AI の最前線における競争激化：OpenAIの「コードレッド」とGoogle の台頭
前置き＋コメント
Gemini 3 登場が AI 業界に与えたショックの物語。
Google の強さが強調されているが、これは司法当局による Google 分割への動きを加速させかねない。Google があまりに強大になることは Google 自身も、US の AI 業界全体をも破壊するので、匙加減が難しいところ。
要旨
OpenAI コードレッド: 新モデル「ガーリック」の挑戦
本資料は、GoogleのGemini 3およびそのTPUアーキテクチャの成功により加速した、OpenAIとの間の激しいAI競争に焦点を当てています。
多くの著名なAI研究者が単なるスケールア ップの時代は終わったと主張する一方で、GoogleがTPUカスタムシリコンによってその壁を突破した可能性が論じられています。
これに対抗するため、OpenAIのサム・アルトマンCEOは「コードレッド」を発令し、広告やショッピングなどのプロジェクトを一時停止して、中核となるモデル開発とChatGPTの日常的なユーザー体験の向上に注力しています。
この戦略の一環として、OpenAIはGarlicというコードネームの秘密モデルを開発しており、これは社内評価においてGemini 3を上回る結果を出していると報告されています。
OpenAIは事前学習の体制を再構築し、Googleに対抗する強いモデルを開発する自信を示していますが、最終的にこの熾烈な競争から恩恵を受けるのはAIサービスの消費者であると結んでいます。
目次
- 要旨
- AIフロンティアにおける競争激化：OpenAIの「コードレッド」とGoogleの台頭
- AI開発の「スケール時代」は終わったのか？専門家の意見から探る未来
- OpenAI vs. Google: AI覇権を巡る戦略分析
- OpenAI の「コードレッド」戦略
- 情報源
AIフロンティアにおける競争激化：OpenAIの「コードレッド」とGoogleの台頭
エグゼクティブサマリー
AI業界の競争は新たな局面を迎えている。GoogleがGemini 3と独自のTPUアーキテクチャで大きな成功を収めたことを受け、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは社内に「コードレッド」を宣言した。これは、他の製品開発を犠牲にしてでも、中核であるChatGPTの品質向上とモデル開発競争での優位性確保に全力を注ぐという強い意志表示である。
この動きの背景には、「スケーリングの法則は終わったのか」という業界全体の大きな問いがある。Ilia Sutskever氏（OpenAI共同創業者）などがスケーリングの限界を指摘する一方、GoogleのGemini 3はその反証となり、TPUという独自のハードウェアが鍵である可能性を示唆した。これに対しOpenAIは、チーフリサーチオフィサーのMark Chen氏が「スケーリングは全く終わっていない」と明言し、事前学習能力の再強化を宣言。その具体的な対抗策として、Gemini 3を超える性能を目標とする新モデル「Garlic」の開発が進められていることが明らかになった。
市場では、Googleが豊富なリソースとインフラを背景にユーザー数を急増させているが、OpenAIも依然として強力なブランド力と巨大なユーザーベースを維持している。一般ユーザーにとってはモデルのわずかな知能向上よりも、全体的なユーザーエクスペリエンスが重要であり、この熾烈な競争が最終的には消費者にとってより良い製品とサービスをもたらすとの見方が示さ れている。
「スケーリングの終焉」を巡る論争
AIモデルの性能向上の主要な手段であった「スケーリング」（モデルサイズやデータ量を増大させること）が限界に達したか否かは、業界の中心的な議題となっている。
スケーリング限界論
AI研究の第一人者たちは、現行のアプローチによるスケーリングの限界を指摘している。
- Ilia Sutskever氏（OpenAI共同創業者）: 同氏はポッドキャストで「スケーリングの時代は終わった。我々は研究の時代へと回帰している」と述べた。現在のモデルを単に100倍にスケールさせても、根本的に異なる結果は得られないとの見解を示している。
- その他の専門家の見解: Andre Karpathy氏やYann LeCun氏といった著名な研究者も同様の意見を表明しており、特にLeCun氏はこの点を長年主張してきた。この考えは広く浸透し、ミームとして扱われるほどになっている。
