OpenAIのGPT-5.4 Proが未解決のエルデシュ数学問題を2時間未満で解いたと報告
OpenAIのGPT-5.4 Proが、長年未解決だったエルデシュの数学問題を80分で解き、テレンス・タオが数学への有意義な貢献と評価した。
キーポイント
GPT-5.4 Proによる数学的ブレークスルー
OpenAIの最新言語モデルGPT-5.4 Proが、長年未解決だったエルデシュの数学問題をわずか80分で解決した。
数学界の権威による評価
フィールズ賞受賞者であるテレンス・タオが、この成果を「数学への有意義な貢献」と称賛した。
AIの科学的応用の新段階
AIが複雑な数学的問題を自律的に解決できることを実証し、科学研究におけるAIの役割が拡大する可能性を示した。
技術的能力の飛躍的向上
従来のAIモデルでは困難だった高度な数学的推論を、GPT-5.4 Proが短期間で達成した点が注目される。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この成果は、AIが単なるツールから創造的な問題解決者へ進化する転換点を示しており、数学をはじめとする基礎科学の研究手法に革命をもたらす可能性がある。同時に、AIの推論能力が人間の専門家の領域に到達しつつあることを実証し、学術界とAI業界の協力関係を深化させる契機となる。
編集コメント
AIが数学の未解決問題に挑戦し解決するという、従来のAI応用の枠を超えた画期的な成果。基礎科学におけるAIの役割が大きく変わる可能性を示す重要なマイルストーンと言える。
2026年4月15日
OpenAIのGPT-5.4 Proモデルは、エルトース（Erdős）の未解決数学問題#1196を解いたとされている。このモデルは、約80分で解答を見つけ、さらに30分かけてそれをLaTeX形式の論文として準備した。形式的検証（formal verification）が現在進行中である。
数学者のテレンス・タオ（Terence Tao）はエルトース問題フォーラムで、この成果が整数の解剖学とマルコフ過程理論（Markov process theory）の間にある以前記述されていなかった関連性を明らかにしたとコメントした。「これは、特定のエルトース問題の解決をはるかに超える、整数の解剖学に対する意味のある貢献になるだろう」とタオは記している。まもなくOpenAIの「科学のためのAI（AI for Science）」チームに加わると述べるケビン・バレット（Kevin Barreto）も、同じフォーラムで、このモデルが使用したマルコフ連鎖（Markov chain）の手法は、人間の数学者たちが長年の研究にもかかわらず見落としていた創造的な一歩だと指摘した。
この議論が興味深いのは、大規模言語モデル（LLM）が、学習データとして与えられた情報を超えて、数学や他の分野で新たな知識を発見できるかどうかについて、現在も論争が続いているからである。この例は、以前記述されていなかった新たな知識が、既知のデータポイントの中に隠れている可能性も示している。。
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原文を表示
Apr 15, 2026
OpenAI's GPT-5.4 Pro model has apparently solved Erdős open math problem #1196. The model reportedly found the solution in about 80 minutes and prepared it as a LaTeX paper in another 30. Formal verification is underway.
Mathematician Terence Tao commented in the Erdős Problems forum that the work reveals a previously undescribed connection between the anatomy of integers and Markov process theory. "That would be a meaningful contribution to the anatomy of integers that goes well beyond the solution of this particular Erdos problem," Tao writes. Kevin Barreto, who says he'll soon join OpenAI's AI for Science team, noted in the same forum that the Markov chain technique the model used was a creative step human mathematicians had overlooked despite years of work on the problem.
The discussion is interesting because there's an ongoing debate about whether LLMs can discover new knowledge in mathematics and other disciplines that goes beyond the data points learned during training. This example shows that new, previously undescribed knowledge can also be hidden within already known data points.
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