近年、大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げ、自然言語理解だけでなく、数学やプログラミングといった複雑な推論能力においても驚くべき成果を上げています。特に、Chain-of-Thought（CoT）と呼ばれる段階的な思考プロセスを生成する手法の導入により、LLMの課題対応力は大きく向上しました。

しかし、推論のステップが長くなるにつれて、LLMが冗長で不必要な出力を生成する「考えすぎ（Overthinking）」という現象が顕在化しています。この問題は、計算資源の無駄遣いや応答時間の遅延を引き起こし、実用的な応用における重大な課題となっています。

今回は、LLMの「考えすぎ」を解消し、効率的な推論を実現するための最新の研究動向について解説します。モデル自体の最適化、推論出力の制御、入力プロンプトの工夫といった多角的なアプローチを紹介することで、実務におけるLLMの活用をより効率的かつ効果的に進めることを目指します。

なぜ「考えすぎ」が問題なのか？

近年、高度な推論能力を持つ大規模言語モデル（LLM）が登場し、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。一方で、Overthinking（考えすぎ）と呼ばれる現象が、実用的な活用における大きな課題となっています。これは、LLMが与えられたタスクに対して、不必要に詳細で冗長な推論ステップを生成してしまう状態を指します。Overthinking は、単に無駄な出力を増やすだけでなく、以下のような深刻な問題を引き起こします。

• 計算コストの増大: 長い推論シーケンスを生成するには、より多くの計算リソースと時間を必要とし、それに伴いトークン生成のコストが大幅に増加します。特に、クラウドベースのAPIを利用する場合、このコスト増は無視できません。
• 応答時間の遅延: 冗長な出力は、ユーザーが最終的な回答を得るまでの時間を長くしてしまいます。リアルタイム性が求められる対話型アシスタントや意思決定の迅速さが重要な自動運転システムなどのアプリケーションにおいては、これは致命的な問題となります。
• 理解の妨げ: 過剰な情報や不必要な推論ステップは、本質的な論理の流れを曖昧にし、開発者や利用者がモデルの思考プロセスを追跡することを困難にします。場合によっては、誤った情報や論理的な混乱を招き、最終的な回答の信頼性を損なう可能性もあります。
• LLMの実用化における障壁: 計算リソースに制約のあるエッジデバイスやモバイルアプリケーション、リアルタイム処理が求められる精密なロボット制御タスクや大規模オンライン検索エンジンなど、多くの実用的なシナリオにおいて、冗長な推論は効率性を著しく低下させます。

具体的な例として、「2 + 3 の答えは？」という簡単な質問に対しても、Overthinking を起こすLLMは、不必要に長い推論ステップを生成する可能性があります。例えば、「まず、2という数は1が2つ集まったものです。そして、3という数は1が3つ集まったものです。これらを足し合わせると、1が5つ集まった数になります。したがって、答えは5です。」といった具合です。また、「0.9と0.11のどちらが大きいか？」のような単純な比較質問に対しても、モデルが詳細すぎる思考プロセスを生成し、回答までに長い時間を要する例は、Overthinking の深刻さを示しています。モデルは早い段階で正しい答えに辿り着いているにもかかわらず、不必要な中間ステップを生成し続けるため、非効率が生じているのです。

効率的な推論を実現するためのアプローチ

モデルに着目する（Model-based Efficient Reasoning）

本セクションでは、大規模言語モデル（LLM）自体の構造や学習方法に焦点を当て、効率的な推論能力を獲得するためのアプローチを解説します。これは、既存の推論モデルをより簡潔なモデルに最適化したり、効率的な推論能力を直接学習させたりすることを目的としています。

強化学習による最適化（RL with Length Reward Design）

多くの高性能な推論モデルは、強化学習（RL）を用いて訓練されています。効率的な推論を実現するため、推論の長さに基づく報酬（Length Reward）をRLのフレームワークに組み込む研究が進んでいます。このアプローチでは、短く正確な推論に高い報酬を与え、長く冗長な推論や不正解な推論にペナルティを課すことで、モデルが効率的な推論パスを学習するよう促します。