Google Gemini 3による反証
スケーリング限界論が広まる中、GoogleはGemini 3を発表し、スケーリングが「死んだにはほど遠い」ことを証明した。この成功の背景には、Googleが長年開発を続けてきた独自のカスタムシリコン「TPU（Tensor Processing Unit）」の存在が大きいと指摘されている。TPUフリートが、他社が直面していた技術的ハードルを乗り越えることを可能にしたと考えられている。
OpenAIの反論と新たな注力
Googleの成功に対し、OpenAIはスケーリングの可能性を依然として強く信じている。
- Mark Chen氏（OpenAI チーフリサーチオフィサー）: 同氏は「多くの人々がスケーリングは終わったと言いますが、私たちは全くそうは思いません」と明確に反論。「事前学習にはまだ非常に多くの余地が残されている」と述べ、これがOpenAIにとっての「アルファ（優位性）」であるとの認識を示した。
- 体制の再強化: Chen氏は、事前学習の能力（muscle）を再構築するために、スーパースターチームを結成し、Googleと直接競合していく姿勢を明らかにした。かつてはRL（強化学習）に注力したことで事前学習の能力が若干低下した可能性を認めつつも、今後は再び事前学習に注力していくと宣言した。
OpenAIの「コードレッド」宣言と戦略転換
Google Gemini 3の登場を受け、サム・アルトマンCEOは社内に「コードレッド」を発令し、全社的な戦略の転換を指示した。
宣言の背景
- 目的: 「コードレッド」の主な目的は、ChatGPTの品質を向上させ、「壮大なモデル開発競争」において優位に立つことである。
- リソースの集中: この目標を達成するため、広告やショッピング機能といった他のプロジェクトの進行を一時停止し、リソースを中核的なAI開発に集中させることが決定された。
重点領域
アルトマン氏が示した具体的な改善点は以下の通りである。
- 日常的な利用体験の向上: チャットボットの全体的な使いやすさの改善。
- パーソナライゼーション機能の強化: ユーザー個々に合わせた体験の提供。
- 速度と信頼性の向上: より高速で安定したレスポンスの実現。
- 応答範囲の拡大: より広範な質問に対応できる能力の獲得。
分析：ユーザーエクスペリエンスの重要性
ソース内の分析によれば、モデルの 「中核的な知能」は、すでに99%のユースケースにおいて十分なレベルに達しているとされる。一般ユーザーが求めているのは、知能のわずかな向上ではなく、モデルを取り巻く「足場（scaffolding）」、すなわち日常的な利用体験の全体的な質である。ChatGPTは依然としてAIの代名詞的存在であり、その優れた体験がユーザーを惹きつけている。
開発中の新モデル：GarlicとCharlotte Pete
「コードレッド」体制のもと、OpenAIはGoogleに対抗するための複数の新モデルを開発している。
対Gemini 3モデル「Garlic」
- 目的: 「Garlic」は、Google Gemini 3が示した事前学習における進歩に対抗するために開発されている新モデルである。
- 内部評価: Mark Chen氏によると、このモデルは社内評価において、Gemini 3やAnthropicのOpus 4.5と比較して良好な性能を示している。ただし、これは開発途中の「チェックポイント」段階の性能である可能性もある。
その他の開発
- Charlotte Pete: 噂されている別のモデル「Charlotte Pete」の開発過程で得られたバグ修正が、「Garlic」の事前学習プロセスに組み込まれている。
- 新型推論モデル: 「Garlic」とは別に、アルトマン氏は「Gemini 3を上回る」と社内評価される新型の推論モデルの準備を進めていることを示唆した。これは年末に「December surprise」として、GPT-5.2やGPT-5.5といった形でリリースされる可能性がある。
市場動向とユーザーベース
AI市場における競争は、各社のユーザーベースと市場でのポジショニングに大きな影響を与えている。
| 企業 | 強み・現状 | ユーザー動向 |
|---|---|---|
| フロンティアモデル(Gemini 3)、AIインフラ、カスタムシリコン(TPU)、豊富な収益源とデータなど、AI競争に勝つためのあらゆる要素を保有。 | アクティブユーザー数が数ヶ月で4億5000万人から6億5000万人に急増。検索との統合による圧倒的な配布網を持つ。 | |
