、一般知識に関しては、O1やGPT-4 Omniに劣るため、その点を考慮した上で利用する必要があります。

皆さんも、何か感想やご意見がありましたら、コメント欄でご意見をお聞かせください！私も更にO3 Miniを触って、良い活用方法が見つかったら紹介したいと思います。

この動画が良かったという方は、高評価、コメント、チャンネル登録よろしくお願いします！それでは、また次回の動画でお会いしましょう。バイバイ！