o1 を使うべきか、GPT-4oなどを使うべきか判別するたった一つの方法

はじめに

大規模言語モデル（LLM）の活用が進むなかで、以前からある「従来型」のモデルを使うか、高度な推論（reasoning）を支援する o1のような「reasoningモデル」を使うか、迷う場面が増えています。両者は得意とする領域や目的が微妙に異なるため、やみくもにどちらかを選んでも最適な結果が得られるとは限りません。
ここで何を考えるべきなのでしょうか。

結論：たった一つの判断基準

結論から言えば、「自分がその問題をどれだけ深く考えたか」が、reasoningモデルを使うか従来モデルを使うかを判別する最もシンプルかつ実践的な方法です。
問題が曖昧で論点が定まっていない段階では、従来モデルで基本的な情報や一般的パターンを得るだけで十分です。一方、問題の核心が見えてきた段階で、reasoningモデルが持つ論理的な推論力は、追加コストに見合う有意義なインサイトをもたらします。

なぜ「深く考えた度合い」が決め手なのか

リターンとコストのバランス

reasoningモデルは、丁寧なプロンプト設計や計算資源などのコストが増えがちです。問題を十分に整理しないまま使えば、ありきたりな答えを返し、得られる成果は限られ、時間と費用を浪費する可能性が高まります。
逆に、問題を考え抜いて論点や条件を明確にすれば、reasoningモデルはその下地を活かして深く価値ある回答を導きやすくなります。

モデルへの入力精度

従来モデルは、曖昧な要求や単純な情報照会でも定型的な答えを返せます。
しかし、reasoningモデルで最大限の効果を得るには、踏まえるべき前提条件や目的がはっきりしていることが大前提となります。
「問題を深く考える」ことによって、具体的かつ的確な問いかけが可能になるのです。

問題領域の見極め

問題を深く考えれば、「この問いはGoogle検索などで既存の知識や定石を集めれば済むのか、それとも独自の推論や組み合わせが必要なのか」を判断できるようになります。
既存パターンで十分なら従来モデルで事足り、超えた領域ならreasoningモデルを活用すべきでしょう。

どのタイミングでreasoningモデルを使うのか

• 基礎的な情報探索を終えた後:
  従来モデルや一般的なリサーチで情報の底上げを行い、そのうえで不足している論理展開や独自の洞察が必要になった段階でreasoningモデルの出番となります。

• 問題の前提条件が固まった後:
  前提条件が不明瞭なままでは、reasoningモデルが持つ推論力を活かしきれません。
  要件や制約が明確になった時点で、問題領域に踏み込んだロジカルなアプローチが可能になります。

具体的なフロー

以下に具体的なフローチャートを示します。

まとめ

「（o1のような）reasoningモデルを使うべきか、それとも従来モデルで十分か？」という問いへの答えは、シンプルに「自分がその問題をどれだけ深く考えたか」に集約できます。

問題の理解が浅い段階では、従来モデルでの情報収集やベーシックなアイデア探索で十分なことが多い傾向があります。

しかし、しっかりと問題を整理し、自分なりに考え抜いた段階に至れば、reasoningモデルが生み出す新たな価値は、追加コストに見合う成果をもたらすと思います。