［ニュース解説］ AIは本当に「考えている」のか？推論モデルがぶつかった「思考の壁」の正体

2025-06-27

はじめに

　本稿では、AI業界の次なる飛躍として注目される「推論モデル」が直面している深刻な課題について、米CNBCの「The AI-boom’s multi-billion dollar blind spot: Reasoning models hitting a wall」という記事をもとに解説します。

引用元記事

タイトル： The AI-boom’s multi-billion dollar blind spot: Reasoning models hitting a wall
発行元： CNBC
発行日： 2025年6月26日
URL： https://www.cnbc.com/2025/06/26/ai-reasoning-models-problem.html

要点

AIの次の進化形と目される「推論モデル」は、複雑な問題を論理的に分解し解決する能力を持つと期待されている。
しかし、Appleなどが発表した最新の研究により、これらのモデルは問題が一定の複雑さを超えると精度がゼロにまで低下し、真の「思考」や「汎化（応用力）」ができていない可能性が指摘されている。
この「壁」は、AIが学習データに含まれるパターンを記憶・再現しているだけで、人間のような柔軟な問題解決能力には至っていないことを示唆するものである。
この動向は、AIブームを牽引してきた技術的な期待や、Nvidiaなどに代表される関連企業の市場評価に見直しを迫る可能性がある。

詳細解説

前提知識：AIにおける「推論（Reasoning）」とは？

　まず、本稿のテーマである「推論」について簡単に説明します。これまでの大規模言語モデル（LLM）は、質問に対して流暢な文章を生成したり、文章を要約したりすることを得意としてきました。これは、膨大なテキストデータから単語のつながりのパターンを学習した結果です。

　一方、「推論モデル」は、その一歩先を目指します。単に情報を提示するだけでなく、与えられた課題を解決するために、論理的なステップを段階的に組み立て、結論を導き出す能力を指します。例えば、数学の応用問題を解いたり、複数の条件が絡み合う複雑な旅行計画を立てたりといったタスクです。AIが自ら「思考の連鎖（Chain of Thought）」をたどることで、より高度で信頼性の高い回答を生み出すことが期待されていました。OpenAIやGoogle、Anthropicといった主要なAI企業は、この推論能力を持つモデルの開発にしのぎを削っています。

Appleが投じた一石：「思考の幻想」という論文

　AI業界が推論モデルに大きな期待を寄せる中、Appleの研究者チームが2025年6月に発表した「The Illusion of Thinking（思考の幻想）」という論文が大きな波紋を広げました。

　この論文が明らかにしたのは、現在最先端とされる推論モデルであっても、問題が一定の複雑さを超えた途端、その正解率がゼロにまで急落してしまうというのです。さらに重要な指摘として、これらのモデルは「汎用的な問題解決能力（generalizable problem-solving capabilities）」を開発できていないと結論付けています。

　「汎用性がない」とは、AIが未知の課題に直面した際に、既に持っている知識を応用して解決策を見つけ出すことができない、ということを意味します。つまり、AIは真に「思考」して答えを導いているのではなく、学習データに含まれていた膨大なパターンの組み合わせを記憶し、それを再現しているに過ぎないのではないか、という根源的な問いを突きつけているのです。これは、AIが人間のように柔軟に思考するのではなく、「非常に賢いオウム」のような状態にとどまっている可能性を示唆しています。

業界内に広がる懸念と市場への影響

　この問題は、Appleだけが指摘しているわけではありません。AIデータ分析プラットフォームDatabricksのCEO、アリ・ゴドシ氏も「特定のタスクでは非常に優れた性能を発揮するが、人間なら当たり前にできるような常識的なことには対応できない」と、汎化能力の限界を認めています。また、Salesforce社はこれを「ギザギザの知性（jagged intelligence）」と呼び、AIの能力と、実際のビジネス現場で求められる要求との間に大きなギャップが存在すると指摘しています。

　こうした推論モデルの限界は、AIブームを支えてきた市場の熱狂にも冷や水を浴びせかける可能性があります。例えば、Nvidiaのジェンスン・フアンCEOは「推論能力を持つAIの登場により、必要な計算能力は100倍になる」と述べ、AIインフラへの巨大な需要を示唆していました。しかし、その根幹となる推論モデルが壁にぶつかっているとすれば、この壮大なストーリーに修正が必要になるかもしれません。

　もちろん、記事では懐疑的な見方も紹介されています。AppleはAI開発競争でやや遅れをとっていると見なされており、一連の指摘は「自社の開発の遅れから目をそらさせるための戦略ではないか」という声もあることは、公平性の観点から付け加えておきます。

まとめ

　本稿では、CNBCの記事を基に、AIの次世代技術として期待される「推論モデル」が直面している「思考の壁」について解説しました。要点をまとめると以下のようになります。

期待と現実のギャップ： 論理的な思考を期待された推論モデルは、問題が複雑になると機能しなくなるという深刻な課題に直面しています。
思考か、記憶か： 現在のAIは、真に思考して応用問題を解いているのではなく、学習したパターンを精巧に再現しているだけではないか、という疑問が浮上しています。
今後の展望： AIが単なる「パターン認識の達人」から、真に信頼できる「問題解決のパートナー」へと進化するためには、現在の技術の延長線上にはない、新たなブレークスルーが必要不可欠です。

　AI技術が私たちの社会に与える影響は計り知れません。だからこそ、私たちはその能力を過信することなく、その限界や課題についても正しく理解し、今後の技術の進展を注意深く見守っていく必要があります。