【ITニュース解説】o3を再現しようとしてみる

この記事では、「o3（オー・スリー）」と呼ばれるAIの機能について、それをプログラミングで再現する試みを解説している。o3は、現在「GPT-5 Thinking」とも呼ばれているもので、ChatGPTなどの大規模言語モデルが、与えられた問いに対して直接答えを出すのではなく、まるで人間が考えるように、思考のステップを段階的に出力する機能である。例えば、「〇〇について教えてください」という質問に対し、o3は「まず〇〇の歴史について考える、次に現状と課題について考える、最後に将来性について考える」といった形で、思考のプロセスを一つずつ提示しながら最終的な答えを導き出す。

このo3の最大の利点は、AIがどのようにその答えにたどり着いたのか、その思考の「筋道」を私たちユーザーが理解できる点にある。通常のAIは、質問に対する最終的な答えだけを提示することが多いため、なぜその答えになったのか、その根拠や判断基準が不明瞭な場合がある。しかし、o3のように思考プロセスが可視化されることで、AIの回答の透明性が高まり、信頼性が向上する。また、複雑な問題を解決する際にも、AIがどのような視点で問題を分解し、分析しているのかが分かるため、より的確な指示出しや、AIとの共同作業がしやすくなる。

記事では、この便利なo3の機能を、OpenAIが提供するAPI（Application Programming Interface）を使って、自分たちで開発するカスタムアプリケーション上で再現しようとしている。APIとは、異なるソフトウェアやサービス間で情報をやり取りするための窓口のようなもので、これを利用することで、ChatGPTのWebサイトを使わなくても、自分のプログラムから直接AIの機能を利用できる。

o3を再現するための基本的なアプローチは、AIに「次に何を考えるべきか」を繰り返し質問し、その回答を元に次のステップの処理を進める、というものである。具体的には、以下のような流れでプログラムを構築する。まず、ユーザーからの質問をプログラムが受け取る。次に、その質問をAIに送り、「この質問に答えるために、まず何を考えたら良いか？」という指示を与える。AIは、その指示に基づいて「〇〇について考える必要がある」といった思考のステップを提案する。プログラムは、AIが提案したこの思考ステップを受け取り、そのステップを実行するための新たなプロンプト（AIへの指示文）を作成する。例えば、「〇〇について考える」とAIが提案したら、「〇〇について詳しく教えてください」というプロンプトを生成し、再度AIに送る。

この一連の作業を、AIが最終的な回答を導き出すまで、プログラムが自動的に繰り返す。まるで人間が問題を解決する際に、まず問題を分解し、各要素について検討し、それらの情報を統合して最終的な結論を出すプロセスと非常によく似ている。この記事の筆者は、このプロセスを「思考の連鎖」と表現している。AIが思考のステップを提案し、そのステップを実行する、というサイクルを回すことで、AI自身が自律的に思考を進めていくような仕組みを実現しているのだ。

このような仕組みをAPIを使って自作する意義は大きい。ChatGPTのWebサイトでo3機能を利用する場合、その環境や制約に縛られることになるが、APIを使えば、自分たちのアプリケーションに合わせてAIの思考プロセスを自由にカスタマイズできる。例えば、特定のデータベースから情報を取得する機能と組み合わせたり、社内システムと連携させたりするなど、より高度で専門的な用途にAIの「思考」を組み込むことが可能になる。また、AIの思考プロセスをプログラムで完全に制御できるため、特定の情報を優先させたり、特定の思考経路を強制したりといった、柔軟な運用が可能となる。

記事では、この再現において、OpenAI APIの「Function Calling（ファンクション・コーリング）」という機能にも言及している。Function Callingは、AIが外部のツールや関数を実行する必要があると判断した場合に、その関数の呼び出し方をJSON形式で提示する機能である。直接的にo3の思考プロセス再現に用いているわけではないが、AIが自律的に外部機能を使う判断をするという点で、思考プロセスを模倣する上での参考になる技術であると言える。

このように、この記事は単にAIを使うだけでなく、AIの内部的な「思考」の仕組みそのものを理解し、それをプログラミングによって再現しようとする、非常に先進的で応用的な試みを紹介している。システムエンジニアを目指す初心者にとっては、AIがどのように複雑な問題を解決しているのか、そしてAPIを通じてAIの機能をどのように活用し、独自のシステムに組み込めるのかを学ぶ良い機会となるだろう。AI技術の進化は目覚ましく、このような思考プロセスの再現技術は、今後様々な分野でのAI活用をさらに加速させる可能性を秘めている。