【最新AIがもたらす破壊と創造】 未来予測能力の進化、幾何学の常識を覆す創造性、そして誕生するAIパラレル経済

　本投稿は、2026年5月23日に配信されたピーター・ディアマンディス氏のポッドキャストの内容を一部抜粋したもので、ここでは、予測能力と論理的推論の分野で進展を遂げている最新のAIとそれがもたらす経済システムの構造的変化についてのディスカッション・コンテンツを紹介しています。以下が主なサブテーマです。
 
◇ AI未来予測の精度向上
　GPT-5.5が現実世界の事象に対して高い予測精度を記録し、複雑なシミュレーションや将来の政策決定におけるAIの応用可能性が示されている。
 
◇ 幾何学の常識を覆したAIの創造性
　離散幾何学の分野で約80年間未解決であったポール・エルデシュが示した常識を覆して反証。そして、単なる総当たり計算を超越し、新たな論理構築のアプローチを示すに至っている。
 
◇ AIパラレル経済への富の移動
　従来の金融機関を中心とした金融エコシステムから、AIを窓口基盤とした新たなパラレル経済への資金流入する実態が進んでいる。

1. 優れた予測精度を持ち始めたGPT

 
［ピーター・H・ディアマンディス］
　このGPT-5.5 Codexが予測分野をリードしているという記事がとても気に入りました。
　OpenAIは「Future Sim」と呼ばれるものを構築しました。このFuture Simはインターネット上の出来事を1日ずつ再現するものです。2026年1月1日以降の実際のニュースにAIエージェントがアクセスできるようにし、その後の90日間の現実世界の出来事を予測させます。その結果、GPT-5.5はCodexを実行して25%の精度を記録し、すべての最先端モデルの中でトップに立っています。また、スーパーボウルに関するPolyMarketでの人々の予測も上回りました。

　私がこれについてどう考えているかというと、これはAIに知恵を与える第一歩だと思っています。以前にもお話ししましたが、人間の知恵とは長老の集まりに行き、どちらの方向に進むべきか、どの道を行くべきか尋ねることができる能力のことです。そして長老たちは、経験にもとづいて、こちらの道に行けば良い結果にはならないが、あちらの道に行けば勝てる可能性が高いと答えてくれます。もしAIが10億倍もの高解像度のシミュレーションを実行できるとしたら、これが最も成功の確率が高いと教えてくれるはずです。
　アレックス、これについてどう思いますか。アイザック・アシモフのファウンデーション・シリーズに出てくる心理歴史学を思い出しますよね。

［アレックス・ウィスナー＝グロス］
　ええ、その通りですね。ファウンデーション・シリーズの前提は、ハリ・セルドンという数学者が登場することです。それは銀河規模の壮大なSFなのですが、偉大な数学者であるハリ・セルドンが、人類の文明を大規模に予測できる心理歴史学という理論を発明します。そして彼は銀河帝国の崩壊や、他にも様々な興味深い出来事を予測できるようになります。
　では、ここで少しだけ内容を整理させてください。Future Simというベンチマーク自体はOpenAIが開発したものではなく、独立した研究者のグループによるものです。しかし、OpenAIのモデルを含む多数のモデルをベンチマークしているのは事実です。それにしても、このベンチマークは非常に賢明な仕組みです。これは、知識のカットオフ日を超えた出来事を予測する能力を様々なモデルに対して評価しています。ウェブにアクセスなく行うため、より最近の情報を調べることはできません。
　そして、現在の最先端技術がすでに25%の予測精度に達しているという事実は、アシモフの言葉を借りるなら、これが心理歴史学モデルの最低のレベルになるということです。これをさらに推し進めれば、政策決定におけるモンテカルロ法による研究が可能になるという意見にも私は賛成します。少なくとも人間の行動の結果として、将来起こり得る出来事をある程度予測できるようになるでしょう。

　ピーター、私たちはこれについて、2026年から2035年までのこの10年間の後半に地球規模の解決策に関して何が起こるかという予測の中で少し話し合いましたよね。地球規模の結果を予測する能力があれば、地球規模の介入も予測できるようになると思います。これは私が病気がおそらく解決されるだろうと主張するのと同じようなことです。つまり、このことはすべての病気を治癒させる仮想細胞の地球規模版になるのです。修正しようとしているシステムの完璧なデジタルツインがあれば、悪い状態から良い状態へ移行するために考え得るすべての介入方法を徹底的にテストすることができます。これは人類にとって良い結果をもたらす可能性のある最高のツールです。

