AIが金メダルを奪取した日 ─ Gemini Deep Thinkと数学の未来図

1. 背景――「AI vs. 数学オリンピック」という舞台

国際数学オリンピック（IMO）は1959年の創設以来、人類最高峰の知的格闘技として知られる。4.5時間で6問を解く過酷な競技で、金メダルに届くのはわずか上位8％。こeepMind の大型言語モデル「Gemini Deep Think（以下 GDT）」が挑み、35点（満点42点）を獲得して公式に金メダル認定を受けた。36Kr

2. 何が“公式”なのか

昨年までの AlphaProof／AlphaGeometry は、証明を「Lean」などの形式言語に落とし込んで採点を受けたが、GDT は問題文をそのまま英語で読み取り、自然言語で証明を生成。人間と同じルーブリックで審査員が採点したという点が「公式認定」の根拠だ。36Kr

3. Deep Think モードと並列推論

GDT には「Deep Think」という拡張推論モードが搭載され、多数の思考パスを並列展開・統合することで解答精度と速度を両立させる。

• 並列推論：多様な仮説を同時生成し、収束判断アルゴリズムで取捨選択

• 強化学習：過去の IMO 解答コーパスで自己改善

• 時間管理：4.5時間の制約内で計算資源を動的配分

その結果、5題を完答し 35 点に到達した。36Kr

4. 問題別ハイライト

（※P6 は挑戦せず）

5. SNS が示す熱狂と懐疑

• Sundar Pichai（Google CEO）

  “From silver to gold in just a year – astonishing progress!”X (formerly Twitter)

• Google DeepMind 公式

  “First AI to reach IMO gold‑medal standard, solving 5 / 6 problems.”X (formerly Twitter)

• Hacker News / Reddit では「自然言語での完全証明は衝撃」「P3が例年より易しかったのでは」と議論が白熱。techmeme.com

• イーロン・マスク は「Congrats」と短く返信しつつ、「人類の仕事を AI が奪う日程表がまた前倒しだ」と皮肉も。The Times of India

一方、OpenAI は自社の GPT‑Grok 系モデルも非公式に金メダル級と主張しており、採点方法の透明性を巡り論戦が続く。

6. なぜ意味があるのか

1. 推論の一般化
   数学は自然言語推論の極地であり、ここでの飛躍は法律・科学研究・エンジニアリング設計など高精度推論領域へ波及する。

2. ツールとしての AI
   今回の成果は「人間数学者の補助線」となる可能性を示す。証明のアイデア出し、誤り検出、トレーニング問題作成など応用先は多い。

3. 教育格差の縮小
   IMO レベルの問題理解をサポートする無料／低コストツールが実現すれば、数学教育の地域格差を是正し得る。

7. 残された課題

• 検証コスト：自然言語証明は誤り訂正が難しい。形式化 (Lean など) とのブリッジが不可欠。

• データリーク疑惑：過去問題や解答例の過学習をどう回避するか。

• “小抄持ち込み”論争：大規模コンテキスト投入が公平性を損なうとの批判も。

8. 今後のロードマップ

DeepMind は研究者限定で GDT を提供し、次期 Gemini Ultra に推論モジュールを統合すると発表。
OpenAI・Anthropic なども同様のチャレンジを準備中で、“AI 数学五輪”は常設競技になるとの観測がある。