答える前に「考える時間」を取り、段階的に推論してから回答するタイプのAIモデル。数学・プログラミングなど複雑な問題に強い。
従来のLLMが「反射で答える」のに対し、推論モデルは頭の中で下書き(思考の連鎖)を作ってから答えます。人間でいえば、即答せずに紙に書いて考えてから答える感じ。そのぶん時間とコストはかかりますが、複雑な問題の正答率が大きく上がりました。
現場でのポイントは使い分けです。メールの下書きに推論モデルは大げさで、逆に込み入った不具合調査や契約書のチェックを反射型に任せると浅くなる。「速い思考と遅い思考」を相手によって切り替える——AIも人間と同じになってきた、というわけです。
用語を覚えるより、ストーリーで体感するほうが早い。