GPT-5.1 pro がわからないことを正直にわからないと言うようになったのはこの「告白」のおかげかとも思ったけど、まだ実験段階で完全には実装されてないのかもしれない。そうだとしたら、これから更にAIの信頼性が増していくことになる。

以下、OpenAIのペーパーの概要

本件の核心は「告白」と呼ばれる第2の出力を導入し、そのチャネルでは誠実さだけに報酬を与えることで、モデル自身に“指示違反や近道を正直に申告させる”仕組みを作り、安全性と監視能力を高めようとしている点です。

補足すると、ざっくり次のようなアイデアです。
•モデルは通常の回答とは別に、「どんな指示があったか」「どこに従えたか・従えなかったか」「どんな不確実さがあったか」を自己申告する「告白レポート」を出す。
•告白は「正直さ」だけで評価され、そこで何を白状しても本体の回答の報酬には一切マイナスにならないように訓練する。
•その結果、モデルが幻覚・報酬ハック・指示違反などをしてしまった場合でも、それをかなり高い確率で告白してくれることが実験で示された。
•告白は悪い行動そのものを止める仕組みではなく、「どんなズレが起きているかを見える化する」監視・診断ツールとして、他の安全技術（思考過程モニタリングやアラインメント手法など）と組み合わせて使う位置付け、というのが全体のメッセージです。 December 12, 2025

ワイがよく言う『それ"ハルシネーション"ちゃうやろ』って話の補足。
例えばユーザーが『A は C ですか？』と尋ねたとする。
この時、事実として『A は B である』とだけデータソース（例えば Web ページや社内ドキュメント）に書かれているとする。

その情報を基に LLM が回答を生成する場合

LLM『A は B であるという記述はありますが、C であるという事実は確認できませんでした』
→ 正しい 。

LLM『A は B という記述はあるものの、C であるという事実は確認できませんでした。ただし、xxx や yyy という情報をふまえると、A が C であると考えるのは妥当です』
→ 正誤はともかくとして、回答方針として妥当。ハルシネーションではない。GPT-5.1の基本動作としてこれが多い気がする。

LLM『はい、A は C です』
→ 完全なハルシネーション

Gemini は最後のパターンが多すぎるから困るんよ。
カスタム指示で『事実と推測をわけろ』と入れても、他のサービスより明らかに変なことを言う確率が高い。
『回答内容が事実と違う』だけであればその原因を検索の品質とか謂わば『モデルの外側』に原因があると言えるけど、Gemini はそもそも↑の通りハルシネーションしてるから、モデルそのものにも大きな問題がある。 December 12, 2025

■ Gemini は『検索しない』ことだけが問題じゃないよ。検索させても普通に（他と比べて）間違えまくるよって話
かなり認知されてきたけど、まだ誤解があるから補足するね。
これ『検索すべきタイミングで検索してくれない』ことだけが問題だと思っている人がいるけど、違うよ。
だから『カスタム指示で（または都度プロンプトでの指定で）検索を促せば解決する』という単純な問題じゃないからね。
（それで解決する簡単な質問もそりゃあるだろうけど）

ワイが前から言ってるのは、Geminiは『調べる』ってのもそうだけど、『調べて手に入った情報の処理、解釈の仕方も下手くそ』だってこと。

前にも載せたけど、例えば
『ここ1ヶ月で、ChatGPTのDeep Researchのモデルは賢くなりましたか？』
って質問を投げる。
真実は『Deep Researchのモデルにアップデートは入ってない』ね。

で、答えはこんな感じ（要約。詳しくは画像みて）

Gemini 3 Pro: 『ご明察。GPT-5.1になったからね』

GPT-5.1 Thinking: 『Deep Researchのモデルのアップデートは無いよ。周辺のアップデートはあるから、それで使いやすくなってるってのはあるかも』

