OpenAI o3 Proの概要
みなさんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、OpenAI o3 Proが公開、実験してみた正直な感想報告について話していきます。
はい、ということで今日は、OpenAI o3 Proについて話していきます。
先週、OpenAIから、o3 Proというモデルが発表されました。こちら、触ってみましたでしょうか。
海外の掲示板を見ると、現時点で全AIの最高モデルなんて評価もあります。
ただ、AIのモデルっていうのは、市場の評価も参考にしつつ、やっぱり自分が触ってみないと分からない部分ってありますよね。
ということで今日は、o3 Proを触ってみた正直な感想を話していきたいと思います。
今日話すポイントは主に3つです。
まず1点目に、OpenAIのo3 Proの概要。そもそも、o3 Proって何なのかという話ですね。
そして2つ目に、o3 Proをいくつかのケースで試してみた感想を紹介していきます。
そして最後3点目に、o3 Proの公開と同時に発表された、o3の餌げの話についても話していきます。
はい、では早速話していきましょう。
o3 Proの使用感の評価
そもそも、o3 Proって何ですかというところから始めていきましょう。
これは先週OpenAIから発表された新しいモデルとなります。
現時点でOpenAIの最新モデルとなります。
ちょっとOpenAIから発表された、o3 Proの評価というのをちょっと引用しますね。
専門家の評価ではレビュー担当者は一貫して、OpenAI o3 Proをo3よりも高く評価しており、
科学、教育、プログラミング、データ分析、執筆などの主要な分野でパフォーマンスが向上していることが強調されています。
以上となります。
つまり今までは、o3というモデルがChatGPTの最高峰のモデルでした。
それをあらゆる分野で上回ってきたモデルが、o3 Proというわけです。
あとはwebの検索とか、ファイルの分析、画像の推論、Pythonの使用、メモリを使用したパーソナライズなオートが可能ですと説明されています。
結構全部盛りで、いろいろ機能が備わっているんですね。
やっぱりこの中でwebの検索が使えるのは大きいですよね。
結構ChatGPT、特にo3なんかは、検索と組み合わせて情報収集系のタスクに活躍してくれます。
なので、そういった情報収集のタスクにも、o3 Proは活躍してくれると。
ちょっと一旦ここで、OpenAIのモデルを整理したいと思います。
現時点でChatGPTには、大きく分けて2つのモデルが存在します。
1つがGPT系のモデルですね。
GPT-4.0とか、あとはGPT-4.1などのモデルとなります。
で、もう1つが推論のモデルで、o1とか、あとはo3と呼ばれるモデルとなります。
ちょっとですね、名前がいろいろあってややこしいんですよね。
この辺はOpenAI、モデルの名前の付け方結構不評ですよね。
分かりにくいと。
とりあえずですね、一般的なタスクに向いているのがGPT系のモデルと。
で、あとは頭にOが付くモデル。
今回話しているような、o3 Proのようなものが推論モデルというものですね。
このo3 Pro、一言で言うとですね、高いんですよね。
現時点の話にはなりますが、高いと。
利用するのにですね、プロプランというものに加入する必要があります。
このプロプランというのが月額約3万円なんですね。
なので、月額約3000円のプラスプランというのがあるじゃないですか。
結構加入されている方も多いと思うんですけど。
そのプラスプランでも利用できない、プロプランのみで利用できるモデルというわけです。
で、あとは別の方法としてはAPIからの利用もできます。
ただこのAPIの価格も高いんですよね。
えっとですね、インプットが100万トークンあたり20ドル。
で、アウトプットが100万トークンあたり80ドル。
これ、どれだけ高いかっていうと、
例えばですね、GoogleのGemini 2.5 Pro。
これだとですね、100万トークンあたり1.25ドル。
で、アウトプットが100万トークンあたり10ドルになります。
なので、Googleと比べるとだいたい8倍から15倍ぐらいの金額になります。
あの、O3 Proがですね。
で、もちろん性能面がものすごく優れているという話であればですね、
この価格差っていうのは許容範囲となります。
