AI研究の現場は、理想と現実が交差する場所です。最新のCritPt評価は、その距離を具体的に示してくれます。今回はGemini3ProとGPT-5を例に、評価の意味とこれからの実務的な影響を分かりやすく整理します。

CritPtとは何か

CritPtは、複雑な物理課題を含むテストセットを用いてモデルの推論力を測る評価手法です。ここでいう“複雑な物理課題”とは、単純な知識の詰め込みでは解けない、段階的な推論や実験設計が必要な問題を指します。要するに、博士課程の初期研究レベルに相当する問題をAIに解かせることを狙っています。

Gemini3ProとGPT-5、今どんな状態か

簡単に言うと、両モデルとも非常に高性能ですが「自動で科学を進める」段階には達していません。Gemini3ProやGPT-5は広範な知識と推論能力を持ちますが、結果の検証や実験設計の微妙な判断では人間の介入が必要です。たとえるなら、優秀な助手は務まるが、責任を取れる主査にはまだ遠い、というイメージです。

具体的には、長い論理の積み重ねで生じる小さな誤りや、前提条件の見落としが問題になります。CritPtのスコアは、こうした「細かな盲点」を浮き彫りにします。

研究・実務現場に及ぶ影響

まず期待できるのは、AIを使った実務の効率化です。文献探索や仮説のブレインストーミングでは、AIは頼もしい相棒になります。一方で、品質管理や再現性の担保は人間が主体となる必要があります。

実際の現場では、AIツールの選定基準が厳しくなりそうです。プロジェクトの初期段階で、人間とAIの役割を明確に分ける設計が求められます。例えば、AIは仮説生成とデータ前処理を担当し、評価と最終判断は研究者が行う、といった運用です。

例：想定されるワークフロー

  1. AIが仮説候補を複数提示する
  2. 研究者が妥当性を評価し、実験設計を調整する
  3. AIがデータ解析を補助し、研究者が再現性を検証する

この流れは、人間とAIが互いの強みを生かす協働の一例です。

今後の展望とまとめ

CritPtの評価は、現状の限界を示すと同時に現実的な期待値を提供します。Gemini3ProやGPT-5は強力な研究支援ツールになり得ますが、人間の監督や倫理的配慮は不可欠です。AIは地図を示してくれますが、目的地への最終判断は人間が行う必要があります。

最後に一言。AIの性能は日々進歩します。CritPtのような評価を通じて、私たちがどう共に働くかを慎重に設計していくことが、次の一歩を確かなものにします。