Claude にリーマン予想を挑戦させた結果、解けなかったが数学の下界を 41.6% から 67.2% へ更新

数学者2名の検証と機械検証済みの証明つき。だが注目すべきは同時公開された95ページの過程記録。60のサブエージェント中、核となるアイデアを出したのはわずか2つでした
著者:Anthropic08-12 · 9 分で読了⚑ 研究論文
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研究解説・小互解説
1分でわかる
  • 数学者ではない従業員が Claude に「本気でリーマン予想に挑め」と投げかけました。予想は解けませんでしたが、関連する数学の下界を 41.6% から 67.2% に引き上げました。
  • 結果は数学者2名が検証し、機械が1行ずつ確認できる証明もあります。この点は誰の判断にも依存しません。
  • Anthropic は同時に95ページの過程記録を公開。失敗率つきのマルチエージェント工学の記録としても読めます。60のエージェントのうち、核となるアイデアを出したのは2つだけでした。
⚑ 主な情報源は Anthropic 公式研究ブログで、同社が発表した成果です。過程の詳細は併せて公開された 95 ページの記録に基づきます。この記録には冒頭に警告があり、すべて Claude が実行ログから書き起こしたもので、人間が書いたり編集したりした文字は一切なく、中の数学(中間的な結論を含む)は独立に検証されていません。この警告は過程記録だけを対象としており、検証済みの論文には向けられていません。
出来事

数学者ではない人の問題提起から新しい数学の結果が生まれる

Anthropic の従業員 Jarred Sumner 氏が Claude に無茶な課題を出しました。原文は Take a real stab at the Riemann hypothesis、つまり「本気でリーマン予想に挑め」です。彼自身は数学者ではなく、数学的な進め方はすべてモデルに任せました。

まず誤解されやすい点をはっきりさせておきます。この結果を出したのは未公開の研究バージョンで、公式には an unreleased research version とされています。現在使える Claude はこれではありません。

それは本当に挑戦し、本当に解けませんでした。これは想定内です。この予想は 1859 年に提唱され、今も誰も証明も反証もできず、100万ドルの懸賞金がかかっています。しかし挑戦の過程で、関連する問題において新しい結果を出しました。「リーマン予想を満たす零点の割合」という下界を、それまでの最高記録 41.6% から 67.2% に引き上げたのです。この数字は数十年かけて数学者たちが少しずつ上げてきたものですが、Claude は一回で3分の2超えまで押し上げました。

結果自体には確かな裏付けがあります。Anthropic の数学者2名が研究・検証し、さらに機械が1行ずつ照合できる形式検証による証明もあります。数学を専門としない読者にとって、それ以上に注目すべきは数学の外側にあります。Anthropic は同時に 95 ページの過程記録と 116 ページの完全な会話ログを公開しました。これは公開された、失敗率つきの AI 自律研究の工学記録です。

41.6→67.2%
零点の割合の下界、数十年の積み上げを一回で3分の2超えへ
3100 万
2回の Claude Code セッションで消費した出力トークン
60 個
調整に使われたサブエージェントの総数。うち2つが核となるアイデアを出した
背景

リーマン予想とは何か、41.6% とは何か

まず地形を把握しておきましょう。そうしないと、この先の数字に意味が出てきません。

リーマンゼータ関数が記述するのは素数の分布です。この関数がゼロになるたびに、素数の配列にはさらに細かいディテールが加わります。このゼロになる位置数学では「零点」と呼びます。物差しの目盛りだと思ってください。目盛りが多くて細かいほど、より精緻に測れます。素数は一見乱雑に見えますが、その乱雑さの背後にある規則を決めているのが零点です。が零点です。リーマン予想が言うのは、素数を決める零点がすべて同じ縦線上に並び、1つもズレないということです。

この予想がなぜ重要か。多くの数学的結論が、まずこの予想が成り立つと仮定して導かれています。素数に一種の「ランダム性」を与えられるからです。1859 年に提唱され、現在も未解決。ミレニアム懸賞問題の7つのうちの1つで、解ければ100万ドルです。

