生成AIの分野において注目される「連鎖的思考（Chain of Thought）」の手法が、OpenAIの「o1」と中国スタートアップDeepSeekの「R1-Lite」による性能比較で議論の的となっている。この手法は、AIが解答に至る過程を説明可能にすることで透明性を高めるが、その実用性には課題が残る。

筆者による実験では、両モデルが同じ列車問題に対して回答を示したものの、精度や速度に大きな差が見られた。o1は簡潔かつ迅速に解答を導き出す一方で、R1-Liteは膨大な「思考の連鎖」を提示するも、説明が複雑化しユーザーを混乱させた。また、連鎖的思考を活用した理由付けが、かえって正確性を損なう事例も見受けられた。

この結果は、AIが説明性を備えつつ実用性を確保するという課題を浮き彫りにし、シンプルかつ明快なモデルの価値を改めて示すものとなった。

連鎖的思考の効果と限界を示した実験結果

OpenAIの「o1」とDeepSeekの「R1-Lite」の実験結果は、連鎖的思考の実用性を考察する上で重要な知見を提供した。o1は、列車問題において迅速かつ正確な解答を示した。一方、R1-Liteは膨大な思考過程を伴い、結論に至るまで21秒を要した。この差は、モデルの計算速度や情報処理能力の差異を反映している。さらに、o1は地理情報を正確に活用し、シャイアンを解答として示したが、R1-Liteは「ネブラスカ州西部またはコロラド州東部」と曖昧な結果に留まった。

連鎖的思考は、AIが解答の根拠を説明可能にする重要な技術である。しかし、この実験は、過剰な説明がかえってユーザーを混乱させる可能性を示した。DeepSeekのR1-Liteは、解答プロセスを詳細に開示することを目指しているが、その結果として本来の目的である「明確な説明可能性」を損なっている点が明らかになった。このギャップを埋めるには、説明の簡潔さと深さのバランスが求められる。

中国スタートアップDeepSeekの挑戦と課題

DeepSeekは、中国発のスタートアップとして、R1-Liteを通じてグローバルなAI市場への挑戦を続けている。カリフォルニア大学バークレー校のMATHベンチマークテストでo1を上回る性能を主張し、詳細な連鎖的思考を武器に他モデルとの差別化を図る。しかし、実験結果から見えるのは、R1-Liteが現段階で十分に洗練されていないという現実である。詳細な思考過程が必ずしもユーザーの利便性に結びつかず、むしろ複雑さが実用性を損なう要因となっている。

特に興味深いのは、R1-Liteがo1に比べ計算速度で劣り、正確性にも課題が残る点である。このような問題を克服するには、処理速度の向上と説明過程の簡潔化が不可欠である。一方で、DeepSeekが連鎖的思考の可能性を押し広げる挑戦を続ける姿勢は、AI技術の多様性を促進する上で重要な意義を持つ。

連鎖的思考の未来に必要な条件

連鎖的思考はAIの透明性を高める革新的技術であるが、その未来は単に詳細なプロセスを示すことにとどまらない。ユーザーにとって有用な形で情報を提示し、信頼性と実用性を両立させることが求められる。今回の実験結果からは、シンプルかつ迅速な応答を行うo1のアプローチが、現時点ではより実践的であることが示唆される。

独自の考えとして、連鎖的思考の応用は、用途や対象ユーザーに応じてカスタマイズする必要があると考えられる。たとえば、教育分野では詳細な説明が有用であるが、商業的な用途では簡潔で正確な情報が求められる。この柔軟性を実現するためには、AIモデル自体の性能向上とともに、ユーザーインターフェースの設計にも注力すべきである。