驚愕のSoraAI最新動画で数学92%解く新時代AI活用解説ガイド

Sora ai 最新と検索してこの記事にたどり着いたあなたは、きっと「結局Soraって何がすごいの？」「Sora-2ってSoraと何が違うの？」「自分の仕事やビジネスにはどう関係するの？」とモヤモヤしているはずです。
ニュースやX（旧Twitter）を眺めても断片的な情報ばかりで、「で、結局どう理解すればいいの？」という疑問はなかなか解消されませんよね。

この記事では、復旦大学らの最新研究で明らかになったビデオ生成モデルSora-2が数学問題を92％も正解した理由と、その裏にある「動画で考えるAI」= Thinking with Videoという新しいパラダイムを、初心者にもわかる言葉で徹底解説します。
さらに、クリエイター・エンジニア・マーケター・経営者それぞれの視点から、今のうちに押さえておくべきポイントと実践アイデアまで落とし込んでいきます。

Soraとは何者か？Sora-2と「動画で考えるAI」の全体像

まずは、そもそもSoraとは何なのかをざっくり整理しておきましょう。

Soraは、テキストや画像などの指示から高品質な動画を生成できる動画生成AIモデルです。いわゆる「テキスト→動画」の代表格として注目されてきましたが、最新の研究では、その動画生成能力を「かっこいい映像を作るため」だけでなく、推論（Reasoning）のためのツールとして使おうという発想が登場しました。

ここで出てくるのがSora-2と呼ばれるバージョンです。
研究チームは、Sora-2に次のような役割をさせています。

つまり、Sora-2は「美しい動画ジェネレーター」から「動画で考えるAI」へと進化しつつある、その象徴的な存在と言えます。

なぜSora-2は数学を92％正解できるのか？仕組みを噛み砕いて解説

「動画を作るAIなのに、なんで数学がそんなに得意なの？」と感じたかもしれません。ここがSora ai 最新の一番おもしろいポイントです。

研究では、GSM8KやMATHといった有名な数学ベンチマークでSora-2を評価したところ、なんとGSM8Kでは約98.9％、MATH-500では92％という非常に高い精度を出しています。特に音声での回答（Audio）がかなり強く、「動画で考えて音声で答えるAI」として優秀な成績を叩き出しました。

ここで重要なのは、Sora-2がいきなり何もないところから賢くなったわけではなく、次のようなマルチステップ構造になっている点です。

1. まず別のモデル（プロンプトリライター）が問題を理解し、解法の方針を文章として組み立てること。
2. その文章化された「考え方」を元に、Sora-2がホワイトボードや図解を含んだ動画を生成すること。
3. 最後に、その動画の結果として、テキストや音声で最終回答を出力すること。

つまり、Sora-2単体が魔法のように賢いというよりは、「よく考えるテキストモデル」＋「それを動画として可視化するSora-2」という協調プレイで高い正解率を実現しているわけです。

この構造を踏まえると、以下のような強みと限界が見えてきます。

タスク種類	Sora-2の特徴
数学推論	GSM8Kで約98.9％、MATH-500で約92％と、ステップを追う問題では非常に高精度です。
空間推論	光の反射や線の交差、迷路など「描いて理解する」問題では従来の視覚言語モデルを上回る強みを示します。
一般知識	MMLUなどの知識タスクでは、GPT-4oやClaudeなどのテキスト中心モデルに比べるとまだ見劣りする場面があります。

ポイントは、Sora-2は「なんでも最強」ではなく、「図解しながら考える系の問題」にハマると爆発的に強いということです。

「動画で考える」って何？CoTからVideo Thinkingへの進化

ここで、AIの推論の歴史をざっくり振り返ってみましょう。

これまでのAIは、主に次のようなステップで進化してきました。

• テキストだけで段階的に考えるChain-of-Thought（CoT）により、「考える過程」を文章として出力できるようになったこと。
• 画像を含めたCoTによって、図やスクリーンショットを見ながら推論できるマルチモーダルLLMが登場したこと。
• そして現在、「動画を生成しながら考える」ことで、時間軸を含んだ推論が可能なThinking with Videoへと進化していること。

テキストと画像には明確な限界がありました。 画像は一瞬の静止画なので、「線を少しずつ伸ばしてみる」「迷路を試行錯誤しながら進む」といった「途中の動き」を表現しづらかったのです。

