この記事でわかること
- わずか6ドル（約900円）・26分でOpenAI o1を超えるAIモデルが作れた驚きの手法
- スタンフォード大学が開発した「s1モデル」の仕組みと性能
- AIに「もうちょっと考えて」と言うだけで正答率が上がるBudget Forcingとは
- たった1,000問のデータで最先端AIに匹敵する理由
- 個人開発者や中小企業にとってのチャンスと可能性
6ドル・26分で最先端AIを超えた衝撃
「AIモデルの学習には何十億円もかかる」——そんな常識を覆す研究が発表されました。スタンフォード大学やワシントン大学などの研究チームが開発した「s1モデル」は、たった6ドル（約900円）のクラウド計算コストで、OpenAIの推論モデル「o1-preview」を超える性能を達成したのです。
学習にかかった時間はわずか26分。16台のNVIDIA H100 GPU（AIの学習に使う高性能な計算チップ）を使って、あっという間に完成しました。たとえるなら、数百億円かけて建てた高層ビルに対して、100万円以下で同じ高さの建物を建ててしまったようなものです。
この研究は「低コストでも高性能なAIは作れる」ことを世界に示し、AI開発の民主化（誰でも参加できるようになること）を大きく前進させました。
s1モデルとは？仕組みをやさしく解説
s1モデルは、中国アリババが無料で公開している「Qwen2.5-32B-Instruct」というAIモデルをベースにしています。このベースモデルに、特別な方法で追加学習を行うことで、推論（考える力）を大幅に強化しました。
たった1,000問の厳選データセット「s1K」
s1モデルの学習に使われたデータは、なんとたったの1,000問です。研究チームはこのデータセットを「s1K」と名付けました。
普通のAI学習では数百万〜数十億のデータを使いますが、s1Kは3つの基準で問題を厳選しています。
- 難易度：競技数学レベルの難しい問題を選ぶ
- 多様性：数学、プログラミング、科学などさまざまな分野をカバー
- 品質：Googleの「Gemini Thinking」モデルから正確な思考プロセスを取得
つまり、「量より質」を徹底した結果、1,000問でも十分な性能を引き出せたのです。料理にたとえると、大量の食材をやみくもに使うのではなく、最高の食材だけを厳選して一流の料理を作るようなイメージです。
「もうちょっと考えて」で賢くなるBudget Forcing
s1モデルのもう一つの革新的な技術が「Budget Forcing（バジェット・フォーシング）」です。これは、AIの「考える時間」をコントロールする仕組みです。
仕組みはとてもシンプルです。AIが「答えを出そう」としたときに、「Wait（待って）」という言葉を付け加えて、もう少し考えさせるのです。すると、AIは自分の答えを見直し、間違いを見つけて修正することがあります。
テストの見直しをする生徒と同じですね。「もう一回確認してみて」と言われると、ケアレスミスに気づくことがあります。Budget Forcingはまさにこれをやっているのです。
逆に、簡単な問題では考える時間を短く打ち切ることもできます。これにより、計算コストを無駄にせず、必要なところにだけ時間をかけることが可能になります。
どれくらいすごい？ベンチマーク結果
s1モデルの実力を数字で見てみましょう。
競技数学のテスト「AIME24」では、OpenAIのo1-previewを最大27%上回る成績を記録しました。これは、数百億円規模の開発費をかけたモデルを、たった900円のコストで超えたことを意味します。
さらに、Budget Forcingを使うことで、AIME24のスコアが50%から57%に向上しました。追加の学習なしで、推論時に「もう少し考えて」と指示するだけで7ポイントも改善できるのは驚きです。
博士号レベルの科学問題を集めた「GPQA Diamond」でも高い性能を示しており、特定の分野だけでなく幅広いジャンルで実力を発揮できることが確認されています。
他の低コストAIモデルとの比較
s1だけではありません。2025年以降、低コストで高性能なAIモデルが次々と登場しています。
TinyZeroは、中国のDeepSeekが開発した推論モデル「R1」の学習手法を再現したプロジェクトです。わずか30ドル（約4,600円）で、特定のタスクに限られますがAIの「考える力」を確認できます。
Sky-T1は、カリフォルニア大学バークレー校が開発したモデルで、450ドル（約69,000円）以下でo1-preview相当の推論能力を持つモデルを学習できます。データセットとコードが完全公開されているのが特徴です。
