投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
LLMが強いのは「既知の手法を高速に大量に試す仕事」です。
フィールズ賞受賞者の数学者ティモシー・ガワーズが2026年8月12日、自身のブログで「LLMはどんな数学が得意なのか」という考察を公開しました。結論は、AIが万能になったのではなく、得意な仕事の型がはっきり偏っているというものです。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。ガワーズが挙げた例の発見手法8つのうち、LLMが向くと見たのは4つでした。この「4対3」の線引きは、EC事業者がどの業務をAIに渡すかを決めるときの、そのまま使える判断材料になります。
何が起きたか：数学者が語った「LLMは高速だが鼻が利かない」
ガワーズの投稿の出発点は、その数日前にOpenAIが数学と理論計算機科学の重要問題10問を解いたと発表したことです。ガワーズによれば、その中には群論の未解決問題であるソフィック群の初の構成や、多色ラムゼー数の下界に関する結果が含まれていました。彼自身、これらを「極めて印象的だ」と評価しています。
そのうえでガワーズが指摘したのが、速度と結果の量が釣り合っていないという点です。もしLLMが数学のあらゆる側面で全人類より優れているなら、その圧倒的な計算速度からして、成果はもっと洪水のように出てくるはずだ、という趣旨の指摘をしています。実際にはそうなっていない。つまりLLMには得意領域と不得意領域がある、というのが論の起点です。
ガワーズは、LLMが確実に得意なことを2つに整理しています。第一に、膨大な数学的知識を持っていること。標準的な議論で解ける問題なら、ほぼ確実に該当する手法を見つけて適用できます。第二に、コンピュータであるがゆえの速度。人間と比べて桁違いの回数、失敗を試せます。この2つの組み合わせから導かれるのが、確率的な要素が強い問題、つまり「特に新しくないアイデアを大量に試して、どこかで当たりを引く」タイプの問題でLLMが優位に立つ、という見立てです。
逆に人間が当面優位なのは、深く掘り下げて意外な筋道を見つけるタイプの問題だとしています。ガワーズは実際にChatGPTの上位モデル（投稿内では「5.6 Pro」と表記）と未解決問題を議論した経験も書いており、有望に見える方針を提示されるが、よく考えると見込みが薄い、という感触を率直に記しています。
8つの手法のうち4つ：AIに渡していい仕事の見分け方
ここが本記事で最も実務に効く部分です。ガワーズは、数学で例や反例を探すときの一般的な手法を8つ列挙しました。そのうえで、LLMがよく適合しそうなものとして、手持ちの標準例をひとつずつ当てて確かめる方法、標準的な帰納構成、確率的手法、生成的な例の選択、というおよそ4つを挙げています。
一方で、メタ変数を多用する方法、あえて逆を証明しにいく方法、逐次近似で当たりに寄せていく方法の3つについては、「自分がいま進んでいる方向が有望かどうかを判断する能力」がより強く要求されるため、人間に分があり得るとしています。ガワーズはこれを、探索木を大幅に刈り込める「良い鼻」と表現しました。
この構図は、EC運営の業務分解にほぼそのまま重なります。楽天市場やAmazonの店舗運営で発生する作業のうち、「型が決まっていて、大量に試して当たりを探す」ものは前者に属します。商品名のパターン出し、広告文の量産とA/Bテスト、レビューの分類とタグ付け、問い合わせメールの定型返信の下書き、商品説明文の一次ドラフト。これらはまさに、既知の型を高速に大量に回す仕事です。
対して、「どの施策から着手するか」「この数字の落ち込みは在庫要因か検索順位要因か広告要因か」「今期は新規獲得と既存維持のどちらに寄せるか」といった判断は、後者に属します。選択肢を絞り込む前の見極めであり、探索木を刈り込む仕事です。ここをAIに丸投げすると、ガワーズが書いたのと同じ現象、つまり「もっともらしく見える方針が5回続いて、進捗がない」という状態に陥りやすくなります。
今後の展望：AI導入の順番を「刈り込み」から逆算する
ガワーズは、この「鼻」がLLMの訓練から創発する可能性を否定しておらず、1〜2年で人間と同等になる可能性にも言及しています。断定はしていません。したがってEC事業者としても、「AIには判断ができない」と固定的に決めつけるのは適切ではなく、現時点の得手不得手を前提に運用設計をする、というのが妥当なスタンスになります。
そのうえで、当面の初動として3つを提案します。第一に、自社の業務を「型を大量に試す仕事」と「どの筋を追うか決める仕事」の2つに仕分けることです。部署単位ではなく作業単位で棚卸しすると、前者が想像より多いことに気づくはずです。第二に、前者から先にAIに渡すこと。ここは検証も簡単で、成果が数字で出やすい領域です。第三に、後者をAIに渡す場合は、必ず人間が採否を決める前提で「選択肢を並べさせる」使い方に留めることです。判断そのものではなく、判断材料の網羅にAIを使う設計にします。
なお、AIの自律的な問題解決能力については別の研究でも慎重な見方が出ています。うるチカラでもAIの自律研究能力に関する検証や、AIエージェント同士を同じ業務に投入した際の挙動を取り上げてきました。今回のガワーズの考察は、それらと矛盾せず、むしろ同じ方向を数学という別の領域から補強するものだと言えます。
まとめ
LLMは既知の手法を高速に大量に試す仕事で圧倒的に強く、どの筋を追うか見極める仕事ではまだ人間に分があります。ガワーズが挙げた8手法のうちLLM向きは4つでした。EC事業者は業務を作業単位で仕分けし、量を回す仕事から順にAIへ渡すのが、現時点でもっとも失敗しにくい進め方です。
参考文献
- Gowers’s Weblog: What sort of maths are LLMs good at?（2026年8月12日）
- DeepMath-Creative: A Benchmark for Evaluating Mathematical Creativity of Large Language Models（arXiv 2505.08744）
- Assessing the Creativity of LLMs in Proposing Novel Solutions to Mathematical Problems（arXiv 2410.18336）
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
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引用元: Gowers’s Weblog
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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