『OpenAIの機能の質問をするのは不公平』って思う？
Claude は普通に正解するけどね。
OpusどころかSonnetで十分。

『うちのGeminiでは正解したし！』って？
そりゃあLLMですもん、確率の問題でもたまには上手くいくよ。
10回やって他と比べてみ、正解率明らかに低いから。

ちなみにここではGeminiには最新の状況を踏まえて回答するために検索しろというカスタム指示を入れているので、ちゃんと検索している。その下駄を履かせたうえでGeminiだけ頓珍漢なことを言ってる。

検索さえしたら解決？
それは違うよ。
情報があっても、その理解（解釈）自体が甘い。

1枚目:Gemini 3 Pro
2枚目: GPT-5.1 Thinking
3枚目: Claude Sonnet 4.5 December 12, 2025

■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

OpenAIがGoogleのGemini3.0の性能を見てコードレッド
（緊急事態）を宣言したと話題ですが、これのインパクトはともかく、他にOpenAI内部の研究状況や今後に関してかなり面白い話題が出ていますので、全体的なまとめとコメント（また超長くなってしまった）。

・直近でChatGPT関連のコード分析で噂されていた広告導入の話は事実だったが、優先度を考えて延期
・買い物、健康に関するタスクを自動化するエージェントも開発中だったが、これも延期
・さらにユーザーに対する毎朝のパーソナライズレポート機能も（Pulseというらしい）も延期（これは個人的には早く欲しかった・・・）
・とにかく、ChatGPTのチャット機能のパーソナライズとカスタマイズによるユーザー体験の向上がGemini3に対抗する現状の優先
・Nano Banana Proに対抗して、画像生成AI機能も優先事項
コメント：
GoogleのNano Banana Proは、そもそもPro以前の段階でOpenAIの画像生成能力を大きく超えており、Proに至っては数世代違うという印象。また、そもそもNano Banana ProはGemini3.0の別機能として提供されており、テキストも混ぜたマルチモーダル学習の過程であれほどの能力を得ているはずなので、OpenAIが画像生成AI単体を学習しても追いつけない領域なのではないかと思う。つまり、テキスト生成性能と画像生成の問題は分離できないものであり、根本的にChatGPTの主要モデルの改善が必要ではないか

・ChatGPTの速度を改善し、また過剰なアライメントによる回答拒否の頻度を避けることも優先事項
コメント：
OpenAIは、昨年のo1以降に長考推論モデルであまりにも成功しすぎたが故に、現状モデルの応答スピードが遅くなりすぎている傾向がある。Gemini3はやや検索機能が低い（というよりも、どこで検索すべきかモデルのtool use判断がうまくいっていないと思う。Googleなのに検索機能が低いのは皮肉だが、この辺は長考すぎる問題を回避し、検索のAIモードと明確に使い分けさせる意図もあるのではないか）が、回答はほとんどの場合GPT-5よりも早く、高品質であるので、ここをどうするか。
過剰な回答拒否問題については、今年4月のGPT-4oの事故（迎合的すぎてロールバック）と、keep4o運動、チャットの誘導による犠牲者を出していてOpenAIが一番センシティブになっていたところで、かなり舵取りが難しいと思う。

・来週、Gemini3.0よりも優れているとされる長考推論モデルをリリース予定（！）とのこと。おそらくベンチマーク性能は高いが、アルトマンらも、チャットによるユーザー体験はまだ改善が必要であると認識している模様。

・上記の来週リリースモデルと同様かは不明だが、内部でShallotpeatとGarlicというコードネームのモデルを開発中。Garlicの方が後発で、GPT-4.5の反省などもいかし、Gemini3のように事前学習段階でのスケーリングの問題を解決し、知識性能は維持しつつモデル規模自体は小規模になるような改良もできるとのこと

