「Geminiに簡単な計算を頼んだら間違えた」「ChatGPTは正解できるのになぜGeminiはダメなの？」そんな経験をしたことはありませんか？実は、この問題の背後には、AIの本質的な仕組みとトークナイザーという重要な技術が深く関わっています。2026年1月現在、Gemini 3 Flashが登場し、計算能力が大幅に進化しましたが、まだ完全には解決されていない課題も存在します。
この記事では、GeminiやChatGPT、Claudeなどの生成AIがなぜ計算を間違えるのか、その根本的な理由から最新の解決策まで、技術的な深掘りとともに初心者にもわかりやすく解説します。
- 生成AIが計算を間違える本当の理由はトークナイザーの仕組みとLLMの確率的な動作にある
- Geminiのネイティブマルチモーダル方式とGPTのコード実行方式の違いが計算精度に影響する
- 2026年の最新技術では推論モデルと外部ツール活用により計算精度が劇的に向上している
なぜ生成AIは簡単な計算を間違えるのか？
AIのイメージ
生成AIが計算を苦手とする理由は、私たちが想像するよりもずっと根本的なところにあります。人間が電卓のように数値を処理していると思いがちですが、実際には言語モデルは計算をしているのではなく、学習データから最も確率が高い答えを推測しているに過ぎません。
現代数学界の第一人者テレンス・タオ氏も2024年の講演で、「AIモデルは最初に与えられた条件から問題を解いているのではなく、出力の各ステップを推測しているだけです」と指摘しています。これは非常に重要な洞察です。
例えば、57,897×12,832という計算をAIに依頼すると、ChatGPTは誤った答えを返すことがあります。これは計算能力の問題ではなく、AIの根本的な動作原理によるものです。GMOインターネットグループのデータサイエンティスト杜博見氏による2024年の実験では、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70bの5つのモデルすべてが、桁数の多い計算問題で誤答したことが報告されています。
トークナイザーが引き起こす計算エラーの正体
計算エラーの最大の原因はトークナイザーという技術にあります。トークナイザーとは、入力された文章を細かく分割する機能です。例えば、「東京エレクトロンデバイス」という言葉を「東京」「エレクト」「ロン」「デバイス」というように分割します。
この分割方法が、計算における致命的な問題を引き起こします。具体的には以下のような問題が発生します。
小数点以下の数値認識の問題では、9.11と9.9を比較する問題で、多くのAIモデルが9.11の方が大きいと誤答しました。これは、Gemini以外のモデルが小数点以下の「11」や「90」を1つのトークンとして認識してしまい、「11は9より大きい」という判断をしてしまうためです。
文字数カウントの問題も深刻です。英単語「strawberry」に含まれるアルファベット「r」を数える問題では、ほとんどのモデルが誤答しました。理由は、トークナイザーが「st」「raw」「berry」という3つのトークンに分割し、「berry」部分の「r」を1つしかカウントできなかったためです。
さらに、大きな数値の0カウント問題があります。100000000000000000000000000000000という数値の0を数える問題では、全てのモデルが誤答しました。GPT-4oとLlama3は最大3桁ごとに数値を区切り、「100」というトークンと「000」というトークン11個の中で新しい単独の「0」のトークンの数を数えなければならず、正確なカウントが困難になりました。
LLMのニューロン活動が引き起こす意外な誤認識
トークナイザーの問題だけでなく、LLM内部のニューロン活動も計算エラーの原因となります。Transluce社の監視ツール「Monitor」を使った実験では、Llama-3.1に9.8と9.11を比較させたところ、「9.11が大きい」という誤答に影響したニューロンの情報として、同時多発テロ事件の「9月11日」という歴史的な日付や聖書のチャプター表記などが挙がりました。
つまり、AIモデルは9.11を単純な数字として認識せず、学習データに含まれる他の意味と混同してしまったのです。これは、LLMが文脈や過去の学習データに強く影響される確率的なシステムであることを示しています。
