AI業界のリーダーシップを巡る争いが新たな局面を迎えています。GoogleがGemini 3でほぼすべてのベンチマークでトップに立つ中、OpenAI CEO Sam Altmanは社内メモで、Googleの躍進が同社に「一時的な経済的逆風」をもたらす可能性があると警告しました。この危機感の中、OpenAIは新プロジェクト「Shallotpeat」を立ち上げ、AI競争での巻き返しを図っています。
Sam Altmanの内部メモ：危機感の表れ
The Informationが入手したOpenAI内部メモによると、Sam Altmanは率直に競合他社の脅威を認めています。
メモの主要な内容
Altmanのメッセージ：
- 経済的逆風：GoogleとAnthropicの最近のAI進歩が「一時的な経済的逆風」を生み出す可能性
- 技術的優位性の縮小：OpenAIの競合他社（GoogleやAnthropicなど）に対する技術的リードが縮小している
- 楽観的な見通し：しかし、OpenAIは「急速に追いつきつつある」と強調
- 将来の自信：AI競争のリーダーとして台頭すると予想
メモのタイミング
重要なのは、このメモがGemini 3のリリース前に書かれたことです。
時系列：
- メモ作成：Gemini 3リリース前にAltmanが内部メモを発行
- Gemini 3リリース：2025年11月18日、GoogleがGemini 3を発表
- ベンチマーク結果：Gemini 3がほぼすべてのベンチマークでトップに
Altmanの懸念は、Gemini 3のリリースにより現実のものとなりました。
内部メモの異例さ
CEOが社内で競合他社の成功による「経済的逆風」を認めるのは異例です。
これが示すこと：
- 深刻な危機感：OpenAIは本当にGoogleの脅威を深刻に受け止めている
- 透明性：社員に対して率直にリスクを伝える姿勢
- モチベーション：危機感を共有することで、社員の奮起を促す
- 投資家への配慮：メモがリークされることを想定し、対応策があることを示す
GoogleのGemini 3による躍進
Altmanの懸念は、Gemini 3のリリースにより的中しました。
ベンチマークでの圧倒的な優位
GoogleはGemini 3で、ほぼすべての主要ベンチマークでトップスコアを達成しました。
主要なベンチマーク結果：
- LMArena：業界トップスコア
- コーディングタスク：多くの分野で優れた性能
- 数学タスク：高い精度
- 推論タスク：複雑な問題解決能力
- マルチモーダル：テキスト、画像、動画の統合処理
OpenAIとAnthropicへの影響
The New York Timesの報道によると、Gemini 3の発表はOpenAIとAnthropicに不安を引き起こしました。
業界関係者の懸念：
- 自律的コーディング：Gemini 3がこの分野でOpenAIやAnthropicを上回る可能性
- 画像生成：マルチモーダル能力の向上により、競合他社を脅かす可能性
- ビジネスへの影響：Googleのモデルが優れていれば、OpenAIやAnthropicのビジネスに悪影響
Googleの構造的な優位性
Googleは、OpenAIやAnthropicが持たない構造的な優位性を持っています。
Googleの強み：
- 巨大なユーザーベース：数十億人のGoogle検索、Gmail、Google Docsユーザー
- 即座の展開：新モデルを初日から検索に統合
- データアドバンテージ：膨大なユーザーデータと検索データへのアクセス
- 統合されたエコシステム：検索、クラウド、生産性ツールの完全な統合
- 財務力：Alphabet/Googleの巨大な財務リソース
OpenAIの事前学習における課題
The Informationの報道は、OpenAIが抱える技術的な課題を明らかにしました。
事前学習のスケーリング問題
OpenAIは、事前学習（pre-training）で進歩を遂げるのに苦労していたと報じられています。
問題の詳細：