ま、じゃあ、O3 Proとその他のモデルでどれだけ違いがあるのかっていうのは、
これからですね、話したいと思うんですけど、
金額面だけで比較すると、
GoogleのGeminiに比べて8倍から15倍ぐらいの性能の差があるかと言われるとですね、
ま、私はですね、個人的にないと思ってます。
で、今回私、O3 Proで6つのタスクを行ってみました。
メールの作成と文章の構成、プログラミング、
あとはマーケティング戦略と、あとは競合の戦略、
そして画像からの情報抽出ですね。
で、これら6つのタスクをO3 Proで試した感想っていうのをちょっと紹介していきたいと思います。
で、先に結論言うとですね、
O3 Pro、確かに精度は高かったです。
ま、ただ、先ほどからお伝えしているように金額の面であったりとか、
あとは回答の応答速度、これがですね、結構時間がかかるんですよね。
で、そういった面を踏まえると、
3万円を払ってまで使わなくていいのかなというのが正直な感想です。
現時点ではですね。
で、もともとオープンAIの公式が言っていますよね。
O3 Proは内部で思考を長く重ねて、より精度の高い回答を導き出すと。
ま、なので応答速度も時間がかかりますよと。
それはそもそもそういった仕様なので、応答速度をちょっと比較対象に上げるのはちょっとナンセンスな気もするんですけど、
やっぱりですね、普段使いするには応答速度も大事になってくるじゃないですか。
そういった面も含めると、ちょっと使いにくいなと現状はですね、思いました。
応答速度に関しては、AIの自動化、そういった面で見ると、あまり問題にならないのかなと思います。
なぜなら、人間がパソコンの前でずっと張り付いているわけじゃないからですね。
ただ、人間がパソコンの前に立って、ChatGPTとリアルタイムでやり取りをするようなタスク、
そういったタスクでは、ちょっとやっぱり応答速度が遅いのが結構厳しいかなと思いました。
はい、では早速、それぞれのタスクを紹介していきたいと思います。
まとめと考察
まず行ったのが、メール作成ですね。
メール作成はですね、ちょっと先に結論を言うと、正直微妙でした。
営業を想定したメールを作成したんですけど、このメールを受け取って、それにレスポンスをする人、
そういった人は少ないだろうなというのが正直な感想です。
メール作成だったらですね、現時点ではCloud4がおすすめですね。
次は文章の構成を行ってみました。文章の誤字、脱字とか、あとは誤りを発見するタスクですね。
これは時間はかかったものの、精度は高かったです。
さすが推論モデルの最高峰という感じでしょうか。
なので書類のチェックとか、あとはO3 Proはインターネットにもつながるので、ファクトチェックをお願いしてもいいのかなと思いました。
あとは金額との兼ね合いになるんですけど、文章を構成する、文章をファクトチェックする、こうしたタスクでは精度は高かったです。
はい、では次どんどん行きましょう。
次はプログラミングを行いました。
プログラミングもですね、ちょっと先に結論を言うと正直微妙かなと思いました。
私があらゆるプログラミング言語とか、あらゆるソフトウェアの開発のパターン、そういったものを全て試してみたわけではないんですけど、
私が試した範囲では正直Gemini 2.5 Proの方がコスパがいいかなと思いました。
あるコードのタスクをお願いしたんですよね。
そのタスクっていうのは、一発出しだと他のAIモデルはなかなか回答ができなかったというものです。
一発出しで成功したのは唯一Gemini 2.5 Proだったんですけど、O3 Proもダメでしたね。
エラーの箇所を指摘して、ここエラー出てますよと、これこれこういう部分でエラーが出ているので修正してくださいと再度指示をしました。
修正後のコードが上がってきたんですけど、それも動かなかったですね。
プログラミングはちょっとこんな感じでした。
次にマーケティングの戦略を考えてもらいました。
ある家庭のプロダクトがあって、そのプロダクトをどのような形で販売戦略を決めていくかというようなタスクを行いました。
これはですね、結構説得力がある。そういうアプローチもあるかっていう回答をあげてくれました。
結構マーケティングとか企画とか、そういったタスクは得意なのかなと思いました。
次はそのままの流れで、今度は競合向けの戦略を考えてもらいました。
具体的にはディープリサーチでまず競合の情報を調査します。