・さらに、上記のモデルでの改良も生かした本格的なスケーリングを行ったモデルの開発もしているとのこと。

全体コメント：
現時点の情報だけでも、OpenAIが本当に全方位戦の開発をしていることがわかる。確かにこれを見ると、昨今の異常な計算リソース確保の動きも納得はでき、アルトマンが言う30Gwのデータセンターも本人的には誇張ではなかったのだろう。OpenAIが事前学習スケーリングに関してGemini3の事前学習スケーリング復活を見る前から諦めずに粘っていたのは後に効いてきそう。
これらの将来的な取り組みはともかく、直近の開発レースはむしろOpenAIが一番劣勢の状況にあると思う。Gemini3.0に全体的な性能で負けているのはもちろんのこと、AnthropicのClaude4.5 opusは最も需要のあるコーディング性能を大きく上げつつ今までのコスト増、スピード鈍化とは逆の省エネ化をするという謎の錬金術をやっている。また、DeepSeekによって直近でリリースされたDeepSeekMath-V2は、OpenAIが「隠し玉」として温存していたIMO（国際数学オリンピック）金メダルを達成してしまい、DeepSeek-V3.2は、ほぼGPT-5に性能で追いつきながら新手法導入により大幅な計算コスト削減に成功している。しかもオープンであり、他の機関もこれらの技術を使ったブーストがかかり、追いつくのが容易になる。 December 12, 2025

GPT-5.1やGemini 2.5 ProといったマルチモーダルLLMが、ウェブのボット対策であるCAPTCHA（画像認証）をどれくらい突破できるかを調べたところ、

動物を選んだり、道筋を見つけたりする単純な認識タスクは、もはや簡単すぎてはじめから80~100%の精度で解けてしまうことが判明しています。

しかも 数回試行すればほぼ確実に突破できる上、コストもごく僅かです。

ただし、指定された順番でアイコンをクリックしたり、最も大きい領域をクリックしたり、サイコロの目を数えて合計を答えさせたりするタスクは、依然として難しいままです。
精度は20%以下にとどまり、数回試しても成功率は上がらず、コストも桁違いに高くつきます。

今後、完全に安全なCAPTCHAは作れないだろうと予想されています。しかし、防御側がAIの苦手なパターンを組めば、少なくとも自動化のコストを大幅に引き上げることはできると結論付けられています。 December 12, 2025

ChatGPTが3周年を迎えたが、OpenAIの背後では債務が急膨張しデータセンター関連借入は1,000億ドル規模に迫る。依然赤字の中、競争は激化し、Googleの「Gemini 3」がGPT-5を凌駕したとの声も強まる。技術覇権を巡る勢力図は揺らぎ、先行者といえど歩みを止められない。この領域に永続する王者はいない。 https://t.co/Ea55CK4lkv December 12, 2025

「GPT-4oを試してみたところスコアが悪化しました。多分 fuga が原因なので GPT-5 を試します。」

↑これほんま辛いどうしたら… https://t.co/ABNiSIlt76 December 12, 2025

中学受験の問題だと、GeminiとGPT-5だと、もうレベチで、Geminiの方が上だな。GPT-5のポンコツぶりが目立つ。二世代ぐらい前な感じや。 December 12, 2025

GPT-5.1 Proがものすごく賢いらしい⋯。
だれか以下を試してみて欲しい。

↓↓↓

「いっぱい」の「い」を「お」に変えてみてください。 December 12, 2025

OpenAIが「非常事態宣言」出してて、マジで笑えない状況になってる。

3年前、ChatGPT出した時は「Google終わった」って言われてたのに、今は完全に立場逆転。Googleの新型Gemini 3がGPT-5.1より上だって評価されて、OpenAI側が焦ってる。

もっとヤバいのはお金の話。OpenAIは来年85億ドルの赤字予想。対してGoogleは広告でガンガン稼いだお金をAIに突っ込める。TPUとかクラウドとか、AI作るインフラ全部自前で持ってるし。