［ピーター・H・ディアマンディス］
　サリム、これについてどう思いますか。

［サリム・イスマイル］
　そうですね、これは企業の役員室にとって信じられないほど強力なものになるでしょうね。なぜなら、四半期ごとの報告からリアルタイムでの状況把握へと移行できるからです。これについては後ほど少しお話ししますが、私たちは実際にあなたの論文に従って、この機能を組織的シンギュラリティのアーキテクチャに組み込んでいます。
　そして、ここでは私たちが少し見落としているもうひとつの影響があります。現在のニューヨークの状況を見てみると、半導体や小売など様々な分野に特化した数多くのヘッジファンドが存在します。そしてそれらはすべて、プライム・ブローカーによって支えられています。つまり、取引や会計をすべて担うはるかに大規模な銀行のことです。そのプライム・ブローカーの業界全体が、たった1つか2つのAIモデルに変わってしまう可能性があるのです。したがって、これによる富の集中効果は計り知れないものになるでしょう。もしAIが市場を選ぶことにおいて根本的に優れているのであれば、AIはただそこに留まって1つの市場だけを扱うことはしません。AIはすぐにあらゆる市場へと拡大していくはずです。もし現在の状況のまま進んでいけば、莫大なAI予算を持つごく少数の巨大ファンドへと業界が統合されていくのを目の当たりにするでしょうし、それが金融のシンギュラリティです。

［アレックス・ウィスナー＝グロス］
　デイブとピーター、今お二人は個別の銘柄選びよりもインデックス投資を支持していましたか。

［デイブ・ブランディン］
　まさか、あれはインデックスではありません。インデックスは盲目的に動きますが、今はインデックスよりもはるかに優れているものです。

［アレックス・ウィスナー＝グロス］
　そうですね、実際のところアクティブ・インデックスと言えます。アクティブなインデックスと呼ぶのであれば、半分は同意します。

2. OpenAIのパーソナル・ファイナンス

［ピーター・H・ディアマンディス］
　では、引き続きOpenAIの話題ですが、OpenAIがChat GPTにパーソナル・ファイナンス機能を導入しました。これは12000の金融機関にアクセスできるファイナンスモードです。ChatGPT Proのユーザーは、自身の支出、負債、税金、長期的な計画について、個別の質問をすることができます。

　これはOpenAIがまた別の垂直市場を開拓していることを意味します。彼らは検索分野でそれを行い、コーディング分野でも行いました。そして今、120億ドルの規模を持つパーソナル・ファイナンスアプリ市場を狙っています。これによってMintは終わりを迎え、NerdWalletは警戒を強める必要があると言えるかもしれません。すでに2億人が金融に関する質問でAIを利用しています。
　デイブ、これについてどう思いますか。デイブの次はサリム、あなたに意見を聞きたいと思います。

［デイブ・ブランディン］
　これはファウンデーション・モデルの企業が法律分野を展開し、現在は金融分野を展開し始めているという全体的なトレンドの一部です。あらゆる垂直市場の企業、つまり弁護士や財務会計士などの中間排除を可能にするAPIを提供しています。そして、これらのAPIを早期に導入する新しいスタートアップのエコシステムが生まれ、市場に破壊的変化をもたらすことができると考えています。ファウンデーション・モデルの企業が信じられないほどの好業績を収める一方で、これらのスタートアップ企業も非常にうまくいくでしょう。

　しかし、多くの人が見落としていることがあります。ニューヨークにいて、2万人の財務アドバイザーを抱える巨大な金融機関を見ると、それが破壊されるとは想像できません。そこには膨大な人員や強固な組織、会議、ファイル、そして多くの規制障壁が存在するからです。しかし、こちら側では独自のAI経済というパラレル経済が成長しています。ニューヨークの誰もが、すべてのお金はこっちの銀行にあり、あちらの新しい経済圏にはないと主張します。しかし、次の一連の新規公開株の後は、それらのお金は新しい経済へと移動します。株式市場を通じてSpaceXやAnthropic、OpenAIを経由し、従来のシステムとは完全に独立したパラレルな銀行・金融システムであるエージェント間の経済へ移っていきます。
　もしイーロンの言う通りであれば、約10年から20年のうちにニューヨークで見られるすべてのものの10倍以上の規模になり、はるかに速い曲線で成長することになるでしょう。そして、それらはこれまでの遺産やしがらみを気にすることなく、自律的に成長していきます。そのため、私たちは既存の現実的な世界をそのままにしておけばよく、誰かを怖がらせたり破壊したりする必要はないという見方に、多くの人が傾くことになります。なぜなら、私たちはここにパラレルなAIの世界を構築しており、どちらにしてもそちらの方が大きくなるからです。これは物語の中の非常に興味深い物語だと思います。サリム、あなたの意見もぜひ聞きたいです。

