あの世界的なプロジェクトの全貌が明らかに――
各教科の問題に取り組むなかで、何を乗り越え、何につまずいたのか。
開発メンバーによる詳細な記録と分析。

5年にわたり大学入試に挑んできた人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」。
同プロジェクトはMARCHレベルの大学に合格できるまでの学力を実現しながら、同時に現在のAIの限界を明らかにした。
AIは人間を超えるのか? 学科ごとの詳細な分析を通じて、AI研究の現在を一望する。

【主要目次】
序章 東ロボプロジェクトは何を目指したか
1 東大の入試問題を解けることの意味
2 東ロボプロジェクトの歩み

第1章 [各教科の取り組み]英語――言語処理技術の適用と深層学習の利用
1.1 学術的な位置づけ
1.2 アクセント・発音問題
1.3 文法・語法・語彙問題
1.4 会話文完成問題
1.5 不要文除去問題
1.6 意見要旨把握問題
1.7 未知語句語義推定問題
1.8 内容一致問題
1.9 段落タイトル付与問題
1.10 リスニング
1.11 イラスト問題
1.12 図表の読み取り
1.13 まとめと今後の展開
コラム ヒューリスティクス

第2章 [各教科の取り組み]国語――テキストの表層的情報に基づくアプローチ
2.1 センター試験「国語」の構成
2.2 学術的な位置づけ
2.3 現代文・漢字問題とその解法
2.4 現代文・評論読解問題とその解法
2.5 現代文・語句問題とその解法
2.6 現代文・小説読解問題とその解法
2.7 古文・文法問題とその解法
2.8 古文・内容理解問題とその解法

第3章 [各教科の取り組み]世界史――テキスト情報源への情報アクセス手法に基づくアプローチ
3.1 学術的な位置づけ
3.2 大学入試センター試験
3.3 2次試験
3.4 今後の課題

第4章 [各教科の取り組み]数学――深い言語処理と高速な計算代数の接合
4.1 学術的な位置づけ、模試の結果
4.2 2次試験・記述式問題の解法とエラーの分析
4.3 今後の課題
コラム 真理条件意味論

第5章 [各教科の取り組み]物理――シミュレータと図形描画を利用した力学問題の自動解答
5.1 学術的な位置づけ、模試の結果
5.2 力学問題をシミュレータで解く自動解答器
5.3 図形を含む静的つり合い問題の求解
5.4 まとめと今後の課題

終章 人とAIの協働で生産性は向上するか?
1 リーディングスキルテスト
2 機械翻訳と人との協働において生じるエラー分析
3 東ロボと機械読解