GeminiとGPTの決定的な違いなぜ計算精度に差が出るのか？
「Geminiは計算ができない」という噂が広まった背景には、GeminiとGPTのアーキテクチャの根本的な違いがあります。2025年の詳細な調査により、両者のアプローチが明確になりました。
Geminiのネイティブマルチモーダルアプローチ
Googleの公式ドキュメントによると、Geminiはネイティブマルチモーダルモデルです。これは、APIがPDFファイルを画像やテキストに変換するプロセスを経ずに、ファイル（application/pdf）そのものを直接入力として受け取り処理することを意味します。
Geminiは最初からドキュメントを「一つの視覚的情報」として捉えるように設計されています。テキスト、画像、表、レイアウトを分離せず、人間が目でページを眺めるように丸ごと理解しようとするアプローチです。
この方式の強みは「文脈」です。本文と脚注の関係、グラフとテキストの繋がりなど、全体的な文脈を把握する上で確実に有利です。実際、2024年の実験では、視覚的経路追跡（太い赤い矢印を辿る問題）において、GeminiがChatGPTよりも優れた性能を示しました。
しかし、この方式には弱点もあります。視覚的には大きな差がない「I」（アイ）と「1」（イチ）を混同してしまうケースが報告されています。PDFを画像として認識するため、細かな文字の違いを正確に識別できないことがあるのです。
GPTのコード実行による計算の信頼性
一方、GPTの方法はより分析的です。最新のOpenAI APIはPDFファイルの直接アップロードをサポートしていますが、GPTの強み、特に正確な計算が必要な際の強みは、コード実行環境（Advanced Data Analysis）のような外部ツールを活用するところにあります。
GPTの哲学は「正確な分析と検証」に重きを置いています。ドキュメントを構成要素として把握し、その中で数値データのように精密さが要求される部分は、コードという最も確実な論理的ツールを通じて処理する方式です。
2026年1月現在、ChatGPTのo3やo4-miniモデルは、Python実行環境を活用して計算を検証することで、AIME 2025数学コンテストで99.5%という驚異的な精度を達成しています。これは、単なる推測ではなく、実際にコードを実行して答えを導き出すアプローチの有効性を証明しています。
実験で明らかになった両者の性能差
2024年に実施された詳細な比較テストでは、特殊な計算エラーやタイポ、外国語を含む複雑なテストシートを使って両AIの能力を検証しました。
結果として、ChatGPTは「I」（アイ）と「1」（イチ）の違いを正確に見抜きましたが、Geminiはこの違いを認識できませんでした。視覚的には大きな差がないため、Geminiは「I」を数字として認識してしまったのです。
一方、視覚的な経路追跡テストでは、Geminiの方が優れていました。ChatGPTは「太い赤い矢印」というテキストルールを正確に把握できず、一番近い要素を次の順序として認識してしまいました。
2026年の最新技術推論モデルとコード実行の融合
2026年1月現在、生成AIの計算能力は劇的に進化しています。特に注目すべきは、推論特化型モデルとコード実行機能の標準化です。
Gemini 3 Flashの推論能力向上
2026年1月に発表されたGemini 3 Flashは、前世代のGemini 2.5 Proを大幅に上回る性能を実現しました。特筆すべきは、PhD レベルの推論ベンチマークGPQA Diamondで90.4%、Humanity’s Last Examで33.7%を達成したことです。
Gemini 3 Flashは推論レベルを動的に調整できる機能を持っており、複雑な問題では長時間考え、日常的なタスクではGemini 2.5 Proより30%少ないトークンで処理できます。これにより、計算精度とコスト効率の両立が可能になっています。
さらに、SWE-bench Verifiedコーディングベンチマークで78%を達成し、コード実行を伴う複雑な計算タスクでも高い精度を示しています。
Claude Opus 4とSonnet 4の計算革命
