投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやGemini、Grokなど、生成AIのモデル性能は日々向上していますが、最新のベンチマーク結果は意外な事実を示唆しています。次世代クラスのモデルであっても、「日常的な数学・計算問題」の正答率が63%を超えないというデータは、AI活用における重要な教訓を含んでいます。本記事では、なぜLLMは計算が苦手なのか、その技術的背景と、正確性が求められる日本のビジネス現場での正しい対処法を解説します。
最新ベンチマークが示す「AIの計算能力」の限界
最新のAIモデル比較レポートによると、OpenAIのChatGPTシリーズやxAIのGrok、DeepSeekなどの高性能モデルであっても、日常的な数学や計算問題において、その正答率が依然として63%程度の水準に留まるという結果が示されました。モデルのバージョンが上がるにつれて言語理解能力や推論能力は飛躍的に向上していますが、「単純な計算」に関しては、人間が期待するほどの精度が出ていないのが実情です。
多くのビジネスパーソンは「これほど賢いAIなら、四則演算くらい完璧だろう」と誤解しがちです。しかし、この「計算への過信」こそが、AIプロジェクトの失敗や、実務における重大なミスを招く要因となります。
なぜLLMは計算を間違えるのか：仕組みからの理解
この現象を理解するには、大規模言語モデル（LLM）の基本的な仕組みを知る必要があります。LLMは、本質的には「巨大な確率計算機」であり、「論理計算機（電卓）」ではありません。AIは入力されたテキストに対し、「次に続くもっともらしい単語（トークン）」を予測して出力しています。
例えば、「1+1=」という入力に対して「2」と答えられるのは、計算しているからではなく、学習データの中にそのパターンが大量に存在し、確率的に「2」が続くと知っているからです。一方で、複雑な桁数の掛け算など学習データに乏しいパターンでは、AIは数字の意味を理解せず、あくまで「テキストとしてそれっぽい数字の並び」を出力しようとします。その結果、もっともらしい顔をして間違った答え（ハルシネーション）を返すことになるのです。
日本のビジネス現場におけるリスクと対策
日本の商習慣において、数字の正確性は信頼の根幹です。見積書、請求書、財務レポートの作成において、1円のズレも許されません。したがって、LLMを「計算エンジン」として直接利用することは、コンプライアンスやガバナンスの観点から避けるべきです。
では、どのように活用すべきでしょうか。答えは「役割分担」にあります。
- 文章の生成・抽出（LLMの役割）： 非構造化データ（メールや日報）から、必要な数値項目を抽出したり、計算結果を自然な文章で要約したりするタスクにはLLMが適しています。
- 計算処理（プログラムの役割）： 実際の計算は、LLMに行わせるのではなく、Pythonなどのプログラミング言語や、Excelなどの外部ツールに任せるべきです。
最近のChatGPT（Advanced Data Analysis）や各社のAPIが提供する「Function Calling（関数呼び出し）」機能は、まさにこのために存在します。AIが計算の必要性を検知し、裏側で正確な計算プログラムを実行して、その結果をもとに回答を作成する。このアーキテクチャを採用することで、AIの流暢さとコンピュータの正確さを両立させることが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のベンチマーク結果が日本の経営層やエンジニアに示唆している点は、以下の3点に集約されます。
- 「AIに計算させるな」を鉄則にする：
会計、在庫管理、給与計算など、確定的な値が必要な領域では、LLM単体での処理を禁止し、必ず従来のシステムや計算ロジックと組み合わせるハイブリッドな構成（RAGやTool Use）を前提とする必要があります。 - 検証プロセスの見直し：
AI導入時のPoC（概念実証）において、文章の自然さだけでなく「数値の正確性」を厳しくチェックする項目を設けてください。特に桁数の多い日本円の計算などはエラーが出やすいポイントです。 - 「確率的」であることの社内教育：
現場の担当者がAIを過信しないよう、「AIは確率で動いており、毎回同じ答えを出すとは限らない」というリテラシー教育を徹底することが、無用なトラブルを防ぐ防波堤となります。
AIは魔法の杖ではありませんが、その特性（得意・不得意）を正しく理解し、適切なアーキテクチャで実装すれば、日本の高い品質基準を満たしつつ、業務効率を劇的に改善する強力なパートナーとなります。