潜在推論 (Latent Reasoning)
読み: せんざいすいろん
最終更新: 2026-07-17・AI PICKS編集部
定義
潜在推論とは、大規模言語モデルが推論過程を自然言語のトークン列ではなく、内部の隠れ状態（潜在空間）の中で進める手法のこと。
潜在推論 (Latent Reasoning)とは — 詳しく解説
潜在推論は、Chain-of-Thoughtのように推論過程を逐一テキストとして出力する代わりに、モデル内部の連続的な隠れ状態（潜在空間）の中で推論ステップを進める手法で、Meta社のCoconutなど2024年以降の研究で提唱が広がったとされる。トークン生成を挟まないぶん計算コストを抑えつつ長い推論チェーンを扱える可能性がある一方、2026年時点の実運用では推論過程が人間から見えなくなるため、誤りの原因特定やデバッグが難しいという落とし穴が指摘されている。現場でこの手法を採用する際は、精度・コスト面のメリットと、説明可能性や監査性が求められる医療・金融などの用途での適用可否を天秤にかけて選ぶ必要があり、通常のChain-of-Thoughtとのハイブリッド運用が現実的な相場感とされる。
潜在推論 (Latent Reasoning)の使用例
- 「この問題をlatent reasoningで段階的に解いて」と指示しても、出力には推論過程が明示的には現れない。
- MetaのCoconutやOpenAIのo1系など、潜在空間で推論するアーキテクチャの研究が2024年以降広がっているとされる。
潜在推論 (Latent Reasoning)に関連するAIツール
関連用語
「LLM / 言語モデル」の他の用語
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Large Language Model の略。 膨大なテキストで学習した文章生成 AI。 ChatGPT / Claude / Gemini が代表例。
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文章・画像・音声・動画 を新規に作り出す AI 技術。 ChatGPT 以降の AI ブームの主役。
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