| OpenAI | 10億人に迫る、あるいは到達している巨大なアクティブユーザーベースを保有。「ChatGPT」という動詞化された強力なブランド力。 | 成長は鈍化傾向にある。最先端の利用をする一部のユーザーは、性能に応じて競合製品（Geminiなど）に乗り換える動きも見られる。 |
一般ユーザーの行動とブランド力
分析によると、最先端のヘビーユーザーは最高のモデルを求めてプラットフォームを切り替えるが、大多数の一般ユーザーはそうではない。彼らにとって重要なのは、わずかな性能差よりも全体的な利用体験の質である。「Googleで検索する」が「ググる」となったように、「ChatGPTする」という言葉が定着しており、このブランド力がユーザーの定着に大きく貢献している。多くのユーザーは、ChatGPTに大きな問題が発生しない限り、乗り換える動機は薄い。
結論：競争がもたらす利益
OpenAIとGoogleの間で繰り広げられる「過酷な競争（cutthroat competition）」は、最終的に消費者（products and servicesの利用者）に利益をもたらす。両社が互いに切磋琢磨することで、AI技術はより速いペースで進化し、より高品質で使いやすいサービスが提供されることが期待される。
関連情報：AIツールエコシステム
この激しい競争環境の中で、複数のAIモデルを統合して提供するサードパーティのサービスも登場している。ソース内で言及された「Chat LLM by Abacus」はその一例である。
- 提供機能:
- マルチモデルアクセス: ChatGPT-5.0、Gemini 3 Pro、Claude 4.5など、多数の主要モデルを月額10ドルで利用可能。
- Route LLM: プロンプトに最適なモデルを自動的に選択する機能。
- 生成機能: 画像生成（Seedream Nano, Bananaなど）や動画生成（Cling, Runway, Helio）に対応。
- Humanized機能: AIが生成した文章を、より人間らしい自然な文章に変換。
- Deep Agent: ウェブサイト、アプリ、AIエージェント、チャットボットなどを構築できる汎用エージェント。
AI開発の「スケール時代」は終わったのか？専門家の意見から探る未来
導入：AIの進化に訪れた大きな転換点
Googleの最新モデル「Gemini 3」は、AI業界に爆弾が投下されたかのような衝撃を与えました。その圧倒的な性能は、AIの進化が依然として巨大な計算パワーによって支配されていることを証明したかに見えました。この動きに呼応するように、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は社内に「コードレッド（緊急事態）」を宣言。これをきっかけに、「AIを巨大化させるだけで進化させる『スケール時代』は本当に終わったのか？」という業界を二分する激しい議論が巻き起こっています。
AI開発の最前線で繰り広げられるこの重要な転換点を、専門家の意見を交えながら深く探っていきます。
まず、この議論の中心となっている「スケール時代」とは何かを理解することから始めましょう。
1. そもそもAIの「スケール時代」とは？
AIにおける「スケール時代」とは、AIモデルの性能を向上させるための主要な戦略が、モデルの規模（スケール）を拡大することにあった時代を指します。具体的には、より多くの計算資源を使い、より巨大なデータセットで、より大きなモデルを訓練すれば、AIの知能は向上するという考え方です。この訓練の初期段階が「事前学習」と呼ばれます。
事前学習とは、AIモデルにインターネット上の膨大なテキストやデー タを読み込ませ、言語の基本的なパターンや世界の知識を学習させる、いわば「基礎教育」の段階を指します。この段階の質が、AIの根本的な賢さを決定づけます。
著名な研究者であるイリヤ・サツケバー氏は、この時代を2020年から2025年頃と位置づけています。しかし今、その潮流に大きな変化の兆しが見え始めています。
ではなぜ、この「スケール時代」が終わりを迎えつつあると考える専門家がいるのでしょうか。
2. 議論の火付け役：「スケールは終わった」と主張する専門家たち
AI研究の第一人者たちが、現在のスケーリング手法の限界を指摘し始めています。
イリヤ・サツケバー氏の見解