［サリム・イスマイル］
　その通りですね。これは本質的に、あらゆる問題を解決するというテーゼが大規模に展開されている状態が示されているのです。従来のモデルからインテリジェンスのインナーループへと移行し、他のすべてがその周囲を包み込んでいます。これは、私たちが構築した組織的シンギュラリティのアーキテクチャそのものです。
　銀行は恐怖を感じるべきです。なぜなら、お金へのインターフェースが銀行からAIへと移行しているからです。彼らは非常に劇的な形でコントロールを失うことになると思います。金融の仕組みは、個人ではなくこのシステムを中心に層を形成していくことになります。
　そして、デイブが指摘したもうひとつのより広い視点は、私たちが既存の遺産を破壊する必要はないということです。この完全に新しいアーキテクチャを構築し、それを新たな重心にすればよいのです。バックミンスター・フラーの古い名言に、既存システムを修復することはできない、周辺に新しいシステムを構築してそれを新たな重心にする必要がある、というものがありますが、まさにその通りです。私たちはこれが法律、医療、保険、教育の分野で何度にも渡って繰り返されるのを目撃することになるでしょう。

［デイブ・ブランディン］
　今月になって明らかになってから、非常にニュース価値があると感じるのは、古いものから新しいものへの資金の導線が極めて明確になったことです。例えば、アレックスがアドバイザーを務めている事例は非常に良い例です。AIにお金を投入できる証券があり、それをRobinhoodで直接手に入れたり、取引所で購入したりすることができます。その導線を通じて、資金が古い経済から新しい経済へと移動します。一度新しい経済に入ってしまえば、既存の銀行システムなど関係なくなります。これから控えている新規公開株（IPO）も同様で、数兆ドルもの資金が移動しています。これはまさにBitcoinのETFと同じようなもので、一度あちら側に資金を移してしまえば、古いシステムは気にならなくなるのです。

［ピーター・H・ディアマンディス］
　そういえば、これに関するビッグニュースが入ってきています。この後アレックスに話を振りますが、そのニュースというのは、OpenAIが早ければ今週、この金曜日にもIPO（新規株式公開）の申請を準備しているとほのめかしていることです。ご存知の通り、彼らはイーロンとの裁判に勝ったばかりで、自信に満ち溢れています。

　数回前のポッドキャストでも話しましたが、今は利用可能な資金を獲得するための競争が起きています。SpaceXが市場の資金を大きく吸い上げるでしょうし、競合のAnthropicもIPOの準備を進めています。興味深いのは、OpenAIのCFOであるサラが、まだ準備ができていないため2027年に申請する予定だと話していたのを覚えているかと思いますが、今や彼らはその資金源にアクセスするために、Anthropicよりも先に申請しようと話しているのです。計算資源を拡大するために彼らがどれほど資金を必要としているかは言うまでもありません。アレックス、あなたにバトンタッチします。

［アレックス・ウィスナー＝グロス］
　そうですね、今日の収録日に私がニュースレターを締めくくった言葉のように、「我思う、ゆえにIPOす」（Cogito ergo IPO）というのが今の考え方でしょう。OpenAIがパーソナル・ファイナンスを開始するという発表を見たとき、私は「どこで収益化するのか」と疑問に思いました。このポッドキャストで何度も言及してきたように、OpenAIは消費者向けから企業向けへと大きく舵を切っており、トークンあたりの非常に高い生産性価値を正当化する必要があります。
　では、このパーソナル・ファイナンス機能におけるトークンあたりの価値はどこにあるのでしょうか。OpenAIは本当に金融機関になろうとしているのでしょうか。それは疑わしいですね。これは深読みになりますが、私は広告が目的ではないかと疑っています。OpenAIはGoogleの戦略を踏襲しているのです。なぜGoogleはこれらすべての金融関連の垂直マーケットを開拓できたのでしょうか。それは、金融に関する検索クエリが広告の観点から非常に大きな利益を生む可能性があるからです。この点はデイブが誰よりもよく知っているでしょう。
　つまり、もしOpenAIがパーソナル・ファイナンスの会話を収益化したいと考えているなら、消費者向けにパーソナル・ファイナンスに関連するOpenAI広告を掲載するだけでそれを実現するだろうと私は考えています。そして、これらすべての統合によって、個人投資家の特定の状況に合わせて情報を調整できればできるほど、会話の中でより的確なターゲット広告を出せるようになります。今日、ダリオがAnthropicでは広告を出さない、つまり「私たちは一切広告をやらない」とキッパリ発表したことを話しましたが、彼らが企業向けに注力していることを考えれば、それは後付けの非常に都合の良い話だと思います。

