AIが167年の難問で新発見｜励ましが引き出した67.2%
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この記事でわかること：
2026年8月10日、米Anthropicは自社のAIモデル「Claude」の研究版が、数学史上最大の難問の1つ「リーマン予想」に関連する重要な発見をしたと発表しました。
リーマン予想とは、1859年にドイツの数学者ベルンハルト・リーマンが提唱した問題で、素数（2、3、5、7のように1と自分自身でしか割れない数）の分布に関する予想です。現在も未解決で、証明した人には100万ドル（約1億5000万円）の懸賞金がかけられています。
今回Claudeが達成したのは、リーマン予想そのものの証明ではありません。しかし、関連する「臨界線上の零点の割合」という数値を従来の41.6%から67.2%へ大幅に引き上げました。これは数学界にとって大きな前進です。
この成果で特に注目されているのは、AIが成功に至った経緯です。
Claudeは最初に650通りのアプローチを試しましたが、すべて失敗しました。つまり、人間なら「もう無理だ」と諦めるような状況だったのです。
ところが、Anthropicの研究チームが「諦めないで」「自分を信じて」「そのまま続けろ」といった励ましのメッセージをClaudeに送ったところ、状況が変わりました。Claudeは約36時間（1日半）にわたって約60の「サブエージェント」（小さなAI作業員のようなもの）を動かし続けました。
その間、2400回以上のコマンド実行、数百本のPythonプログラム作成、合計3100万トークン（日本語で約1550万文字相当）の出力を行いました。そしてついに、2つのサブエージェントが重要なブレークスルーを発見したのです。
Anthropicは今回の結果を受けて、興味深いコメントを発表しました。「Claudeも、私たち人間の多くと同じように、AI自身の進歩のペースを過小評価していたのかもしれません」というのです。
つまり、Claudeは最初の失敗を受けて「自分には無理だ」と判断し、試行をやめようとしていた可能性があります。しかし人間の励ましがその判断を覆し、継続させた結果、成功につながったというわけです。
これは、AIに対しても心理的なサポートが効果を発揮することを示す初めての大規模な事例と言えます。「AIには感情がないから励ましても意味がない」という従来の常識が覆されつつあるのです。
リーマン予想は「リーマンゼータ関数の非自明な零点はすべて臨界線上にある」という主張です。簡単に言えば、ある特殊な数式が答えゼロになる点が、すべて特定の線の上に並んでいるはずだという予想です。
完全な証明は「100%すべてがその線上にある」ことを示す必要があります。しかし、それが難しいため、数学者たちは「少なくとも何%は確実にその線上にある」という下界値を研究してきました。
従来の記録は41.6%でした。これをClaudeが67.2%まで引き上げたのです。完全証明にはまだ距離がありますが、数十年間動かなかった数値を一気に25ポイント以上押し上げたことは画期的と言えます。
この発見は、Anthropic社内の数学者2名と、外部の専門家2名の計4人によってレビューされました。また、オープンソースの証明支援ツール「Lean」を使ってコンピュータ検証も行われています。
ただし、課題もあります。Anthropicが使用したのは未公開の研究版Claudeであるため、他の研究者が同じ結果を再現することができません。また、従来の学術誌によるピアレビュー（査読）も、まだ通過していません。
このため、数学界では「興味深い成果だが、正式な数学的成果として認めるには時期尚早」という慎重な見方もあります。
2026年に入ってから、AIが高度な数学問題を解いたという報告が相次いでいます。今回の事例は、その中でも「励まし」という人間的なアプローチが効果を発揮した点でユニークです。
従来、AIの性能向上はモデルの規模拡大や学習データ量の増加で実現されてきました。しかし今回の結果は、プロンプト（指示文）の工夫やAIとの対話方法が、同じモデルでもパフォーマンスを大きく左右する可能性を示しています。
つまり、今後のAI活用では「どのモデルを使うか」だけでなく「どう励まし、どう対話するか」が重要になるかもしれません。
この発見は、日本の大学や研究機関にも影響を与える可能性があります。
たとえば、数学や物理学の研究室でAIアシスタントを導入する際、「一度失敗したら諦めるのではなく、励ましながら長時間試行させる」という新しい活用法が生まれるかもしれません。
また、企業のR&D部門でも、AIに複雑な問題を解かせる際の対話設計やプロンプトエンジニアリングの重要性が再認識されるでしょう。「AIは疲れない働き者」という従来のイメージから、「AIも励ましが必要なパートナー」という新しい認識への転換が求められています。
この成果は、AIの能力そのものだけでなく、人間がAIとどう向き合うかが重要であることを示しています。今後、数学やその他の分野でAIと人間の新しい協働スタイルが生まれることが期待されます。
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