- スケーリングの限界：モデルのスケールアップ時に最適化が機能しなくなる
- GPT-5での苦戦：GPT-5の開発中にこの問題が顕著に
- 予期しない挙動：小規模で機能していた最適化が、大規模化すると失敗
- 開発の遅延：この問題により、GPT-5の開発が予定より遅れた
推論モデルへのシフト
事前学習での困難が、OpenAIを推論モデル（reasoning models）への注力に向かわせました。
戦略の変更：
- o1シリーズ：推論に特化したモデルの開発
- Chain-of-Thought：段階的な思考プロセスを明示的にモデル化
- 品質重視：単純なスケーリングではなく、推論の質の向上に注力
事前学習は「死んでいない」
Altmanのメモと報道は、OpenAIが事前学習の重要性を再認識していることを示しています。
事前学習の重要性：
- 基盤の構築：すべての能力の基礎となる知識とパターンの学習
- 汎用性：幅広いタスクに対応できる汎用的な能力の獲得
- スケーリング則：適切な事前学習により、性能が予測可能に向上
- 競争力の源泉：最先端のモデルには、優れた事前学習が不可欠
OpenAIにとって、この問題の解決は最優先事項です。
Shallotpeat：OpenAIの巻き返しプロジェクト
OpenAIは、新しいプロジェクト「Shallotpeat」を立ち上げました。
Shallotpeatプロジェクトの概要
プロジェクトの詳細：
- コードネーム：Shallotpeat
- 目的：Googleに対抗し、AI競争でのリーダーシップを取り戻す
- 重点：事前学習の改善と新しいモデル開発
- タイムライン：詳細は不明だが、急ピッチで進行中
プロジェクトの目標
Shallotpeatが目指すもの：
- 事前学習の問題解決：スケーリング時の最適化問題を克服
- Googleへの対抗：Gemini 3を上回る性能のモデル開発
- 技術的リーダーシップの回復：AI業界での技術的優位性を取り戻す
- ビジネスの安定化：競合他社の成功による「経済的逆風」を克服
プロジェクト名の意味
「Shallotpeat」という名前は興味深いです。
可能な解釈：
- Shallot（エシャロット）：小さくても強い風味を持つ食材
- Peat（泥炭）：基盤となる土壌、または燃料
- 複合的な意味：小さな改善の積み重ねが強力な基盤を作る、という意図かもしれない
ただし、OpenAIの内部プロジェクトのコードネームの意味は通常公開されないため、これは推測の域を出ません。
AI業界の構造的な変化
OpenAIとGoogleの競争は、AI業界の構造的な変化を示しています。
技術的リーダーシップの移行
OpenAIは長らくAI業界の技術的リーダーでしたが、その地位が揺らいでいます。
過去のOpenAIの優位性：
- GPT-3（2020年）：大規模言語モデルの可能性を示した
- ChatGPT（2022年11月）：AI chatbotを主流にした
- GPT-4（2023年3月）：マルチモーダルと高度な推論能力
- GPT-5（2025年）：さらなる性能向上
現在の状況：
- Google Gemini 3：ほぼすべてのベンチマークでトップ
- Anthropic Claude：一部のタスクでOpenAIを上回る
- xAI Grok：一時的にベンチマークのトップに
開発手法の多様化
AI企業は、異なる開発アプローチを採用しています。
主要なアプローチ：
- 大規模事前学習：Googleの強み、Gemini 3で成功
- 推論モデル：OpenAIの最近の注力分野、o1シリーズ
- 安全性重視：Anthropicのアプローチ、Constitutional AI
- リアルタイムデータ：xAI Grokの強み、Xデータへのアクセス
これらのアプローチはそれぞれ異なる強みと弱みを持ち、AI業界の多様性を示しています。
ベンチマーク競争の激化
AI企業間のベンチマーク競争は前例のない速度で進行しています。
2025年11月のベンチマーク変動：
- 11月初旬：OpenAI GPT-5.1がトップの一角