Anthropicが2026年1月に発表したClaude Opus 4とSonnet 4は、ハイブリッド推論モデルとして大きな注目を集めています。これらのモデルは、即座の応答と拡張思考（extended thinking）の2つのモードを持ちます。
Claude Opus 4は、SWE-benchで72.5%、Terminal-benchで43.2%という世界最高水準のスコアを達成しました。特に重要なのは、数千ステップにわたる長時間タスクで持続的な性能を発揮できる点です。
さらに、拡張思考モード中にツール（ウェブ検索など）を使用できる機能が追加されました。これにより、推論とツール使用を交互に行いながら、より正確な回答を生成できます。
GPT-5.2の完全計算能力
OpenAIのGPT-5.2は、2025年12月にリリースされ、計算能力において新たな基準を確立しました。ARC-AGI-2ベンチマークで52.9〜54.2%、AIME 2025数学問題で100%（ツールなし）という驚異的なスコアを達成しています。
GPT-5.2の推論モードは、内部で詳細な思考プロセスを生成した後、最終的な回答を出力します。これにより、単なる確率的推測ではなく、論理的な推論に基づいた正確な計算が可能になっています。
実践的な解決策生成AIで正確に計算する方法
2026年現在、生成AIで正確に計算を行うための実践的な方法がいくつか確立されています。
プロンプトで明示的にコード実行を指示する
最も効果的な方法は、AIに対して明示的にプログラムを実行させることです。単に「計算して」と依頼するのではなく、「Pythonコードを実行して計算してください」と指示することで、正確性が大幅に向上します。
例えば、ChatGPTに以下のように依頼します。「234523496873246 + 1231287625536をPythonコードを書いて実行して計算してください。計算の過程をすべて報告してください。」
重要なポイントは、「プログラムを書いて」ではなく「実行して」と明確に書くことです。これにより、AIは実際にコードを実行環境で動かし、検証された結果を返します。
専用ツールとの連携
2026年現在、計算精度を高めるための専用ツールがいくつか利用可能です。
Wolfram Alphaは、数学計算に特化したAIエンジンです。ChatGPTやClaudeと連携させることで、複雑な数式や統計計算を高精度で処理できます。
Juliusは、データ分析に特化したAIツールで、Excelやスプレッドシートの計算を自動化できます。顧客別購入履歴からLTV（Life Time Value）を分析するといった、ビジネス向けの複雑な計算にも対応しています。
Gemini 2.5 Pro CanvasやGenspark AIシートなどのマルチモーダル対応ツールは、スプレッドシート形式で計算を行いながら、AIによる分析とレポート生成を同時に実行できます。
Claude Codeを活用した自動計算ワークフロー
2026年1月現在、最も先進的なアプローチはClaude Codeを活用した自動計算ワークフローです。Claude Codeは、ローカル環境で動作するAIコーディングアシスタントで、計算タスクを自動化できます。
Claude Codeの強みは、複数のステップにわたる計算を自律的に実行できる点です。例えば、データセットを読み込み、統計分析を行い、結果をグラフ化して報告書を作成するといった一連の作業を、一度のプロンプトで完結できます。
最新のClaude Code 2.1では、Bashサブエージェント機能が追加され、コマンドライン操作も自動化できるようになりました。これにより、大量のデータファイルを一括処理して計算するといった複雑なタスクも可能になっています。
現場で本当に困った！計算ミスで実際に起きたトラブル事例
AIのイメージ
2026年1月現在でも、生成AIの計算ミスは実務において深刻な問題を引き起こしています。ここでは、実際に報告されている具体的なトラブル事例と、その対処法を紹介します。
事例1見積書の金額計算ミスで契約トラブルに発展
ある中小企業の営業担当者が、ChatGPTを使って複数商品の合計金額を計算し、見積書を作成しました。商品A（57,897円×12個）と商品B（23,450円×8個）の合計を依頼したところ、AIは誤った計算結果を返しました。担当者はそのまま見積書に記載し、顧客に提出してしまいました。
