LLM の推論を構造化・安定化するための外付け多層推論 OSの提案

本研究は、大規模言語モデル(LLM)の推論過程を安定化し、曖昧な指示や未翻訳概念を含む入力に対しても一貫した再構成を可能にする「外付け多層推論OS(External Multilayer Reasoning OS)」を提案する。 本OSは Completion(成立強制)、Ethical Evaluation(倫理検査)、Optimization(改善)、Reframing(前提翻訳) の4層から構成され、A→B→C→D の制御ループによって推論破綻を防ぎ、最終的に Completed / UNRESOLVABLE へ収束させる。従来のプロンプト工学とは異なり、推論構造を LLM 内部ではなく 外側に明示的に配置する点 を特徴とする。 ケーススタディとして、曖昧な要求「特定病原菌シャットアウトマスク」を、物理・化学的条件に基づく実現可能な 状況適応型ヘルスデバイス へ再構成する過程を示し、本OSが構造的再解釈・倫理調整・技術的最適化を一貫して行えることを確認した。 本成果は、ハイブリッド型AIアーキテクチャにおける 外付け推論制御の有効性 を示し、LLM の高レベル推論を透明化・再現化するための実践的手法を提供する。 🔹 理論と実装に関する注意 本稿で提示する OS は概念モデルであり、内部アルゴリズムや基底理論の詳細は含まない。本OSの基底となる思想的枠組み(推論循環構造・概念再構成原理)は著者による独自理論であり、AI はその 工学的構造化・文書化・実装補助に用いたのみ で、理論そのものの生成や決定には関与しない。 🔹 実装検証 本OSの概念モデルを、カスタムGPTのプロンプトとして設定し、著者および協力者による限定的な検証を行った結果、期待される推論挙動が再現されることを確認した。 なお、ここで言う「実装」とはモデル内部を改変するものではなく、公開インターフェース上でのプロンプト構造による再現である。 実装そのものは公開せず、本レポジトリでは概念構造のみを示す。 🔹 その他 ファイルの正当性は SHA-256 により検証可能。ライセンス: CC BY-NC-SA 4.0