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OpenAI o1（オープンエーアイオーワン）
OpenAIが2024年9月にリリースした推論特化型LLM。応答前に内部で長時間思考（Chain-of-Thought）を行い、数学・科学・コーディングで従来モデルを大幅に超える性能を発揮する。
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2026/6/7 更新
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推論モデル
OpenAI
Chain-of-Thought
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OpenAI o1 とは
OpenAI o1は2024年9月にOpenAIが公開した推論特化型大規模言語モデル（LLM）だ。従来のGPT-4oとは異なり、回答を生成する前に内部で長時間の「思考」プロセスを実行する。この内部Chain-of-Thought（CoT）により、複雑な数学問題・科学的推論・高難度コーディングタスクで飛躍的な性能向上を実現した。
推論モデルの仕組み
o1の核心はテスト時計算（Test-time Compute）の増大だ。推論時に追加の計算資源を使い、複数の思考ステップを内部で実行する。ユーザーには最終回答のみが返るが、内部では問題分解・仮説生成・検証・修正のサイクルが繰り返される。
主な特徴:
- 内部CoT: 回答前に数百〜数千トークンの内部思考を生成
- 自己検証: 生成した仮説を自ら批判・修正
- 段階的推論: 複雑問題を小問題に分解して解決
ベンチマーク性能
o1は以下のベンチマークでGPT-4oを大幅に上回る:
| ベンチマーク | GPT-4o | o1 |
|---|---|---|
| AIME 2024（数学） | 13.4% | 83.3% |
| Codeforces（競プロ） | 11パーセンタイル | 89パーセンタイル |
| GPQA Diamond（科学） | 53.6% | 78.0% |
特に数学・理科の競技問題や高度なコーディング課題で人間専門家レベルに近い性能を示した。
o1 vs GPT-4o の使い分け
o1が適するケース:
- 複数ステップの数学的証明
- アルゴリズム設計・最適化問題
- 科学的仮説の検証・分析
- バグの根本原因分析
GPT-4oが適するケース:
- 高速レスポンスが必要な対話
- 創作・文章生成
- 単純な情報検索・要約
- コスト効率優先のバッチ処理
o1 mini と o1 pro
OpenAIはo1ファミリーとして複数のバリアントを展開:
- o1-mini: 推論能力を保ちながらコスト削減（コーディング特化）
- o1-pro: 最大計算を使用する最高精度版（ChatGPT Pro限定）
- o1 API:
reasoning_effortパラメータで計算量調整可能
o3への進化
2025年にはo1の後継であるo3/o3-miniがリリースされ、さらに推論能力が向上。ARC-AGIベンチマークで87.5%を達成し、AIの推論能力の限界を更新した。推論モデルはLLMの主流アーキテクチャの一つとして定着しつつある。
まとめ
OpenAI o1は「より賢く考える」方向でLLMの能力を拡張した推論モデルだ。コストとレイテンシのトレードオフを理解した上で、複雑な推論タスクに積極的に活用したい。