実際、ChatGPTの利用時間は7月ピークで減少に転じてる。ユーザーから「親しみが感じられなくなった」って不満も出てきた。アルトマンCEOは12月から「AIとの会話で性的表現OK」とか制限緩める方針出したけど、これ自殺事件で訴えられてる最中の判断。安全性と使い勝手のバランス、めちゃくちゃ難しい局面だな。

でもライバルも黙ってない。Anthropicは11月下旬にClaude Opus 4.5出してきたし、イーロンのxAIはGrok 5作ってるし、中国のDeepSeekも12月1日に推論能力高めた新モデル発表した。

SBGとかから資金調達続けないと回らないOpenAIと、自己資金で開発回せるGoogleの体力差は確かにある。でも、こういう追い込まれた状況でこそイノベーションって生まれるんだよな。

先行者の危機感が、次の進化を作る。OpenAIがどう巻き返すか、ここからが本当の勝負だと思う。​​​​​​​​​​​​​​​​

日経新聞参照 December 12, 2025

Geminiのことはさておき、GPT-5.1 Thiningは9割ぐらい正しく検索してくれているので、頼もしい。抜け漏れたまにあるけど、仕方ないかなって部分の抜け漏れだし、指摘するといい感じに追加調査してくれる。 https://t.co/EUY2b7Ccf1 December 12, 2025

#AI開発100日チャレンジ 16/100日目

今日は英語の練習ということで、喋った文を自動で改善してくれるアプリを作りました！

動画には敢えて文法を間違ってみたり、微妙な言い回しを入れたりしていますが、そこについて
・文法的に間違っている点
・より自然な英語
・ボキャブラリーの増強
などを提案してくれます！

技術についてですが、
・AIモデル：GPT-5
・音声認識：Cloud Speech-to-Text API
・技術スタック：Next.js
Claude Codeで作成しました。

スマホアプリにしたらめちゃくちゃ良さそう、というか欲しい！
それと、ぬこぬこさん（@nukonuko）からMicrosoftの「Fast transcription API」がS2Tに良いという知見を得たので、試したいと思います。
ありがとう！ December 12, 2025

同じプロンプトで GPT-5.1 Thinking と Gemini 3 を検証。
で、正直に言うと──Gemini 3 の方がしっくり来たんだよね。

だから GPT に両方の回答を貼り付けて、
「この回答、Gemini 3 の方があなたより良かったです。反論ある？」
って聞いたら…

GPT が素直に“認めた”っていうオチ🤣 https://t.co/1tK2aXAOBY December 12, 2025

😩ChatGPT5.1になってから全然言うことを聞かなくなった←たぶん逆じゃね？

むしろ指示にめちゃくちゃ忠実に従うようになったから制御しやすくなってる。でもAIに適当な指示投げて「よしなに」して欲しかった人は困るかも。

対話の回数も増えてめんどくさくなったって人はカスタム指示にコレ入れるといいよ↓

______

「ユーザーから◯◯と要求された場合はすぐに◯◯すること」

※◯◯の中はお好きにどぞ
______

これですぐに答え出して欲しい時は1発で回答もらえる。ワイも自分のGPTにはこれ入れてから使いやすくなったw普段からAIに聞くことがほとんど同じ人は使ってみて

ちな、もはやそれすらめんどくさかったらレガシーモードからGPT-5 Instantに戻すのもアリ

ちょっと試してみよかと思ったらブクマしといてねん👍 December 12, 2025

「gpt-5-codexがすげぇ!」っていわれると
「Codex使うか」っていう。
「Gemini 3がすげぇ!!」っていわれると
「Gemini CLI使うか」っていう。
「Opus 4.5がすげぇ!!!」っていわれると
「Claude Code使うか」っていう。

こだまでしょうか、
いいえ、私。 December 12, 2025

おっと！ Microsoft 365 Copilot で GPT-5 がデフォルトになる件、12月4日～12月8日に一般提供開始だそうな。これあっちの時間だから倭国だと明日あたりから展開されはじめるのかな？GPT-5をオンにするボタンを押さなくてもよくなるのでうれしい。 https://t.co/7nj0gkzlsu December 12, 2025

