AIの開発競争は、後出しじゃんけんのつもりが、もう次のじゃんけんが始まってる ～ Opus 5.5とGeminiの沈黙

どうも。
忙しさにかまけて、noteをさぼり気味の
木工職人のはくまさです。

今朝Claudeを開いたら、Opusが5.5になっていました。
リリースは昨日、9月22日。独立系の評価機関Artificial Analysisの総合指標でも58点で首位、上位モデルのFable 5.1とGPT-6 Astraが53点で並んでいるそうです。少し前まで神様級の扱いだったMythos・Fableの水準に、普段使いのOpusが並んできたことになります。しかも値段は下がっている。
最大設定だと、出力が多いぶん他社モデルより高くつくこともあるそうだけど。
詳細は、丸投げですが公式発表や関連noteを調べてみてください。

性能向上もさることながら、Anthropicは「Claudeっぽい文章を減らす」と言っているらしい。そういえば私との会話では、Opus 4.8は「通奏低音」という言葉が口癖でした。音楽の話なんて一切していないし私には音楽の知識もないのに、です。評論などでよく使われる比喩らしいけど、これまでそんな言葉は聞いたことがない。
たとえて言うと、「エントロピー」を乱雑さの表現として使うのは一般化してるけど、会話で「エンタルピー」連発されたら、理系の人以外は「Opusどうした？」となるような違和感でした。Opus5 になってパタッと消えたけど。5.5では口癖的なのはどうなのか、しばらく話してみないとわからない。
Claudeの口調はそんな嫌いじゃないので、どうでもいいといえばいいんだけど、微妙なニュアンス表現なんかが改善されると嬉しいな。

応答速度はOpus5と比べて、早くなってる気がします。

Geminiだけ、なんだか取り残されている

それにしても、この9月は新モデルの当たり年、当たり月です。9月3日にOpenAIのGPT-6 Astra、安さで殴り込んでくるGrok 4.7、そして昨日のOpus 5.5。

その中で、GoogleのGeminiだけがどうも静かです。最上位は今もプレビュー版の3.1 Pro。Flashのほうは3.8まで順調に出ているのに、肝心のProが出てこない。（私はまだ3.6までしか使えないけど。）

調べてみると、Googleは5月のI/O（年次イベント）で3.5シリーズを発表し、Proは翌月に出すと言っていました。それが9月も終わろうとしている今も出てない。「パートナーとテスト中」「準備ができ次第」という説明で、報道ではコーディング性能が社内目標に届かなかったのが原因とされています。Gemini 4については、7月に「過去最大の事前学習を始めた」と公表しただけ。

発表直前に、競合に抜かれた話

これを見て思い出したことがあります。

一般的に、新モデルを発表する前に、競合がそれを上回る新製品をだしちゃうと、そのままでは自社の新モデルを発表できなくなる、ということがあります。
後出しじゃんけんで、負ける手を出す人はいないからです。

もしそうなったら、性能を上げ、機能を追加し、スペックを見直して、遅れてリリースする。ベストなタイミングは逃すかもしれないけど、後出しじゃんけんなので、出した時点では一応勝ってる。でも、遅れた分だけ開発費は膨らんでるのに、すぐに相手も次を出してくるし、トップでいられる期間は短く、その後、状況はどんどん厳しくなる。

AIのじゃんけんは、待ってくれない

そして、車や工業製品とAIでは決定的に違うところがあります。サイクルの速さです。

工業製品などのモデルチェンジは数年単位、場合によっては５年１０年。遅れたとしても数か月の遅れで、パーツを入れ替えるだけで済む場合もある。後出しじゃんけんはまだ成立します。
ところがAIは、2か月ごとに誰かが新しいモデルを出してくる。遅れを取り戻そうと作り直しているあいだに、もう次のじゃんけんが始まってしまう。後出しどころか、出す前に次の勝負が来て、下手をすると永遠に出せなくなる。

しかもAIの場合、機械のように「パーツを変える」「チューニングを変える」では済まないとこがある。基礎の力は事前学習でほぼ決まるので、そこが足りなければ何か月もかけてやり直しです。

さらに厄介なのが、今はAIがAIを鍛える時代ってこと。RLAIF（AIのフィードバックによる強化学習）のように、評価役や先生役をAIが務めるなら、一番かしこいモデルを持ってる会社が一番良い先生を持っていることになる。先頭が次の先頭を生む。出遅れた会社は、一世代前のしょぼい先生で次の生徒を育てるしかない。

Geminiの場合、安いFlashで勝負すればいい、という考え方もあるでしょう。DeepMindトップが「最前線より少し下」と認めてますし、検索、Android、Gmailと、Googleには強力な売り場があります。ただ、小さいモデルは大きいモデルを先生にして作るのが普通です。普及機が売れてても、上位機の開発が止まれば、次の普及機に載せる技術がなくなっていく。これはだいたいどの分野でもそういうところはあると思う。

それでも、全部が一社に集まるわけではない

汎用AIは最後は一社総どり、と言われるのは、こういう構造があるからなんでしょうね。数年先まで赤字前提で動いているOpenAIの経営を見てると、それを狙ってるとしか思えない。

ただ実際には、米国、中国、欧州、そして厳しいながら日本も、それぞれ自前のAI（ソブリンAI）を持ちたがっている。世界で一社というより、圏ごとに少数が残る形に落ち着くんじゃないかな。

そして以前いた分析機器の世界でも、大手とは別に特定の用途に強いニッチなメーカーがたくさんあるように、AIもエッジAIのような末端には、いろんな会社が残っていくと思ってます。

頂上の総力戦は大手に任せて、末端のニッチで細々と。
吉野の山奥で木工品を作っている身としては、わりと親近感のある話です。