投稿者 global-ai-media 
OpenAIはモバイル版ChatGPTにおいて、AIの「思考時間（Thinking time）」をユーザーが調整できる機能の展開を開始しました。これは単なる機能追加にとどまらず、生成AIが「即時回答」から「熟考による問題解決」へとフェーズを移行させていることを象徴しています。本稿では、この機能が示唆する「推論時計算（Inference-time Compute）」の重要性と、日本企業が意識すべき活用戦略について解説します。
推論プロセスの可視化と制御
OpenAIがモバイルアプリ版ChatGPTに展開を開始した「Thinking time」の調整機能は、o1（旧称 Strawberry）やo3といった「推論モデル」の特性を最大限に活かすためのUI/UXアップデートです。これまでブラックボックスであった、あるいはモデル任せであった「どれくらい深く考えるか」というパラメータを、ユーザーの手元でコントロール可能にした点に大きな意義があります。
この機能の背景にあるのは、「Chain of Thought（思考の連鎖）」と呼ばれる技術です。AIは即座に回答を出力するのではなく、内部的に論理ステップを積み重ね、自らの推論を検証・修正してから最終回答を生成します。今回のトグルスイッチ機能により、ユーザーは「簡単な質問だから即答してほしい」のか、「複雑な課題だから時間をかけてでも精度の高い答えが欲しい」のかを明示的に指示できるようになります。
「早さ」から「深さ」へのパラダイムシフト
従来のLLM（大規模言語モデル）の競争軸は、いかに自然な文章を「素早く」生成するかにありました。しかし、昨今のトレンドは明らかに「深さ」へとシフトしています。特にビジネスの現場において、コーディング、法務文書のレビュー、複雑なデータ分析などを行う場合、数秒の遅延よりも、論理的な破綻（ハルシネーション）がないことの方が遥かに重要です。
日本企業においては、古くから「拙速」を戒め、慎重な検討を重んじる文化があります。その意味で、AIが「考え込む」時間を許容するこの新しいパラダイムは、日本の商習慣や品質基準と親和性が高いと言えます。AIを単なるチャットボット（おしゃべり相手）としてではなく、時間をかけて課題を解決する「エージェント（代理人）」として扱う姿勢が求められています。
コストとユーザー体験（UX）のバランス
一方で、思考時間を延ばすことは、リソース消費（＝コスト）の増大と、ユーザーへの待ち時間の発生を意味します。APIを利用して自社プロダクトにLLMを組み込んでいる企業にとって、これは重大な設計判断となります。
例えば、社内ヘルプデスクのような即時性が求められるタスクで「長い思考時間」を設定すれば、従業員の体験は悪化します。逆に、新規事業のアイデア出しや複雑な技術仕様の策定においては、思考時間を短くしすぎると、ありきたりで浅い回答しか得られません。エンジニアやプロダクトマネージャーは、タスクの性質に応じて「推論コスト」をどこまで支払うかという、投資対効果（ROI）の判断を迫られることになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能追加から読み取るべき、日本企業における実務的なポイントを整理します。
1. 用途に応じたモデルとパラメータの使い分け
「高性能なモデル＝万能」ではありません。チャットボットのような対話型インターフェースでは即答性の高い軽量モデル（GPT-4o mini等）を採用し、バックエンドでの分析や戦略立案には思考時間を長くとった推論モデル（o1/o3等）を採用するなど、適材適所のアーキテクチャ設計が不可欠です。
2. 「待ち時間」のUX再設計
AIが思考している間、ユーザーにどのようなフィードバックを返すかが重要になります。単なるローディングアイコンではなく、AIが現在どのような論理ステップを踏んでいるかを（可能な範囲で）可視化するなど、ユーザーが「待つ価値がある」と感じられる体験設計が求められます。これは、日本的な「丁寧なプロセス開示」とも通底します。
3. ガバナンスと検証の徹底
AIが時間をかけて考えたからといって、その出力が100%正しいとは限りません。思考プロセスが複雑になるほど、どのような論理でその結論に至ったかの検証（AIガバナンス）は難しくなります。特に金融や医療など規制の厳しい分野では、AIの「思考」を鵜呑みにせず、最終的には人間が判断を下す「Human-in-the-loop」の体制を維持することが、リスク管理上必須となります。