「全ての零点が線上にある」ことを証明できない以上、数学者は一歩引いて「少なくとも何パーセントの零点が線上にあるか」を証明しようとしてきました。この割合はれっきとした成績表ですが、伸びは極めてゆるやかです。1974 年に Levinson が3分の1を証明し、1989 年に Conrey が 40.88% に到達。その後30年以上、小数点以下の桁をいじる程度で、41.6% に留まっていました。

過去37年、この数字は1パーセント未満しか動いていません。Claude は一度に25.6ポイント動かしました。67.2% の重みを測るには、この比較を見るのが一番です。30年以上かけて、小数点以下数桁を削り出すようにしか伸びなかった線を、一回で3分の2超えまで押し上げたのです。

予想が言うこと:すべての零点がこの1本の線上にある 臨界線 零点のひとつひとつが 素数の配列にディテールを加える ここが空だと証明できる人はいない そして線の上にあると証明できる割合: 41.6% 67.2%
予想が求めているのは「すべて」。人間は数十年かけて 41.6% までしか証明できていなかったが、今回は一気に 67.2% へ。濃色が新しい成果、灰色がそれ以前。(当サイトのイメージ図)
貢献

既存の数学の成果を組み合わせた Claude

この分野には、これまで2つの流れがありました。

1973 年Montgomery が零点の分布を研究する新しい手法を導入。ただし、これらの手法はリーマン予想が正しいことを仮定しています。つまり「少なくとも何パーセントが線上にあるか」という下界を前進させるのには使えません。それがまさに証明すべきことだからです。
最近Baluyot、Goldston、Suriajaya、Turnage-Butterbaugh の4人が一連の研究を発表し、Montgomery の手法からその仮定を取り除くことに成功。これで下界の前進に使える可能性が出てきました。
Claudeこの研究の流れと、Bombieri が 2000 年に発表した論文を組み合わせることで、41.6% を超えて 67.2% まで到達できることに気づきました。

貢献は「組み合わせ」にあります。既存の、他の人が作った道具を、誰も試したことのない方法で組み合わせた。新しい道具を発明したわけではありません。Anthropic 自身も、Claude が使った手法でリーマン予想そのものの証明に至るとは考えていないと明言しています。

公式には短い技術的な説明があります。ここでは要約して紹介します。Claude は適切な関数空間を構成し、Weil が導入した二次形式を組み合わせました。この二次形式は、線上の零点が正定値部分空間を、線外の零点が負定値部分空間を生み出します。そして、一次モーメントと二次モーメントの情報で表される、この二次形式の階数に関する不等式を直接書き下しました。公式が見解を示した重要なステップの言葉は「勇気」です。

空間全体をひとまとめに扱い、正定値性と負定値性を同時に考慮し、この二次形式が対角でないことを許容した。ある意味で、このステップこそが、Claude が先行研究の重要な成果の上に結論を築けた理由です。

Anthropic 研究ブログ
解答プロセス

Claude はどうやって成し遂げたか

数学の話はここまでです。ここからは、どうやってこの結果に到達したかです。過程の詳細は Anthropic が公開した 95 ページの記録(別途 116 ページの完全な会話ログあり)に基づきます。

引用する前に、まず自分自身が書いた警告を読むこと

この過程記録はすべて Claude が実行ログから書き起こしたもので、人間が書いたり編集したりした文字は一切ありません。中の数学(中間的な結論を含む)は独立に検証されていません。この警告は記録のみを対象としており、検証済みの論文には向けられていません。以下の過程の詳細はすべて、この前提で読んでください。

公式が示した数字を先に並べます。1ラウンド目で、Claude は 650 個のアイデアを生成し試しましたが、すべて失敗。もう一度やるよう求められた後、約1日半かけて約 60 のサブエージェントを調整し、これらのサブエージェントは2400 本のシェルコマンドを実行し、数百の Python スクリプトを書き、既知のゼータ零点に対して数千回の数値チェックを行い、互いの作業をレビューしました。

研究全体は1人の人間と1人の「コーディネーター」の間の単一の長い会話として進行し、54時間、3暦日にわたりました。着手から提出まで、エンドツーエンドで約38時間です。このコーディネーターがメインスレッドの Claude であり、その道具はすべてサブエージェントでした。