- 11月17日：xAI Grok 4.1がLMArenaでトップに
- 11月18日：Google Gemini 3が首位を奪還
この速度の競争は、AI技術の急速な進歩を示していますが、同時に企業にとって大きな圧力となっています。
OpenAIの対応策
OpenAIは、Googleの躍進に対して多面的な対応を取っています。
技術的な対応
Shallotpeatプロジェクト：
- 事前学習の問題を解決し、新しいモデルを開発
- Googleに対抗できる性能を目指す
推論モデルの継続開発：
- o1シリーズの改良と新バージョン
- Chain-of-Thoughtなどの高度な推論技術
ビジネス的な対応
エコシステムの拡大：
- Foxconnとのハードウェア提携（11月21日発表）
- 30億ドルのデータセンター投資
- ChatGPTグループチャット機能の追加
パートナーシップの強化：
- AWSとの380億ドル契約
- Emirates航空などとの戦略的提携
- 教育機関との協力関係
コミュニケーション戦略
透明性の向上：
- Sam Altmanの内部メモによる率直な状況説明
- 社員への危機感の共有と奮起の促進
複数の発表による存在感の維持：
- 11月21日の複数の大型発表
- Gemini 3のニュースに対抗
Googleの戦略的な動き
Googleは、Gemini 3のリリースで優位に立っています。
開発手法の優位性
GoogleのGemini 3の成功は、同社の開発手法が機能していることを示しています。
Googleの成功要因：
- 大規模事前学習の継続：事前学習で優れた結果を達成
- DeepMindの専門知識：世界トップクラスのAI研究チーム
- 豊富なリソース：Alphabetの巨大な財務力と計算資源
- データの優位性：Google検索やYouTubeなどからの膨大なデータ
- 統合されたエコシステム：検索、クラウド、生産性ツールとの統合
即座の大規模展開
GoogleはGemini 3を初日からGoogle検索に統合しました。
展開の影響：
- 数億人へのリーチ：リリース初日から何億人ものユーザーが利用可能
- 実世界でのフィードバック：大規模な実使用からのデータ収集
- ブランド強化：Google検索とAIの統合によるブランド価値の向上
継続的な改善
Googleは、Gemini 3を継続的に改善しています。
予想される改善：
- ユーザーフィードバックに基づく修正
- 新機能の追加
- Gemini 3 Deep Thinkの一般公開
AI業界全体への影響
OpenAIとGoogleの競争は、AI業界全体に影響を与えています。
開発スピードの加速
競争により、AI技術の開発スピードが劇的に加速しています。
影響：
- イノベーションの加速：新しいアイデアが迅速に実装される
- ベンチマーク更新の高速化：数週間ごとにトップが入れ替わる
- プレッシャーの増大：企業が常に最新の成果を出し続けなければならない
小規模企業への影響
大手企業間の激しい競争は、小規模なAI企業に影響を与えます。
課題：
- リソース格差：大手との計算資源、人材、資金の格差が拡大
- 差別化の困難：汎用モデルでは大手に対抗できない
- 買収の可能性：大手企業による買収の対象となる可能性
機会：
- ニッチ市場への特化：特定の業界や用途に特化したモデル
- 専門性の追求：大手が対応しない専門分野での優位性
- コスト効率：より効率的なモデルやサービスの提供
利用者へのメリット
この競争は、最終的にはユーザーにとって有益です。
ユーザーのメリット：
- 性能の向上：競争により、より優れたAIモデルが開発される
- 新機能の追加：企業が差別化のために新しい機能を追加
- 価格の低下：競争により、サービスがより手頃な価格に
- 選択肢の増加：複数の強力なAIプラットフォームから選択可能
- イノベーションの加速：新しい使用方法やアプリケーションが生まれる
今後の展開予測
OpenAIとGoogleの競争は、今後さらに激化すると予想されます。
短期的な予想（今後3-6ヶ月）
予想される動き：
