はじめに
OpenAIが2025年11月20日、GPT-5を用いた科学研究加速の初期実験結果をまとめた論文を発表しました。本稿では、数学、物理学、生物学、コンピューターサイエンス、天文学、材料科学における具体的な事例をもとに、GPT-5が研究現場でどのように活用され、どのような成果と限界が明らかになったかを解説します。
参考記事
- タイトル: Early experiments in accelerating science with GPT-5
- 発行元: OpenAI
- 発行日: 2025年11月20日
- URL: https://openai.com/index/accelerating-science-gpt-5/
要点
- GPT-5は専門家の監督下で、数学の証明生成、文献レビュー、計算の高速化、未解決問題の証明に貢献した
- バンダービルト大学、カリフォルニア大学バークレー校、コロンビア大学、オックスフォード大学、ケンブリッジ大学、ローレンス・リバモア国立研究所、ジャクソン研究所などとの共同研究で実証された
- 生物学では数ヶ月かかっていた免疫細胞の変化メカニズムを数分で特定し、数学では数十年未解決だったエルデシュ問題の証明を完成させた
- GPT-5は概念的な文献検索、証明の概要生成、メカニズムの提案、実験デザインで有用性を示したが、引用の捏造や推論の誤りなどの失敗も確認された
- 専門家による監視が不可欠であり、モデルは研究プロジェクトを自律的に実行できないが、探索範囲を広げ研究者の作業を加速する
詳細解説
OpenAI for Scienceのミッション
OpenAIによれば、OpenAI for Scienceのミッションは科学的発見の加速にあります。研究者がより多くのアイデアを探索し、仮説をより速くテストし、従来であれば多大な時間を要する洞察を発見できるよう支援することを目指しています。
このミッションは、最先端モデルと適切なツール、ワークフロー、コラボレーションを組み合わせることで実現されます。OpenAIは学術機関、産業界、国立研究所の研究者と緊密に協力し、モデルがどこで有用で、どこで失敗するか、そして科学プロセスにどのように統合できるかを理解しようとしています。
このアプローチには2つの補完的な信念があります。シミュレーションエンジン、タンパク質データベース、コンピューター代数システムなどの専門的な科学ツールは、効率性と精度のために不可欠です。同時に、基盤モデルのスケーリングは新しい推論能力を解放し続けています。分野を超えたアイデアの接続、証明のスケッチ、メカニズムの提案、キーワードではなく概念的な大規模文献のナビゲーションなどが可能になります。
科学研究における現在のGPT-5の能力
OpenAIの発表では、これらの初期研究全体を通じて、GPT-5は専門家によって使用される際に研究ワークフローの一部を短縮できることが示されました。モデルはプロジェクトを実行したり、科学的問題を自律的に解決したりはしませんが、探索の表面積を拡大し、研究者が正しい結果により速く到達するのを助けることができます。
新たに現れている能力の1つは概念的文献検索です。GPT-5はアイデア間のより深い関係を特定し、言語や入手しにくい情報源を越えて関連資料を検索できることが多いと報告されています。研究者は、以前は知らなかった参考文献、つながり、論文を見つけたと報告しています。
数学と理論計算機科学では、構造が明示的でフィードバックループが速い分野において、GPT-5は特に有用です。数学者はGPT-5を使用して数分で実行可能な証明の概要を生成しており、これは従来であれば数日から数週間かかっていた作業です。物理学や計算領域では、モデルは簡略化変換を提案したり、他分野の類似構造を指摘したりできます。
生物学やその他の実証科学では、モデルはメカニズムを提案し、これらの仮説を湿式実験室で検証するための実験をデザインできます。これは生物学研究において、仮説生成から検証までのサイクルを加速する可能性があると考えられます。
具体的な事例:
生物学における免疫学的洞察