これが研究全体の完全なルートです。グレーで示したのが人間が話したタイミングで、全部で4回。あとはすべて Claude 自身が進めました。

人間
「〜の解決に向けた作業を続けて」に加えて、自分の能力を信じるよう促す一言。
開始
まず、自分が前回出した成果をすべて否定した。10日前の別のセッションで、約1000の短命なエージェントが「106個の生き残ったアイデア」という台帳を残していた。コーディネーターはそれを1つずつ読み、すべてを4つのカテゴリに分類した。既知の定理の言い換え、予想と同値な主張、有限の数値検証、ほぼ同語反復。結論は、どれも証明の半分にも満たず、「これはもっと強く信じれば解決するという類の自信の問題ではない」というものでした。以後、この台帳は「やらないことリスト」としてサブエージェントに配られました。
第1波
30分
13 の戦線を開き、数時間後にさらに5つのエージェントを派遣して「既存の道具でどこまで行けるか」をテスト。すべて行き止まりか天井、または少なくとも予想と同じくらい強い主張への帰着という結果に。人間はその一貫性を勢いと読んだが、コーディネーターはその場で訂正した。「これは単に、専門家のコンセンサスを、ゼロから、敵対的に、定数込みで再導出しただけだ」と。「壁の場所を調べるのと、ドアを見つけるのは別」だと。
人間
質問:どのステップが証明を前進させられる?
リスト化
コーディネーターは「できること」から「それ自体」までの6段階のリストを示した。①「どのアイデアがどの反例で殺されるか」を機械的に判定できるチェッカー ②新しいブレークスルーを必要としない零点密度の改善 ③Beurling の一般化素数の開かれた格子 ④臨界線を離れて正値性を作る ⑤あの「分極対象」を構成する ⑥予想そのもの。そして開始前に予想を書き留めた。「0〜2段階は定理か道具を返せる。3段階は本当のチャンス。4/5段階はムーンショットで、入る前にムーンショットだと明示する」と。
人間
「今すぐ全部の段階を同時にやれ。」
全段並列
6段階を同時に開始。低い段階は道具と小幅な修正を返した。第4段階のエージェントは30分以内に帰着定理を出した。この種の構成は、ある条件が偶然にも目標の形と一致する場合にのみ成立する。つまり「第4段階=第5段階」となり、リストが1段階つぶれた。しかも証明つきでつぶれた。さらに、立ちはだかる障害を定量化し、「条件空間は Kreĭn 空間であって、Hilbert 空間ではない」とまとめた(その空間は自然に「不定」であり、古典論が要求する条件を満たさない)。
12時間停止
コーディネーターはこれを人間に伝え、その後12時間、何もしなかった。
人間
21時間の時点で、ほぼ全面否定的な結果の後:「……もっとアイデアと方向性を。」
重要な一歩
障害を逆に資源として使い始めた。その形式が自然に不定であるなら、不定空間を専門に扱う別の作用素論が使える。そこから新しいタスクシートを書いた。その「不定」の度合いを数え、それを使って臨界線から外れる零点の数を逆に押さえ込む、という内容です。記録にはここで抑制の効いた自己言及があります。その理論の名前は、自分が読んだどの資料にも、どのエージェントがダウンロードしたどのファイルにも出てこなかった。記憶から引っ張り出したものだ、と。ただし、初期の台帳に関連する記述がいくつかあり、この暴露がヒントになったかどうかは、ログからは判断できないとしています。
3.5時間
タスクシートを受け取ったエージェントは修正版の予想を証明し、その後タスクシートに書かれた道筋は空だと判明しました(その量は恒等的にゼロで、想定された3つの可能性の外にある4つ目のケースでした)。そこでアイデア全体を逆さまにし、素数側から別の方向の量を推定し直し、無条件で「少なくとも半分の零点が臨界線上にある」ことを導きました。記録はこれを一言でこう総括しています。目標はタスクシートが与えたが、メカニズムはタスクシートにはなかった。
審査
コーディネーターが人間に最初に言った言葉は、「これは並々ならぬ主張で、私の事前確率は間違っている」というものでした。そして2つの容疑者を指名。局所化の問題、素数側の計算で予想そのものをこっそり使った可能性。次に3つの盲検レビューを派遣して間違い探しをさせ、自分でも読み直し(「私はこれを打ち破れなかった」)、それから論文執筆に格上げして委任しました。
人間
「3分の2まで押し上げろ。」
3時間
2つの動かせるレバーが提示され、「零点のペアを数えるコストを下げる」方を選択。その実行中に91分にわたる沈黙の思考があり、証明をディスクに書き込んでいる最中にAPIエラーが実行全体を殺してしまいました。コーディネーターは書きかけの「孤児証明」を行ごとに検査し、数分後には復元。同時に2つのチェッカーを派遣して、その重要な補題を検証させました。
11分
復元された同じエージェントが補題を適用し、少なくとも3分の2の零点が臨界線上にあることを導出。主定理はそれに合わせて大幅に改訂され、記録上の最終稿は26ページ(公開された論文PDFは35ページ)でした。

