AIが科学を支援するのをやめ、自ら科学を行うようになったとき
もっと注意深く見つめるべき出来事が起きたが、今のところ十分に注目されていない。 10月6日、OpenAIは数学論文722本を公開GitHubリポジトリに掲載した。これらの論文を生み出したのは、まだ公開されておらず、一般に知られた名称もない社内の最先端モデルだ。研究成果は数学の17分野にまたがり、372の異なる系統に分類されている。主張の一部が検証されれば、何十年も未解決だった問題に真の進展をもたらすことになる。 いつものように、即座の反応は二つに分かれた。一方は、これは並外れたことであり、変革をもたらすと述べた。もう一方は、急ぐべきではない、査読を受けたものは一つもなく、どれか一つでも正しいのか分からないと指摘した。 どちらの反応も正しい。しかし、より重要な問いが抜け落ちている。結果は正しいのか。そして、その答えを誰が検証しているのか。 二つの問い。そのうち答えが出ているのは一つだけ 報道では一緒に扱われてきた二つの論点を分けて考えたい。意味合いがまったく異なるため、さらに掘り下げる価値がある。 第一の問いは、これらの数学的成果が正しいかどうかだ。これは数学者が答えるべき問いであり、答えが出るまでには数カ月かかるだろう。722本の論文の約5分の1にはLeanによる証明が付いており、これは機械検証された形式的証明を意味する。残りの約580本にはそれがなく、形式化されていない成果の一部には問題があり得ると、OpenAI自身がリポジトリのREADMEで認めている。数学界は慎重に検討を進めるだろう。正しい成果もあるだろう。おそらく正しくないものもある。この検証プロセスは不可欠だが、まだ行われていない。 第二の問いは別のものだ。AIモデルが、成果ごとにおよそ3時間思考したのに相当する計算を用い、17分野にまたがる数学論文を722本生み出したことは、何を意味するのか。 あるAIシステムは、真の数学的発見エンジンとして機能した。自らおよそ4,000の問題を立て、数論、幾何学、理論計算機科学、数理物理学、論理学の各分野で新しい数学的成果を生み出した。検証の問いは数学研究にとって重要だが、この偉業と能力は、それ以外のあらゆる領域にとって重要である。 誰も使えないモデル 私が最も驚いたのは722本の論文そのものではなく、それを生み出したモデルだ。このモデルには、今も名前がなく、APIも割り当てられていない。顧客も、OpenAI以外の研究者も、モデルを基盤に何かを構築しようとする企業も、利用できない。OpenAIが公開したのは、市場がまだ目にしておらず、現時点ではアクセスもできない能力の成果だ。 投資の観点から見ると、これは非常に明確なシグナルだ。同社は最先端の能力を実証した。その能力は定義上、市場が織り込んでいる水準を上回っている。この成果によって、OpenAIの社内モデルができることと、市場がそれらのモデルにできると認識していることとの隔たりは広がった。 しかし、その隔たりがいつまでも大きいままではない。モデルが公開されたとき、競合他社が追いついたとき、あるいは成果を受けて新たなベンチマークが作られ、誰もがその達成に向けて最適化を始めたとき、隔たりは縮まる。だが今、2026年10月の時点では、企業の外にいる誰も使うことも十分に評価することもできないAIシステムが、数学的能力を発揮したことを示す、記録に残る公開デモンストレーションが存在する。 投資テーゼをどう変えるのか 革命への投資では、変革をもたらすテクノロジーが組み合わさると、その結果は足し算ではなく掛け算になるという原則を「融合効果」と呼んでいる。2足す2が4になるわけではない。どちらのテクノロジーも単独では生み出せないものが生まれるのだ。 私は2年間にわたり、AIと科学的発見の融合を、将来を見据えた投資テーマとして論じてきた。ハイブリッドAIと量子コンピューティングによって、創薬にかかる期間が数年から数週間へと短縮すること。AIが生成する分子シミュレーションを通じて、材料科学が進歩すること。数学的基盤のAI支援分析によって、暗号技術が再編されること。 これらは初期の兆候に基づく予測だった。今週、そのうちの一つが現実になった。 AIモデルが17分野にわたる722本の論文に相当する規模で、真の数学的発見を行うというのは、これまで私たちが前提としてきたものとは、AIと科学的知識の関係が根本的に異なることを示している。とりわけ重要な分野は、まさに私が注目してきた領域だ。数論は暗号技術の数学的基盤であり、暗号技術はあらゆるブロックチェーンシステムと安全な通信プロトコルの基盤となっている。数理物理学は、材料科学と量子コンピューティングのハードウェアを支えている。理論計算機科学は、アルゴリズム開発の根幹だ。