OpenAIの共同創業者であり、現在はSafe Superintelligence社を率いるイリヤ・サツケバー氏は、この議論の火付け役の一人です。彼はポッドキャストで次のように断言しました。
「スケールの時代は終わりました。私たちは研究の時代に回帰しているのです。」
彼の主張の核心は、単に計算資源を「100倍」にしたとこ ろで、もはや劇的な性能向上は見込めないという点にあります。これからのAIの進化には、新しいアイデアやアルゴリズムといった、質的なブレークスルーが必要だと彼は考えています。
ヤン・ルカン氏と同調する声
この見解はサツケバー氏だけのものではありません。AI界の重鎮であるヤン・ルカン氏や、著名な研究者アンドレ・カーパシー氏も同様の意見を表明しています。この考えは一部の専門家の間で非常に広まっており、サツケバー氏とルカン氏が「スケールは終わった」と語るミーム（ネット上のネタ画像）が作られるほどです。
これらの専門家が「スケールの終わり」を主張する主な理由は、次のようにまとめられます。
- 事前学習の技術的限界: 複数の報告によると、OpenAIは2024年5月のGPT-4.0以降、新たなフロンティアモデルとして広く展開できるほどの成功した大規模事前学習を完了できていません。これは、現在の技術が「壁」にぶつかっていることを示す強力な証拠とされています。
- 新しいアイデアの必要性: 大規模言語モデル（LLM）が現在の形で成長できる余地は尽きかけており、根本的に新しいアプローチやアルゴリズムが求められているという考えが強まっています。
しかし、この意見に対して、業界の巨人たちから強力な反論が出ています。
3. 反論：「スケールはまだ死んでいない」
「スケールは終わった」という見方に真っ向から反対し、スケーリングが依然として強力な進化の道筋であることを証明しようとする動きも活発です。
Googleの「Gemini 3」が示した可能性
Googleが発表した「Gemini 3」は、「スケールは死んでいない」ことを示す強力な反証と見なされています。このモデルは、多くのベンチマークで既存のモデルを上回る性能を達成しました。その成功の鍵は、Googleが長年開発を続けてきた独自のカスタムチップ「TPU（Tensor Processing Unit）」にあると指摘されています。Googleは、独自のハードウェアアーキテクチャによって、他社が直面した「スケーリングの壁」を乗り越えることに成功したのです。
OpenAIの逆襲
Googleの躍進に対し、OpenAIも反撃の狼煙を上げています。OpenAIのチーフ・リサーチ・オフィサーであるマーク・チェン氏は、スケーリングに対する社の立場を明確にしました。
「多くの人がスケーリングは死んだと言っていますが、私たちは 全くそうは思いません…事前学習にはまだ非常に多くの伸びしろがあると考えています。」
チェン氏は、同社が他の製品開発に注力するあまり「事前学習の分野で少し筋肉が衰えてしまった（muscle atrophy）」ことを認めつつも、Googleに対抗するため、事前学習に特化した「スーパースターチーム」を再編成し、猛烈な巻き返しを図っていることを明かしました。
この反撃を裏付ける具体的な証拠として、OpenAIはGoogleのGeminiに対抗するための新しいモデル、コードネーム「Garlic」を開発していることが報じられています。これは、噂されている別のモデル「Charlotte Pete」とは異なるプロジェクトであり、同社の開発パイプラインの層の厚さを示しています。
これら二つの対立する意見を整理すると、現在のAI開発の状況がより明確になります。
4. 2つの意見の比較：一体何が起きているのか？
この複雑な議論を理解するために、両者の主張を比較してみましょう。
| 視点 (Perspective) | 主要な主張 (Key Argument) | 根拠となる事例 (Supporting Evidence) |
|---|---|---|
| 「スケール終了」派 | 現在の手法での単純な規模拡大は限界に達した。新しいアルゴリズムやアイデアが必要。 | イリヤ・サツケバー氏、ヤン・ルカン氏らの専門家の指摘。OpenAIが2024年5月以降、大規模な事前学習を成功させられていないという報告。 |
| 「スケール継続」派 | スケールにはまだ大きな可能性がある。ただし、より高度な手法とインフラが必要。 | Googleの「Gemini 3」。独自のTPUハードウェアを活用することで、スケーリングの壁を突破。OpenAIの「Garlic」開発と事前学習への再注力。 |