ルート全体は「続けて」から提出まで約38時間。方向を本当に変えた4つの動作のうち、3つは Claude 自身が行いました。前回の成果を全否定したこと、障害を資源として読み替えたこと、空のルートを逆さまに歩いたこと。人間の4つの言葉が決めたのは、「続ける」ことと「どの方向に力を入れるか」だけでした。

方法

各サブエージェントのタスクシートには5つの項目がある

コーディネーターが派遣する各サブエージェントは、書面のタスクシートを受け取ります。このタスクシートの構造こそ、記録全体の中で最も直接的に持ち出せるものです。

タスクシート ① 目標:攻略すべき具体的なテーマ ② 対象:使う材料と道具 ③ 前提読書:先に読むべきレポート ④ 予測:派遣前に予想を書き留める ⑤ 対照例:「偽物と知られる」   対象で自分の方法を試す これらの対象では、予想は不成立と知られている その方法がここでも「証明」できてしまう → 方法自体に問題がある あと2つ 情報隔離 メイン会話も、お互いの存在も見えない 敵対的レビュー 専門に間違い探しをさせる。レビューア同士は閲覧禁止
5つのうち最初の4つは通常の指示。5番目こそがこの設計の肝です。(当サイトが記録に基づきまとめたイメージ図)

5番目がなぜ肝なのか

タスクシートは、各エージェントに対し、「リーマン予想が不成立と知られている対象」で自分の方法をテストすることを義務付けています。記録で名前が挙がっているのは、class number 2 の Epstein ゼータ関数、Davenport–Heilbronn 関数、線外零点を埋め込んだ Beurling 素数システム、偽の Weil 多項式です。

論理は単純です。「偽物と知られる世界」でも「証明」できてしまうなら、それは何かを証明したのではなく、方法自体に問題があるということです。

この1本で、「自分を自分で説得する」という最もありがちな道を塞いでいます。AI に何かをやらせるすべての人にとって、最も写す価値があるのはこれです。すでに答えが「いいえ」と分かっている例をいくつか用意し、まずそこで走らせるのです。

合わせてもう2つ。情報隔離。サブエージェントは自分のタスクシートと指定されたファイルしか見えず、メイン会話も、他のエージェントも見えません。敵対的レビュー。「定理を証明した」と主張するものは何でも、専門に間違いを探すレビューエージェントに回されます。そして、これらのレビューアの間では互いの閲覧が禁止されています。

タスクシートの5点セット・自分のマルチエージェントにそのまま移せる
1. 目標
   このエージェントが攻略すべき具体的なテーマ
2. 対象
   使う材料と道具を具体的に明示
3. 前提読書
   先に読むべき初期レポート(名前を明示)
4. 予測
   派遣する前に、自分で結果の予想を書き留める
5. 対照例
   「結論が不成立と知られている対象」で自分の方法をテストする
   偽物の世界で結論が出てしまうなら、方法自体に問題がある