OpenAIによれば、Derya Unutmaz医学博士が率いる研究では、科学者たちが人間の免疫細胞における謎めいた変化を説明しようと数ヶ月を費やしていました。GPT-5は未発表のチャートから数分以内に可能性の高いメカニズムを特定し、それを証明する実験を提案しました。
このような速度は、研究者が疾患をより速く理解し、より良い治療法を開発するのに役立つ可能性があります。従来の研究プロセスでは、文献レビュー、仮説の立案、実験デザインに多大な時間がかかりますが、GPT-5のような大規模言語モデルは、既存の知識を素早く統合し、新しい仮説を提案することで、この初期段階を大幅に短縮できると考えられます。
数学における未解決問題の証明
別のケースでは、研究者Mehtaab SawhneyとMark Sellkeが、元々Paul Erdősによって提起された数十年来の未解決問題に取り組んでいました。OpenAIの発表では、彼らが最終ステップで行き詰まっており、GPT-5が1つの奇数がどのようにパターンを破るかについて新しいアイデアを提供し、証明を完成させるのに役立ったとされています。
このような進歩は、多くのアルゴリズムやセキュリティ技術が最終的に依存する数学的基盤を強化します。エルデシュ問題は数論の重要な分野であり、その解決は暗号理論や情報理論など、現代のデジタル社会を支える技術の理論的基盤に貢献すると考えられます。
具体的には、正の整数の最大集合を見つける問題で、集合内の任意の2つの数について、それらの積に1を加えた値が常に完全平方素因数で割り切れなければならないという驚くべきルールがありました。エルデシュは最大の集合がどのようなものであるべきか推測していましたが、問題は数十年間未解決のままでした。
SawhneyとSellkeは問題の構造を探求し、その後GPT-5に1つの「場違いな」数が集合全体にどのような影響を与えるかを分析するのを手伝うよう依頼しました。OpenAIによれば、GPT-5は、1つの数が特定のパターンに合わない場合、それがほぼすべての他の数に矛盾を強制することを示すより明確な方法を提案しました。このアイデアが欠けていたステップであることが判明し、研究者たちはエルデシュの元の推測が正しいことを示す完全な証明を完成させました。
アルゴリズムと最適化における新しい知見
OpenAIによれば、研究者Sébastien BubeckとChristian Coesterは、ロボティクスやルーティングで使用される一般的な意思決定方法が人々が想定するほど信頼できるかどうかをテストしていました。GPT-5はこの方法が失敗する可能性があることを示す新しい明確な例を見つけ、また最適化における古典的な結果を改善しました。
最適化は問題を解決する最良の方法を見つけるために使用される数学です。この種の進歩は、エンジニアがロボティクス、ルーティング、その他の実世界のアプリケーションで使用される意思決定システムをよりよく理解するのに役立ちます。
具体的には、凸最適化における定理の改善に関するケースが紹介されています。勾配降下法は、関数上で繰り返し小さなステップを下りる基本的な最適化方法です。Guy Barzilai、Ohad Shamir、Moslem Zamaniによる最近の定理は、勾配降下法によって訪れられる値のシーケンスが時間とともに凸曲線(凹みのない曲線)を形成する条件を問うものでした。これにより、アルゴリズムの動作を分析し制御しやすくなります。
OpenAIによれば、Sébastien BubeckはGPT-5にこの結果の弱いバージョンを与え、条件を改善できるかどうか尋ねました。モデルはより鋭いステップサイズの境界とより明確で標準的な証明を提案し、彼はそれを手作業で注意深く確認しました。さらに思考時間を与えると、モデルの内部実行はゼロから最適な境界さえも導出しました。
深い文献検索の能力
Nikita Zhivotovskiyと彼の共同研究者は、凸幾何学における新しい定理を証明しました。凸幾何学は、2点間の任意の線が形状内に留まる「行儀の良い」形状の研究です。凸幾何学は機械学習と統計学の多くのモデルの基礎となっています。