この比較から見えてくるのは、議論の焦点が「スケールするかしないか」から、「どのように効率的にスケールするか」へと移り変わっているという事実です。古い手法における「壁」は存在するかもしれませんが、GoogleのTPUのような専用ハードウェアや、より洗練された事前学習技術が、スケーリングの新たなフロンティアを切り開こうとしているのです。
AIの知能そのものの競争が激化する一方で、開発の焦点は別の方向へも広がりを見せています。
5. AIの未来：スケールの先にあるもの
Googleがユーザー数を4億5000万人から6億5000万人へと急増させる一方で、OpenAIの成長は鈍化の兆しを見せています。この市場競争の激化を背景に、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は社内に「コードレッド（緊急事態）」を宣言しました。
純粋なスケーリングによる性能向上の道がより険しく、高コストになる中で、アルトマン氏は戦いの主戦場をユーザーの「日々の体験（day-to-day experience）」へと戦略的にシフトさせています。彼が改善を目指す具体的な領域は以下の通りです。
- パーソナライゼーション機能の向上: ユーザー一人ひとりに合わせた応答や機能を提供する。
- 速度と信頼性の向上: より速く、安定したサービスを提供する。
- より広範な質問への対応: これまで答えられなかったような多様な問いに答える能力。
これは、多くのユーザーにとって、AIの核となる知能はすでに「十分に良い」レベルに達しているという認識に基づいています。今後のAI企業間の競争は、モデルの賢さだけでなく、全体的なユーザー体験の質が勝敗を分ける重要な戦場となることを示唆しています。
最後に、これまでの議論をまとめて、AIの未来を展望してみましょう。
結論：終わらない議論とAIの次なるステージ
AI開発における「スケール時代」が終わったかどうかは、まだ結論の出ていない、業界の大きな転換点を示す議論です。
一方では、イリヤ・サツケバー氏のように、単純な規模拡大の限界を指摘し、新たな研究の必要性を説く声があります。もう一方では、GoogleやOpenAIが示すように、専用ハードウェアや高度な技術を駆使した「よりスマートなスケーリング」によって、性能向上の余地はまだ残されているという強力な証拠も存在します。
AIの未来は、おそらく一つ の道筋だけではありません。より賢く、より効率的なスケーリングを追求する道と、モデルの知能を基盤としながらも、パーソナライゼーションや速度、信頼性といったユーザー体験を徹底的に磨き上げる道。この二つの道筋が並行して進んでいくことになるでしょう。
この熾烈な競争が私たちユーザーに何をもたらすのか、AIの次なる進化から目が離せません。
OpenAI vs. Google: AI覇権を巡る戦略分析
1.0 序論：AI業界の転換点 - 「スケール時代」の終焉か？
1.1. コンテキスト設定
人工知能（AI）業界は今、根本的な問いに直面しています。それは、これまでモデル性能向上の主要な原動力であった「スケール（規模拡大）の時代」が終わりを告げ、新たなアルゴリズムやアイデアを追求する「研究の時代」へと回帰しつつあるのではないか、という議論です。この業界全体の潮流を理解することは、現在のAI市場を牽引するOpenAIと、猛追するGoogleとの間の熾烈な競争戦略を読み解く上で不可欠な視点となります。
1.2. 対立する見解の提示
このテーマを巡っては、業界のトップランナーたちの間でも見解が大きく分かれています。
- 「スケール時代の終焉」論 OpenAIの共同創業者であるIlia Sutskever氏は、「スケールの時代は終わった。我々は研究の時代へと移行しつつある」と明言しました。彼の見解は、単にモデルを大規模化するだけではもはや性能は向上せず、新しいアルゴリズムや革新的なアイデアが必要であるという主張です。この考えは、著名なAI研究者であるAndrej Karpathy氏や、長年にわたり同様の主張を続けてきたYann LeCun氏によっても支持されており、現 在の技術的アプローチが成長の限界に近づいているという認識が広まりつつあることを示唆しています。