後日、顧客側の経理担当者が計算ミスに気づき、「基本的な計算もできない会社に仕事を任せられない」として契約が破談になりました。金銭的な損失だけでなく、企業の信頼も大きく損なわれる結果となりました。
この問題の正しい対処法は、以下の手順を踏むことです。まず、計算を含む業務では必ずプロンプトに「Pythonコードを実行して計算してください」と明記します。次に、AIが出力した結果を電卓やExcelで必ず検証します。最後に、見積書など重要書類は複数人でダブルチェックする体制を構築します。
事例2在庫管理システムの計算誤差で大量の在庫不足
製造業の企業が、GeminiのAPIを使って在庫予測システムを構築しました。過去の販売データから翌月の必要在庫数を計算させたところ、小数点以下の処理でエラーが発生し、実際に必要な数量の約30%少ない発注をしてしまいました。
結果として、繁忙期に商品が大幅に不足し、機会損失と顧客満足度の低下を招きました。緊急で追加発注を行いましたが、通常より高いコストがかかり、利益率が大きく悪化しました。
正しい対処法は、重要な計算タスクでは必ずコード実行環境を使用し、計算ロジックをレビューできる状態にすることです。また、在庫管理のような業務クリティカルなシステムでは、AIの計算結果に対して必ず人間による検証とアラート機能を組み込むべきです。
事例3データ分析レポートの統計値が全て誤り
マーケティング部門が、Geminiに顧客データの統計分析を依頼しました。平均値、中央値、標準偏差などを計算させたところ、全ての数値が微妙に誤っていました。特に、大きな数値を含むデータセットでは、トークナイザーの問題により桁数の認識ミスが発生していました。
このレポートを基に経営層が意思決定を行い、誤った市場戦略を展開してしまった結果、数百万円規模のマーケティング予算が無駄になりました。
正しい対処法は、統計分析には専用ツールを使用することです。Juliusなどのデータ分析特化AIツール、あるいはChatGPT PlusのAdvanced Data Analysisを使用し、「データをアップロードしてPythonで統計分析を実行してください」と明示的に指示します。
これさえ覚えれば大丈夫！計算を絶対に間違えないプロンプト集
2026年1月現在、各AIモデルで検証済みの、計算を確実に成功させるプロンプトテンプレートを紹介します。
基本的な数値計算用プロンプト
「以下の計算をPythonコードを実行して正確に計算してください。計算過程も含めて報告してください。コードは必ず実行してから結果を教えてください。」
このプロンプトの重要なポイントは3つあります。「Pythonコードを実行して」という明示的な指示により、AIは推測ではなく実際のコード実行を行います。「計算過程も含めて報告」と指定することで、計算ロジックの検証が可能になります。「コードは必ず実行してから」と念押しすることで、コードを書くだけで終わらせず、実行まで確実に行わせます。
スプレッドシートの複雑な計算用プロンプト
「添付したExcelファイルのデータを読み込み、以下の計算を実行してください。 データをPandasデータフレームとして読み込む 計算結果を新しいExcelファイルとして出力する 計算に使用した式と、結果の妥当性チェックも実施する」
このプロンプトは、Claude OpusやGPT-5.2で特に効果的です。データフレーム形式で処理させることで、大量のデータでも正確に計算できます。結果の妥当性チェックを含めることで、異常値の検出も可能になります。
財務計算用の高精度プロンプト
「以下の財務計算を、小数点以下第2位まで正確に計算してください。計算にはPython の Decimal モジュールを使用し、四捨五入のロジックも明示してください。 最後に、計算結果が合理的な範囲内にあるか検証してください。」
財務計算では、浮動小数点演算の誤差が問題になります。Decimalモジュールを明示することで、金融グレードの精度を確保できます。検証ステップを含めることで、計算ミスの早期発見が可能になります。
大量データの集計用プロンプト