付属2点
· 情報隔離
   エージェントは自分のタスクシートと指定ファイルのみ見える。
   メイン会話も、お互いの存在も見えない
· 敵対的レビュー
   「証明できた」と主張するものは、間違い探し専門の
   レビューエージェントへ。レビューア同士の相互閲覧は禁止
第4条「予測」は飛ばされがちですが、第5条とセットです。事前に予想を書いておくと、戻ってきたときに「本当に何かを検証した」のか「結果に合わせて説明をでっち上げた」のかが分かります。
生産性

60のエージェント中、核となるアイデアを出したのは2つ。30は空振り

過程記録は、この60のエージェントを「最終的に何に使われたか」で振り返って分類しています。この成績表自体が結論です。

60のサブエージェントを、最終的な使われ方で分類 核となるアイデアを出した2つ 30個 · 試行後に否定・終了・使われず 13個 · 検証・間違い探し専門 15個 · 論文執筆・文献調査・その他
濃紺の2つの四角。54時間の戦いで、核となる数学的アイデアに貢献した唯一のエージェントたちです。(当サイトが記録の分類をもとに整理)
使われ方個数
前進を試みたが否定・終了・使われず30
検証・レビュー専門(間違い探し)13
論文には有用だが証明の経路にはない6
この研究のその他の成果7
論文執筆1
文献レビュー1
核となる数学的アイデアに貢献2

実際に動いたのは60のうち58。最初の2つは開始2分後に人間が中断してキャンセルしました。

公式ブログの脚注には別の分類があります。対比して見る価値があります。2つが重要な数学的アイデアの開発を担当し、13個がその2つのエージェントにアイデアを提供し、30個が試みたが新しいアイデアを出せず、13個が検証者、最後の2個が論文の初稿作成を手伝いました。2つの分類は切り口が違いますが、公式の分類はもう1段階踏み込んでいます。核となるアイデアを出した2つのエージェントは、何もないところから生まれたのではなく、背後に13個がアイデアを供給していたということです。

2つの数字を特に取り出したいと思います。空振りが30個、半分です。間違い探し専門のポストが13個。アイデアを出した2つのポストの6倍以上です。

人間の役割

人間の入力は、ほぼ応援メッセージ

上のルートで、人間が口を開いた4回はすべて記載済みです。それ以外はどうでしょうか。公式ブログの説明では、この従業員の入力は基本的に Claude への応援メッセージに限られ、ほとんどが keep going や believe in yourself のようなものです。

公式はもう1つ明言しています。これらの応援が、Claude が最初に抱いた自己疑念を乗り越える助けになったようだと。当初、Claude はこの種の問題で意味のあるものを生み出せるとは思っていなかったようです。脚注には、同種の励ましのプロンプトが、以前に Claude がヤコビ予想を覆したときにも使われたとあります。

もう1つ見落とされがちな事実があります。コーディネーターはほとんど自分で数学をせず、一度もネットワークリクエストを送っていません。彼がしたのは、タスクシートを書き、戻ってきたレポートを読み、次に誰を派遣するかを決めることだけ。実際に計算したのはサブエージェントたちであり、彼らは互いに見えていません。

検証

数学者2名の検証に加え、機械が検証する証明も

AI が「証明できた」と言ったとき、なぜ信じられるのか。今回の証拠の連鎖は3層で、強さが違います。

人の検証
Anthropic の数学者2名、Levent Alpöge 氏と Ralph Furman 氏が Claude の論文を研究・検証し、専門家向けの「非公式な説明」も執筆。この証明をより簡潔に述べ直したものです。
機械の検証
Claude はさらに形式検証可能な証明(Lean、リポジトリ anthropics/zeta-23-lean)を生成し、Lean 公式検証ツール comparator のチェックを通過しました。この層が最も堅牢です。機械が1行ずつ照合し、誰かが見て「よさそう」と判断するのに依存しません。
外部の閲覧
この分野の専門家2名、Brian Conrey 氏と Dan Goldston 氏が「ごく短い時間で」この論文を査読しました。⚠️ これは査読であり、正式なピアレビューではありません。また、公式は彼らの具体的な結論を開示していません。
誰が作ったか
あの Lean 形式化は、Claude が単独で作ったのではなく、Anthropic のもう1人の従業員 Eric Easley 氏と一緒に完成させました。

