OpenAI o3（オープンエーアイ オースリー）
OpenAIが2025年4月に一般公開した最上位推論モデル。ARC-AGI-1で87.7%を達成し、PhD水準の科学・数学・コーディング課題を自律的に解く能力を持つ。
OpenAI o3とは
OpenAI o3は、2025年4月に一般公開されたOpenAIの最上位推論（Reasoning）モデルです。前身のo1/o1-proで確立したChain-of-Thought（CoT）アーキテクチャをさらに発展させ、ARC-AGI-1ベンチマークで87.7%という人間専門家水準に迫るスコアを記録しました。数学・科学・コーディングの難問において、複数の仮説を自律的に検証しながら回答を導く能力を持ちます。
主な特徴
- Chain-of-Thought推論: 内部で数百〜数千ステップの思考トークンを生成し、問題を段階的に解く
- 200Kトークンコンテキスト: 長大な論文・コードベースを一度に処理可能
- ビジョン入力対応: 画像・図表を含む複合問題にも回答
- 2層提供: 標準o3とo3-pro（演算予算無制限）
- ASL-3安全基準: バイオ/化学兵器悪用防止措置
- コードインタープリタ統合: ChatGPTおよびAPIでツール実行対応
スペック比較表
| モデル | 発売 | コンテキスト | 入力料金(/1M) | 出力料金(/1M) | ARC-AGI-1 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI o1 | 2024/09 | 128K | $15 | $60 | 75.7% |
| OpenAI o3 | 2025/04 | 200K | $10 | $40 | 87.7% |
| OpenAI o3-pro | 2025/04 | 200K | $20 | $80 | 91.5% |
| OpenAI o4-mini | 2025/04 | 200K | $1.10 | $4.40 | 81.4% |
| DeepSeek R1 | 2025/01 | 128K | $0.55 | $2.19 | — |
具体的なユースケース
1. 数学・競技プログラミング AIME 2024で96.7%正答率。IOI 2024形式問題でも金メダル水準を達成。競技プログラミングのコード生成でCodeforces Elo 2724相当。
2. 科学研究支援 Protein engineering・新材料探索・量子化学計算の補助に活用。o3はlaboratory scientistsの「2〜3倍速い実験立案」を実現するとOpenAIが発表。
3. 長文法律・財務文書解析 200Kトークンのコンテキストで、契約書全文を読み込みリスク条項を自動特定。法律AIスタートアップが採用。
o3 vs o1 の違い
| 項目 | o1 (2024) | o3 (2025) |
|---|---|---|
| ARC-AGI-1 | 75.7% | 87.7% |
| 推論トークン上限 | 32K | 100K+ |
| ビジョン対応 | 限定的 | フル対応 |
| 価格（入力） | $15/1M | $10/1M |
| コンテキスト | 128K | 200K |
よくある質問（FAQ）
Q1: o3とo4-miniはどちらを選ぶべきか？ A: 精度最優先（研究・難問）→o3。コスト重視（量産・コード補完）→o4-mini。コスト差は約9倍なので目的で使い分けが必須。
Q2: o3-proはいつ使うべきか？ A: o3で回答不能だった超難問（ノーベル賞水準の研究仮説生成など）向け。コストはo3の2倍（入力$20/1M）で、一般業務には過剰。
Q3: ChatGPT無料プランでo3は使えるか？ A: 2025年5月時点でChatGPT PlusとTeamに制限付き提供。無料プランは未対応。API利用は従量課金のみ。
まとめ
- 2025年4月一般公開、ARC-AGI-1で87.7%の最先端推論モデル
- 200Kコンテキスト・ビジョン対応・o3-proの2層構成
- 入力$10/1M（o1比33%安価）だが依然高コスト
- 数学・科学・法務・研究補助など精度重視ユースケースに最適