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Claudeが11日でフェルマーの最終定理を形式化|1,300万行、数学者は数年を見込んでいた模様

    Anthropic(アンソロピック)が2026年9月4日、Claudeがフェルマーの最終定理の証明を形式化したと発表した。作業期間は11日間だった。

    見どころは規模だ。生成されたLean(リーン)コードは1,300万行。過程で証明された定理は30,300個、出力トークンは約60億に達した。動いたのは数十体のClaudeエージェントで、人間が出した数学的な指示はごくわずかだったという。

    この記事では、形式化がどういう作業なのか、11日間で何がどれだけ積み上がったのか、そして今回が「AIが新しい数学を発見した」という話ではない理由を整理する。

    形式化とは何か|証明をLeanが検証できる形に書き直す

    フェルマーの最終定理は、1995年にアンドリュー・ワイルズが129ページの論文で証明した。ただし論文は人間の言葉で書かれているため、正しさの確認は専門家の読み込みに頼る。

    形式化とは、この論証をLeanのような証明支援系が読める形式言語へ書き直す作業を指す。書き直しが済めば、証明の各ステップが正しいかどうかをコンピュータが機械的に検査できる。

    人間の目視ではなくコンピュータの検査になるため、見落としによる誤りの可能性が消える。 Anthropicは今回の研究発表のなかで、AIが生成した数学的成果が増えるほど、この検証手段の必要性が上がると説明している。

    11日間で1,300万行・60億トークン

    今回の数字を並べる。

    • 作業期間:11日間

    • 生成されたLeanコード:1,300万行(この種のファイルとして過去最大)

    • 証明された定理:30,300個。うち最終的な証明に使われたのが29,500個

    • 出力トークン:約60億

    • 動いたエージェント:数十体のClaude

    • 使われたモデル:Claude Fable 5.1に相当する社内の研究用モデル

    規模はLeanの主要数学ライブラリMathlib(マスリブ)の5倍を超える。 完成したコードはGitHub(ギットハブ)の公開リポジトリで誰でも読める。

    人間が出したのは高レベルの指示だけ

    Anthropicによると、人間からの数学的な入力は限定的だった。例として挙がっているのは「スキームとしてのヤコビアンは優先度が高そうだ」という方向づけ程度の一言で、細部の証明はエージェント側が担っている。

    作業の土台になったのがProve2Me(プルーブ・トゥー・ミー)というオープンな協働プラットフォームだ。役割は3つある。

    • 定理どうしの依存関係をDAG(有向非巡回グラフ)として保持する

    • Leanのコンパイルを高速化し、計算資源の使い方を最適化する

    • 自然言語の説明から既存の定理を検索し、再利用できるようにする

    数十体のエージェントが同じ土台の上で分担できたのは、この基盤があったからだ。

    新しい数学の発見ではない|Claudeが担ったのは翻訳

    ここは誤解されやすい。Anthropic自身が、今回新しいのは検証の部分だと明記している。新しい数学を生んだリーマン予想まわりの近年のAI研究とは性質が違う、と対比もしている。

    証明そのものはワイルズのものだ。Claudeが担ったのは機械が読める形への翻訳と、その途中で必要になる補題の証明に当たる。

    英インペリアル・カレッジ・ロンドンの数学者ケビン・バザード氏は、自身もEPSRC(英国の公的研究助成機関)から助成を受け、フェルマーの最終定理を形式化する研究に取り組んでいた。音楽フェスから帰宅し、約1,000通の未読メールで今回の発表を知ったと自身のブログに書いている。

    バザード氏はこの成果を「自動形式化で何が可能かを教えてくれる仕事」と評価しつつ、自身のプロジェクトには別の意義があるとも述べている。 現代的な証明を探索できる動的な資料を作る、という約束をEPSRCと交わしているとのこと。

    要点サマリー

    • Anthropicが2026年9月4日、Claudeによるフェルマーの最終定理の形式化を発表した

    • 作業期間は11日間。生成されたLeanコードは1,300万行で、Mathlibの5倍を超える規模

    • 証明された定理は30,300個、出力トークンは約60億、動いたのは数十体のエージェント

    • 人間の数学的な入力は限定的で、高レベルの方向づけにとどまった

    • 新しい数学の発見ではなく、既存の証明を機械が検証できる形にした成果

    人間が細部を詰めなくても、11日で1,300万行が積み上がった。

    まとめ|GitHubで公開されたLeanコードとProve2Me

    今日試せること:公開リポジトリを開き、ファイル構成とコードの並びを眺めてみる。1,300万行が実物としてどれだけの分量なのか、数字だけを見ているときとは違う形でわかる。

    11日という期間が意味を持つのは、同じ作業に年単位を見込んでいた研究者がいたからだ。 検証にかかる時間が縮むほど、AIが出した数学的な主張を確かめる手段も現実的になる。


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    ▼ あわせて読みたい

    今回の形式化に使われたのは、この記事で扱った最新モデルに相当する社内版。値下げの中身もここで確認できる。

    同じ週に出た、もう1つの桁で動いた発表。文字起こしが1時間$0.10まで下がった話。

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    ※ この記事はAIによって執筆した記事です。誤りが含まれる可能性があります。重要な情報は必ず一次ソースをご確認ください。

     
     
    ChatGPT初期からAIを活用。最近はアプリ・ソフト開発に夢中。AI副業で累計150万円超を達成。 AI活用したい人向けに、「AIで稼ぐための実践術」「すぐ使える活用法」「最新のAIニュース」を毎日発信しています。 【仕事のご依頼はnoteメールへどうぞ📩】

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