こうした分野のいずれかで進展があれば、その影響は下流の製品、企業、そして産業全体へと波及する。 AIが、人間の研究者が単独で取り組むよりも速くこうした分野を前進させられるなら、その下流への波及も加速する。投資家にとっての問いは、何が加速し、何がその加速を促し、どれほどの速さで進み、誰がその進路上に位置しているのか、ということだ。 まだ存在しない検証経済 この話には、明確に指摘されているのをまだ見たことがない、具体的な投資上の含意がある。 722本の論文のうち162本には、Leanによる機械検証済みの証明がある。残りにはない。OpenAIは、初期段階の監督を担う助言グループとして、Institute for Advanced Studyに協力を求めた。同グループは、この公開を、成果を数学的知識に取り込む作業の完了ではなく、その第一歩だと説明した。 実際には、AIシステムが数学や科学に関する主張を生み出す速度に、既存の人間主体の仕組みでは検証が追いつかない世界が、すでに到来している。この生成と検証の間の隔たりは、一時的な問題ではない。AIの能力が高まるほど、その隔たりも広がる。科学的成果を生み出すAIの能力が向上するたびに、それを埋める仕組みが構築されないかぎり、検証とのギャップは拡大していく。 その仕組みとなるのが、新たなカテゴリーのインフラだ。形式検証ツール、AIを活用した証明チェック、数学的主張を既知の成果や内部整合性のある枠組みに照らして検証する自動化パイプラインなどが含まれる。Leanの証明システムはその出発点だが、今回の公開分の22％をカバーするにとどまり、今後到来する規模に対応するよう設計されたものではない。 AIが生み出す科学成果を検証する経済圏は、大きなものになるだろう。しかし、今日ではまだほとんど存在していない。それを築く企業は、単に役立つだけでなく、本当に不可欠なものを生み出すことになる。これは、構築するインフラとして最も持続性の高いものだ。 80年にわたり動き続けてきた境界線 コンピューターが人間より速く数値計算を行うようになった当初、多くの数学者は、それを数学ではなく計算にすぎないとして退けた。機械は計算できる。しかし、発見はできない。それが境界線だった。 その境界線は、それ以来ずっと動き続けてきた。四色定理のような重要な成果をめぐるコンピューター支援証明は、人間が証明を完全に検証できなかったため、1980年代から1990年代にかけて論争を呼んだ。2000年代から2010年代にかけては、自動定理証明器が進歩した。境界線が動くたびに、同じ主張が繰り返された。「これは本当の数学ではない。単なる計算だ」と。 境界線は再び動いた。ここ数年で最もはっきりと、そして退けるのが難しい形で動いたのは、その成果が誰でも確認できる公開のGitHubリポジトリに置かれているからだ。 722件の成果すべてが精査に耐えると言っているのではない。私が主張しているのは、成果を生み出す過程で示された能力が、科学分野でAIにできることを真に、そして長期にわたって変えるものだということだ。 投資家にとっての転換点 『革命への投資』で論じているように、最大の投資機会は転換点に生まれる。変革をもたらす技術が、何が可能になるかを根本から変えるしきい値を超えるときだ。今はそのような瞬間の一つである。 科学における独自の発見を生み出すAIの能力が新たに現れつつあることは、イノベーションの起こり方と価値が創出される場所の変化を示している。その影響はAI開発企業にとどまらず、創薬、先端材料、エネルギー、暗号技術、産業界のR&Dにも及ぶ。研究の加速によって開発期間が短縮され、コストが下がり、まったく新しい市場が開かれる可能性がある。 投資家にとっての機会は、商業的な影響が明らかになる前に、この転換点を見極めることにある。つまり、AIが生み出した発見を検証するために必要なインフラと、そうした発見を独自技術、拡張可能な事業、持続的な競争優位へと転換するうえで最も有利な立場にある企業を見極めることだ。 個々の発見には、なお検証が必要だ。しかし、より大きな流れは明らかである。AIは、科学的発見を支援する段階から、発見を主導する可能性のある段階へと移りつつある。この変化の重要性と、その影響がどこに集まるのかを理解する投資家こそが、そこから生まれる価値を最大限に取り込める立場に立つだろう。
トランプ 2.0: 2期目がテクノロジーをどのように再構築するかの予測