ところが、動画なら次のようなことが可能になります。

・光の反射経路を1コマずつ延長していき、どこで鏡に当たってどう曲がるのかを試行錯誤する。
・迷路を少しずつたどり、行き止まりだったら戻る様子まで含めて表現する。
・数式を1行ずつホワイトボードに書き足しながら、途中計算を可視化していく。

これは言い換えると、AIが「頭の中のシミュレーション」を動画として外に出している状態です。
人間も、難しい立体図形の問題を解くとき、頭の中で図形を回したり、手を動かしてなぞったりしますよね。その「頭の中のイメージ」を、そのまま動画として再現しているのがSora-2のアプローチだと考えると、イメージしやすいと思います。

ベンチマークから見えるSora-2の得意分野と弱点

研究では、Sora-2の性能を測るためにVideoThinkBenchという専用ベンチマークが用意されました。内容を噛み砕くと、次のような特徴があります。

まず、図形やパターンを「描いて理解する」系のタスクとして、
Eyeballing Puzzles、Visual Puzzles、ARC-AGI-2、Mazesなどが用意されています。
特に光線の交差（Ray Intersection）や弧の接続（Arc Connect）といった幾何学問題では、Sora-2は既存の視覚言語モデルを大きく上回りました。

一方で、いくつかの弱点も浮き彫りになっています。

・六角形や円形の迷路など、幾何的に複雑な形状になると成功率が一気に落ちてしまうこと。
・正しい答えは出せているのに、動画や描かれた数式の「途中の説明」が間違っているケースがかなり多いこと。
・特に文字を書く精度がまだ低く、最終フレームのテキストだけを見ると誤認識が起きやすいこと。

興味深いのは、「推論しているように見える動画」のかなりの部分が、実は裏側のプロンプトリライターモデルに依存している可能性があるという指摘です。
別のモデルでプロンプトリライターを無効化すると、精度がほぼ0％まで落ちたという検証もあり、現時点では「真に動画そのものが考えている」とまでは言えないというのが正直なところです。

とはいえ、それでも「動画として推論過程を可視化できる」というのは、人間にとって大きな価値があります。
ブラックボックスなテキストの一行回答より、途中の線や図形の動きが見えるだけで、納得感や安心感は格段に上がるからです。

クリエイター・ビジネス・エンジニアが今押さえるべきSora活用の視点

「すごいのはわかったけど、自分にはどう関係あるの？」というのが、多くの人の本音だと思います。ここからは、Sora ai 最新の動きを前提に、実務寄りの視点でまとめていきます。

クリエイターや動画制作者にとっては、Soraは単に「映像をきれいに作るツール」から、 ・難しい概念を図解しながら説明する教育動画
・建築やプロダクトの構造を、動き付きで説明する資料
・抽象的なサービスを、シミュレーション動画として見せるプレゼン
といった用途に広がっていきます。

ビジネスサイド（マーケター、プロダクトマネージャー、経営者）にとっては、
ユーザー体験や業務プロセスを「文章の仕様書」ではなく「シミュレーション動画」としてAIに作らせる方向性が見えてきます。
例えば、新しいUIフローや店舗導線を説明するとき、AIに「お客さんがこう動いたら、次にこうなる動画を作って」と指示できる世界です。

エンジニアや研究者にとっては、Sora-2のようなモデルは、ロボット制御・自動運転・シミュレーションベースの最適化といった分野にもつながります。
動画を通じて「もしこう動いたらどうなるか」を試行錯誤できるため、仮想空間でのトレーニングや検証のコストを大きく下げる可能性があります。

ここで重要なのは、いきなり完璧に使いこなす必要はなく、 「自分の仕事のどの部分を動画でシミュレーションできたら便利か？」
という問いから逆算して、少しずつアイデアをメモしておくことです。
これが、Soraや類似モデルが実務レベルで使えるようになったとき、大きな差になります。

Soraai最新を踏まえた実践プロンプトの考え方

では、実際に将来Sora系モデルを使うとき、どんな指示の出し方を意識すべきでしょうか。
ここでは、考え方のフレームを紹介します。

まず意識したいのは、「結果だけでなく、途中の考え方も動画で出させる」という視点です。
単に「答えを教えて」ではなく、次のような形にしていくと、動画生成×推論のメリットを引き出しやすくなります。

• ホワイトボードに問題文を書き出し、図形や線を描きながら、解く過程を丁寧に説明する動画を生成してください。
• 誤った仮説と正しい仮説の両方を試し、その違いが分かるように動画内で比較してください。
• 最終的な答えは、動画の最後にテキストと音声の両方で分かりやすく読み上げてください。

