パーコレーション（浸透）理論で、辺をランダムに残したとき「巨大なつながり」が現れる確率の切り替わりが、臨界点を超えた側でも急激（シャープ）であることを、無限の推移的グラフ全てについて証明した。1980年代に格子で示され、1996年にベンヤミニとシュラムが一般化を予想していた。ETHチューリッヒのディスキン、イーゾー、ラダクリシュナン、スダコフ、タシオンの5人の論文で、2026年3月にプレプリント公開、8月31日にQuanta Magazineが報じた。
1998年から更新されていなかったコムロス予想の上限が、log N の平方根から4乗根へ縮んだ。ミシガン大とシカゴ大の2人による証明。
ペンシルベニア州立大などが米国の成人1,000人に調べたところ、62%が統計の知識はない、または限られていると答えた。一方で90%は「もっと理解できれば統計をもとに判断したい」と回答した。
京都大学数理解析研究所が2026年8月17日、30年以上未解決だった「輪番割当」の数学予想を証明したと発表。詰め込みと被覆、両方の理論的な上限を明らかにした。
小型衛星に載せる展開型アンテナを、折り紙の「フラッシャー」構造で開発。収納時は手のひらサイズ、展開すると50cm四方になり、重さは64グラム。四隅を軽く引くだけで開く。
第67回国際数学オリンピック(IMO2026)が7月10日から21日まで中国・上海で開催中。日本からは灘・ラ・サール・開成の6人が代表として挑む。
世界の高校生が数学を競うIMOが上海で開幕、日本から6人が出場
量子的な証明にしかできないことがあると数学的に証明された
数学愛好家がAIとの対話で60年来のエルデシュ問題を解明。テレンス・タオも検証に参加し論文化。
スポーツデータを図で「ひと目で伝わる形」にするインフォグラフィック。分析と表現を横断する数理リテラシー。
総務省が無料のデータサイエンス入門講座を開講。平均だけでなく「ばらつき」を見る統計の考え方を学ぶ。
プロの数学者でないアマチュアがGPT-5.4 Proを駆使し、60年間未解決だったエルデシュの問題を全く新しい手法で解決。Scientific Americanはこの現象を「バイブ数学（Vibe Maths）」と命名。プログラミングにおける「バイブコーディング」のように、直感とAIの推論力を組み合わせて数学的発見に至る新しいパラダイムとして注目されている。専門教育を受けていない人でもAIと協働すれば高度な数学研究に貢献できる時代が来ている。
Vibe Maths / GPT-5.4 + human intuition
OpenAIのGPT-5が80年間未解決だったエルデシュの平面単位距離問題で独自の証明を生成し、元の予想を反証した。テレンス・タオ（フィールズ賞受賞者）が「最も明確なAIによる未解決問題の解決」と評価。以前のGPT-5の「10の未解決問題を解いた」という主張は既存文献の再発見に過ぎなかったが、今回は真に新規の数学的成果とされている。AIが人間の数学者と協働して新たな定理を発見する時代の到来を示している。
Planar unit distance problem / Erdos 1946
AIブームの裏側は、実は地味な数学（確率・統計・線形代数）の塊です。機械学習とは『大量のデータに一番よく当てはまる関数を探す』作業で、その良し悪しは『誤差をどう測るか』という数学で決まります。AI for Scienceで特に重要なのが『どれくらい確からしいか（不確実性）』を数値で示すこと。医療や材料の研究では、当たることより『外れる可能性を正直に見積もる』ことが命綱になります。数学が『AIを信頼できるものにする番人』だと分かる話です。
機械学習 / 確率統計 / 不確実性
数学を『何の役に立つの？』と感じる人にこそ統計はおすすめです。平均・分散・相関といった教科書の道具が、そのまま『この街は本当に高齢化が進んでいるか』『値上げは家計をどれだけ圧迫するか』を語る武器になります。大事なのは計算より『問いの立て方』と『相関≠因果』の区別。アイスの売上と水難事故は相関しますが、原因は両方とも『気温』——この罠を見抜けるかが、データに踊らされない力です。高校の数学が社会と地続きだと実感できる題材です。
統計 / データ分析 / 相関と因果
帝国データバンクの集計で、2026年の食品値上げ品目数は1〜10月の判明分で9361品目に達し、6月中にも5年連続で年間1万品目を突破する見通しとなった。総務省の消費者物価指数(CPI)も2020年を100として113.0、前年同月比1.4%上昇。統計の読み方を学ぶ実例。
CPI=113.0（2020年=100）, 前年比+1.4%
総務省統計局がgaccoで提供するデータサイエンス・オンライン講座が2026年6月11日にリニューアル開講。無料で統計基礎からデータ分析手法まで体系的に学べる。高校数学I「データの分析」や次期指導要領のAI・データサイエンス単元との接続を意識した学習機会。
中東情勢悪化によるナフサ不足で食品包材コストが急騰し、6月1078品目・7月2269品目の合計3347品目が値上がりの見込み。加工食品やパンなど広範に及ぶ。棒グラフ・折れ線グラフによる時系列データの可視化と合計・内訳の読解を学ぶ実例。
1078 + 2269 = 3347品目
帝国データバンクが食品主要195社を集計した結果、2026年6月の飲食料品値上げは1078品目に上ることが判明。4月(84品目)の約13倍の急増で、品目別では調味料(450)が最多、加工食品(304)が続く。度数分布・集計・前月比変化率を学ぶ実践教材。
前月比 ×12.8倍(84→1078)
内閣府が公表した2026年1〜3月期の実質GDP1次速報は前期比＋0.5%(年率換算＋2.1%)で2四半期連続のプラス成長。民間消費・設備投資・輸出がそろって増加。「前期比」「年率換算(複利的換算)」「四半期統計の読み方」など数学的リテラシーを育む実例。
前期比+0.5% → (1.005)^4-1 ≈ +2.1%
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