AIモデルが解けない知能テスト

AI の進化速度は確かに急速だ。2024年末、NY Times の Connections パズルを AI が18%の精度でしか解けなかったのに対し、2025年初頭には複数のモデルでほぼ完全に解けるようになった。しかし、同じ「知能テスト」でも、AI の得意・不得意は非常に偏っている。空間推論、つまり 3D 物体を脳内で回転させて認識する能力では、AI は今なお人間に大きく劣っている。建築家や機械設計者のような空間思考が必要な仕事では、現在の AI は補助ツールにもならない。

その理由は単純だ。AI が何かを「解ける」というのは、訓練データに近い問題パターンを認識して、学習した回答パターンを応用する、ということに過ぎない。Connections パズルが得意になったのは、生成モデルの能力が向上したからではなく、この手のパズルに対する工夫された指示が蓄積されたからであり、学習データそのものがより充実したからである。つまり、学習データが豊かな領域では急速に進歩するが、データが限定的な領域、あるいは微妙な変化を識別する必要がある領域では、今なお大きな弱点を抱えている。

中小企業が AI 導入を検討する際の教訓は、「あの大企業が使ってるから、うちでも」という発想を捨てることだ。ツールを選ぶときは、その企業の「顧客対応」「営業事務」「製造工程」など、具体的なタスクでの得意・不得意を実測すべきだ。業界平均で「8割の成功率」と謳うツールが、あなたの会社の「微妙なニュアンスが必要な判断」では役立たずになる可能性は十分ある。