- 「スケーリングは死んでいない」論 一方で、この見解に対する強力な反論も存在します。Googleが発表したGemini 3は、驚異的な性能を達成することで、スケーリング戦略が依然として有効であることを証明しました。この動きに呼応するように、OpenAIのチーフリサーチオフィサーであるMark Chen氏も、「多くの人々はスケーリングは死んだと言いますが、我々は全くそうは思いません。プレトレーニングにはまだ多くの可能性が残されています」と述べ、スケーリング路線を継続する強い意志を示しています。
1.3. 移行文
AIコミュニティにおけるこの思想的な分裂は、単なる学術的な議論ではありません。それは、Googleがインフラ主導のスケーリングで成功を収め、それに続いてOpenAIが反応的な戦略転換を迫られたという、企業間の競争を理解するための戦略的背景そのものなのです。
2.0 Googleの逆襲：Gemini 3とインフラがもたらす優位性
2.1. 戦略的重要性の解説
Googleは、Gemini 3の登場を機に、AI分野における挑戦者の立場から一気に覇権を争う最有力候補へと再浮上しました。このフロンティアモデルの成功は市場の認識を劇的に変化させ、Googleが性能面での差を埋め、モデル能力においてOpenAIと並ぶ共同リーダーとしての地位を確立したことを業界に示しました。同社が持つ独自の資産が、この逆襲を可能にしたのです。
2.2. Googleの戦略的資産の分析
Googleの競争優位性は、以下の4つの強力な資産に支えられています。
- フロンティアモデル Gemini 3は、多くのベンチマークでOpenAIのモデルを上回る性能を示し、業界内で囁かれていた「スケーリングの壁」を打ち破りました。これは、Googleの技術力がフロンティアに到達したことを証明すると同時に、スケーリング戦略の可能性を再定義するものでした。
- 独自のインフラ Googleが長年にわたり開発を続けてきたカスタムシリコンTPU（Tensor Processing Unit）は、他社が直面した技術的障壁を乗り越える上で決定的な役割を果たしました。この独自のハードウェアインフラが、競合他社には不可能なレベルでの大規模なプレトレーニングを可能にし、Gemini 3の成功を支える基盤となっています。
- 財務的・組織的体力 Googleは、多様な収益源と潤沢な手元資金を保有しています。これにより、AI事業で一時的に損失を計上しながらでも、OpenAIや他の競合との長期的な消耗戦を戦い抜くことが可能です。この圧倒的な財務力は、継続的な大規模投資を可能にする重要なアドバンテージです。
- データと流通網 同社は膨大なデータへのアクセス権を持つだけでなく、Google検索という世界最大の流通網を掌握しています。これにより、AIチャットボットのアクティブユーザー数はわずか数ヶ月で4億5000万人から6億5000万人に急増しました。この圧倒的なユーザーリーチは、モデル改善のフィードバックループと市場シェア拡大において計り知れない価値を持ちます。
2.3. 移行文
このGoogleによる圧倒的な攻勢に対し、これまで業界をリードしてきたOpenAIはどのように対応し、その王座を守ろうとしているのでしょうか。
3.0 OpenAIの「コードレッド」：危機への対応と戦略転換
3.1. 危機対応の背景説明
Gemini 3がもたらした実存的 な脅威に直面し、OpenAIのCEOであるSam Altman氏は社内に「コードレッド（非常事態宣言）」を発令しました。これは、広告やショッピングといった周辺的な製品拡張から、中核であるAIモデルとChatGPTのユーザーエクスペリエンスの強化へと全社的にリソースを集中させる、決定的な戦略転換を意味します。
3.2. 戦略的シフトの評価
Sam Altman氏が示したOpenAIの新たな戦略方針は、2つの側面に集約されます。
- ユーザーエクスペリエンスへの集中 OpenAIは、ChatGPTの「日々の体験」の向上に焦点を当てるという明確な方針を打ち出しました。Altman氏が言及したパーソナライズ、速度、信頼性の改善は、フロンティアモデルの知能向上競争から、より広範なユーザー基盤に直接的な価値を提供する方向へのシフトを示唆しています。この戦略は、多くのユースケースにおいてモデルの核となる知性は既に十分であり、ユーザー定着の鍵は快適な利用体験にあるという分析に基づいていると考えられます。