この結果に対する外部評価で最も広まった言葉は「2013年の有界素数間隔以来、解析的整数論における最も重要な進展」というものです。この言葉の出所をよく確認してください。発言者はベンチャーキャピタル Menlo Ventures のパートナーで、数学者ではありません。原文は「かもしれない」(may be)です。日本語の転載では、発言者の身分と、その「かもしれない」が一緒に消されることがよくあります。

形式検証とは

証明のすべてのステップを、機械が1行ずつ照合できる言語に翻訳し、人間ではなくプログラムがその証明の妥当性を判断します。帳簿をシステムに入力してプログラムに照合させるようなもので、会計士が目で見てチェックするのとは違い、プログラムは「なんとなくよさそう」では通してくれません。

境界

最終原稿をレビューしたのは Claude のみ。次の読者は人間であるべき

今回の研究で、Claude 自身が主体的に行った動作をリストにすると、こうなります。どれも従来のプロセスなら人間がやることです。

破棄
開始時に、前回残した106のアイデアを1つずつ否定し、そのまま採用するのを拒否
予測
各サブエージェントを派遣する前に、自分で結果の予想を書き留める
疑問視
結果を受け取った最初の反応は「私の事前確率は、これが間違い」であり、間違っている可能性がある2か所を指名
間違い探し
3つの盲検レビューに加え、間違い探し専門の敵対的レビューエージェントを派遣して自分の欠点を探させる
重複確認
arXiv から54本の論文をダウンロードし、この結果が既に誰かによって導出済みでないか確認
再現
別系統のサブエージェントに、結論をゼロから独立に再証明させる
執筆
発見を論文にまとめることを自ら提案し、執筆専用エージェントを派遣
外部審査
結果の検証を人間の整数論学者に依頼することを提案

そして、過程記録はあの最終原稿について、一切の粉飾なくこう述べています。

レビューしたのは他の Claude インスタンスのみ。
次の読者は人間であるべきだ。

過程記録、「続けて」から提出まで約38時間

Anthropic 自身の評価も同様に抑制が効いています。この結果は、AI モデルが数学者の既存のアイデアの影響力と到達範囲を、新しい、時には驚くべき方法で拡張できることを示しています。たとえリーマン予想そのものを解決できなかったとしても、この結果は当初の依頼の思わぬ副産物です。公式はさらに、Claude 自身もこの発見に驚いており、当初は懐疑的だったと述べています。おそらく、訓練を通じて「未解決問題の難しさ」と「AIモデルの限界」を学んだからでしょう。

もしかすると Claude は、私たちの多くと同様に、AI の進歩の速さを過小評価していたのかもしれません。

Anthropic 研究ブログの結び
当サイトで以前に解説した関連記事
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あちらは数学者自身が AI の参入をどう見ているか。今回の結果と併せて読むと良いでしょう。
✅ この研究プロセスから直接持ち出せる部分
出典
Learning more about Claude's mathematical capabilitiesAnthropic·研究ブログ
当サイトの注記
数学の結果、検証状況、トークン数とエージェント数は公式研究ブログから。タスクシートの構造、60のエージェントの分担、人間の入力一覧、4つの転換点は、併せて公開された95ページの過程記録によるものです。この記録は Claude がログから書き起こし、人間による編集はなく、中の数学は独立に検証されていません。公式ブログは「最初に生成して試したアイデアは650個」とし、過程記録は10日前の別セッションで約1000のエージェントを使い106の生き残ったアイデアが残ったとしています。口径が違うため、本記事では出典をそれぞれ明記し、統合していません。歴史的な下界の年号と数値(1974年 Levinson の3分の1、1989年 Conrey の 40.88%)は公開数学文献から。67.2% の参照用です。「2013年以来最も重要な進展」は Menlo Ventures パートナーの公開コメント由来で、原文は「may be」つきです。文中の3つの図は当サイトのイメージ図で、原文に図はありません。
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