前ページまでのあらすじ
現在広く使われているＡＩチャットは，
数学の推論もできるともっぱらの評判ですが，
数学研究に使えるＡＩと
数学教育に使えるＡＩは違います。
数学教育に使うためのＡＩは，
とにかく間違えないことが大事です。
そこで，現代のチャットＡＩが，
数学教育に使えるほどの推論能力と正確性，
および説明力を備えているかどうか，
独自に検証することにしました。
そして，その検証の方針やルール，
筆者が勝手に参加させるＡＩについて，
前ページまでで説明しました。
ここからは，いよいよ実際の問答内容を記し，
ＡＩたちからの回答を採点していきます。
問１
質問内容
まずは小手調べ，中３数学の因数分解です。
$x^2-3x-12\;$を因数分解してもらえますか？
入力文：
x^2-3x-12 を因数分解してもらえますか？
質問の意図
この質問の意図をここに明記するのは控え，
後述のサブ記事に譲ります。
しかし，サブ記事を見なくとも，
与えられた２次式の因数分解を試みれば，
質問の意図を予想できるのではないでしょうか。
詳しくはサブ記事で
問１に関する説明やＡＩからの回答，
および採点結果については，
下記のサブ記事をご覧ください。
問１ 採点結果
各ＡＩの得点
問１における各ＡＩの得点は
次のようになりました。（※１０点満点）
参加ＡＩ名 問１の得点 Copilot-T １０点 Gemini-N １０点 Gemini-T １０点 Perplexity-T １０点 DeepSeek-N １０点 DeepSeek-T １０点 MathGPT-T １０点 Grok-T ９.５点 Grok-N ９点 ChatGPT-N ８点 ChatGPT-T ３点 MathGPT-N ２点 Claude-N １点 Copilot-N ０点 Perplexity-N ０点
「サービス名-N」は熟考機能オフ，
「サービス名-T」は熟考機能オンです。
より正確な意味については，
当記事の２ページ目をご覧ください。
平均点
問１の平均点は次の通りです。
| 全参加ＡＩの平均点 | 6.83 点 |
| 高速モデル (-N) の平均点 | 5.00 点 |
| 熟考モデル (-T) の平均点 | 8.93 点 |
問１ 総評・所感
常識が抜け落ちているＡＩが結構いる
この２次式が整数係数で因数分解できないことを
１回目の回答で指摘できたのは，
全参加ＡＩ（１５モデル）のうち１０モデルでした。
比較的メジャーなＡＩを集めたつもりですが，
整数係数の２次式を
整数係数で因数分解できるとは限らない
という，数学では常識と言ってもよい基本事項を
押さえられていないＡＩが結構いることが分かります。
熟考モデル (-T) にとっては簡単だったか
高速モデル (-N) は取りこぼしが目立ちましたが，
熟考モデル (-T) にとっては
さすがに簡単だったようですね。
${}$ChatGPT-T が不覚をとったくらいで，
残りの参加者は問題なく処理しました。
では，熟考モデルなら数学の相談相手として
ある程度頼れると言えるでしょうか？
それについては，問２以降で判断していきましょう。
次ページの内容
次ページでは，問２による検証を行っていきます。
問２は，知らない人が出題されたら
結構悩むと思われる問題ですので，
ＡＩが解けなくても仕方ないと思います。
しかし実際には，解けないどころか，
それだけは避けてくれよという回答の
オンパレードになりました。
熟考モデル (-T) も含めて
次々と餌食になっていくさまを，
とくとご覧ください。