- Shallotpeatの成果：OpenAIが新しいモデルまたは大幅な改善を発表
- Googleの対応：Gemini 3の改良版や新機能の追加
- Anthropicの動き：ClaudeモデルのアップデートでOpenAIとGoogleに対抗
- ベンチマーク競争の継続：各社が次々と新しいモデルをリリース
中長期的な展望（6ヶ月-2年）
業界の変化：
- エコシステム競争：単一のモデルではなく、統合されたエコシステム全体での競争
- 専門化と汎用化の両立：汎用モデルと専門モデルの組み合わせ
- ハードウェア・ソフトウェア統合：各社が独自のハードウェアを開発
- 規制の強化：AI技術の進歩に伴う規制の整備
- 新しいプレーヤーの登場：新興企業や既存のテック企業がAI競争に参入
OpenAIの課題と機会
OpenAIが直面する課題：
- 事前学習のスケーリング問題の解決
- Googleの統合エコシステムに対抗
- 技術的リーダーシップの回復
- ビジネスの安定化
OpenAIの機会：
- Shallotpeatプロジェクトによる巻き返し
- ハードウェア進出による差別化
- 強力なパートナーシップの活用
- 推論モデルでの優位性の維持
事前学習の重要性の再認識
この競争は、事前学習の重要性を再認識させました。
「事前学習は死んでいない」
一部の業界関係者が「事前学習はもう重要ではない」と考えていましたが、Gemini 3の成功はその誤りを証明しました。
事前学習が重要な理由：
- 基盤的な知識：幅広い知識とパターンの獲得
- 汎用性：様々なタスクに対応できる基礎能力
- スケーラビリティ：適切な事前学習により性能が予測可能に向上
- 下流タスクの性能：事前学習の質が、すべての下流タスクの性能に影響
推論と事前学習の両立
最先端のAIモデルには、優れた事前学習と推論能力の両方が必要です。
理想的なアプローチ：
- 強固な基盤：大規模で高品質な事前学習
- 高度な推論：Chain-of-Thoughtなどの推論技術
- 効率的なアーキテクチャ：計算資源を効率的に使用
- 継続的な改善：ユーザーフィードバックに基づく改良
まとめ
OpenAIとGoogleのAI競争は、業界の新たな段階を示しています。
主要なポイント：
- リーダーシップの変化：GoogleがGemini 3でほぼすべてのベンチマークでトップに
- OpenAIの危機感：Sam Altmanの内部メモが「経済的逆風」を警告
- 技術的な課題：OpenAIは事前学習のスケーリング問題に直面
- Shallotpeatプロジェクト：OpenAIの巻き返し策として新プロジェクトを立ち上げ
- 事前学習の重要性：「事前学習は死んでいない」ことが証明された
Sam Altmanが社内で率直に競合他社の脅威を認めたことは、OpenAIが深刻な危機感を持っていることを示しています。同時に、Shallotpeatプロジェクトの立ち上げは、OpenAIが単に防御的な立場に立っているのではなく、積極的に巻き返しを図っていることを示しています。
Googleの成功は、大規模事前学習が依然として最先端のAIモデルを構築する上で不可欠であることを証明しました。OpenAIが推論モデルに注力した背景には、事前学習でのスケーリング問題があったことが明らかになりました。Shallotpeatプロジェクトは、この問題を解決し、OpenAIが再びAI競争のリーダーとなることを目指しています。
この競争は激しく、時には企業にとって厳しいものですが、最終的にはユーザーにとって良いことです。複数の強力な企業が互いに競い合うことで、AI技術は急速に進歩し、より良い製品がより速く、より手頃な価格で提供されるようになります。
今後数ヶ月から数年にかけて、OpenAIのShallotpeatプロジェクトがどのような成果を生むのか、GoogleがGemini 3をどのように改善するのか、そしてAnthropicやxAIなどの他のプレーヤーがどのように対応するのか、非常に興味深い展開が期待されます。AI業界は、まさに歴史的な転換点にあると言えるでしょう。