RedNoteのdots-note-3.0、国際数学オリンピックでAI史上初の満点

2026年のIMOでは、金メダル獲得に必要な得点は29点（2025年の35点から低下、問題の難化を示す）であり、dots-note-3.0はこれを13点上回りました。さらに、華為（Huawei） も別途同じ問題で100%正解を主張しており、同年に2つのAIシステムが満点を記録した初めての年となりました。

過去のAIのIMO成績との比較

主な違いは以下の通り：

• 2024年：AlphaProofが28点（銀メダル級）を獲得。形式証明アシスタントLeanを用いて、証明の正しさを100%検証した初のAIとなった。
• 2025年：Google DeepMindとOpenAIの両方が金メダル級（35点）に到達したものの、完全正解はならず、5問中5問が最高だった。
• 2026年：RedNoteのdots-note-3.0が 初めて完全な42点満点 を達成。比較的軽量なモデルでこれを実現した点も注目される。

検証と信頼性のコンテクスト

AIは公式IMO競技には参加していない

重要な注意点：dots-note-3.0は、666人の人間の参加者と並んで公式IMO競技に参加したわけではありません。IMOの一般規則では、参加は招待された国と20歳以下の人間に限定されています。代わりに、テック企業は 人間の競技者が試験を終えた後に同じ問題 を提供され、その解答をIMO審判員が採点します。

自主設定・自主採点の懸念

2025年、IMO委員会はAI参加のための正式なルールを策定しませんでした。このため、各企業が独自のテスト条件を定義できる状況となり、数学者からは企業が「自分たちで宿題を設定し、自分たちで採点している」との批判が出ました。2026年も同じ非公式なプロセスが続いています。ある分析では、dots-note-3.0は「伝統的な意味での競技には参加しておらず」、企業定義のテストプロトコルの下で事後的に問題を解いたものであると指摘されています。

IMO審判員による検証

RedNoteは、同モデルの解答が IMO公式の採点プロセスに提出され、人間の参加者を採点する同じ審判員によって満点を付与されたと発表しています。華為のモデルも同様に検証されました。審判員は独立しており、解答は同じ採点基準で評価されたため、一定の信頼性はあります。

この成果の意味

モデルがIMO問題の正しい解答を生成し、IMO審判員による採点を受けたという点では、その成果は本物です。しかし、これは 公式のIMOメダルではありません。IMOはAIシステムに正式にメダルを授与するわけではありません。過去のAIの成果と比較することは妥当ですが（同様の事後的な条件で問題を解いているため）、すべての「AI金メダル」は、非公式で事後的に評価されたベンチマーク として理解すべきであり、ライブ競技での直接的な勝利ではありません。それでも、dots-note-3.0の結果は、AIがIMOの問題セット全体で満点を達成した初めての例として、重要なマイルストーンであることに変わりはありません。