これもちょっと家庭の競合なんですけど、○○という製品について詳しく調査してくださいと。
創業した都市、創業者、ビジネスモデル、使われている技術、あとは市場の評価などですね。
そういったものを調査してくださいと。そうするとディープリサーチから長いレポートが上がってきます。
そのレポートをそのままO3プロに渡して、この会社は弊社の競合ですと。
この競合に勝てる戦略を考えてください、みたいなことを指示しました。
そこから出てきた戦略っていうのは結構これも説得力があってですね、良かったと思いました。
O3プロ結構戦略系頼りになると思います。
あとはアイデア出しや分析系とかも使えると思います。
そして最後に画像からの情報抽出を行いました。
OCR的な使い方とかですね、あとはその画像に何が書かれているのかっていうのを詳しく説明させる、そういったタスクを行いました。
でこれも結論言うとすごく精度が高かったです。
結構時間をかけてですね、回答を出すのでやっぱり精度が高いのかなと思いました。
全然話変わるんですけど、最近名刺管理の自動化ツールを作りまして、スマホで名刺を撮影するじゃないですか。
でそれがもうそのままGoogleのスプレッドシートに自動で登録されると。
名刺に書かれている会社の名前、あとは人の名前、役職、会社住所、連絡先、こういった情報をAIで抽出してスプレッドシートにパッと反映させると。
そういったものをですね、APIと自動化ツールを組み合わせて作りました。
これ結構ですね、予想以上に簡単にできるんですよ。
なのでAI自動化の入門プロジェクトにおすすめだと思います。
O3Proの機能と評価
結構名刺管理って多くの会社で汎用的に使えるツールだと思うので、よろしければ検討してみてください。
でこれ名刺を読み込んだ後ですね、例えば自動でメールの下書きを作ったりとか、
あとは自動でその会社の情報を調査して要約するみたいな、そういったこともできます。
でO3Proに話を戻すと、そういった画像の認識タスクでO3Proが良かったですよという話になります。
すいません、ちょっと関係ない話があったんですけど。
ただですね、O3Pro自体のコストが高いので、名刺の読み取りもちろん精度は高いんですけど、
じゃあ気軽に使えるかと言ったら、まぁちょっとNOかなと。
この辺はですね、推論モデルを使わなくてもGPT4.1のようなもっと安いモデルでも十分に性能が出ます。
はい、以上6つのタスクで比較をしてみました。
良い結果のタスクもあれば、こちらが期待するほど精度が出なかったタスクもありました。
O3Pro、精度が高いことは間違いないので使っていきたいなとは思うんですけど、
やっぱりコストと応答速度がネックですよね。
以上の結果から私はですね、現時点では無理に3万円を払ってまでO3Proを使わなくてもいいのかなと思いました。
結構ですね、海外の掲示板見てみると意見は本当に分かれています。
私みたいに使ってみたけどそんなにうーんって響かなかったユーザーもいれば、最高すごいと評価しているユーザーもいます。
なので使う人それぞれのタスクで評価が分かれるのかなと思いました。
間違いなく史上最高のモデルだと、ただ多くの人はうまく使いこなせないみたいなことが書かれていて、なるほど確かになとちょっと妙に納得してしまいました。
O3の値下げとその影響
ここまでがO3Proを実際に使ってみた正直な感想となります。
最後にO3Proの公開と同時に発表されたO3の値下げについても紹介します。
私個人はですね、こちらのニュースの方が嬉しかったですね。
O3Proすごく高いんですけど、基本的に頭にOが付くモデルって他も結構高いんですよ。高かったんですよ。
このプロじゃない方の普通のO3、これのAPI価格が安くなったと、これも先週発表されました。
具体的にはですね、他社のクロードフォーソネット、あとはジェミニ2.5Pro、これよりも若干安くなるぐらいまでの金額まで下がっています。
こうした推論系のモデルが安くなると、APIで自動化をする時とか、あとはAIエージェントを組む時、
こういった時にあまり値段を気にせず組み込めるようになるんですね。
シンプルにAPIの価格が下がったので。
結構最近はですね、他のモデルも安く提供されていますよね。
特にGoogleのジェミニなんかも結構安い価格で提供していますよね。
なので例えば自社でAIを使って何か業務効率化をすると、そうした時のコストというのも下がってきています。