具体的な手法としては、以下のようなものがあります：

• O1-Pruner: 参照モデルと予測結果のChain-of-Thought（CoT）長の比率に基づいて報酬を計算し、CoT長の短縮と性能維持を両立させます。
• Demystifying: RL実験を通じて推論能力と長さの関係を分析し、「Exceed Length Penalty」などの手法を提案しています。
• L1: 「Think for N tokens」という指示を学習データに追加し、明示的な長さ制約を導入します。
• DAST: 構築された長さの好みデータセットを用いて、SimPOでLLMをファインチューニングします。
• Kimi k1.5: ポリシー最適化に長さペナルティを組み込み、長いCoTの活性化を改善します。

これらの手法は、正誤だけでなく推論の長さも考慮した報酬関数を設計することで、過度な思考を抑制し、計算コストと応答時間の削減を目指しています。

可変長のCoTデータによる教師あり微調整（SFT with Variable-Length CoT Data）

別のアプローチとして、様々な長さのChain-of-Thought（CoT）推論データセットを用いてLLMを教師あり微調整（SFT）する方法があります。この方法により、LLMは効率的な推論パターンを学習し、コンパクトな推論チェーンで効果的な知識を表現できるようになります。

短いCoTデータを収集する主な方法は、以下の2つです。

• 事後的なCoT圧縮: まず通常の長いCoTを生成し、その後、冗長なステップを削除・圧縮して短いCoTデータを作成します。Distilling2-1、C3oT、TokenSkipなどの手法があります。
• 推論中の圧縮されたCoTデータ取得: 推論の過程で短い推論ステップを生成させます。LearnSkip、Token-Budget、Self-Training、CoT-Valueなどの手法が提案されています。

これらの可変長CoTデータを用いたファインチューニングは、LoRAなどのパラメータ効率的な手法や、段階的なファインチューニングなど、様々な方法で実施されます。段階的なファインチューニングは、学習の過程で徐々に短い推論ステップに移行させることを目指します。

推論の出力に着目する（Reasoning Output-based Efficient Reasoning）

大規模言語モデル（LLM）が生成する推論の出力に注目し、そのステップを動的に削減したり、よりコンパクトな表現に置き換えたりすることで、推論の効率性を高めるアプローチがあります。

潜在表現への圧縮

従来のChain-of-Thought（CoT）推論では明示的なテキストによるステップバイステップの推論が行われますが、近年、テキストによる推論ステップの代わりに、よりコンパクトな潜在空間での表現を用いて推論を効率化する研究が進んでいます。これは、冗長なテキストによる分解よりも、潜在空間での計算が効率的な推論につながるという洞察に基づいています。

このアプローチは、主に以下の2つの方法に分類できます。

1. LLMを潜在表現で推論するように学習させる方法
   • Coconut: LLMの最終層の隠れ状態を「連続的な思考」として扱い、トークン数を削減しつつ精度と効率を向上させます。
   • CODI: 自己蒸留を通じて連続的な潜在CoTを学習し、明示的なCoTトークンを生成せずに内部で推論を実行します。
   • CCOT: 長いCoT推論を、内容豊富で短い思考トークンに凝縮します。
   • Heima: マルチモーダル大規模言語モデルに潜在的推論を導入し、詳細な推論段階を単一の「思考トークン」に置き換えます。
   • Token Assorted: CoTの一部を離散的な潜在トークンに置き換え、高レベルな推論ステップを抽象化します。
2. 補助的なモデルを利用する方法
   • SoftCoT: 軽量な補助モデルがインスタンス固有のソフト思考トークンを生成し、LLMの埋め込み空間に投影します。

