OpenAIは、数学における「ミレニアム懸賞問題」の一つであるナビエ・ストークス方程式の解法を同社のAIシステムが提示したと発表しました。この成果は、クレイ数学研究所が認める滑らかな外力下での3次元ナビエ・ストークス方程式に対する有限時間特異点を構築したものです。なお、外力のない方程式の滑らかさに関する問いそのものは解決されていません。本研究には約1万個のAIエージェントが並行して投入され、合計で約1,300億トークンの出力と270万件のメッセージが生成されました。計算開始から88時間で結論に至り、その後、数学的証明言語であるLeanを用いた形式検証に17時間を要しました。

本実験は、ニューヨーク大学のトリスタン・バックマスター(Tristan Buckmaster)とAnthropicのレベント・アルポゲ(Levent Alpöge)らの先行研究を基盤としています。両名は以前、ClaudeやOpenAI Codexなどのツールを活用し、3次元非圧縮性オイラー方程式の有限時間ブローアップを構築していました。OpenAIは先行事例の報告を受け、2026年9月1日に本格的なミレニアム懸賞問題への取り組みを開始しました。研究プロセスでは、エージェントをグループ分けし、キャッシュされたインターネットデータへのアクセスやコード実行を並列化することで、効率的な探索と結論の統合を行いました。

研究過程ではデータ汚染に関する議論も発生しました。バックマスターは自身の研究でCodexにドラフトを入力していたと指摘しており、これを受けてOpenAIは社内調査を実施しました。OpenAIは、バックマスターによる過去2ヶ月間のプロンプトが学習や出力に影響を与えることは不可能だったと主張しています。また、帰属を巡る対立もありました。OpenAIがアルポゲの所属先であるAnthropicを理由に共同研究からの除外を提案した際、バックマスターが論文の共同執筆を拒否したことが報告されています。クレイ数学研究所は問題が解決された可能性があることを認めつつも、公式な評価とクレジットの帰属には時間を要するとの見解を示しています。今回の実験は、マルチエージェントシステムが並行して探索を行い、失敗した経路を切り捨てながら高速で複雑な知見を統合する能力を示しました。

OpenAIは、数学における「ミレニアム懸賞問題」の一つであるナビエ・ストークス方程式の解法を同社のAIシステムが提示したと発表しました。この成果は、クレイ数学研究所が認める滑らかな外力下での3次元ナビエ・ストークス方程式に対する有限時間特異点を構築したものです。なお、外力のない方程式の滑らかさに関する問いそのものは解決されていません。本研究には約1万個のAIエージェントが並行して投入され、合計で約1,300億トークンの出力と270万件のメッセージが生成されました。計算開始から88時間で結論に至り、その後、数学的証明言語であるLeanを用いた形式検証に17時間を要しました。

本実験は、ニューヨーク大学のトリスタン・バックマスター(Tristan Buckmaster)とAnthropicのレベント・アルポゲ(Levent Alpöge)らの先行研究を基盤としています。両名は以前、ClaudeやOpenAI Codexなどのツールを活用し、3次元非圧縮性オイラー方程式の有限時間ブローアップを構築していました。OpenAIは先行事例の報告を受け、2026年9月1日に本格的なミレニアム懸賞問題への取り組みを開始しました。研究プロセスでは、エージェントをグループ分けし、キャッシュされたインターネットデータへのアクセスやコード実行を並列化することで、効率的な探索と結論の統合を行いました。

研究過程ではデータ汚染に関する議論も発生しました。バックマスターは自身の研究でCodexにドラフトを入力していたと指摘しており、これを受けてOpenAIは社内調査を実施しました。OpenAIは、バックマスターによる過去2ヶ月間のプロンプトが学習や出力に影響を与えることは不可能だったと主張しています。また、帰属を巡る対立もありました。OpenAIがアルポゲの所属先であるAnthropicを理由に共同研究からの除外を提案した際、バックマスターが論文の共同執筆を拒否したことが報告されています。クレイ数学研究所は問題が解決された可能性があることを認めつつも、公式な評価とクレジットの帰属には時間を要するとの見解を示しています。今回の実験は、マルチエージェントシステムが並行して探索を行い、失敗した経路を切り捨てながら高速で複雑な知見を統合する能力を示しました。