Google DeepMind、数学の未解決問題「エルデシュ予想」9件を AI エージェントで自動解決──1件あたり数百ドルのコストで達成
探索と検証を繰り返す AI システムにより、数十年未解決だった 353 の数学難問のうち 9 件を解明し、高度な推論能力の商用転用への道を示した。
リリース: 2026-05-25 · 読了 3 分何が起きた
Google DeepMind の AI エージェントが、数学者ポール・エルデシュが提示した 353 の未解決問題のうち 9 件を自律的に解決した。
1 問題あたりの解決コストは数百ドル（約数万円）に抑えられており、従来の人間による研究コストを大幅に下回る。
解決された問題には数論や組合せ論が含まれ、AI が「仮説生成・検証・証明」のサイクルを人間を介さず完結させている。
なぜ重要
数学という「正解が不明なフロンティア」で AI が成果を出した事実は、検証可能な正解が存在するあらゆる R&D 領域（新薬・新素材等）への転用を決定づける。
1 件数百ドルというコスト感は、これまで人間が数ヶ月かけていた研究プロセスを、計算リソースの投入だけで数日に短縮できる経済的合理性を証明した。
👁️ 開発者
形式言語（Lean 等）を用いた自己改善ループの実装が、汎用的な推論エンジン開発の標準的なレシピとなる。開発者は LLM を「出力ツール」ではなく「探索・検証ループの構成要素」として再定義すべきだ。
🇯🇵 日本
製造業や製薬業の研究開発部門（R&D 特化型 SaaS 開発者など）は、人間が論文を読み込む従来型から、AI エージェントに仮説空間を網羅的に探索させる「自律型研究」への投資判断を早める必要がある。