推論中の動的な制御

推論パラダイムを修正し、より効率的な推論を実現する研究が行われています。推論戦略を導く適切な基準の選択が重要で、以下のようなアプローチがあります。

1. 報酬に基づく効率的推論
   • Speculative Rejection: 複数の応答を生成し、報酬モデルで評価して低品質の出力を破棄します。
   • Reward-Guided Speculative Decoding (RSD): 中間出力を動的に評価し、高報酬の出力を直接受け入れます。
2. 確信度/確実性に基づく適応的推論
   • Dynamic Parallel Tree Search (DPTS): 信頼度に基づいて不確かなパスを早期に削減します。
   • FastMCTS: 高信頼度の軌跡を優先し、推論を効率化します。
   • Certaindex: 推論全体を通じてLLMの信頼度を定量化します。
3. 一貫性に基づく選択的推論
   • Self-Truncation Best-of-N (ST-BoN): 潜在埋め込みの一貫性を評価指標として使用します。
4. 要約ベースの動的推論
   • LightThinker: 中間の思考ステップを要約し、推論を圧縮します。
   • InftyThink: 思考の生成と要約を交互に行う反復的な推論方法を導入します。

入力プロンプトに着目する（Input Prompts-based Efficient Reasoning）

入力プロンプトの設計を工夫することで、大規模言語モデル（LLM）に短い推論ステップを生成させたり、質問の特性に応じて適切なモデルにルーティングしたりすることで、推論の効率性を高めるアプローチを解説します。

プロンプトによる推論長の制御

このアプローチは、プロンプト内でLLMに推論ステップの長さやトークン数、ステップ数などに明示的な制約を与え、より簡潔で効率的な推論を促します。直接的かつ非常に効果的な方法として、広く研究されています。

具体的な手法には以下のようなものがあります：

• Token-Budget: プロンプト内にトークン数の上限を設定し、不要な推論トークンの生成を抑制します。TALE-EPという手法により、LLM自身にトークン予算を推定させます。
• Chain-of-Draft (CoD): 人間の思考プロセスに着目し、各思考ステップを最小限（例：最大5語）に抑えるよう指示するプロンプトを使用します。
• Concise Chain-of-Thought (CCoT): LLMに「簡潔に」ステップバイステップの推論を実行するよう明示的に指示します。

これらの手法は、教師あり微調整（SFT）と組み合わせることで、さらに効率的な推論モデルを開発できることが示されています。

質問の属性に基づいたルーティング

このアプローチは、プロンプトの難易度や特性を自動的に判別し、質問の複雑さに応じて適切なモデルに振り分けることで、全体的な効率を向上させます。

主な研究アプローチには以下のようなものがあります：

• RouteLLM: Chatbot Arenaのデータを用いて、質問の複雑さに基づいてLLMをルーティングするクエリルーターを訓練します。
• Sketch-of-Thought (SoT): 軽量なDistilBERTベースのルーターが、質問の特性に基づいて最適な推論パラダイムを動的に選択します。
• Self-Ref: LLM内の不確実性スコアを自己ルーティング指標として使用し、LLM自身がルーティングのタイミングを自律的に決定します。

これらのアプローチは、モデル自体を変更することなく、プロンプトの工夫や質問の特性に応じた処理により、計算コストの削減や応答時間の短縮に貢献します。

その他の重要な側面

効率的な推論を実現するための、モデルや推論プロセスへの直接的なアプローチ以外の側面について理解することも重要です。

効率的な学習データの活用

推論モデルの効率を高めるためには、モデルアーキテクチャだけでなく、学習データの最適化も重要です。近年、少量でも質の高いデータを用いた学習方法や、自己検証によるデータ拡張などが研究されています。

• Minimal but High-Impact Data Selection: LIMOは、わずか817の学習サンプルを難易度、汎用性、知識多様性に基づいて厳選し、10万以上のサンプルを使用した先行モデルを凌駕できることを示しました。s1も、1,000件の厳選されたデータセットと「budget forcing」を組み合わせることで、大規模モデルOpenAI o1-previewを上回る性能を達成しています。
• Self-Verification as a Data-Efficient Training Signal: S2Rは、強化学習（RL）を活用し、自己検証と自己修正能力をLLMに注入します。わずか3,100の初期サンプルでファインチューニングされたモデルが、すべてのベースモデルにおいて推論タスクの性能を一貫して向上させています。