2回目のトランプ大統領就任は単なる政権交代ではなく、テクノロジーの統治、資金調達、そして世界経済への統合方法の再構築です。最初のトランプ政権は規制緩和で特徴付けられました、保護主義的な貿易政策、そして予測不可能なグローバル同盟へのアプローチです。はるかに経験豊富でイデオロギー的に硬化した政権となる2期目は、これらの傾向をさらに加速させ、いくつかのセクターで短期的なブームを促進しつつ、他のセクターでは長期的な不安定性を生み出す可能性があります。 Prediction #1: A More Volatile, Less Predictable Tech Environment テクノロジーはすでに転換点にあります。AIは規制当局が追いつくよりも速く進化し、暗号通貨は主流採用と規制取り締まりの間で揺れ動き、ソーシャルメディアはプラットフォームが政治的・イデオロギー的なラインに沿って再配置される構造的変化を経験しています。これにトランプ大統領の急激な政策変更傾向—ある日業界規制を緩和し、次の日には貿易緊張をエスカレートさせる—を加えると、結果は極めて不確実なビジネス環境となります。 シリコンバレーにとっては明確な勝利があるでしょう。トランプ政権はAI開発を遅らせてきた多くの規制を撤廃し、暗号通貨の拡大に対する法的・官僚的障壁を取り除き、反トラスト執行を縮小すると予想されます—これにより大手テック企業は競合他社の買収や権力の集中に対してより自由に行動できるようになります。これにより投資、製品発売、取引が急増するでしょう。 しかし、この方程式には別の側面もあります。トランプ大統領は貿易をゼロサムゲームと見なしていることを明確にしており、2期目は中国に対する新たな関税や制限を伴う可能性が高いです。半導体産業の多くが中国での製造と台湾でのチップ生産に依存していることから、サプライチェーンは混乱に陥り、コストが上昇し、重要な材料へのアクセスが制限されるでしょう。移民制限はAIやエンジニアリング分野の人材プールをさらに縮小させ、米国企業が世界的に競争力を保つことを困難にします。 短期的には、この規制緩和優先のアプローチがイノベーションの嵐を生み出すでしょう。長期的には、特にグローバルなサプライチェーンや労働市場における変動性が新たな制約を生み出し、解消が困難になる可能性があります。 Prediction #2: AI Will Grow Faster, and Riskier 新政権の最初の動きの一つはバイデン大統領のAIに関する行政命令を撤回し、AI開発者に安全性テスト結果の開示を求める重要な規制条項を削除することでした。シリコンバレーでは、これが政府がAI規制から完全に手を引くことを意味すると考えられています。 しかし、必ずしも全てがそうとは限りません。 トランプ大統領は連邦レベルでAIを規制することにほとんど関心を示していませんが、AI企業が監視から完全に自由になるわけではありません。おそらく意味するのは、規制が予防的から反応的へとシフトすることです。企業が何をでき、何ができないかについての明確な事前ルールの代わりに、規制は危機—AIを利用した金融詐欺、ディープフェイクによる選挙介入、あるいは自動運転技術の壊滅的失敗—に対して対応する形で行われます。このアプローチは短期的にAI企業が積極的に実験することを容易にしますが、何かが必ず起きた際に規制が過剰に修正される可能性が高まります。 また、国際的な側面もあります。EUはすでに世界で最も包括的なAI規制の一部を進めており、中国も独自のAIガバナンス枠組みを構築しています。米国が例外的な立場を保ち続ければ、米国企業はよりリスクが高く、規制が少ないビジネスモデルへと向かう可能性があり、イノベーション上の優位性は得られるものの、システムリスクも増大します。 Prediction #3: Crypto and Blockchain Get a Second Wind 最初の政権期間中、トランプ大統領は暗号通貨にほとんど関心を示しませんでしたが、状況は変わりました。2024年の選挙キャンペーンではビットコインでの寄付を受け入れ、議会の同盟者たちもデジタル資産に対してより好意的な規制環境への転換を示唆しています。 最も明確なシグナルの一つはSECからで、同機関のヘスター・ピアス委員の下で暗号タスクフォースが最近立ち上げられました—同機関内で数少ない暗号通貨に友好的な声の一つと見なされています。内部関係者によれば、その目標はデジタル資産に対してより明確でビジネスに優しい枠組みを作り、業界を停滞させていた法的不確実性を解消することです。 2期目のトランプ政権が暗号通貨の無秩序な状態をもたらす可能性は低いですが、規制を禁止から開示へとシフトさせる枠組みを導入する可能性が高いです—デジタル資産市場の透明性を強調し、禁止や厳しい制限を試みるのではありません。これは、規制の明確さが広範な採用への最大の障壁の一つであったため、機関投資家やブロックチェーンベースの金融商品に取り組む企業にとって朗報です。 Prediction #4:…