AI利用に関するお便り
これはですね、我々ユーザーにとっては嬉しいニュースだと思います。
はい、それでは今日のポイントをまとめます。
1つ目に、オープンAIからO3Proというモデルが先週発表されました。
2つ目に、O3Proはメール作成やプログラミングのタスクでは正直精度を感じなかったです。
ですが、文章の構成や戦略の策定、そういったタスクでは精度が高いと感じました。
最後3点目、O3Proの利用には月額3万円のプランに加入する必要があります。
もしくはAPIからの利用となります。
実際に試した感想では、現時点ではすぐに加入する必要はないかなと感じました。
はい、今日はこの辺ということで、本日も聞いていただきありがとうございました。
今週もお便りをいただいています。ありがとうございます。
毎週お便りを最近いただいているので、いい流れができていると思っています。
ぜひ他のリスナーの方もお便りをお待ちしております。では読んでいきますね。
はじめまして。アメリカからいつも楽しくポッドキャストを拝聴しています。
私がAIに興味を持ったのは、1年ほど前、11歳の息子が学校のライティングの宿題にAIを使っているのを知ってからです。
学校で支給されているChromebookにAIが導入されており、先生からの指示で利用しているとのことでした。
これには本当に驚きました。アメリカ在住の方で息子さんがきっかけでAIを触るようになったと。
続けますね。ライティングだけでなく算数の宿題でもAIの使用が許可されており、
それは答えを教わるためではなく、回答に至るまでの過程を学ぶためだそうです。
息子は勉強以外にもチャットGPTとゲームの攻略について会話するなど、AIを日常的に使いこなしているようです。
しかし私自身はまだまだAIを使いこなせていません。
あの結構子供ってですね、そんな使い方するんだって勉強になるんですよね。
私のお一個も、私が普段そういった使い方をしない方法でAIを触っているので、結構すごく参考になる点あるんですよね。
続けますね。私は米国で公務員として働いていますが、職場では現在AIの使用が禁止されています。
近いうちに解禁されるかもとは思いますが、その際は人員削減による解雇が多く発生するのではないかと危惧しています。
アメリカでは容赦なく解雇されるため、AIを使いこなすことが今後のキャリアの鍵になると感じています。
私も解雇対象にならないようAIを学ぼうと奮闘していますが、なかなか難しいのが現状です。
矢野さんのポッドキャストは私のAI学習に対するモチベーションを大いに高めてくれます。これからもご活躍を応援しています。
お便りありがとうございます。アメリカで公務員として働かれているということで、今後AIの使用が解禁されて人員削減による解雇が発生するかもしれないと、
AIの導入が進んで、これから働き方はどうなっていくのかっていう点はですね、誰しもが気になる内容だと思います。私も気になります。
お便りの中にあった、AIを使いこなすことが今後のキャリアの鍵になると感じています。この一文ですね。
まさしく私も感じていることで、AIをこれからどう仕事で活用していくのかっていうのはずっと考えているテーマで、このポッドキャストのメインテーマでもあります。
もう一つ考えていることがあって、働く側がAIの情報、スキル、こういったものを求められることに対してですね、企業側もAIのキャッチアップが求められると思っています。
会社がまだAIを導入していないとか、あとは禁止にしているという話ですね。結構リスナーの方から聞くんですよね。
今後ですね、この働く側目線で言うと、その会社がAIを導入しているのかどうかっていうのも大事になってくるかなと思っています。
企業も、あとは私たち個人も、AIを今後どのように活かしていくのかっていうのは引き続きですね、キャッチアップしていかないといけないかなと思います。
私自身、AIの勉強はこれからも続けていきますし、このポッドキャストでも発信していきますので、一緒に勉強頑張りましょう。
番組ではこのように耳で学べるAIを毎週発信しています。通勤中や家事の合間にAI情報をキャッチアップできます。
毎週水曜朝に更新していますので、ぜひフォローをお願いします。
そしておすすめの生成AIツールをまとめた資料も配布しています。興味のある方はこちらもぜひ概要欄にリンクを貼っておきます。
お相手は耳で学ぶAIの矢野てっぺいでした。また次の配信でお会いしましょう。