「CSVファイルを読み込み、以下の集計を実行してください。 データの行数と列数を確認 数値列の基本統計量（平均、中央値、標準偏差）を計算 カテゴリ別の集計を実施 結果を可視化したグラフも作成 全ての計算はPythonで実行し、中間結果も表示してください。異常値があれば指摘してください。」
このプロンプトは、データ分析ワークフロー全体をカバーします。中間結果の表示により、計算プロセスの透明性が確保されます。異常値検出により、データ品質の問題も発見できます。
比較計算用の検証付きプロンプト
「2つの数値を比較する問題です。必ず以下の手順で処理してください。 両方の数値を文字列として認識し、小数点の位置を確認 整数部分と小数部分に分解 それぞれの部分を数値として比較 最終的な大小関係を判定 判定理由を詳しく説明 9.11と9.9のような小数点を含む数値の比較では、この手順を必ず守ってください。」
Geminiが特に苦手とする小数点比較問題に対応したプロンプトです。ステップバイステップで処理させることで、トークナイザーの問題を回避できます。
AI別の最適な使い分けタスクごとの推奨モデル
2026年1月現在、計算タスクの種類によって最適なAIモデルは異なります。実務で使える具体的な使い分けガイドを紹介します。
純粋な数値計算GPT-5.2が圧倒的に有利
掛け算、割り算、複雑な数式の計算など、純粋な数値処理が必要な場合はGPT-5.2のThinkingモードが最も信頼できます。AIME 2025数学問題で100%の正解率を達成した実績があり、コード実行と推論を組み合わせた計算が可能です。
実務での使い方としては、ChatGPT Proのプラスメニューから「o3」または「GPT-5.2」を選択し、「Pythonコードを実行して計算してください」と指示します。複雑な数式でも、AIが自動的に適切なライブラリを選択して正確に計算します。
スプレッドシート処理Claude Opus 4.5が最適
Excel、Google Sheetsなどのスプレッドシートデータを扱う場合、Claude Opus 4.5が最も優れています。SWE-bench Verifiedで80.9%という世界最高スコアを達成しており、複雑なデータ処理ワークフローに強みがあります。
実務では、Claude Codeを使用すると特に効果的です。ローカル環境でExcelファイルを直接処理でき、大量のセルに対する計算も高速に実行できます。さらに、計算結果を新しいファイルとして保存する一連のワークフローを自動化できます。
視覚的なデータ分析Gemini 3 Flashが有効
グラフ、チャート、図表を含むドキュメントから数値を抽出して計算する場合、Gemini 3 Flashのマルチモーダル能力が役立ちます。ただし、抽出した数値の計算自体は別のツールで検証することを推奨します。
実務での使い方としては、まずGemini 3 Flashで図表から数値を抽出し、その数値を明示的にテキスト化します。次に、抽出した数値をGPT-5.2またはClaude Opus 4.5に渡して計算を実行します。この二段階アプローチにより、視覚的理解力と計算精度を両立できます。
長時間の複雑な計算タスクClaude Opus 4のDeep Think
何千ものステップを要する複雑な計算プロセスや、試行錯誤が必要な最適化問題では、Claude Opus 4のDeep Thinkモードが最も効果的です。数時間にわたって持続的に計算を続けることができます。
実務例としては、シミュレーション計算、最適化問題、複雑な財務モデリングなどがあります。Deep Thinkモードは、通常モードでは解決できない難問に対して、じっくり時間をかけて推論と計算を繰り返します。
絶対に避けるべき計算の依頼方法NG例とその理由
実務で見かける典型的な失敗パターンと、なぜそれが問題なのかを解説します。
NG例1曖昧な指示で計算を依頼する
悪い例として「この2つの数字を比較して」「だいたいの合計を教えて」「おおよその計算をして」といった曖昧な依頼があります。
これが問題なのは、AIは「だいたい」「おおよそ」という指示を、正確性よりも速度を優先する指示と解釈する可能性があるためです。結果として、推測ベースの不正確な回答を返してきます。
正しい依頼方法は「9.11と9.9を正確に比較し、どちらが大きいか判定してください。小数点の桁数に注意して処理してください」のように、明確で具体的な指示を出すことです。