［デイブ・ブランディン］
　ええ、Anthropicにはそもそも消費者の基盤がないので、素晴らしい倫理観を持った天使のような存在でいるのは非常に簡単ですよね。

［アレックス・ウィスナー＝グロス］
　ええ、その通りです。ところで、これについてもう一つ言えるのは、Anthropicが法律などのための様々なプラグインを立ち上げた後なので、少し真似をしているようにも感じられるということです。今度はOpenAIがパーソナル・ファイナンスで同じことをしています。しかし決定的に違うのは、Anthropicのスキルスイートは企業をターゲットにしているのに対し、OpenAIは消費者をターゲットにしている点です。OpenAIは企業に課金したいと考えているわけですから、私は自分の広告論を支持しますよ。

［ピーター・H・ディアマンディス］
　ええ、その通りですね。Googleもそうです。OpenAI対Googleの広告の進化を見守ることになりそうです。あなたの言う通りだと思います。

3. AIモデルが離散幾何学の常識を反証

［ピーター・H・ディアマンディス］
　さて、これをアレックスに振りたいと思います。こんなニュースがあります。OpenAIのモデルが、離散幾何学における中心的な予想を覆したというものです。今日、あるいは今週、OpenAIのモデルが、歴史上最も多作な数学者の一人であるポール・エルデシュの長年の予想（かつての常識）を反証したのです。

　アレックス、これについて教えてください。あ、その前にこの動画を流させてください。そのあとで詳細な解説をお願いします。これは何を意味するのでしょうか。一般のリスナーにとってどのような意味があるのでしょうか。

［ピーター・H・ディアマンディス］
　アレックス、解説をお願いします。

［アレックス・ウィスナー＝グロス］
　最初に、この問題がどのようなものであるかについて少し説明します。これは、約80年前にハンガリーの有名な数学者であるポール・エルデシュによって提示された問題です。
　問題は基本的に、2次元の平面上にn個の点を配置できる場合、固定された距離である単位距離によって離すことができる点のペアの最大数はいくつかという問いです。問題を設定するのは非常に簡単ですが、答えるのは非常に難しい内容です。これまで支持されてきたエルデシュの独自の予想は、この固定された単位距離によって離すことができるペアの数に関して、点の数自体に比例する数、つまり基本的に点の数に対して線形であるペアの数よりも大幅に良くすることは事実上不可能であるというものでした。しかし今回初めて、OpenAIは公開されていない内部モデルがその予想を反証し、弱い超線形である弱超線形（Weakly Superlinear）のスケーリングを発見したことを明らかにしました。数学の常識が完全に覆されたのです。

