OpenAIのAstraが数学の未解決問題10件を前進させ、証明も公開

OpenAIがAstra社内版によるAI数学の証明を公表

OpenAIは2026年8月1日に、次の主要モデルAstraの社内版が数学の未解決問題10件で成果を出したと発表しました。 発表の題は「Ten advances in mathematics and theoretical computer science」です。理論計算機科学とは計算でできることとできないことを数学として調べる分野です。

OpenAIの説明では、人間がAstraの社内版を使って論証を論文原稿に整え、そのあとモデルが各論証をLeanの証明書に形式化しました。各解についてはモデルが自分の思考プロセスを語った記録も公開されています。

解の探索に要したトークン(AIが文章を処理するときの単位)の量をSol API(外部のプログラムからモデルを使う仕組み)の料金で換算すると、およそ2,000ドル(約31万6,700円)です。この金額は解を見つけるまでにかかった費用だけで、研究開発全体の費用ではありません。公表内容の要点は、基本情報の一覧のとおりです。

今回の公表に関する基本情報

公表日
2026年8月1日
成果を出したモデル
Astraの社内版(OpenAIが「次の主要モデル」と呼ぶもの)
成果
長年の未解決問題10件を解決、または大きく前進
探索に要した費用
Sol APIの料金で換算して、およそ2,000ドル(約31万6,700円)分のトークン量
公開物
論文・Lean 4の証明書・モデルが思考プロセスを語った記録
作業の流れ
人間がAstraの社内版を使って論文原稿に整え、モデルが各論証をLeanの証明書に形式化
Today, we are sharing a selection of ten results, each of which resolves or makes substantial progress on a long-standing open problem. / The results were achieved by an internal version of Astra, our next major model. The total number of tokens needed to find solutions to these problems would cost roughly $2,000 at Sol API rates. These arguments were then prepared into manuscripts by humans with the same model. Afterward, the model formalized each argument in a Lean certificate — 導入段落および "The results" 節の、成果の位置づけ・成果を出したモデル・探索に要した費用・作業の流れに関する記述より
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球充填やエルデシュ問題など数学の未解決問題10件

公式の一覧にある10件は高次元幾何から極値組合せ論までの分野にまたがり、このうちエルデシュ問題の183番と146番と180番の3問題は、今回解決したとOpenAIは発表しています。 未解決問題とはまだ誰も正しい解を見つけていない数学の問いのことで、OpenAIは、10件のどれも長年未解決だった問題の解決か大きな前進となる成果だとしています。

10件の成果(OpenAI公式の一覧)

問題 得られた結果
高次元の球充填 球充填密度の新しい上界。Cohn–Elkiesの閾値まで下げた
2進符号・球面符号 任意の最小距離における2進符号の最大サイズの上界を指数的に改善。高次元の球面符号にも同様の結果
非sofic群 非sofic群の存在を明らかにする構成。群論の中心的な未解決問題に関わる
コンヌの剛性予想 ある種の群はその群のフォン・ノイマン環で一意に定まる、という長年の予想に対する反証
算術回路計算量 パーマネントを算術回路・算術式で計算するときの新しい下界。算術式ではn^4/log nの次数の下界
量子並列反復 一般の2人量子ゲームに対する指数的な並列反復定理
最近ベクトル問題 多項式因子の近似困難性。耐量子暗号に関わる格子の基礎問題
Ehrhartの体積予想 重心が唯一の内部格子点である凸体の最大体積を、すべての次元で決定
多色のラムゼー数 多色の三角形ラムゼー数の超指数的な下界。エルデシュ問題183を解決
極値数の予想 極値グラフ理論のコンパクト性予想と退化性予想に関する結果。エルデシュ問題の146番と180番を解決

各問題の数学的な中身は専門的なため、この記事では解説しません。この記事で紹介するのは、OpenAIが各問題でどこまで進んだとしているかです。

OpenAIが数学の成果を公表するのは、今回が初めてではありません。2026年5月にはエルデシュの単位距離予想をAIが反証した結果を公表しており、この反証は未公開モデルを評価している最中に見つかったものです。これをきっかけに数学と理論計算機科学で新しい研究が進んでおり、発表ページの脚注には後続の論文5本が挙がっています。

