専門知識×AIの探索力
AIは異分野の知見を繋ぐ触媒として機能
「壁打ち相手」としてアイデアを高速検証
最終的な証明と論理構築は人間が担当
出典：OpenAI公式
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2025年11月、OpenAIはGPT-5を活用し、数学者Ernest Ryu氏が40年来の未解決問題を解決した事例を公開しました。UCLA教授のRyu氏は、AIを「高度なコラボレーター」として扱い、最適化理論における難問をわずか12時間で突破。人間の専門性とAIの探索能力を組み合わせた、新たな研究プロセスの可能性を示しました。
挑んだのは「ネステロフの加速勾配法（NAG）」に関する謎です。アルゴリズムを劇的に高速化させるこの手法が、なぜ安定性を保てるのか、その数学的証明は40年間未解決でした。Ryu氏はGPT-5の成熟を機に、AIとの対話を通じてこの難問への再挑戦を決意しました。
GPT-5は新しい数学を発明したわけではありません。しかし、既存の膨大な文献から、人間が見落としがちな隣接分野のツールやアイデアを提案することに長けていました。Ryu氏はAIが提案する「突拍子もないアイデア」を即座に評価し、有望な道筋だけを深掘りすることで、探索プロセスを劇的に加速させました。
最終的にAIの提案した方程式の再構築案が突破口となり、Ryu氏自身が厳密な証明を完成させました。重要なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、専門家が常に検証の主導権を握った点です。この事例は、AIが単なる自動化ツールではなく、専門家の思考を拡張し、生産性を飛躍させるパートナーになり得ることを示しています。