質問と回答からLLMの思考過程を合成できる手法、REERの紹介
Zenn / 2026/4/16
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要点
- 質問と回答（Q&A）ペアから、LLM内部の「思考過程」を合成（推定・再構成）する手法REERを紹介しています。
- REERは、明示的な思考手順が与えられていない状況でも、会話ログの情報を手がかりに推論過程を生成・組み立てることを狙います。
- 思考過程の再構成により、説明性の向上や、推論手順を利用した評価・改善（デバッグ/学習データ化など）への応用が期待されます。
- LLMの挙動理解・利用設計の観点で、Q&Aデータ活用の新しい方向性を示す技術解説です。
はじめに
こんにちは。株式会社松尾研究所インターンの髙橋彰仁です。普段は、LLMの事後学習に関連する研究開発プロジェクトに携わっています。
現在、大規模言語モデルにおいては、指示に対してまず思考（thinking）を出力し、そこから最終回答を生成するReasoningモデルと呼ばれるものが主流になっています。
Reasoningモデルの学習には、良質なChain-of-Thoughtデータ（思考過程のデータセット）が必要となるため、2026年現在、これらの合成方法について様々な手法が提案されています。その中でもこの記事では、ある質問と理想回答のペアに対して、中間を補う（質問から回答に...
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