OpenAIは研究者向けに、ChatGPT for Academic Researchersという取り組みも発表しています。科学者と数学者10万人に、最良のChatGPTモデルを無料で提供するものです。 OpenAIは開発中のモデルについても、未解決の研究課題を使った評価を続けているとしています。

These problems span high-dimensional geometry, coding theory, arithmetic circuit complexity, group theory, operator algebras, quantum complexity, lattice cryptography and extremal combinatorics. / Multicolor Ramsey numbers. A superexponential lower bound for multicolor triangle Ramsey numbers, resolving Erdős problem 183. / Extremal number conjectures. Results on the compactness and degeneracy conjectures in extremal graph theory, resolving Erdős problems 146 and 180. / discovered while evaluating an unreleased model. This work has already inspired further developments in mathematics and theoretical computer science / Subsequent research includes Bloom, Sawin, Schildkraut, and Zhelezov / an initiative providing 100,000 scientists and mathematicians with free access to our best ChatGPT models. We also continue to evaluate our models on open research problems during development. — 対象分野の列挙、表に挙げた成果のうち多色のラムゼー数と極値数の予想の記述、5月の反証と脚注の後続研究、研究者向けの取り組みに関する記述より(残る成果も同じ一覧に併記されている)
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OpenAIはLean4の形式検証つき証明をどう公開したか

OpenAIは各論証をLean 4で形式化したファイルを、GitHubのリポジトリopenai/ten-proofsでApache-2.0ライセンスのもと公開しています。 形式検証とは証明の各段階が定められた規則に合っているかを機械で調べることです。Lean(リーン)はこの検査に使う定理証明支援系です。

発表ページによると、各論証をLeanの証明書に形式化したのはモデルとのこと。リポジトリのREADMEには10件の結果と、それぞれに対応する.leanファイルが掲載されています。

結果ごとの.leanファイル

結果 ファイル
高次元の球充填 SpherePacking.lean
2進符号・球面符号 MetricCodes.lean
非sofic群 NonSoficGroup.lean
コンヌの剛性予想 ConnesRigidity.lean
算術回路計算量(パーマネント) Permanent.lean
量子並列反復 QuantumParallelRepetition.lean
最近ベクトル問題 GapCVP.lean
Ehrhartの体積予想 EhrhartVolumeInequality.lean
多色のラムゼー数 MulticolorTriangleRamsey.lean
極値数の予想 CompactnessAndDegeneracy.lean

ビルドに使うのは、Lean 4.32.0とmathlib(Leanの数学ライブラリ)とLake(Leanのビルドツール)の3つです。個別にビルドするときは、lake build SpherePackingのようにモジュール名を指定します。elan(Leanの導入ツール)を入れたあと、READMEの手順では次のコマンドでmathlibのキャッシュを取得し、10件の形式化をビルドします。

lake exe cache get
lake build All
This repository contains Lean 4 formalizations of the results presented in / The project uses Lean 4.32.0, mathlib, and Lake. / Apache-2.0 license — 公開リポジトリの位置づけ、ビルド環境、およびライセンス表記より
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Afterward, the model formalized each argument in a Lean certificate — 形式化の作業に関する記述より
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定理証明支援系Leanで、第三者は証明をどう独立に検査するか

READMEの「Independent proof checking」(独立した証明の検査)の記載は、Comparatorによる形式化の検査手順を案内しています。 案内先のComparatorChallengesはリポジトリに同梱されたディレクトリで、手順はこのディレクトリのREADMEにあります。第三者が自分で検査するときの流れは、READMEに沿うと次のとおりです。

  • Leanの導入ツールelanを入れる
  • lake exe cache getとlake build Allで10件の形式化をビルドする
  • ComparatorChallengesにあるREADMEの手順に従い、Comparatorで検査する

