投稿者 global-ai-media 
生成AIの評価手法として、単なるテキスト生成能力ではなく、複雑なタスク遂行能力を測る「TetrisBench」が注目されています。最新のLLMがテトリスという「長期的な計画と最適化」を要するゲームで競い合うこの実験は、日本の企業がAIを業務プロセスや自社プロダクトに深く組み込む際に直面する「推論能力」の課題と可能性を浮き彫りにしています。
テキスト生成の先にある「空間推論」と「長期計画」
大規模言語モデル（LLM）の進化は、これまで主に「自然な文章を書けるか」「正確に要約できるか」という言語能力の軸で語られてきました。しかし、a16zの記事で紹介されている『TetrisBench』のような試みは、評価の軸が大きくシフトしていることを示しています。ここでは、GPTやClaude、Geminiといった最先端モデル（およびその将来のバージョン）が、テトリスというゲームを通じて競い合っています。
テトリスは単なるゲームではありません。現在の盤面（ステート）を理解し、次に落ちてくるブロック（制約条件）を考慮しながら、将来のスコアを最大化するために最適な配置（アクション）を決定するプロセスです。これは、LLMにとって「次の単語を予測する」ことよりも遥かに高度な「空間推論」と「長期的な視野（Long-horizon planning）」が求められます。このベンチマークは、AIが単なる「チャットボット」から、複雑な状況下で自律的に判断を下す「エージェント」へと進化している過程を可視化しています。
日本企業における「最適化タスク」への応用可能性
この「テトリスができる」という能力は、日本のビジネス現場において極めて重要な意味を持ちます。なぜなら、テトリスで求められる能力は、物流、製造、人員配置などの現場（現場）における「最適化問題」と構造が似ているからです。
例えば、物流倉庫での荷物の積み込み（積載効率の最大化）、工場の生産ラインにおけるスケジューリング、あるいはシフト勤務の作成などは、すべて「制約条件下での最適解の探索」です。これまで数理最適化ソルバーや熟練者の勘に頼っていたこれらの領域に、高度な推論能力を持つLLMが参入できる可能性を示唆しています。特に、コーディングと最適化のループを通じてAIにプレイさせるというアプローチは、AIが自ら試行錯誤し、コードを書き換えて改善する「エンジニアリング能力」の向上も意味しており、レガシーシステムの改修や自動化スクリプトの生成といったニーズにも合致します。
ベンチマークと実務のギャップ：リスクと限界
一方で、実務家としては冷静な視点も必要です。テトリスは「ルールが明確」で「完全情報（盤面の全てが見えている）」の環境ですが、実際のビジネス環境は不確実性が高く、ルールも曖昧です。ベンチマークで高得点を出すモデルが、そのまま社内の複雑な業務フローに適応できるとは限りません。
また、LLMは確率的に動作するため、同じ状況でも異なる判断を下す可能性があります。企業のガバナンスやコンプライアンスの観点からは、「なぜその判断をしたのか」という説明可能性（Explainability）が求められますが、複雑な推論を経たAIの「一手」を人間が即座に理解・検証するのは困難な場合があります。特に日本の組織文化では、ミスの許容度が低い傾向にあるため、AIが自律的に行動する範囲をどこまで認めるかという「権限設計」が、技術選定以上に重要な課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
TetrisBenchの事例から、日本のAI活用推進者が得るべき示唆は以下の通りです。
- 独自の評価指標（Evals）の構築： 公開されている一般的なベンチマーク（MMLUなど）のスコアだけを鵜呑みにせず、自社の業務（例：特定のドキュメント処理や配送計画）を模した「独自のテスト環境」を構築し、そこでモデルを競わせる必要があります。
- 「チャット」以外の用途開拓： 生成AIの用途を議事録作成やメール下書きに留めず、ロジスティクスやリソース配分といった「計画・推論」が必要な領域でのPoC（概念実証）を検討すべき時期に来ています。
- エンジニアリング力の再評価： AIに「考えさせる」ためには、適切なプロンプトだけでなく、AIにツール（コード実行環境など）を使わせるアーキテクチャ設計が必要です。社内エンジニアには、単なるAPI利用だけでなく、エージェントワークフローを設計するスキルが求められます。