「AGI（汎用人工知能）が達成されたと言えるのは、人間とAI（人工知能）の能力のギャップを測れなくなったときだ」――。AGIの進展を加速することを目的とする非営利団体「ARC Prize Foundation（ARC Prize）」とAI新興企業の米Ndea（エヌディア）の共同創業者であるFrançois Chollet（フランソワ・ショレ）氏は2026年3月3日、AIを活用した産業変革を議論する「AIリーダーズ会議 2026 Spring」の基調講演でこう話した。
ショレ氏はベストセラー『Deep Learning with Python』を執筆したAI研究者であり、人気の深層学習フレームワーク「Keras」の開発者としても知られる。米Google（グーグル）のエンジニアを経て、現在はAIの知能を測るベンチマーク「ARC-AGI」の開発を進めている。ARC-AGIは、人間は容易に解けるがAIにとっては解くことが難しい問題を集めたベンチマークで、米OpenAI（オープンAI）やグーグルが最新LLM（大規模言語モデル）の性能評価に採用している。
基調講演は「ギャップに注意せよ：自動化から主体性（エージェンシー）への飛躍をエンジニアリングする」と題し、AGIについての自身の見解やARC-AGIベンチマークを開発した経緯、コーディングエージェントの台頭によるソフトウエア開発への影響などを語った。
「事前学習」時代は解けなかったARC-AGIベンチマーク
ショレ氏はまず、2024年までの主流だった事前学習（プレトレーニング）のスケーリング則に基づくAIの進歩が、知性の面で限界に達していたと振り返った。
2024年当時は「大量のデータによる事前学習によって、AGIが自発的に出現すると信じられていた」（ショレ氏）。しかし一方で、事前学習ベースのLLMはベンチマークでは優秀な成績を収めても、実世界で運用したときの性能は大きく見劣りしていた。
これは当時のLLMがパターンを丸暗記していただけで、学習データから少し変化した場合に対応できず、幻覚（ハルシネーション）を起こしやすかったことが原因だったとショレ氏は指摘する。「モデルは未知の問題に直面すると、単純なものであっても解くことが難しかった」（ショレ氏）
事前学習ベースのLLMが抱える限界を可視化したのが、ショレ氏が開発したARC-AGIベンチマークだった。ショレ氏はベンチマークの初代である「ARC-AGI-1」を2019年に公開していたが、2024年まではほとんどのLLMがARC-AGI-1を解けなかった。ARC-AGIベンチマークを解くには、未知のタスクに対してその場で推論する能力が求められる。事前学習ベースのLLMは、その能力に欠けていた。
「テスト時適応」で、AIが未知の問題を解けるように
ところが2024年秋にオープンAIが「OpenAI o1」をリリースし、LLMが「学習時と異なる運用環境下でも自律的に適応できる『テスト時適応（Test-Time Adaptation）』という事前学習とは異なるアプローチにシフトチェンジした」（ショレ氏）ことによって、ARC-AGI-1は突如解けるようになり始めた。
テスト時適応とは、LLMがAIにたどらせる段階的な思考過程である「思考の連鎖（CoT、Chain of Thought）」のプロンプトや、特定のプログラムを推論実行時に自己生成することで、問題を解こうとするアプローチだ。
ショレ氏は「LLMが目の前の問題に対して、事実上『自分自身を再プログラム』して解こうとするようになった。これによってARC-AGIをはじめ、その場での適応を必要とする問題で、突如として大きな進歩が見られることになった」と解説した上で、「テスト時適応によって、我々はついに、本当の意味での流動的知能（Fluid Intelligence）を備えたAIを手にした」（ショレ氏）と振り返った。
2026年現在は、「事前学習のスケーリング則からテスト時適応の時代に進んでいる」とショレ氏は話す。その上でショレ氏は現在のモデルが、LRM（Large Reasoning Model、大規模論理推論モデル）になったと指摘する。
「LRMベースのチャットボットは、応答に数秒、場合によっては数分かかることもある。（LRMベースの）コーディングエージェントでは、タスクを完了するために何時間も考えることさえある。なぜならLRMは、（従来のLLMのような）単にランダムに出力を生成するモデルではないからだ。内部ではニューラルネットワークを使っているが、その上にテスト時適応のレイヤーが追加されていて、このレイヤーが全てを変えた」（ショレ氏）
ショレ氏は近年のAIの進歩をこう振り返った上で、「AGIに到達するには、テスト時適応のみで十分なのか」とも問いかけた。そしてこの問題については「そもそも知能とは何かを考える必要がある」と述べ、ショレ氏の見解を明かした。
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