投稿者 global-ai-media 
最新の研究により、最先端のAIモデルであっても「オリジナルの数学問題」の解決には依然として課題があることが明らかになりました。この事実は、生成AIが万能な「推論マシン」ではなく、あくまで確率的な言語モデルであることを再認識させます。本稿では、この技術的特性が日本企業の業務システムや意思決定プロセスにどのようなリスクをもたらすか、そしてそれを回避するための現実的なアーキテクチャについて解説します。
「記憶」と「推論」の境界線
Phys.orgなどで紹介された最新の研究動向によると、現在主要な大規模言語モデル（LLM）は、過去の学習データに含まれる数学的パターンには強くとも、未知の独創的な数学問題に対しては著しくパフォーマンスが低下することが指摘されています。これは、AIが「論理的に思考」しているように見えても、実際には膨大なテキストデータの中から類似した解法パターンを確率的に繋ぎ合わせている側面が強いことを示唆しています。
ビジネスの現場において、この違いは極めて重要です。定型的な計算や、教科書通りのロジックであればAIは正答を返しますが、前提条件が複雑に絡み合う新規プロジェクトの収益予測や、過去に例のない特殊な条件下でのエンジニアリング計算においては、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）を出力するリスクがあるということです。
言語モデルの「確率」と業務の「正確性」
生成AIの根幹技術であるTransformerアーキテクチャは、本質的に「次に来る単語（トークン）」を予測する仕組みです。これは詩を書いたり要約を作成したりするタスクには最適ですが、厳密な論理構築や数値計算には不向きな側面があります。たとえば、「1+1=2」と答えられるのは計算しているのではなく、そのようなテキストの並びを学習しているからです。
日本の産業界、特に製造業や金融業では「正確性」が絶対的な価値を持ちます。品質管理の数値分析や、コンプライアンスに関わるリスク計算において、99%の精度でも許容されないケースは多々あります。AIの「流暢さ」に惑わされ、その裏にある計算プロセスがブラックボックスのまま業務適用することは、重大な経営リスクになり得ます。
解決策：AIに計算させず、AIに「道具」を使わせる
では、AIは数値や論理を扱う業務に使えないのでしょうか。答えはNoです。重要なのは「AIモデル単体に計算させない」というアーキテクチャの設計です。
現在、実務的な解決策として注目されているのが、AIにPythonなどのプログラムコードを書かせ、実際の計算はそのコードを実行して行う手法（Code InterpreterやFunction Callingと呼ばれる機能）です。これにより、AIは「計算の手順を立案する」という得意分野に専念し、実際の計算は「電卓（プログラム）」という確実な道具に行わせることが可能になります。
日本企業が社内システムにAIを組み込む際は、AIモデルの性能だけに頼るのではなく、RAG（検索拡張生成）による正確なデータ参照や、外部ツールとの連携を含めた「システム全体での信頼性担保」が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の研究結果や技術的背景を踏まえ、日本企業がとるべきアクションは以下の通りです。
1. 「AI＝万能な頭脳」という過信を捨てる
経営層や企画担当者は、生成AIが得意な「言語処理・要約」と、苦手な「厳密な論理計算・事実の保証」を明確に区別する必要があります。特に理数系の推論能力については、ベンダーのデモを鵜呑みにせず、自社の実データを用いたPoC（概念実証）で限界を見極めることが重要です。
2. ハイブリッドなシステム設計の実装
数値や論理が重要な業務（経理、設計、物流最適化など）にAIを適用する場合、LLM単体で完結させず、既存の計算システムやデータベースとAPI連携させる設計を行ってください。AIを「計算機」としてではなく、「計算機への命令者（オーケストレーター）」として位置づけるのが正解です。
3. 専門家による「Human-in-the-Loop」の維持
AIが導き出した未知の解法や数値に対して、最終的に責任を持つのは人間です。特に「オリジナルの問題」に直面した際、AIの回答を検証できる専門知識を持った人材（エンジニアやドメインエキスパート）をプロセスの中に配置し続けることが、AIガバナンスの観点からも求められます。