📝 OpenAIが「コードレッド（code red）」を宣言した日、シリコンバレーのAI戦争は新たな局面を迎えた

Googleか3年前に発令した『コードレッド』
そしてその3年後にOpenAIが『コードレッド』宣言

この2社の激動を振り返る
ポストは長いけどブログ級の読み応えのある内容に仕上げました　↓

12月2日、サム・アルトマンがスタッフに送った社内メモには、ChatGPTの速度、信頼性、パーソナライゼーション機能を「今すぐ」改善せよという緊急指令が書かれていた。
広告事業も、ヘルスケアやショッピング向けのAIエージェントも、パーソナルアシスタント「Pulse」も、すべて開発を遅延させてでも。

これは単なる製品改善の話ではない。ChatGPTがリリースされてちょうど3年、AI産業の構造そのものが揺らぎ始めている、その予兆

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『3年前の復讐劇』

2022年11月、ChatGPTが世界を驚かせたとき、Googleのスンダー・ピチャイCEOは「コードレッド」を発令。「Googleの検索ビジネスが脅威にさらされている」と。あのときGoogleは追われる立場で、社員たちは休暇を返上してChatGPTへの対抗策を練った。

それから3年。今度はOpenAIのサム・アルトマンが同じ「コードレッド」という言葉を使っている。立場が完全に逆転。

何が起きたのか

11月18日にGoogleが発表した『Gemini 3 Pro』が、あらゆるベンチマークでChatGPTを圧倒。

LMArenaリーダーボードで1501 Eloというスコアを叩き出し、数時間前に登場したばかりのGrok 4.1すら抜き去ってトップに。「Humanity's Last Exam」という最も難解な推論テストで37.5%（Deep Thinkモードでは41%）を記録し、GPT-5.1の26.5%を大きく引き離した。
数学ベンチマークのMathArena Apexでは23.4%で、Gemini 2.5 Proの0.5%から劇的な飛躍。

ある開発者はXで「Gemini 3は他のモデルが躓く問題を解く。これは大きな飛躍だ」とコメント。CursorのCPOは「Gemini 3 Proはフロントエンドの品質で目に見える改善を示し、最も野心的なタスクを解決するのに適している」と評価。

『週8億人のユーザー、しかし利益はゼロ』

ここからが本当に恐ろしい話

ChatGPTは現在、週間アクティブユーザー8億人を抱えている。これは2025年初めの4億人から倍増した数字。2024年の実績収益は37億ドル、2025年6月時点での年間ランレート（ARR）は100億ドルに達しました。アルトマンは「年末には200億ドル超のARRを達成する」と語っている。

でも、利益は出ていない

OpenAIは2024年に50億ドル以上の損失。それどころか、『1.4兆ドル』（約210兆円）という途方もない金額のインフラコミットメントを抱えている。

この210兆円という数字、倭国の2025年度国家予算115兆円の約1.8倍。つまり倭国の国家予算の約2年分です。Google、Amazon、Metaといった巨大テック企業すら尻込みする規模。

内訳はこうなっています

Oracleに5年間で3000億ドル（年間600億ドル）のクラウドコンピューティング契約。
NVIDIAとは10ギガワット規模のGPU配備で1000億ドルの投資を受け入れ、その資金をそのままNVIDIAのチップ購入に充てる。
AMDとも6ギガワット分のGPU調達で数百億ドル規模の契約。
Broadcomには今後10年で3500億ドル。Microsoftには2500億ドル。
CoreWeaveには224億ドル。
Amazon AWSには7年間で380億ドル。

