id: E-28(誌面表示: E-28) · 物理ページ: 290–291(pages=2) · category: benchmark · figure_type: comparison · status: ready · evaluation_date: 2026-08-10
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ベンチマーク
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ARC-AGI

エーアールシーエージーアイ
Abstraction and Reasoning Corpus の略。初見の規則をその場で見抜く力を測ります。
体験区分:調査ベース 推奨読者レベル:Level 3-4

何をしてくれるか

色つきマス目のパズルを数問見せ、共通する規則を推論して新しい入力に当てはめられるかを採点します。知識量ではなく、その場で考える力を測る設計です。

どこで出会うか

AGI の進み具合を語る記事やモデル発表のスコア比較で引用されます。人間には簡単でも AI には長く難しく、到達度の物差しとして扱われてきました。

比較図
図(figure_type: comparison)は本番生成器(Astro + React primitive)で描画。
iter 22 時点ではプレースホルダ。
ARC-AGI を使う人

左に「知識クイズ」シーン(AI が即答)、右に「ARC-AGI パズル」シーン(人と AI が並んで色マス目の例を見て考え込む)。中央に矢印ではなく対比の縦線を入れる

擬人化ポンチ絵 · 後日差し込み
開発フローでの位置
モデル発表を確認
出題形式を理解する
他指標と併読する
進歩の目安にする
2026.08·ready
「ARC-AGI は知識より推論力を測る枠で、GPQA とは狙いが違いますよね。」
ARC-AGIの見方
291
この用語の見どころ
1
役割

初見の規則をその場で推論できるかを測る指標です。

2
うれしさ

知識量ではなく、その場で考える力の伸びを追えます。

3
注意点

リーダーボードは動きやすく、数字は参考程度に見ます。

4
どこで役立つか

AGI 到達度の議論やモデル進歩の目安として。

5
はじめに

数個の例から規則を見つける出題形式を押さえます。

6
深掘り先

ARC Prize、ARC-AGI-2、Humanity's Last Exam

非エンジニアのつまずき
  • 何を測っているのか、名前からは分かりません
  • スコアが低いのは AI が弱いからなのか判断できません
  • 人間なら解けるのか、比較の基準が見えません
私のコメント
  • 第一印象:長らく難しいと言われてきた問題です
  • 良い点:いまは軒並み解けるようになりました
  • ダメな点:できないことの指標としては役目を終えつつあります
  • 誰向けか:AI の限界を測りたい人向けです
関連用語
備考

2019 年に François Chollet が提案。

参考 <https://arcprize.org/> checked 2026-08-10
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