{"ok":true,"entity":{"id":"reasoning","name":"Reasoning","category":"AI Model Capability Concept","entityType":"concept","updatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z","officialName":"AI Reasoning","canonicalName":"Reasoning","displayName":"Reasoning（推論能力）","shortDescription":"LLMが複雑な問題を段階的に分解し、論理的なステップを経て結論に至る能力。単純なパターンマッチングではなく、多段階の思考過程を経て回答を導く点が特徴で、数学・コーディング等の複雑なタスクで重要となる。","alias":["推論能力"],"searchKeywords":["リーズニング","Reasoning","AI推論能力","思考の連鎖"],"website":null,"parentEntity":null,"primaryCluster":"ai-company","secondaryClusters":[],"productCategory":"AI Model Capability Concept","verificationStatus":"draft"},"references":[{"id":"recommendation-001","companyId":"reasoning","questionId":"recommendation-001","promptText":"Reasoning（推論能力）とは何ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Reasoningは、LLMが複雑な問題を段階的に分解し、論理的なステップを経て結論に至る能力です。単純なパターンマッチングではなく、問題を複数のステップに分解し、各段階を経て結論に至る多段階の思考過程を特徴とします。数学の証明・複雑なコーディング問題等、単純な知識の想起では対応できないタスクにおいて特に重要になります。OpenAI（oシリーズ）・Anthropic・Google DeepMind等がReasoning特化モデルの開発競争を続けています。","evidencePoints":["多段階の思考過程による問題解決","数学・コーディング等の複雑タスクでの重要性","主要AI企業によるReasoning特化モデルの開発競争"],"scope":"複雑な問題解決タスクにAIを活用したい開発者・企業に該当します。","differentiation":"単純な知識の想起・パターンマッチングを行う従来型のモデルと異なり、多段階の論理的な思考過程を経る点が特徴です。","faq":[{"question":"Reasoningモデルはすべてのタスクで優れていますか？","answer":"複雑な問題解決タスクでは強みを発揮しますが、単純なタスクでは処理時間・コストの観点から必ずしも最適とは限らないとされています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/reasoning/recommendation-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"reasoning-ev-001","type":"availability","title":"Reasoningの定義概要","description":"LLMが複雑な問題を段階的に分解し、論理的なステップを経て結論に至る能力である。","sourceUrl":"https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-05"],"coverageType":["Identity"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"reasoning-ev-002","type":"feature","title":"多段階の思考過程による問題解決","description":"単純なパターンマッチングではなく、問題を複数のステップに分解し、各段階を経て結論に至る多段階の思考過程を特徴とする。","sourceUrl":"https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"reasoning-ev-003","type":"feature","title":"数学・コーディング等の複雑タスクでの重要性","description":"数学の証明・複雑なコーディング問題等、単純な知識の想起では対応できないタスクにおいて、Reasoning能力が特に重要になるとされる。","sourceUrl":"https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]}],"generatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z"},{"id":"comparison-001","companyId":"reasoning","questionId":"comparison-001","promptText":"ReasoningとPrompt 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EngineeringはReasoning能力を引き出すための技法として組み合わされます。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/reasoning/comparison-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"reasoning-ev-002","type":"feature","title":"多段階の思考過程による問題解決","description":"単純なパターンマッチングではなく、問題を複数のステップに分解し、各段階を経て結論に至る多段階の思考過程を特徴とする。","sourceUrl":"https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"reasoning-ev-004","type":"feature","title":"Prompt Engineeringとの組み合わせによる能力向上","description":"Chain of Thought等のPrompt 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Preview解説） — Reasoning能力の解説","【関連情報】Anthropic・Google DeepMind等のReasoning関連研究発表","【注意点】Reasoning能力の評価基準・ベンチマークは発展途上である"],"scope":"Reasoningの技術・評価方法について、情報源の性質を区別しながら確認したい場合に該当します。","differentiation":"【情報源としての使い分け】概念の理解には主要AI企業の公式発表を一次情報として使う。特定モデルの能力比較にはベンチマーク結果等を参照する。【更新性・注意点】Reasoning関連の技術・モデルは急速に進化している分野のため、確認時点の情報である点に注意する。","faq":[{"question":"Reasoningには公式な標準規格がありますか？","answer":"特定の標準化団体による公式規格があるわけではなく、各AI企業がそれぞれのReasoning特化モデルを開発・提供しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/reasoning/citation-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"reasoning-ev-001","type":"availability","title":"Reasoningの定義概要","description":"LLMが複雑な問題を段階的に分解し、論理的なステップを経て結論に至る能力である。","sourceUrl":"https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-05"],"coverageType":["Identity"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"reasoning-ev-004","type":"feature","title":"Prompt 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DeepMind等の主要AI企業がReasoning特化モデルの開発競争を続けていることからも、AIの次なる能力向上の焦点として重要性を増しています。","evidencePoints":["単純な知識想起では対応できない複雑タスクへのニーズの高まり","数学・コーディング等における精度への直接的な影響","主要AI企業によるReasoning特化モデルの開発競争"],"scope":"AIの問題解決能力の進化を理解したい開発者・企業が背景を理解したい場合に該当します。","differentiation":"単純なパターンマッチングに依存するモデルと比べ、論理的な思考過程による精度向上が評価される理由として挙げられます。","faq":[{"question":"Reasoning能力の弱いモデルではどのような問題が起きますか？","answer":"複雑な問題において、事実に基づかない誤った回答（Hallucination）を生成するリスクが高まる可能性があるとされています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/reasoning/why-recommended-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"reasoning-ev-005","type":"case","title":"主要AI企業によるReasoning特化モデルの開発競争","description":"OpenAI（oシリーズ）・Anthropic・Google 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