アルトマンは公の場で「30ギガワット、約1.4兆ドルの構築を目指している」と明言。そして「週に1ギガワットのペースでインフラを増やす」とも。

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『循環融資という名のマネーゲーム』

ここで奇妙なことに気づく人もいるかもしれません。NVIDIAがOpenAIに1000億ドル投資し、OpenAIがその資金でNVIDIAのチップを買う。OracleがOpenAIから3000億ドルの契約を取り、その収益でNVIDIAからチップを買ってデータセンターを構築し、それをOpenAIに貸す。

この構造を、市場アナリストたちは『AI roundtripping（AI循環融資)』と呼び始めた。

著名な空売り投資家ジム・チャノスは「無限のAI需要があると主張しながら、売り手(チップメーカー)が買い手(AI企業)に資金を提供しているのは奇妙だ」と指摘。

別のアナリストは「これは1990年代後半のドットコムバブルに似ている。実際のエンドユーザー需要ではなく、同じ企業間の自己参照的な取引で収益が膨らんでいる」と警告。

実際、投資会社Bainのレポートによれば、AI企業が2030年までに予測される需要を満たすには年間2兆ドルの収益が必要だが、それは現在の予測より8000億ドルも足りない、と。

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『Googleの優位性という残酷な現実』

さらに状況を悪化させているのが、Googleの圧倒的な構造的優位性。

GoogleはTPU（Tensor Processing Units）という独自のAIチップを持っていて、これがNVIDIAのGPUより安価に訓練できる。Gemini 3はこのTPUで訓練されました。OpenAIがNVIDIAに依存し、莫大なコストを払い続けなければならないのとは対照的に。→NVIDIAの株価が下落したのもこれが一つの要因

そしてGoogleには『検索エンジン』という、毎日何十億回も使われるキャッシュマシンがある。

一見、ChromブラウザにAIモードを搭載し、Gemini 3を統合することでAIの回答が優先されて広告収益が下がるのでは？
と思われがちだがフォーカスするのはそこじゃない。Googleの利便性を増すことでわざわざChatGPTで検索する必要性を削ぎ落としている点がエグい。

ChatGPT側へ流れていく流入を引き戻せば、ベースの広告収益を維持しながらAI化を進められる。
アナリストは「Googleは両方の世界で最高の状態にある。ローカルな用事(広告につながる)と深い研究(Geminiの強み)の両方に対応できる」と評価。

一方、OpenAIはまだ広告事業を始めてすらいない。独自ブラウザ「Atlas」を10月にリリースしてGoogle Chromeに対抗しようとしていますが、今回の「コードレッド」で広告開発は延期。

つまり、OpenAIには支出ばかりが膨らみ、収益化の手段は限られている。

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『投資家の不安という伝染病』

市場は既に動き始めています。

NVIDIAやOracle(OpenAIのパートナー)から、GoogleやBroadcomへと資金がローテーションしている兆候がある。投資家たちがリスクを認識し、OpenAIに依存しない企業へ資金を移している、ということ。

あるアナリストは「OpenAIに依存せず、潤沢なキャッシュフローを持つメガキャップ企業、例えばMetaが代替投資先として推奨される」と述べています。Metaはコアビジネス(Instagram、Facebook)を成長させながら、AIに数十億ドルを投じていて、OpenAIに頼る必要がない。

TheStreetのアナリストは「OpenAIの1.4兆ドルのコミットメントが履行できなくなれば、AIバブルが弾ける引き金になりかねない。NVIDIA、Oracle、Microsoftなど、誰もがOpenAIがこれらの約束を守ることに賭けている」と警告しました。

市場戦略家は、この状況を『AI内戦』と表現しています。Google複合体とOpenAI複合体に分裂し、世界最大級の資本力を持つ組織同士が互いを上回るために支出を競い合う「血みどろのスポーツ」になりつつある、と。

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『これが意味すること』

正直に言うと、私はこの状況を見て背筋が寒くなりました。

OpenAIのサム・アルトマンは11月に「このような大規模インフラプロジェクトは構築に時間がかかる。だから今始める必要がある。これが我々の賭けだ」とXに投稿していました。でも、12月2日には「コードレッド」。わずか数週間で、彼の自信は揺らいだように見える。

