セミナー情報

第96回産総研人工知能セミナー「数学とAI」

2026年8月は、数学とAI技術の関わりについて紹介いたします。AIの学習や動作解析においては数学は基本的で強力な道具であることは古くから知られていますが、様々な数学的構造が発見されてきました。この流れはAIにおける数学と位置付けることができます。一方、近年のAI技術の著しい発展により数学、特に定理証明にAIの技術を援用する大きな動きが生まれています。これは数学におけるAIとなります。本セミナーでは、これら２つの方向性について最前線で活躍している研究者をお招きし、AIにおける数学、数学におけるAIについて現在の研究状況と今後の展望についてお話しいただきます。

【主催：機械学習研究チーム　山崎啓介　研究チーム長】

名称	第96回産総研人工知能セミナー「数学とAI」
日時	2026年8月7日（金）14:00 - 16:00
受付時間	接続可能時間 13:50 - 16:00
場所	Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後、自動配信されるメールにて会場URLをご案内いたします。
定員	1000名
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

お申込み

プログラム

14:00 -14:10	イントロダクション山崎啓介（産業技術総合研究所研究チーム長）


14:10 - 15:05	数学におけるAIの理論と実践園田翔（理化学研究所上級研究員 / 株式会社サイバーエージェントリサーチサイエンティスト）
	概要定理証明支援系 Lean と生成AIを組み合わせて数学の定理を自動証明する試みが世界で活発に行われている。2026年の年明けには、Erdős問題をはじめとする未解決問題まで解決できるようになってきた。今日の AI は統計的な学習に基づく乱数生成器であるから、原理的に幻覚（hallucination）を起こしやすい。AIが生成する大量の「証明もどき」を機械的にフィルタリングする技術として、Lean のような形式検証システムを組み合わせる方法は、今後急速に普及していくものと考えられる。本講演では、最近のAI援用数学の動向を簡単にレビューしたあと、講演者らの最近の取り組み---機械学習理論や量子情報理論の Lean 形式化と、AI援用数学の統計的学習理論的な解析（統計的証明可能性の理論）---について紹介する。
	略歴 https://researchmap.jp/shosonoda/research_experience
15:05 - 16:00	一つの重みは不明でも百万個なら法則が見える：ランダム行列で見る深層学習早瀬友裕（産業技術総合研究所 BOOST特定フェロー）
	概要深層学習の巨大な重み行列や勾配行列には、個々の要素からは見えない法則が、固有値・特異値の分布として現れる。本講演では、深層神経回路の幅・深さ・文脈長・温度などのスケーリングと関連現象を直感的に紹介し、さらにTransformerや強化学習を題材に、初期化・信号伝播・表現設計を考える。ランダム性を単なるノイズではなく、深層神経回路の解析と設計の道具として捉える視点を提示する。
	略歴 2019年東京大学大学院数理科学研究科にて博士（数理科学）取得。富士通人工知能研究所、クラスターメタバース研究所、CoeFontを経て現在、理研AIPと産総研のクロスアポイントメント。