NG例2結果の検証なしで即採用
悪い例として「AIの計算結果をそのまま見積書に記載」「検証せずにレポートに使用」「ダブルチェックなしで顧客に提出」といった行動があります。
これが危険なのは、AIの計算ミスは視覚的には非常にもっともらしく見えるためです。数値の桁数、小数点の位置、単位など、細部のミスに気づきにくく、後で重大なトラブルに発展します。
正しい対応方法は、必ず電卓やExcel、別のAIツールで検証することです。特に金額計算では、複数の方法で確認してから最終決定します。
NG例3無料版や古いモデルで重要な計算をする
悪い例として「無料版のChatGPT 3.5で財務計算」「古いGemini 1.5で統計処理」「コード実行機能がないプランで複雑な計算」といった選択があります。
これが問題なのは、古いモデルや無料版にはコード実行機能がない、または制限されているため、計算精度が著しく低いためです。重要な業務では、必ず最新モデルの有料版を使用すべきです。
正しい選択は、ChatGPT Plus（月額20ドル）、Claude Pro（月額20ドル）、Gemini Advanced（月額19.99ドル）など、コード実行機能を持つ有料プランを利用することです。月額2,000円程度の投資で、計算ミスによる大きな損失を防げます。
NG例4一度に複数の計算を混在させる
悪い例として「A商品の合計とB商品の在庫数とC商品の利益率を一度に計算して」といった複数タスクの同時依頼があります。
これが問題なのは、AIが複数の計算を並行処理すると、計算プロセスが混乱し、どの数値がどの計算結果なのか不明瞭になるためです。結果の検証も困難になります。
正しい方法は、1つの計算が完了してから次の計算を依頼することです。「まずA商品の合計を計算してください。完了したら次にB商品の在庫数を確認します」のように、ステップごとに分けて依頼します。
実務担当者が教える！計算ミスを防ぐ社内フロー構築法
企業でAIを活用する際、個人の注意だけでは限界があります。組織として計算ミスを防ぐ仕組みを作ることが重要です。
ステップ1計算タスクのリスクレベル分類
まず、業務で発生する計算タスクをリスクレベルで分類します。レベル3（高リスク）には、顧客向け見積書、財務レポート、契約書の金額、在庫発注数などが含まれます。レベル2（中リスク）には、社内報告書の統計値、マーケティングデータの集計、予算計画の試算などが該当します。レベル1（低リスク）には、概算の確認、アイデア段階の試算、個人メモ用の計算などが含まれます。
レベル3のタスクでは、必ず有料版AIのコード実行機能を使用し、複数人でダブルチェックを実施します。レベル2では、コード実行機能の使用と、最低1名による検証を行います。レベル1でも、重要な意思決定に使う場合は必ず検証します。
ステップ2標準プロンプトテンプレートの作成
組織内で統一された計算用プロンプトテンプレートを作成します。これにより、誰が使っても一定レベルの精度を確保できます。
財務計算テンプレート、データ集計テンプレート、統計分析テンプレート、比較判定テンプレートなど、頻出タスクごとにテンプレートを用意します。各テンプレートには、必須要素として「Pythonコードを実行して」という指示、計算過程の可視化要求、結果の妥当性チェック指示を含めます。
これらのテンプレートは、社内Wikiやノーションなどで共有し、常に最新版にアップデートします。
ステップ3検証プロセスの標準化
AI計算結果の検証プロセスを標準化します。第1次チェックでは、計算を依頼した本人が、別のツール（Excel、電卓、別のAI）で検証します。第2次チェックでは、上長または同僚が、計算ロジックと結果の両方を確認します。第3次チェック（高リスクタスクのみ）では、部門長または専門家が最終承認します。
検証シートを作成し、誰がいつ何を確認したか記録します。これにより、問題発生時のトレーサビリティが確保されます。
ステップ4エラー発生時の対応フロー
計算ミスが発見された場合の対応フローを事前に決めておきます。即座に計算結果を使用した全ての成果物をリストアップし、影響範囲を特定します。顧客や関係者への連絡が必要な場合、24時間以内に状況を報告します。原因分析を実施し、同じミスが再発しないようプロセスを改善します。
