情報確認日:2026年10月8日
OpenAIは2026年10月6日(米国時間)、まだ公開していない社内の最先端モデルが生み出した数学の成果を、まとめて公開しました。GitHubに719本の論文と、その一部をコンピュータで検証できる形にした証明を載せています。公式発表
この記事では、何が公開されたのか、どこまで確かめられているのか、9月に話題になった「ナビエ–ストークス方程式」の発表とどうつながるのかを、OpenAIの説明として整理します。数学の専門的な評価はこれからの段階です。
この記事の要点は次のとおりです。
- 公開されたのは719本の論文で、関連するものを372のグループに分けている
- 社内モデルに約4,000問を解かせ、意味のある結果を選んでまとめた
- コンピュータで証明を確かめるLeanでの形式化は、主要な結果の約42%にとどまる
- 1件あたりの平均的な計算量は、ChatGPT Proで約3時間考えるのと同程度
- 成果を出したモデルは未公開で、OpenAIは責任ある形での公開を目指すとしている
何が公開されたのか
OpenAIによると、数学のこれまでの評価問題ではモデルの点数が上限に近づいたため、未解決の研究課題で評価する取り組みを広げました。その成果を、GitHubのリポジトリ「openai/math」で公開しています。公開リポジトリ
| 項目 | 公開資料の内容 |
|---|---|
| 論文の数 | 719本(372のグループに分類) |
| 試した問題の数 | 約4,000問 |
| Leanでの形式化 | 主要な結果の約42% |
| 1件あたりの計算量 | 平均でChatGPT Proの約3時間分 |
| 推論の要約 | 10件の結果について、モデルの考え方の要約を公開 |
要約が公開された結果には、円周率πの無理数度、マーラー予想、カプランスキーの直有限性予想(標数2の場合)、量子ハイゼンベルク強磁性体の自発磁化など、各分野で知られた問題が並びます。
リーマンゼータ関数の零点がない領域に関する結果と、CMアーベル多様体に対するホッジ予想の証明は、決まった手順の例外として扱われています。ゼータ関数の結果の文章は、読みやすさのために人が編集したと明記されています。
どこまで確かめられているのか
OpenAIは、公開した結果の検証段階がそれぞれ違うと明記しています。
- すべての結果にLeanでの形式化があるわけではない。形式化が済んでいれば、証明の正しさをコンピュータで機械的に確かめられる
- 形式化されていない結果には、問題が含まれている可能性がある。見つかれば速やかに直すとしている
- 修正は新しい版として記録し、過去の版も残す
公開の進め方については、プリンストン高等研究所の独立した「数学とAIに関する諮問グループ」に相談し、その助言と公開推奨事項を参考にしたと説明しています。論文誌の査読を経たとは書かれておらず、数学者による評価はこれから進む段階です。諮問グループの公式サイト
AIが生んだ大きな成果を理解するためのワークショップや会議、特別プログラムに資金を出す予定も示しています。詳細は後日発表するとしています。
9月の「ナビエ–ストークス方程式」の発表との関係
今回の公開は、OpenAIが2026年9月8日(米国時間)に発表した成果の延長にあります。OpenAIはこの日、流体の動きを表すナビエ–ストークス方程式について、ミレニアム懸賞問題の一つを解いたとする証明を公開しました。9月8日の公式発表
OpenAIの説明によると、なめらかに動き始めた流体でも、有限の時間で速さが限りなく大きくなる「特異点」が生じうることを示したといいます。らせん状に内側へ巻き込みながら細長く伸びる渦が、その例です。
| 項目 | OpenAIの説明 |
|---|---|
| 使ったモデル | GPT-6 Astraより大幅に高性能な社内モデル(訓練中) |
| 体制 | 同時に約1万のAIエージェントが協力 |
| 解決までの時間 | 最初のエージェントの起動から約88時間 |
| Leanでの検証 | GPT-6 Astraを使い、さらに約17時間 |
| 賞金について | ミレニアム懸賞の賞金は請求しない |
同じ時期には、Anthropicの研究者とニューヨーク大学の数学者が、外力を加えたオイラー方程式で成果を出していました。OpenAIはこの成果の先行性を認めると表明しています。両者の証明は内容が大きく異なるとしています。
私たちにとっての意味
今回の成果を生んだモデルは、まだ一般には使えません。OpenAIは、科学者が最先端の能力を直接使えるよう、責任ある形での公開を進めているとしていますが、時期は示していません。
一方で、OpenAI自身は、AIの進歩の速さと今後のモデルで何が起きるかを社会に伝えるために、この成果を公開したと位置づけています。能力の進め方の速さについて、より慎重な選択が必要になるかもしれないとも述べています。
分かったこと・まだ分からないこと
| 区分 | 内容 |
|---|---|
| 分かったこと | 公開された論文の数、試した問題の数、形式化の割合、計算量の目安 |
| 分かったこと | 形式化されていない結果には誤りの可能性があるとOpenAI自身が認めていること |
| まだ分からないこと | 数学者による個別の結果の評価、査読の結果 |
| まだ分からないこと | ミレニアム懸賞の主催団体による評価 |
| まだ分からないこと | 成果を出したモデルの公開時期 |
この種のニュースを読むときのポイント
- 「誰が確かめたか」を見る:発表した会社の説明か、第三者の数学者や査読の結果かを区別します
- 形式化の有無を見る:Leanで形式化された証明は、コンピュータで正しさを確かめられます。形式化されていない結果は、まだ人の検証を待つ段階です
- 使えるモデルと分けて考える:今回の成果は未公開の社内モデルによるものです。今のChatGPTで同じことができるわけではありません
まとめ
OpenAIは、数学の研究課題でAIが出した成果を、検証段階の違いも含めて公開しました。719本という数は大きな驚きですが、評価の本番はこれからです。
数学者がどの結果を本物の前進と認めるかによって、AIと研究の関わり方は大きく変わりそうです。続報が出たら、このサイトでも追いかけます。
出典
- OpenAI「Sharing AI progress in mathematics」(2026年10月6日)
- GitHub「openai/math」(README)
- OpenAI「On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem」(2026年9月8日、9月10日更新)
- Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence(プリンストン高等研究所)