定理が完成すると、自然な次の質問は「この結果は他にどこで有用か?」でした。OpenAIによれば、検索語を推測して文献を手作業でスキャンする代わりに、ZhivotovskiyはGPT-5に定理の形式的記述を与え、どの分野につながる可能性があるか尋ねました。モデルは密度推定、学習理論、多目的最適化における研究を指摘し、彼が見たことのないいくつかを含む特定の参考文献を浮上させました。その中には他の言語のものもありました。
この能力は、研究者が自分の専門分野を超えた関連研究を発見する際に特に有用と考えられます。従来の文献検索ではキーワードベースの検索に依存していますが、GPT-5のような大規模言語モデルは概念的なつながりを理解し、異なる用語で表現されている関連研究を特定できる可能性があります。
研究パートナーとしての活用
フィールズ賞を受賞した組合せ論学者Tim Gowersは、GPT-5を宿題スタイルの問題のツールではなく「研究パートナー」として扱う一連の実験を実施しました。OpenAIによれば、彼はモデルに自分が積極的に考えている難しい組合せ論の質問を与え、構成を提案したり、反例を見つけたり、部分的な議論を批評したりするよう依頼しました。
複数のケースで、GPT-5は候補構成における欠陥や欠落ケースを素早く発見し、より単純な代替案や反例を提案しました。他のケースでは、停滞したり進展を生み出せなかったりしました。Gowersの全体的な結論は、モデルはすでにアイデアをストレステストし時間を節約できる非常に速く非常に知識豊富な批評家として有用であるが、完全な共著者としての彼の基準をまだ満たしていないというものでした。
この「批評家」としての役割は、研究プロセスにおいて重要と考えられます。研究者は自分のアイデアを検証し、見落としている可能性のある問題点を特定するために、同僚とのディスカッションに多くの時間を費やします。GPT-5がこの役割の一部を担うことで、研究者はより多くのアイデアを短時間で検証できる可能性があります。
限界と課題
OpenAIは論文の中で、これらの事例研究がGPT-5が有用だった場所を示す厳選された例示であり、体系的なサンプルではなく、失敗モードの全範囲を捉えていないことを明示しています。専門家による監視が不可欠であり続けます。
GPT-5は時に、もっともらしく見える引用、メカニズム、または証明を捏造することがあります。スキャフォールディングやウォームアップ問題に敏感であり、時にドメイン固有の微妙さを見逃し、修正されない場合は非生産的な推論ラインに従うことがあります。
これらは活発な研究分野であり、OpenAIは将来のシステムを改良する際にこれらの失敗を測定し軽減するために共同研究者と協力していると述べています。科学研究における大規模言語モデルの活用は、まだ初期段階にあり、モデルの出力を盲目的に信頼するのではなく、常に専門家による検証が必要と考えられます。
今後の展望
OpenAIによれば、これらの初期研究をまとめると、GPT-5は新しいタイプの科学的作業を支援し始めています。モデルは自律的ではありませんが、専門家の手の中で定理を証明し、構造を再発見・拡張し、分野を超えたつながりを浮上させ、科学者が検証するメカニズムと実験を生成するのを助けることができます。
また、これらのシステムがより多くの時間と計算で改善される軌道も見られます。GPT-5が20分でいくつかの研究質問を意味深く支援できるのであれば、モデルが問題について数時間または数日推論できる場合、より深い結果が期待されます。世界クラスの科学者と組み合わせると、これは時間の経過とともに科学的生産性の段階的変化の可能性を示していると考えられます。
ただし、このような期待は慎重に評価する必要があります。科学研究は単に計算能力や知識量だけでなく、創造性、直感、経験に基づく判断など、人間特有の能力に大きく依存しています。GPT-5のようなモデルが研究を加速できる可能性は高いですが、科学的発見の根本的なプロセスを完全に置き換えるものではないと思います。
まとめ
GPT-5は専門家の監督下で、数学の証明、文献レビュー、メカニズム提案など、科学研究の複数の側面で有用性を示しました。数ヶ月かかっていた作業を数分に短縮する事例がある一方、引用の捏造や推論の誤りなどの限界も明確です。今後、モデルがより長い推論時間を持つことで、さらなる研究加速の可能性が期待されます。