2024年ブロックチェーン予言：デジタル経済に関する10の予測
暗号資産とブロックチェーンの業界関係者が、来年の動向を占う季節が再びやってきました。以下は2023年時点から見た2024年の予測です。当たるものも外れるものもあるでしょうが、デジタル金融、分散型技術、Web3をめぐる金融の変化を考える手掛かりになります。 暗号資産の一部の流行の衰退、新しい用途の登場、新興技術の融合など、2024年には金融と技術の世界で大きな変化が起きると筆者は予想します。以下の十の予測から、その可能性を見ていきましょう。 1. SBFには長期の懲役刑が言い渡されるだろう サム・バンクマンフリードは2023年11月に詐欺などの罪で有罪評決を受けました。この記事の時点では量刑はまだ確定しておらず、筆者は長期の懲役刑になると予想しています。この事件は暗号資産業界のあり方にも影響し、次の二つの予測につながります。 2. ゲンスラーは暗号資産関連のDeFiとステーブルコインへの取り締まりを強める 筆者は、当時の米証券取引委員会（SEC）委員長ゲイリー・ゲンスラーが、DeFiやステーブルコインに関わる著名な人物やプロジェクトへの監視・取り締まりを強めると予想します。次に誰が、何が対象になるのかが注目されるでしょう。 3. 「シットコイン」は衰退する 筆者の見立てでは、実用性に乏しい投機的な暗号資産は衰退に向かいます。投資家が実際の用途や長期的な可能性を持つプロジェクトを重視するにつれ、こうした銘柄への関心は薄れるでしょう。 4. 「暗号資産の冬」は終わる 2023年後半の相場回復と強気の市場心理を踏まえ、筆者は停滞と不確実性の時期である「暗号資産の冬」が終わりつつあると見ています。一般への普及が進めば、次の予測にも大きく影響するでしょう。 5. 米国の投資家はデジタル通貨を投資ポートフォリオに組み込む 筆者は、米国で現物ビットコインETFがいよいよ承認されると予想します。承認されれば、投資家は証券口座を通じてビットコインの価格変動への投資機会を得やすくなるでしょう。この記事の2023年時点では将来の承認を見込んだ記述です。ただし、暗号資産の一般化だけが2024年最大の話題になるとは限りません。 6. 現実資産（RWA）のトークン化と、その成長への従来型金融機関の参加が年間の大きな話題になる 筆者は2024年、現実資産（RWA）のトークン化が拡大し、従来型の金融機関も積極的に参加すると予想します。対象には金・貴金属、株式、マネーマーケット商品、カーボンオフセット、国債、不動産、プライベートクレジットなどがあります。2023年までの金利上昇は、利息を生む資産のトークン化への関心を高めました。原稿では2030年までの年平均成長率を61～87％とする見通しを挙げ、資産の質と市場規模がともに拡大すると予測しています。 7. 2024年にはDeFiを無視できなくなる 筆者は、分散型金融（DeFi）の用途がさらに広がり、BusiFi、FanFi、GameFi、IndFi、MediaFi、RegFi、SciFiなど、事業、ファン活動、ゲーム、産業、メディア、規制、科学と金融を結び付ける領域が成長すると予想します。例えばSocialFiでは、ユーザー認証、所有権の証明、ブロックチェーン決済を組み合わせたサービスの拡大を見込んでいます。 8. メタバースは終わっていない。企業の新しい用途によって再び広がる 筆者は、メタバースへの関心が失われたという見方に反し、企業向けの新しい用途が復活を後押しすると考えています。顧客との新たな接点を生み、デジタル体験の改善につながるでしょう。 9. デジタルドルはまだ実現しないが、他国ではCBDCの開発が進む 筆者は、米国のデジタルドルの実現にはなお時間がかかる一方、他国では中央銀行デジタル通貨（CBDC）の開発が進むと予測します。ただし、ブラジル、メキシコ、インド、EUがすべて2024年に正式発行することが決まっていたわけではありません。インドでは2022年に小売向けデジタルルピーの実証実験が始まり、ブラジルでは2023年にDrexの試験が進行していました。ECBは2023年11月からデジタルユーロの準備段階に入ると発表しましたが、発行を決定したものではありません。中国のデジタル人民元の取り組みは、引き続き比較対象となるでしょう。 10. AIとブロックチェーンの組み合わせは、スウィフトとケルシーのカップル以上に注目を集める 筆者は、人工知能とブロックチェーンの融合が大きな利点と革新をもたらすと期待します。AIによる生産性の向上と、ブロックチェーンによる取引履歴の検証や透明性を組み合わせた新世代のアプリケーションが登場するという見通しです。さまざまな分野で、効率、信頼性、説明責任の改善につながる可能性があります。
