ここ数カ月の間に、あなたがまだ知らないかもしれないAIに関する2つの注目すべき進展がありました。2025年7月、グーグルとOpenAIの2つのAIが国際数学オリンピックで金賞を獲得しました。ほぼ同時期に、AIが新しい数学を生み出したという発表が直後に虚偽であると暴露され、スキャンダルが勃発しました。なぜAIと数学の関係はそれほど重要なのでしょうか？それはビジネスにとって何を意味するのでしょうか？
何が起きたのか？そして何が起きなかったのか？
まず、実際に起きたことを探ってみましょう。国際数学オリンピックは世界で最も難しい数学コンテストの一つです。今年、2つのAIが（以前に解決されていた）非常に難しい数学の問題を解くことができたようです。これらの問題は、数学オリンピックの人間の参加者によっても同時に解かれました。
起きなかったのは、「新しい数学」の創造や、人間がこれまで解けなかった問題の解決です。オリンピックのイベントとは無関係に、後者に関する主張が同時期になされましたが、これらの主張は後に虚偽であることが示されました。
AIが数学を行うことの重要性
これらの発表がともに注目を集めた理由は、AIと数学の間の複雑かつ重要な関係にあります。
AIは歴史的に、（過去のデータから）パターンを学習し、それを使って未来を予測することが得意でした。これがどのように機能するかを理解するために、2つの例を考えてみましょう。AIは家の価格と場所、寝室の数などの要因との関係を学習し、その情報を使って以前見たことのない家の価格を予測できます。同様に、AIは眼のスキャン画像のピクセルパターンを学習し、網膜症を検出することができます。
生成AI（大規模言語モデルなど）は、以前に学習したコンテンツから高確率のパターンを合成することで、新しいコンテンツ（テキスト、画像など）を作成することができます。ChatGPTによって書かれた詩の例はこのカテゴリに入ります。
強化学習AIは環境で実験し、さまざまなことを試し、タスクを最適化するために何が機能するかをこの経験から学ぶことができます。ゲームをプレイするAIはこのカテゴリに入ります。
では、なぜ数学が興味深いのでしょうか？数学はしばしば推論を意味するため、AIの重要なフロンティアと考えられています。数学の問題を解くには、一連の推論ステップを一つずつ踏んで結論に至る必要があります。AIが推論できれば、予測、生成、探索を超えた次のステップに進むことができます。AIにおける推論は未来的なものではないことに注意してください。現代のAIはさまざまなレベルで推論することが知られており、<>と<>に例があります。AIはこの方向に着実に進んでいますが、人間の脳と比較した推論に関しては、数学はまだしばしばフロンティアと考えられています。
これはまた、2つの発表（オリンピックと新しい数学）の区別がとても重要である理由でもあります。オリンピックの問題は難しいですが、新しい数学ではありません。AIが処理したデータから解決策を学び、学んだことと質問された内容の間のパターンを認識し、回答を組み立てた可能性は十分にあります。新しい数学に関する虚偽の発表が重要だったのは、AIが以前に見ることができなかったものを推論によって作り出したという主張があったからです。これは虚偽であることが証明されましたが、この発展はまさに研究者が疑問に思っていることです。AIはこれを行うことができるようになるのでしょうか？
これはビジネスにとって何を意味するのか？
ビジネスにとっての重要性は、AIが自力でできることが増えるほど、ビジネスワークフローにおいて人間を補強したり、さらには置き換えたりするということに簡潔に要約できます。美しいメールやマーケティングコピーを書くことは一つのことです。複雑な問題に対する新しい解決策を考え出すことはまた別のことです。ワークフローで独立して自律的に相互作用できるAIエージェントなどの既存の進歩と組み合わせると、推論は強力な能力を提供します。
AIが新しい数学を行うことができるかどうかを必ずしも心配することなく、確認された発展からビジネスに適用できるいくつかの教訓があります。
- 1つ目は、AIが高度な問題に対する推論を「模倣する」能力を示したことです。これが膨大な情報の獲得とパターンマッチングを通じて行われたとしても、複雑な問題が正しく解決されたという事実は変わりません。この発展は、AIが単なる定型的なタスクだけでなく、ますます複雑なタスクにも活用できることを意味しています。例えば、AIが支援できるタスクには、複雑なデータの分析とビジネス問題に対する新しい解決策の生成、技術設計のレビューと最適化の提案、サプライチェーンのボトルネックの特定、新製品機能の提案などがあります。
- 2つ目は、AIが人間が理解するのが難しい（したがって正確さを評価するのが難しい）解決策を生成できるようになったことです。ビジネスにとって、その意味は深遠です。従業員は難しいオープンな問題をAIに投げかけるべきでしょうか？彼らは回答の正確さを評価できるでしょうか？従業員はどのレベルの専門知識を持つべきでしょうか？難しい質問は専門家の従業員だけがAIに尋ねるべきでしょうか？
ビジネスリーダーとして、あなたは何をすべきか？
AI流暢性の文化と実践を作ることは、ビジネスと従業員を保護し、同時に継続的なAIイノベーションから最高のレバレッジを得る最良の方法です。実際にこれが意味することは：
- 懐疑心と人間による評価を伴うAI使用の健全な実践を確保すること。従業員が使用するよう奨励されるツールを選択し、ビジネスを保護する適切な使用ポリシーを持つこと。
- 従業員がツールの効率性、ヒントとコツ、問題点に関する内部的な学びを共有するよう奨励すること。AI使用のベストプラクティスを公開し、定期的に改訂すること。AIがどのように機能するかを説明し、謎を解き、AIが価値があると同時に間違いを犯す理由を明確にすること。従業員の判断がまだ重要であり、期待されていることを示すこと。
- 人間の説明責任を確保すること。AIがますます複雑な問題を解決できるとしても、回答が正確で安全であり、ビジネスに適していることに対する責任は依然として人間にあります。暗黙の前提は：AIに何でも尋ねてもいいが、回答を理解し評価できることを確認することです。
結論
AIが数学を行うことに関する最近のニュースは、AIが推論を模倣するか実際に推論を行うかにかかわらず、複雑な推論問題を解決する時代に入りつつあることを示しています。多くのビジネスタスクにとって、結果が適切な品質である限り、その違いは重要ではありません。経験豊富な従業員が決定を下すことを考えてみてください。その決定が論理から来たのか過去の経験から来たのかは、それが正しい限り重要でしょうか？とはいえ、広範な背景と経験、そして強力に推論する能力を持つ上級従業員は、より良い決定を下す可能性が高いです。AIはこの方向に向かっています。
このAIの発展（そして確実に続くもの）は、ほとんどのビジネスの制御を超えています。ビジネスができることは、認識し、安全な空間で実験を可能にし、従業員を導くことです。
