Gemini Deep Think が IMO 2025 で金メダル基準を達成

Gemini Deep Think が IMO 2025 で金メダルパフォーマンスを実現

Deep Think を搭載した高度な Gemini バージョンは、2025 年国際数学オリンピック (IMO) で金メダル基準を正式に達成し、6 問中 5 問を完璧に解いて合計 35 点を獲得しました。この結果は、学生の解答に適用されるのと同じ基準で IMO コーディネーターにより公式に採点・認定されました。

AlphaProof と AlphaGeometry からの技術的進化

この成果は、2024 年の結果と比較して AI の数学的推論における大きな飛躍を示しています。2024 年、Google DeepMind の AlphaProof と AlphaGeometry 2 システムは、4 問を解き 28 点を獲得して銀メダル基準を達成しましたが、問題を Lean などのドメイン固有言語に専門家が翻訳する必要があり、計算に 2〜3 日を要しました。

対照的に、2025 年の Gemini Deep Think モデルは自然言語でエンドツーエンドに動作し、公式問題記述から直接厳密な数学的証明を生成し、4.5 時間の競技時間制限内に収めました。

Deep Think 推論アーキテクチャ

Gemini Deep Think は、複雑な問題向けに設計された高度な推論モードです。問題解決能力を向上させるために、いくつかの主要な研究技術を活用しています。

Parallel Thinking（並列思考）: 単一の直線的な思考チェーンに従うのではなく、モデルは複数の可能な解答パスを同時に探索・組み合わせ、最終的な答えに到達します。
Reinforcement Learning（強化学習）: モデルは、マルチステップ推論、定理証明、問題解決データを活用するよう特別に設計された新しい強化学習手法で訓練されました。
Curated Knowledge（キュレーションされた知識）: システムには、高品質な数学的解答のキュレーションされたコーパスと、IMO レベルの問題に取り組むための一般的なヒントやコツを含む具体的な指示が提供されました。

数学と AGI の未来への示唆

Google DeepMind は、この結果を、より複雑で高度な数学を解くことができる AI を構築するための初期段階と見なしています。2025 年の成功は自然言語の流暢さに基づいていますが、同研究所は AlphaGeometry や AlphaProof といった形式的システムの開発を継続しています。

DeepMind は、数学的発見の未来は自然言語の流暢さと形式言語での検証済み推論を組み合わせたエージェントにあると主張しています。このようなツールは、数学者、科学者、エンジニアが人類の知識を前進させ、汎用人工知能 (AGI) への道を切り開くことを支援することを目的としています。

利用可能性

Deep Think モデルのバージョンは、数学者を含む信頼できるテスターの一部に先行リリースされ、その後 Google AI Ultra の加入者に展開されます。