このように「途中過程も見せる」「比較させる」「マルチモーダルで答えさせる」という3点を意識することで、
単なる「一発で正解を出すAI」から、「プロセスまで含めて一緒に考えてくれるAI」へと使い方が変わっていきます。

Soraa i最新に関する疑問解決

ここからは、Sora ai 最新で検索する人が持ちがちな疑問を、まとめて解消していきます。

SoraとSora-2は何が違うの？

ざっくり言えば、初期のSoraは「高品質な動画生成」にフォーカスしたモデルであり、
Sora-2は「動画を使って推論する」方向へ踏み込んだ実験的な使われ方をしている、というイメージです。

もちろん名前の付け方や内部構造は論文・実装によって変わりますが、重要なのは「動画をきれいに作るAI」から「動画を使って考えるAI」へと役割がシフトしていることです。
検索ユーザーとしては、 ・映像のクオリティがどこまで来ているのか
・推論やシミュレーションにどこまで使えるのか
この2軸で情報を追うと、ニュースの意味が理解しやすくなります。

なぜテキスト中心のLLMより弱いタスクもあるの？

数学や空間推論では強い一方で、MMLUなどの一般知識タスクではGPT-4oやClaudeに及ばないという結果が出ています。
これは、Sora-2が「なんでもできる万能モデル」ではなく、まだ特定の用途に最適化された性格が強いことを示しています。

また、推論のかなりの部分をプロンプトリライター（別のVLMやLLM）が担っている可能性が高く、 ・テキストでしっかり考えるモデル
・その考えを動画として表現するモデル
の役割分担が今のところはっきりしていない状態です。
今後は、「動画自体が推論の中心になるのか」「テキストモデルが常に頭脳であり続けるのか」という研究が進んでいくと考えられます。

一般ユーザーや企業は今何をしておけばいい？

「まだ触れないし、自分には関係ない」と思ってしまうと、いざ触れるようになったときに出遅れてしまいます。
今のうちにできる一番コスパの良い準備は、次の2つです。

1つ目は、「自分の仕事のどこを動画でシミュレーションできると便利か」を書き出しておくこと。
教育コンテンツなら「この単元は図解が必要」、ビジネスなら「この業務フローはアニメーションで説明できる」といった具合に、候補をメモしておくと良いでしょう。

2つ目は、「途中過程を説明させるAIの使い方」に慣れておくこと。
すでに多くのLLMがChain-of-Thoughtをサポートしているので、「答えだけでなく、途中の思考も日本語で説明して」と日常的に指示する習慣をつけておくと、動画に発展したときもスムーズに使いこなせます。

Soraのリスクや注意点は？

Soraのような動画生成AIには、フェイク動画（ディープフェイク）や情報操作への悪用リスクも付きまといます。
今回の研究は主に数学・空間推論にフォーカスしていますが、技術が進めば進むほど、「本物かどうか判別しづらい動画」が増えていくのは間違いありません。

そのため、企業側はAI生成コンテンツの透明性ポリシーを考えておく必要がありますし、個人としても「動画だから本物」とは限らないという前提で情報リテラシーをアップデートしていくことが重要になります。

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まとめSoraai最新は「動画で考えるAI」への入り口

ここまで、Sora ai 最新の文脈で押さえておくべきポイントを、一気に整理してきました。最後に要点をコンパクトに振り返ります。

・Sora-2は、ただ動画を作るだけでなく、「動画を使って考える」ことに挑戦しているモデルであること。
・数学や空間推論では、動画＋音声という形で非常に高い精度を出し、特にGSM8Kで約98.9％、MATH-500で約92％という強さを見せていること。
・一方で、一般知識タスクではテキスト中心のLLMに及ばず、推論の多くをプロンプトリライターに依存している可能性が高いこと。
・クリエイター・ビジネス・エンジニアは、「どのプロセスを動画シミュレーションできると価値が出るか」を今から考えておくと、大きなアドバンテージになること。

SoraやSora-2のニュースを追うときは、 「映像の綺麗さ」だけでなく「どれだけ人間の考え方に近づいているか」という視点を持つと、情報の意味が立体的に見えてきます。

これから数年で、「文章で仕様を書く」世界から「AIが動画でシミュレーションする」世界へと、静かにシフトしていく可能性は非常に高いです。
その時に備えて、今日から少しずつ、「動画で考えるAIとどう付き合うか」を自分なりにデザインしてみてください。それが、Sora時代を賢く生きるための、いちばん現実的な一歩になります。