エラー事例は社内で共有し、学習の機会とします。「AIを使わないようにする」のではなく、「より安全に使う方法」を組織全体で学んでいきます。
2026年の最新技術計算精度を劇的に向上させる新機能
2026年1月現在、計算精度を向上させる革新的な機能がいくつか実用化されています。
Claude Opus 4のツール併用拡張思考
Claude Opus 4では、拡張思考モード中にツール（コード実行、ウェブ検索など）を使用できる機能が追加されました。これにより、推論しながらリアルタイムで計算を実行し、結果を検証しながら次のステップに進むことができます。
実務での活用例として、複雑な財務モデリングでは、前提条件について推論し、必要なデータを検索し、計算を実行し、結果の妥当性を検証する、という一連のプロセスを1つのセッションで完結できます。従来は複数のツールを行き来する必要がありましたが、この機能により作業効率が大幅に向上しています。
Gemini 3 Flashの動的推論レベル調整
Gemini 3 Flashは、タスクの複雑さに応じて推論レベルを自動調整します。簡単な計算では高速に処理し、複雑な問題では時間をかけて慎重に計算します。
この機能により、コスト効率を維持しながら、必要な場面では高精度な計算が可能になります。ユーザーは「このタスクは慎重に処理してください」と指示するだけで、AIが自動的に適切な推論レベルを選択します。
GPT-5.2のマルチステップ検証機能
GPT-5.2では、計算結果を複数の方法で自動検証する機能が強化されています。1つの計算を異なるアルゴリズムで実行し、結果が一致するか確認します。不一致がある場合、どこで計算が分岐したか詳細に報告します。
実務では、「この計算結果を3つの異なる方法で検証してください」と指示することで、高い信頼性を確保できます。特に重要な財務計算では必須の機能となっています。
ぶっちゃけこうした方がいい！
ここまで技術的な解説をしてきましたが、正直に言うと、現場で一番大事なのは「AIを過信しない心構え」です。
2026年になって計算能力は確かに向上しましたが、それでもAIは「確率的に正解らしい答えを推測しているだけ」という本質は変わっていません。だからこそ、実務で使う時は「AIは優秀なアシスタントだけど、最終責任は人間が持つ」という意識が何より重要なんです。
個人的には、計算タスクは必ず「二刀流」で対応するのがベストだと思っています。つまり、まずChatGPT Plus（またはClaude Pro）のコード実行機能で計算させて、その結果を必ずExcelや電卓で検証する。たった30秒の手間ですが、これだけで99%のミスは防げます。
あと、ぶっちゃけ言うと、無料版で重要な計算をするのは絶対にやめた方がいいです。月額2,000円をケチって数十万円の損失を出した事例を、僕は実際に何件も見てきました。「ちょっとした計算だから」と軽く考えがちですが、その「ちょっと」が命取りになるんです。
もう1つ、現場で本当に効果的だと感じているのは、「計算はPythonコードを実行して」というフレーズを口癖にすること。これを毎回プロンプトに入れるだけで、計算ミスの発生率が劇的に下がります。面倒に感じるかもしれませんが、習慣化すれば自然にできるようになります。
最後に、一番大切なことを言います。AIの計算ミスは、使う人間の責任です。「AIが間違えた」ではなく、「適切な検証プロセスを組まなかった自分のミス」と考えるべきです。この意識改革ができれば、AIは本当に強力な武器になります。
結局のところ、AIを「完全自動化ツール」として使うのではなく、「超優秀な下書き作成者」として使うのが2026年時点での正解だと思います。下書きは一瞬で作ってもらい、最終チェックは人間がしっかり行う。このバランス感覚さえ持てば、計算ミスに怯える必要はなくなります。
技術は日々進化していますが、リスク管理の基本は変わりません。正しく恐れて、賢く使う。これが、生成AI時代の計算タスクで失敗しない唯一の道です。
よくある質問
GeminiとChatGPTではどちらが計算能力が高いですか？
