ARC-AGI

ひと言でいうと

• 初めて見るパズルを解かせて、適応力を測るベンチマーク
• 人間には簡単、AI には難しい問題が多い
• AGI への近さを測る物差しの一つとして知られる

ARC-AGI は、AI 研究者のフランソワ・ショレが2019年の論文「On the Measure of Intelligence」で発表したベンチマークです（当初の名前は ARC）。色のついたマス目の図が数例だけ示され、「入力がどういう規則で出力に変わるか」を読み解いて、新しい入力に当てはめる形式です。例は数個しかないので、暗記やパターンの丸覚えでは解けません。

狙いは、知識の量ではなく「初めての課題に、その場で適応する力」を測ることです。人間には簡単に解ける問題が多い一方、AI には長く難しいベンチマークでした。2024年12月には OpenAI の o3 が最初の版（ARC-AGI-1）で 75.7%（計算を大きく増やした設定では 87.5%）を出して話題になりました。その後、より難しい ARC-AGI-2（2025年）と、ゲームのような環境を自分で探って解く対話型の ARC-AGI-3（2026年3月）が出ています。

例

「この3つの見本では、青いマスが右に寄っている。では、この新しい図ではどうなる？」——規則を言葉で教えられるのではなく、見本から自分で見抜く形式です。

注意して聞きたい点

スコアが上がったことは、適応力の面で進歩があった証拠にはなります。ただし、ベンチマークで測れるのは知能の一面だけで、「ARC-AGI のスコア＝AGI の完成度」ではありません。物差しの一つとして見るのが適切です。

まとめ

• ARC-AGI は、初めての課題への適応力を測るベンチマーク
• 暗記では解けない作りで、人間に簡単・AIに難しい
• AGI の物差しの一つで、万能の尺度ではない