AI用語の基礎知識

【第5回】推論モデルとは――“考えてから答える”AI

大和哲

2026年5月11日 07:00

推論モデルとは、複雑な問題に対して、すぐに結論を出すのではなく、複数の手順を踏んで答えを導こうとするAIモデルのこと。いきなり答えを書くのではなく、段階的に考える（筆者がChat GPTで生成）

「すぐ答えるAI」から「考えて答えるAI」へ

　生成AIというと、質問を入力するとすぐに答えが返ってくるもの、というイメージを持つ人が多いでしょう。しかし最近は、回答までに少し時間をかけ、「考えてから答える」タイプのAIが注目されています。これが「推論モデル（Reasoning Model）」と呼ばれるものです。

　たとえば、東京大学・京都大学の二次試験問題を最新AIに解かせる検証では、ChatGPT 5.2 ThinkingやGemini 3 Pro Previewが、東大の全科類、京大のほぼ全学部・学科で合格者最高点を上回ったと報じられています。数学を中心に満点科目もあったとのことで、AIの推論能力が急速に伸びていることを示す結果といえるでしょう。
（ニュース：最新AIが東大・京大の二次試験問題の合格者最高点を突破、満点科目も）

　このような結果は、単にAIの知識量が増えたからだけではありません。難しい問題をいきなり答えるのではなく、手順に分けて考えるようになったことが大きいのです。

推論モデルとは何か

　推論モデルとは、複雑な問題に対して、すぐに結論を出すのではなく、複数の手順を踏んで答えを導こうとするAIモデルのことです。

　たとえば数学の問題であれば、いきなり答えを書くのではなく、「まず条件を整理する」「次に必要な式を立てる」「途中結果を確認する」といった形で、段階的に考えます。プログラミングであれば、仕様を読み取り、必要な処理を分解し、コードを書き、場合によってはテストまで行ないます。

　人間が難問を解くときにも、紙に途中式を書いたり、条件を整理したりします。それに近いことをAIに行なわせる考え方だと捉えるとわかりやすいでしょう。

CoTとは何か

　推論モデルを理解する上でよく出てくる言葉に、「CoT（Chain-of-Thought：思考の連鎖）」があります。

　CoTとは、AIに結論だけでなく、途中の考え方を段階的に組み立てさせる手法です。たとえば「ステップバイステップで考えてください」と指示すると、AIが問題を細かく分けて考えやすくなることがあります。

　ただし、現在の推論モデルが内部でどのように考えているかは、外から完全に見えるわけではありません。CoTは重要な考え方のひとつですが、「推論モデルの中身は全部CoTで説明できる」と考えるのは少し単純化しすぎです。

　実際には、複数の解き方を試す、途中結果を検証する、よりよさそうな答えを選ぶ、といった仕組みも組み合わされていると考えられます。

推論にはコストがかかる

　推論モデルは、数学、プログラミング、論理的な分析、複雑なビジネス判断などに強みを発揮します。一方で、考える時間が長くなるほど、計算資源も多く使います。

　AIに長く考えさせるということは、それだけ多くのトークンを処理し、データセンターの計算機を長く動かすということでもあります。実際、GitHub Copilotは2026年6月1日から、トークン消費量に基づく「GitHub AIクレジット」制へ移行すると発表しています。AIが高度化するほど、料金体系も「どれだけ使ったか」に近づいていくわけです。