2026年1月現在、純粋な計算精度ではChatGPT（特にGPT-5.2とo3モデル）がやや優位です。GPT-5.2はAIME 2025数学問題で100%の正解率を達成しています。一方、Gemini 3 FlashはGPQA Diamond（PhD レベル推論）で90.4%と、論理的推論においては非常に高い性能を示しています。
ただし、用途によって最適なモデルは異なります。スプレッドシートや表形式データの処理にはGeminiのマルチモーダル能力が有利で、純粋な数値計算にはGPTのコード実行機能が有利です。
なぜ生成AIは桁数の多い計算を間違えるのですか？
主な理由は2つあります。第一に、トークナイザーが大きな数値を複数のトークンに分割してしまうため、数値全体を一つの単位として認識できません。第二に、LLMは学習データから確率的に答えを推測しているため、学習データに含まれない大きな数値の計算は正確に行えません。
3桁以下のかけ算は学習データで頻出しているため比較的正確ですが、4桁以上になると学習データで全てをカバーできず、似たような数式を参考に誤った回答を生成してしまいます。
プログラミングなしで正確な計算をAIに依頼できますか？
はい、可能です。最も簡単な方法は、ChatGPT PlusやClaude Proの有料版を使用し、「Pythonコードを実行して計算してください」と明示的に指示することです。これにより、AIが自動的にコードを生成し、実行環境で計算を行って結果を返します。
また、JuliusやWolfram Alphaなどの専用ツールを使えば、より専門的な計算や統計分析もプログラミング知識なしで実行できます。
2026年でもAIは計算が苦手なのですか？
2026年1月現在、推論特化型モデル（GPT-5.2、Claude Opus 4、Gemini 3 Flash）の登場により、計算能力は劇的に向上しています。特にコード実行機能と組み合わせることで、実用レベルでは十分な精度を達成しています。
ただし、LLMの本質的な動作原理（確率的推測）は変わっていないため、コード実行やツール活用なしでの純粋な計算は依然として課題が残っています。そのため、重要な計算では必ず検証プロセスを含めることが推奨されます。
トークナイザーを改善すれば計算精度は向上しますか？
はい、大幅に向上する可能性があります。2024年のPreferred NetworksによるPLaMo 2の研究では、日本語トークナイザーの最適化により、トークン効率が日本語で45%、英語で25%向上しました。
特に重要なのは、「数字は必ず分割し、LLMが苦手とされる計算タスクの難易度が極端に上がらないようにする」というアプローチです。これにより、小規模な学習でも性能低下を避けながらトークン効率を高めることが可能になっています。
Claude Opus 4.5とGPT-5.2ではどちらが計算に強いですか？
2026年1月の最新ベンチマークによると、コーディング精度ではClaude Opus 4.5がSWE-bench Verifiedで80.9%と僅かにGPT-5.2の80.0%を上回っています。一方、純粋な数学的推論ではGPT-5.2がAIME 2025で100%を達成し、優位性を示しています。
実務的には、複雑なコードベース内での計算タスクにはClaude Opus 4.5が、理論的な数学問題や推論タスクにはGPT-5.2が適していると言えます。
まとめ生成AIの計算能力を最大限に引き出すために
生成AIが計算を間違える理由は、トークナイザーの仕組みとLLMの確率的な動作原理に根ざしています。GeminiのネイティブマルチモーダルアプローチとGPTのコード実行アプローチは、それぞれ異なる強みと弱みを持っています。
2026年1月現在、推論特化型モデルの登場により、計算精度は劇的に向上していますが、重要な計算では必ずコード実行機能を明示的に活用し、結果を検証することが不可欠です。
AIは万能ではありません。それぞれのAIモデルの特性を理解し、用途に応じて最適なツールとアプローチを選択することが、2026年のAI活用において最も重要なスキルとなっています。Geminiの視覚的理解力、GPTの論理的計算力、Claudeの長時間推論能力を適切に使い分けることで、これまで不可能だった複雑なタスクも効率的に処理できる時代が到来しています。
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