　このことは、ビデオで言及されているように、過去80年間にわたって立ちはだかってきた組合せ幾何学における最も重要な問題の一つであり、AIがそれを解決したのです。特に、付随するすべてのドキュメントやコメントを紐解くと、非常に興味深い解説がたくさんあります。これは、組合せ論が関わっていることから想像されるような、4色問題のようなものではありませんでした。4色問題とは、2次元の地図がある場合、隣接する2つの国が同じ色にならないようにするために、各国を塗り分ける最小の色数はいくつかという問題です。4色問題のように、AIによって網羅的に解決されがちな組合せ論の数学の問題があります。そして、数学者や他の人々はそれらの網羅的な総当たりの解決策を指して、AIはより網羅的で総当たりは得意だが、人間の輝きや創造的な洞察の飛躍を欠いていると言います。
　今回の内容は、そのような問題ではありません。これは、この特定の分野を専門とする世界トップの数学者たちが、その推論の軌跡を見て、ある意味で単に高速だっただけでなく、多くの異なる理論的アプローチを総当たりできただけでなく、より賢い判断を行ったと結論付けるに至った問題です。
　そしてそれは興味深い方法で賢かったのです。OpenAIのウェブサイトに行って、この予想を反証するために使用した推論の思考連鎖に関する多くの専門の数学者のコメントを読むことを皆さんにお勧めしますが、推論の連鎖を見ることで、人間なら疲れ果てて追求しないような、あらゆる風変わりな可能性を追求していることが分かったという興味深いコメントがありました。つまり、より高速であることと、あらゆる風変わりな可能性を総当たりすることの両方によって、創造性に達していたのです。そして最終的に、それらの可能性の一つ、あるいは最終的に解決策につながった思考連鎖からは、楽観的に見れば、これを追求すれば何かが起こるかもしれないといった仮説の言葉で始まり、それが解決につながりました。したがって、AlphaGoのイ・セドルとの対局でのあの有名な37番手や賢く学習されたポリシー探索によって囲碁のゲームの推論ツリーを総当たりできたことを思い出すと、それが数学でも展開され始めているのが見えてきます。そしてちなみに、そのようなことは他のすべての場所でも展開されることになるでしょう。物理学でも展開され、すべての科学、工学でも展開されるでしょう。つまり、ハッシュタグ、「すべてを解決する」です。私たちはその出発の合図を見ています。

［ピーター・H・ディアマンディス］
　人々は数学にはあまり共感しないかもしれませんが、物理学、化学、生物学、材料科学には確実に共感するでしょう。これらは数兆ドルの成果を生み出すことになるでしょうね。

［デイブ・ブランディン］
　過去にこのポッドキャストで、非常に難しい人文科学の最終試験の問題を取り上げ、その質問を理解するだけでも3時間か4時間真剣に考えなければならないという指摘をしたことがあります。そしてもちろん、その後にアレックスが答えは4だと思いますと言い、それが正しいことが分かるのですが、それはさておき、今回の問題は、ビデオを巻き戻してアレックスが言った最初の2、3文を聴けば、それが問題のすべてです。クロスワードパズルや数独が好きな方なら、気に入ることでしょう。

　もう一度聴いてみてください。チームには画像を挿入することを本当にお勧めします。なぜなら、過去80年間、人類は最善の解決策がこの本当に単純な格子、つまり正方形の中の点であると考えていたからです。現在のAIによる解決策は、最善であるとは証明されておらず、単に正方形よりも優れているというだけですが、それを見ると非常に美しくエレガントで、まったく直感的ではありません。
　そして、磁気ボトル（プラズマ閉じ込め）やタンパク質折りたたみ、あるいはチップの配置のようなものに対して、AIが非常に優れているだろうという多くの新しい洞察を与えてくれます。これは配線を最適な方法で配置するチップ設計の問題に非常によく似ています。
　最終的な答えは、人間にとってはまったく直感的ではありませんが、より優れたものなのです。ですから、これは単に数学の問題を解決すること以上の、歴史上はるかに大きな瞬間です。非常に注目すべきことですし、アレックス、あなたがそれをとても美しく雄弁に表現してくれたと私は思いました。願わくば歴史がそのようになることを期待します。

［アレックス・ウィスナー＝グロス］
　あなたも素晴らしい仕事をしたと思いますよ。物事に対する最適な解決策は、必ずしも人間の解決策ほど人間に分かりやすいとは限りません。そして、デイブ、私はその意見に同意します。これはAIがある意味で非常に難しい最適化問題を解決する時代を告げており、その解決策は明らかに風変わりで非人間的、おそらく生物学的にさえ見えるでしょう。そして、それが今日よりも遅くなることは決してありません。

［ピーター・H・ディアマンディス］
　サリム、締めくくってくれますか。

［サリム・イスマイル］
　これを初めて見たとき、37番手の比喩を思い出しました。そして、それが当てはまると思います。本当にエキサイティングですね。

4. オリジナル・コンテンツ

　オリジナル・コンテンツは、以下リンクからご視聴になれます。
尚、本投稿の内容は、参考訳です。また、意訳や省略、情報を補足したコンテンツを含んでいます。

Peter H. Diamandisより
（Original Published date : 2026/05/23 EST）

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だうじょん

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