第三者が実際に検査した結果は、まだ公表されていません。公開されているのは検査に必要な材料までです。

Independent proof checking / For instructions on checking the formalizations with Comparator, see the — リポジトリの README にある独立した証明の検査の案内より
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OpenAIはAI生成の証明に人間の著者性を主張しない

OpenAIの考えでは、AIシステムが全面的に生成した証明に人間の著者性を主張すると、システムの寄与も、人間の知的な営みの本質も偽ることになります。また、OpenAIは成果の名義について、結果がどう生み出されたかを正直に反映すべきだともしています。

OpenAIは論文原稿の準備とLeanでの証明の形式化を手伝い、証明が正しいことに責任を負うとしています。一方で、数学的な論証そのものはOpenAIのシステムが生成したとしています。

数学研究に貢献できるシステムが登場すると、技術企業だけでは回答を出せない問いが出てくるとOpenAIは書いています。AIの役割にはさまざまな意見があるとして、AIと数学に関するLeiden宣言の署名者など、影響を懸念する人々に深く敬意を払っています。 OpenAIは数学コミュニティに対し、結果をよく検討してこれまでの研究の中に位置づけ、背後にある発想を新しい研究に生かしてほしいとしています。

We believe attribution should honestly reflect how a result was produced: claiming human authorship for a proof generated entirely by an AI system would misrepresent both the system’s contribution and the nature of genuine human intellectual work. We helped prepare the manuscripts and formalize the proofs in Lean, and we take responsibility for their correctness, while the mathematical arguments themselves were generated by our system. / The emergence of systems capable of contributing to mathematical research raises questions that cannot be answered by a technology company alone. There are many views as to the role of AI in mathematics, and we have deep respect and understanding for those concerned with its impact, including the signers of the Leiden declaration on AI and Mathematics / We hope the mathematical community will engage deeply with these results, place them in context, and bring the ideas behind them to life through new research and discovery. — 著者性と責任の所在、数学コミュニティへの姿勢に関する記述より
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まとめ:OpenAI Astraの未解決問題とLean4検証

OpenAI Astraの社内版は2026年8月1日に、数学の未解決問題10件で成果を出しました。 OpenAIはその証明をLean 4の形式で公開し、AIが生成した証明に人間の著者性を主張しないと説明しました。押さえておくことは次のとおりです。

  • 2026年8月1日に公表された未解決問題10件での成果
  • 証明がLeanの証明書としてGitHubのリポジトリに置かれ、第三者が検査できる状態で公開されたこと
  • AIが生成した証明に人間の著者性を主張しないという立場

AIが数学の未解決問題に取り組んだ別の例もあります。 詳しい記述は、OpenAIの発表ページとGitHubのopenai/ten-proofsにあります。

FAQ

OpenAIのAstraとは何ですか?
AstraはOpenAIが「次の主要モデル」と呼んでいるモデルです。今回の10件の成果はその社内版によるものだと公式発表に書かれています。公開されたのは、論文・Lean 4の証明書・モデルが思考プロセスを語った記録です。
解くのにどれくらいの計算費用がかかったのですか?
今回の10件の解を見つけるのに要したトークン量は、Sol APIの料金で換算するとおよそ2,000ドル(約31万6,700円)です。解の探索に使ったトークン量の換算額であり、研究開発全体の費用ではありません。
証明が正しいことはどう検査できるのですか?
モデルが各論証をLeanの証明書に形式化し、そのファイルがGitHubのopenai/ten-proofsで公開されています。論文原稿の準備とLeanでの形式化はOpenAIが手伝い、証明の正しさにはOpenAIが責任を負います。数学的な論証そのものはシステムが生成したとしています。
AIが解いた成果の著者は誰になるのですか?
AIシステムが全面的に生成した証明に人間の著者性を主張すれば、システムの寄与も人間の知的営みの本質も偽ることになる、というのがOpenAIの立場です。成果の名義は、結果がどう生み出されたかを正直に反映すべきだとOpenAIは考えています。