OpenAIが2026年9月、AIエージェント1万体を並列稼働させ、90年未解決だったナビエ・ストークス方程式関連の課題を88時間で解法導出に至らせたと発表しました。ブロックチェーンの署名基盤や金融機関のオンライン通信を支える公開鍵暗号の前提が揺らぐ中、国内の暗号資産交換業者や金融システム運用部門は暗号移行計画の前倒しを検討する段階に入っています。
1万体のAIエージェント稼働と722本の数学手稿公開
OpenAIは2026年9月8日、自律型AIエージェント約1万体を稼働させ、ミレニアム懸賞問題の1つであるナビエ・ストークス方程式に関する難問（解の滑らかさと有限時間特異点の発生条件）の解法を88時間で導出したと公表しました。さらに形式検証ツール「Lean」を用いた機械的検証に17時間を費やし、合計105時間で一連のプロセスを完了させたと報告しています。
この成果に投じられた計算リソースは、エージェント間で送受信されたメッセージ数が約270万件、消費された出力トークン数は約1,300億トークンに達しました。全試行の累計では490万件のメッセージと3,000億トークンが消費されています。
続いて2026年10月6日から7日にかけて、OpenAIは単一の未公開先端モデルに対し、約4,000件の数学課題を入力文1つで与える実験を行いました。その結果、わずか1か月足らずの間に722本の手稿（372の成果グループ）が生成・公開されました。各成果に要した平均計算量は、推論時間換算で約3時間分です。
| 時期 | 開発主体 / 関係者 | 発表内容・主な数値データ |
|---|---|---|
| 2026年5月 | OpenAI | 内部モデルを用いて「エルデシュの単位距離予想」の反例を提示 |
| 2026年8月 | OpenAI | モデル「Astra」により非ソフィック群関連など未解決問題10件に進展 |
| 2026年9月8日 | OpenAI | 1万体のエージェントでナビエ・ストークス課題を88時間で解法導出（計1,300億トークン） |
| 2026年10月6〜7日 | OpenAI | 単一モデルへの単一入力から722本の手稿（372成果グループ）を生成 |
| 2026年10月7日 | イーサリアム財団 ジャスティン・ドレイク氏 | 楕円曲線暗号突破の懸念から「バンカーモード」への計画着手を提唱 |
| 2026年10月8日 | 米ジョンズ・ホプキンス大学 マシュー・グリーン准教授 | AIの数理解析能力による公開鍵暗号の崩壊リスクを警告 |
この急速な進展に対し、ニューヨーク大学のトリスタン・バックマスター教授らから先行研究データの参照に関する疑義が示されたほか、人間数学協会（Association for Human Mathematics）がモデルの評価に懐疑的な声明を出すなど、学術界での検証を巡る議論も起きています。
参考記事: AnthropicのAI、耐量子暗号「HAWK」の脆弱性を特定
高度推論AIが突き崩す計算複雑性と検証能力の非対称性
探索空間の圧縮と形式検証の自動化
従来の数学的証明や暗号解読は、人間が仮説を立て、膨大な組み合わせ空間を手作業で絞り込むアプローチが主流でした。今回のブレークスルーを可能にした要因は、自律推論モデル群による仮説生成と、定理証明系「Lean」による形式検証の結合です。
OpenAIのエージェント群は、広大な探索空間から反例や特異点の発生経路を確率的に絞り込み、機械可読な証明言語へ直接変換するパイプラインを構築しました。これにより、人間が数十年間かけても到達できなかった計算ステップを短縮しています。
暗号基盤を支える前提の変容
インターネットのHTTPS通信やビットコイン、イーサリアム（Ethereum）などの暗号資産は、楕円曲線暗号（ECDSAやEd25519）およびRSA暗号を採用しています。これらの安全性は「特定の数学的問題を解くには膨大な計算量が必要である」という計算複雑性の仮定に依存しています。
量子コンピュータによる暗号解読は、Shor（ショア）のアルゴリズムを物理的量子ビット上で実行できるマシンの完成が前提でした。一方でAIによる数理解析の進化は、専用ハードウェアの完成を待たずに、古典的な計算機上で「問題を解くための新たな近道（数理的ショートカット）」を発見する可能性を提示しています。
米ジョンズ・ホプキンス大学のマシュー・グリーン准教授は、暗号アルゴリズムそのものがAIの数理的探査によって無力化されるリスクを指摘しました。イーサリアム共同創設者のヴィタリック・ブテリン（Vitalik Buterin）氏も、耐量子暗号（PQC）の有力候補である格子暗号（Lattice-based cryptography）の安全性余裕すら、AI数学の進展により縮小する可能性に言及しています。
「バンカーモード」の提案と現実的課題
