［ニュース解説］Appleの研究が示すAIの「思考限界」：複雑な問題で精度が完全崩壊する理由とは？

2025-06-10

はじめに

　Apple社の研究者たちが行った最新の研究により、最先端のAIですら、複雑な問題の前ではその能力に根本的な限界があることが示されました。本稿では、The Guardianが報じた「Advanced AI suffers ‘complete accuracy collapse’ in face of complex problems, study finds」という記事を基に、現在世界中で開発が進むAI（人工知能）が直面している「思考の限界」について解説します。

引用元記事

タイトル： Advanced AI suffers ‘complete accuracy collapse’ in face of complex problems, study finds
発行元： The Guardian
発行日： 2025年6月9日
URL： https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/09/apple-artificial-intelligence-ai-study-collapse

要点

Appleの研究により、最先端のAIである大規模推論モデル（LRM）が、非常に複雑な問題に直面すると精度が完全に崩壊することが示された。
LRMは、問題が複雑になるにつれて、解決のための思考努力を逆に減らすという直感に反する挙動を見せた。
この結果は、現在のAI開発アプローチが根本的なスケーリングの限界に直面している可能性を示唆するものである。
これは、人間と同等の知能を持つ汎用人工知能（AGI）への道のりが、これまで考えられていたよりも困難であることを意味する。

詳細解説

「大規模推論モデル（LRM）」とは？

　まず、このニュースを理解するための前提知識からご説明します。皆さんがよく耳にする「ChatGPT」などの対話型AIは、大規模言語モデル（LLM）という技術に基づいています。これは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成するAIです。

　今回、研究の対象となった大規模推論モデル（Large Reasoning Models, LRM）は、そのLLMをさらに一歩進めたものです。LRMは、単に質問に答えるだけでなく、複雑な問題を解決するために、「思考のプロセス」を段階的に分解して考え、答えを導き出そうとします。例えば、「A地点からB地点まで、特定の条件で移動する最適なルートは？」といった複雑な問いに対して、その計算過程や論理的なステップを文章で示しながら回答を試みる、より高度なAIと言えます。

Appleの研究で明らかになった「精度の完全崩壊」

　Appleの研究者たちは、この最先端のLRMに対して、有名な論理パズルである「ハノイの塔」や「川渡りパズル」などを解かせるテストを行いました。その結果、非常に興味深く、そして衝撃的な事実が明らかになりました。

簡単な問題： 問題の複雑さが低い場合、LRMは問題なく正解を導き出せました。
少し複雑な問題： 問題が少し複雑になると、LRMはまず間違った解決策を探し始め、正解にたどり着くまでに時間がかかるようになりました。
非常に複雑な問題： そして、問題の複雑さがある「しきい値」を超えた途端、LRMは正解を一つも生成できなくなり、「完全な精度の崩壊」を起こしたのです。

　さらに研究者たちが「特に憂慮すべき」としたのは、LRMが精度の崩壊に近づくにつれて、問題が難しくなっているにもかかわらず、解決のための思考努力（思考のステップ数など）を逆に減らし始めたことです。これは、まるでAIが困難な問題を前にして「考えることを諦めてしまった」かのような挙動であり、現在のAI技術が抱える根本的な課題を示唆しています。

この研究結果がなぜ重要なのか？

　この研究結果は、現在のAI開発コミュニティに大きな一石を投じるものです。これまで、AIの性能は、より多くのデータを学習させ、より大規模な計算資源を投入すれば向上し続けるという「スケーリング則」が主流の考え方でした。

　しかし、今回のAppleの研究は、そのスケーリング則だけでは乗り越えられない「質的な壁」が存在する可能性を示しています。つまり、現在の技術の延長線上をいくだけでは、人間のようにあらゆる知的作業をこなせる汎用人工知能（AGI）の実現は難しいかもしれない、ということです。

　記事で紹介されている専門家は、この発見を「かなり衝撃的（pretty devastating）」と表現し、現在のAI開発のアプローチが「袋小路（cul-de-sac）」に行き詰まっている可能性さえ指摘しています。このテストには、OpenAI、Google、Anthropicといった世界の主要なAI企業の最新モデルが含まれており、これが業界全体に共通する課題であることを示しています。