- プレトレーニングへの再注力 同時に、OpenAIは技術的な優位性を取り戻すための動きも加速させています。チーフリサーチオフィサーのMark Chen氏は、プレトレーニング分野における「筋肉の衰え」があったことを認め、それを取り戻すために「スーパースターチーム」を結成したと語りました。この発言は、Googleの近年の躍進が単なる強みだけでなく、OpenAIの中核的能力における一時的な停滞の結果であったこ とを率直に認めるものであり、極めて重要です。「コードレッド」がこの根本的な能力を再構築するためのものであったことがうかがえます。
3.3. 新モデル開発の動向
この戦略転換のもと、OpenAIはGoogleに対抗するため、複数の新モデルを開発していると報じられています。
- Garlic Googleのプレトレーニングにおける躍進に対抗するために開発されている新モデル。
- Charlotte Pete もう一つのコードネーム付きモデルであり、その開発過程で特定されたバグ修正がGarlicのプレトレーニングプロセスに組み込まれています。
- 新しい推論モデル 社内評価においてGemini 3を上回る性能を持つとされ、近くリリースが準備されているモデル。
3.4. 移行文
両社がそれぞれ新たな戦略的布陣を敷く中、現在の競争環境におけるそれぞれの強みと弱みを直接比較し、力関係を分析する必要があります。
4.0 競争環境の比較分析：両社の強みと市場での立ち位置
4.1. 比較分析の目的説明
このセクションでは、ここまでの分析を統合し、OpenAIとGoogleが現在持つ競争上の強みと弱みを直接対比させます。これにより、AI市場全体の力学と今後の展開をより明確に理解することを目指します。
4.2. 強みと弱みの比較表
| 企業名 | 強み (Strengths) | 弱み (Weaknesses) |
|---|---|---|
| OpenAI | ・ブランド認知度: 「ChatGPTが動詞化する」ほどの強力なブランドと先行者利益。 ・ユーザー基盤: 10億人に迫るアクティブユーザーと、定着したユーザー体験。 ・アジャイルな対応: 「コードレッド」に象徴される迅速な戦略転換能力。 | ・成長の鈍化: ユーザー数の伸びが緩やかになっている可能性。 ・財務基盤: Googleほどの多様な収益源を持たない。 ・技術的課題: プレトレーニングで一時的に後れを取った可能性。 |
| ・統合されたインフラ: TPUによる独自のハードウェア優位性。 ・圧倒的な財務力: AI分野への長期的な大規模投資が可能。 ・巨大な流通網: Google検索との統合によるユーザー獲得能力。 ・急速な成長: アクティブユーザー数が急増している。 | ・後発の 立場: 消費者向けチャットボット市場への参入が遅れた。 ・ブランドイメージ: 「AIといえばChatGPT」という先行者のイメージを覆す必要がある。 |
4.3. 移行文
このような両雄の激しい競争は、最終的に誰に利益をもたらし、AI業界の未来にどのような影響を与えるのでしょうか。
5.0 結論：AI業界の未来と消費者が受ける恩恵
5.1. 分析の総括
本分析が示すように、AI業界の覇権争いは新たな局面を迎えています。Googleは、独自のインフラと圧倒的な財務力を背景に極めて有利なポジションを築き、猛烈な追い上げを見せています。一方、先行者であるOpenAIは強い危機感を持ち、全社を挙げて迅速な戦略転換を図ることで、その地位を守ろうとしています。業界を二分する「スケール時代の終焉」を巡る議論はいまだ決着しておらず、両社のアプローチの違いが今後の競争の行方を左右するでしょう。
5.2. 最終的な考察
この熾烈な競争がもたらす最も重要な帰結は、技術革新の劇的な加速です。OpenAIとGoogleが互いの優位性をかけて繰り広げるこの容赦ない競争は、より高性能で、より使いやすいAIモデルの開発を促進します。そして、この技術競争の果実を最終的に享受するのは、製品やサービスを利用する我々消費者です。この競争こそが、AI技術をさらに進化させ、社会全体に利益をもたらす最大の原動力となるのです。
OpenAI の「コードレッド」戦略
OpenAIの「コードレッド」戦略は、GoogleがGemini 3とそのTPUアーキテクチャで大きな進歩を遂げ、AI分野で優位に立っているように見えるという、OpenAI対GoogleのAI競争という文脈の中で宣言されました。
この戦略は、OpenAIの共同創設者であるイリヤ・サツケヴァーや他の著名なAI研究者が「スケーリングの時代は終わった」と示唆していたにもかかわらず、GoogleがGemini 3によってスケーリングが「全く終わっていない」ことを示したことへの直接的な反応です。