The Informationの報道によれば、アルトマンは従業員に「Googleの復活がOpenAIに一時的な経済的逆風をもたらす可能性がある」と警告していたそうです。

ChatGPTをリリースして3年、OpenAIは間違いなくAIブームの立役者でした。でも今、彼らが直面しているのは『規模の経済』という古典的な競争です。Googleという、収益基盤も技術基盤も圧倒的に優位な相手に対して、OpenAIは借金で武装して戦わなければならない。

そして、もしOpenAIが倒れたら？NVIDIA、Oracle、AMDといったAIインフラ企業の株価は暴落し、1.4兆ドル規模の契約網が連鎖的に崩壊する可能性がある。

これは、OpenAIだけの問題じゃない。AI産業全体の持続可能性が問われている、そういう話なんです。

皮肉なことに、3年前に「検索の未来が危ない」と警告されたGoogleが、今度は検索を武器にしてOpenAIを追い詰めている。歴史は繰り返すけれど、今回の逆転劇は産業構造そのものを揺るがすかもしれない。

噂ではアルトマン氏は早々に、Gemini 3を内部評価で上回る新しい推論モデルをリリースすると約束しています。まだまだ勝負の行方がわからないのがAI市場の面白いところです December 12, 2025

本日（12/4）の生成AIトピックまとめ🧵

1️⃣【GPT/信頼性】ChatGPTで今週相次いだ障害を受け、OpenAIのサム・アルトマンCEOが社内に“コードレッド”を発動。性能と安定性改善への全社的テコ入れを宣言し、障害からの復旧と信頼性向上に一段と注力へ⚠️
https://t.co/utwM1OaFE4
https://t.co/1uFCZ7TqdB

2️⃣【GPT-5/安全性】OpenAIがGPT-5モデルに「自己告白」チャネルを実装した研究を公表。指示違反や報酬ハックを行った場合でも、別チャンネルで“自分の不正行為”を報告させる仕組みで、偽陰性率は4.4％まで低減したと報告。高度なLLMのガバナンス強化を狙う🧭
https://t.co/pi7aFHSmnF https://t.co/GvsPn6wSOs

3️⃣【GPT×金融データ】ロンドン証券取引所グループ（LSEG）がOpenAIと提携し、ChatGPTからLSEGの金融データ・アナリティクスに直接アクセスできるMCPコネクタを提供へ。まずはLSEG Financial Analyticsから順次拡大予定で、生成AI×プロ向けデータ連携の代表例に📊
https://t.co/GUQDUPT1Xm https://t.co/GvsPn6wSOs

4️⃣【GPT×半導体/覇権争い】韓国・朝鮮日報英語版は「OpenAIとNVIDIAが、GoogleやMetaなど新興勢力からの圧力で“安泰ではなくなりつつある”」と分析。Gemini陣営や自社LLM＋自社GPUを持つプレイヤーの台頭で、生成AIプラットフォーム競争が次の局面へ🏁
https://t.co/1FG8RJTNdB

5️⃣【Gemini/Googleフォト】Google Photosが「2025年 年度Recap」を提供開始。米国ではGeminiを用いてユーザーの“年間ハイライト”を自動抽出し、代表的な瞬間やテーマをストーリー形式で提示。Spotify Wrappedの“写真版”をGeminiが裏側で支える形📷
https://t.co/fJdw2XNlza https://t.co/WeVNDD91fr

6️⃣【生成AIエージェント×エネルギー】ノルウェーのエネルギー大手Aker BPが、27年稼働予定の大規模プラントにAIエージェント「Cognite Atlas AI」を本格実装すると説明。「低コスト・低炭素を実現するには生成AIの最前線にいる必要がある」とし、運転の半自律化を目指す⚙️
https://t.co/OI1n6In4Hy デジタルクロス