そしてDeepSeek-R1は、同等性能のモデルと比べて10分の1の費用で開発されたと言われています。APIの利用料金もOpenAI o1の約27分の1という破格の安さです。
これらのモデルに共通するのは、オープンソース（誰でも無料で使える形で公開）であることです。巨大テック企業だけがAIを作れる時代は終わりつつあります。
なぜ低コストで高性能AIが作れるのか
「なぜこんなに安くできるの？」と疑問に思う方もいるでしょう。ポイントは2つあります。
ポイント1：ゼロから作らない
s1モデルは、すでに公開されている高性能なAIモデル（Qwen2.5-32B）をベースにしています。家を建てるときに、基礎工事からやるのではなく、すでにある建物をリフォームするようなものです。ベースモデルの開発には莫大な費用がかかっていますが、それを無料で使えるおかげで追加コストが劇的に下がります。
ポイント2：学習時ではなく推論時にスケール
従来のAIは「学習時」に大量の計算資源を投入して性能を上げていました。しかし、s1モデルは「推論時」（実際に使うとき）に計算資源を使うというアプローチを取っています。これを「テストタイムスケーリング」と呼びます。
たとえば、試験勉強で何百時間も暗記するのではなく、試験本番で一つ一つの問題にじっくり時間をかけて考えるイメージです。この発想の転換が、学習コストの大幅な削減につながっています。
個人開発者・中小企業にとっての意味
この流れが加速すると、AI開発の世界が大きく変わります。
これまでAIモデルの学習には数億円〜数十億円の費用が必要で、GoogleやOpenAIのような巨大企業しか手が出せませんでした。しかし、s1のような手法が広まれば、個人の開発者でもわずかな費用で自分だけのAIモデルを作れるようになります。
具体的には、次のような可能性が見えてきます。
- 専門特化AI：医療、法律、会計など特定分野に強いAIを低コストで開発
- 日本語特化AI：日本語の推論に特化したモデルを独自に学習
- 教育AI：学校の教科書に合わせたオリジナルの学習支援AI
- 社内AI：自社の業務データで学習した、自社専用のAIアシスタント
2026年は「AIは使うもの」から「AIは作るもの」へと意識が変わる年になるかもしれません。
まとめ
低コストAI学習の最前線をお伝えしました。要点を振り返りましょう。
- スタンフォード大学の「s1モデル」は6ドル・26分でOpenAI o1-previewを超える性能を達成
- 厳選された1,000問のデータセットと、AIに「もう少し考えて」と指示するBudget Forcingが鍵
- TinyZero（30ドル）、Sky-T1（450ドル以下）など、低コスト推論モデルが続々登場
- 「ゼロから作らない」「推論時にスケールする」という2つの発想転換が低コスト化を実現
- 個人開発者や中小企業でも独自のAIモデルを作れる時代が到来しつつある
AI開発はもはや大企業だけのものではありません。オープンソースの力と新しい学習手法により、誰もがAIクリエイターになれる時代が始まっています。あなたも自分だけのAIモデル作りに挑戦してみてはいかがでしょうか。
参考文献
- s1: Simple test-time scaling – 公式プロジェクトページ
- s1: Simple test-time scaling – arXiv論文
- Researchers open source Sky-T1, a ‘reasoning’ AI model that can be trained for less than $450 – TechCrunch
- TinyZero: Minimal reproduction of DeepSeek R1-Zero – GitHub
- The State of Reinforcement Learning for LLM Reasoning – Sebastian Raschka
こんな時代だから遊んで学びたい
AIを学ぶオンラインサロン「AIフレンズ」では、生成AIを楽しく、どこよりも優しく学べる環境をご用意しております。
毎週開催されるオンラインセッションでは、リアルタイムで学び合える機会を提供しています。 さらに、月に一度のオフラインイベントでは、メンバー同士が直接交流し、アイデアや知識を深めることができます。
「AIフレンズ」の仲間とともに、新しい価値を創造し、可能性を広げてみませんか？
一緒に学び、成長しながら、生成AIを使いこなす力を身につけましょう！