サム・アルトマン氏がOpenAIに「コードレッド」を宣言したことは、他の製品の進歩を犠牲にしてでも、ChatGPTの品質と壮大なモデル競争の改善に取り組むことを意味します。
ソースが示すOpenAIの「コードレッド」戦略の主要な側面は以下の通りです。
1. ユーザー体験（UX）への集中的な改善
「コードレッド」戦略の重要な要素は、ChatGPTの日常的な体験の改善に焦点を当てることです。アルトマン氏は、ユーザー向けのパーソナライゼーション機能の改善、速度と信頼性の向上、およびより幅広い質問に答えられるようにすることなど、チャットボットの日常的な体験に関して、OpenAIにはやるべきことがまだ多くあると述べています。
この焦点の背後にある洞察は、モデルの中核的な知能はすでに「十分良い」（good enough）レベルにあり、大半（99%）のユースケースでは、それ以上の知能は必要とされていないということです。したがって、99%のユーザーにとって、日常的な体験 こそがすべてなのです。
この集中を確実にするため、社内メモによると、OpenAIは広告やショッピングなどのプロジェクトを一時停止し、ChatGPTのパフォーマンス向上に注力しています。
2. プレトレーニングにおけるGoogleへの対抗
「コードレッド」戦略は、単なるUXの改善に留まらず、フロンティアモデルの競争、すなわちプレトレーニングにおけるGoogleへの対抗に深く関わっています。
- スケーリングの再評価: OpenAIの主任研究責任者であるマーク・チェン氏は、スケーリングは終わったという意見を否定し、プレトレーニングには「まだ多くの余地がある」と考えていると述べています。同氏は、過去半年間、プレトレーニングの取り組みを特に強化（supercharging）してきたことを明かしています。
- スーパースターチームの結成: チェン氏は、プレトレーニングという「筋肉」を構築し、特にGoogleと競争するために「スーパースターチーム」を結成し続けていることを明言しています。
- 対抗モデルの開発: OpenAIは、Googleの最近のプレトレーニングでの成果に対抗するため、「Garlic（ガーリック）」というコードネームのモデルを開発しています。
- Garlicは、少なくとも社内評価にお いて、Gemini 3やAnthropicのOpus 4.5と比較して良好なパフォーマンスを示しています。
- また、OpenAIは別の推論モデルを準備しており、アルトマン氏はこれが社内評価でGemini 3を上回っていると述べており、年末までにGPT 5.2や5.5といった「12月のサプライズ」の可能性を示唆しています。
- Garlicは、「Charlotte Pete（シャーロット・ピート）」という別のモデルの開発中に使用されたバグ修正をプレトレーニングプロセスに取り入れています。
競争の文脈
Googleは、フロンティアモデル、AIインフラ、カスタムシリコン（TPU）、多大な収益、優秀な研究者、そして膨大なデータを持っているため、AI分野で勝利を収めるのに最も適した企業であると見なされています。Googleが非常に優れたフロンティアモデルをリリースし、多くのベンチマークでOpenAIのモデルを打ち負かし、ユーザー数も大幅に増加させている（4億5000万人から数か月で6億5000万人へ）現状に対し、「コードレッド」はOpenAIが競争優位性を取り戻すための、全社的な緊急事態宣言なのです。
「コードレッド」戦略は、AI競争において、一つのモデルのコアな知能を極限まで追求するだけでなく、ユーザーにとって使いやすい「体験」という土台（スキャフォールディング）を固めるという、二方面作戦を展開していると見ることができます。これはまるで、最高性能のエンジン（GarlicやGPT 5.5）の開発に全力を注ぎつつ、同時に、そのエンジンを搭載する自動車（ChatGPT）の運転席の快適性、ナビゲーションの速度、信頼性（日常的な体験）も徹底的に磨き上げているようなものです。なぜなら、どれだけエンジンが優れていても、日常的に使う車の使い勝手が悪ければ、ユーザーは競合他社（Google Gemini）の車に乗り換えてしまうからです。
情報源
動画(11:49)
OpenAI CODE RED (Big Changes)
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(2025-12-03)