暗号資産のウォレットアドレスは、トランザクションを送信する際に公開鍵がブロックチェーン上に記録されます。一度も送金を行っていないアドレスは公開鍵がハッシュ化された状態で保持されているため、数学的な解読攻撃に対する耐性が比較的高くなります。
イーサリアム財団の研究員ジャスティン・ドレイク（Justin Drake）氏は、AIによるアルゴリズム解析が進んだシナリオへの防衛策として、トランザクション履歴のない未使用アドレスへ資産を隔離する「バンカーモード」の策定を呼びかけました。
ただし、ブテリン氏はこの措置について、現時点で一般ユーザーが慌てて資産を移動させると鍵管理ミスによる紛失リスクが高まるとして、冷静な対応を求めています。
【公開鍵暗号における攻撃リスクの変化】
従来モデル: 総当たり・離散対数計算 → 天文学的な計算時間により安全性を担保
量子モデル: Shorのアルゴリズム実行 → 実用的な誤り耐性量子コンピュータ（FTQC）が必要
AI推論モデル: 構造的特異点・新解法の発見 → 古典クラスタ上のアルゴリズム探索で計算量を圧縮
参考記事: 耐量子暗号（PQC）とは？CISOが急ぐべき暗号インベントリと2030年への移行ロードマップ
日本国内の暗号インフラと暗号資産事業者が直面する構造的課題
2030年想定ロードマップの圧縮圧力
日本国内のセキュリティ基準であるCRYPTREC（電子政府推奨暗号リスト）や金融庁の監督指針では、2030年前後を目途に耐量子暗号（PQC）への移行を進める議論が中心でした。しかし、AIによる数理的解析の進展は、アルゴリズム自体の安全余裕を想定よりも早く減衰させる要因となります。
国内のオンラインバンキングや決済基盤、マイナンバー関連インフラはRSA（2048〜4096ビット）やECDSAに依存しています。暗号アルゴリズムの更新には基盤システムの改修を伴い、金融機関や官公庁の調達サイクルでは検証から配備完了までに数年を要します。AIによる解読アルゴリズムの発見が先行した場合、パッチ適用が間に合わない「暗号移行のタイムラグ」が生じるリスクがあります。
暗号資産交換業におけるホットウォレット運用の制約
資金決済法に基づく内閣府令により、国内の暗号資産交換業者は顧客資産の95%以上をコールドウォレット（オフライン環境）で管理することが義務付けられています。一方で、残る5%未満のホットウォレットや入出金ハブとなるアドレスは、日常的にトランザクションを生成するため公開鍵がネットワーク上に露出しています。
AI駆動の署名偽造リスクが理論値から現実の脅威へ移行した場合、同一アドレスの継続使用を前提とした既存の業務フローやリバランス基盤の改修が必要となります。使い捨てアドレス（One-time Address）運用やMPC（マルチパーティ計算）ノードの鍵更新サイクルの短縮化など、トランザクション手数料の増加と運用負荷を伴う設計変更が課題となります。
検証体制のキャパシティ超過
ミラノ大学のヴァレリオ・カプラロ（Valerio Capraro）准教授が指摘するように、AIが生成した数理モデルの正しさを人間が精査するには数か月の期間が必要です。国内の研究機関や暗号ベンダーにおいても、AIが提示する新しい暗号脆弱性や数学的証明の妥当性を評価できる専門人材は限られています。
人間によるピアレビュー能力をAIの生成速度が上回る環境下では、形式検証ツールの導入や自動検証環境の構築を行わなければ、安全性の評価が滞る事態が想定されます。
参考記事: AIセキュリティとは？NIST基準から学ぶ脆弱性対策と組織防衛の実 Concurrent対策
暗号アジリティ確保と資産防衛のための具体的ステップ
AIの高度推論によって数学的仮説の解明が加速する環境において、企業とエンジニアが講じるべき施策は以下の通りです。
- システム内の暗号アセット（公開鍵アルゴリズム・鍵長・電子証明書）の棚卸しを実施し、楕円曲線暗号やRSAに依存する箇所を特定する。
- 暗号アルゴリズムを迅速に差し替え可能な「暗号アジリティ（Crypto-Agility）」を意識したアーキテクチャへの改修に着手する。
- ブロックチェーンを扱うシステムでは、トランザクション発行済みアドレスの再利用を停止し、入出金用アドレスのローテーションを自動化する。
- セキュリティレビュー体制において、Leanなどの形式検証システムを活用した自動コード検証ツールの導入評価を進める。
AIが解法を提示するスピードに対して、人間側の受入検証とインフラ改修の速度をいかに引き上げるかが、今後のシステム設計における焦点となります。
出典: The Independent
出典: OpenAI
出典: Business Insider
出典: Crowdfund Insider
出典: TradingView
出典: The Guardian
出典: Futurism