7️⃣【GPT系×メール/プロダクティビティ】Filo Mailが、メールを“能動的に動くアシスタント”へ変える新クライアントを発表。要約・ドラフト作成・Todo抽出などを生成AIで自動化し、「重要メールを見落とさせない」ことを掲げる📨
https://t.co/N37ZXi2YMz https://t.co/1WuWVuupkM

8️⃣【生成AI×ワークフロー】ユースフル社が「Power Automate×生成AIワークフロー構築」無料オンラインセミナーを本日リリース告知。現場主導でメール処理やTeams通知を自動化する実務レシピを配布し、DX人材不足を“AIワークフロー”で埋める狙い🧩
https://t.co/uT6TGe8tiL

9️⃣【生成AIコンサル/中小企業】熊谷商工会議所などが「使える！生成AI活用実践講座（中小企業編）」を本日開催。中小企業経営者が“なんとなく使っている状態”から、1人分の業務量を減らす実務ユースケースまでを学ぶ内容で、地方発の生成AIコンサル需要の高まりを象徴🏭
https://t.co/kPp5qfX7o8

🔟【生成AI×リサーチ】倭国マーケティング・リサーチ協会が「AI・イノベーションセミナー第3回」を本日開催。生成AI登場から3年を振り返りつつ、「リサーチツールとしての自動化・AI活用の現在地」を整理。生成AI出力を従来調査の代替ソースとしてどう扱うべきかを理論軸で議論📑
https://t.co/fKqwQyGIb5 December 12, 2025

いやいや、 AIによって性能の差はけっこうありますよ。極端すぎでしょ…

って思えるレベルでツールを使い分ける必要があるのは中級者以上なんですよね。
モデルのアップデートだってGPT-5と5.1の差を感じられる人がどれだけいるものか…
本当に、ほとんどの人にとって大事なのはツール選びじゃなくて、「どう使うか」なんですよね。

初心者がAIに指示して求めていたものが出てこない原因のほとんどは、プロンプトだったり使い方の問題がほとんどです。AIの性能ではないです。
最新のスマホの高性能カメラでも、構図とか光の当たり方がダメなら良い写真が取れないのと同じ。
基本的な使い方を理解し、自分の目的に応じて最適な使い方をすることが大事です。

そしてなおきさんがおっしゃるとおり、AIに限らず全てにおいて、目的に対して手段を考えないと意味ないです。
目的のないお勉強でAI触っても本当の意味で考えないから全く身にならないんです。
小さなことでいいので、目的を決めて、それを達成するためにどうすればいいかを考えましょう。

超簡単な例をあげるなら「簡単なメールの返信文を作ってもらう」とかで良いんです。
ただし、その返信文を毎回一切手直しせずにそのまま使えるようにするにはどうすればいいか、を考えるんです。
これが目的です。

そうすると「自分の普段使う言葉使いを使うよう指示しよう」「相手が社外か社内かで文面を使い分けるようにしよう」と、目的に対して「考える」ようになります。
こうやって目的達成に向けて考えて初めて、プロンプトに工夫が生まれたり、本当にこのツールで良いのか？を考えるようになるんです。
これが大事。とにかく大事。

そしてツール選びと並んでよくある誤解が「プロンプトを集める」みたいな考え方。
プロンプトは大事です。
しかし、それはあなたの目的に合わせて、あなたという人物が、あなたのシーンに最適な指示をすることが大事なんです。
どこかの誰かが、何かの目的のためにつくった、何やら長文で仰々しいプロンプトを集めてもほとんど意味ないです。

たまたまその時うまく使えても、誰かにプロンプトを貰わないと AI使えない人になっちゃいます。

「ベストなツールを選ぶ」や「良いプロンプトを手に入れる」という発想ではなく、どんなツールでも良いから自分の業務の目的を達成するために、ちゃんと考えて使うほうが1000倍大事です。 December 12, 2025