これらの研究は、質の高いデータを少量でも戦略的に活用することで、大規模なデータセットに頼らずとも高性能な推論モデルを訓練できる可能性を示唆しています。

小規模言語モデル（SLM）の推論能力

リソース制約のある環境でのLLMの展開には課題があり、小規模言語モデル（SLM）が有望な代替手段となります。SLMが高い推論能力を維持するため、蒸留やモデル圧縮の研究が進んでいます。

• 蒸留: LLMの推論能力をSLMに転移させるための重要な技術です。混合蒸留、反事実蒸留、フィードバック駆動型蒸留、プロービングと検索の統合、適応的思考、象徴的知識の内部化、自己修正データ生成など、様々な手法が提案されています。
• モデル圧縮: 量子化や枝刈りなどの技術を用いてLLMをSLMに圧縮するアプローチです。量子化は推論性能を大幅に維持したままメモリと計算コストを削減できる一方で、枝刈りは推論品質を著しく低下させる可能性があります。ただし、圧縮されたモデルはInstruction Followingに苦労する場合があり、追加のファインチューニングが必要となることが示唆されています。

これらの研究は、SLMがリソース制約下でも効果的な推論能力を発揮するためには、単なるモデルサイズの縮小だけでなく、知識転移プロセスの慎重な設計や圧縮後の適応が重要であることを示しています。

効率的推論の評価とベンチマーク

LLMの推論能力の進歩に伴い、厳密で標準化された評価指標とフレームワークの必要性が高まっています。

• Inference-time Computation: Sys2Benchは、算術、論理、常識、アルゴリズム、計画タスクの5つの推論カテゴリを評価するための包括的なベンチマークスイートです。Test-Time Scaling（TTS）戦略を分析した研究では、適切なTTS戦略を用いることで、小規模モデル（1Bパラメータ）が非常に大規模なモデル（405Bパラメータ）を複雑な推論タスクで凌駕できることが示されています。
• Evaluating Overthinking: LLMにおける「考えすぎ」を体系的に分析するためのフレームワークが導入され、「overthinking score」が提案されています。高いoverthinking scoreはタスクパフォーマンスの低下と強く相関しており、overthinking scoreの低いソリューションを選択することで、パフォーマンスを向上させ、計算オーバーヘッドを削減できることが示されています。
• Effect of Long CoT Reasoning: 長いCoT推論のメカニズムを分析した研究では、報酬設計を提案して訓練中の推論能力の安定性を高め、CoTの長さを短縮しています。また、推論チェーンの長さとモデル出力の有効性との間に強い関係があることが示され、長い推論ステップの方が問題解決に効果的である傾向があることが示唆されています。

これらの研究は、効率的な推論モデルの性能を正確に評価するためには、従来の精度だけでなく、「考えすぎ」の度合いや推論に必要な計算コストなどを考慮した、より洗練された評価指標とベンチマークが必要であることを示しています。

効率的推論の応用例と今後の展望

このセクションでは、効率的な推論能力を持つ大規模言語モデル（LLM）の具体的な応用例と、今後の研究開発における重要な展望について解説します。

効率的推論の応用例

効率的な推論は、計算資源が限られた状況や、リアルタイム性が求められる多くの分野で重要な役割を果たします。

• 自動運転: 大量のセンサーデータを人間のように迅速に理解し、安全な意思決定を行うために不可欠です。カメラ、LiDAR、レーダーなどの情報を統合し、危険な運転状況を予測して即座に対応することで、安全性とルートの最適化、リスク評価の向上に貢献します。また、意思決定の理由を説明することで、乗客や規制当局の信頼を高め、スマート道路システムとの連携を円滑にします。
• ロボティクス（Embodied AI）: ロボットやスマートデバイスが周囲の環境を理解し、適切に行動するためには、効率的な推論能力が不可欠です。カメラやセンサーからのデータを人間の思考に近い方法で処理し、最適な移動方法を迅速に決定したり、予期せぬ変化に対応したり、人間と安全にインタラクションしたりすることが可能になります。工場や家庭環境において、障害物の回避、状況に応じた行動、行動理由の説明などを実現し、Embodied AIシステムの信頼性、安全性、有用性を高めます。
• ヘルスケア: 大量の医療データを迅速に分析し、医師や研究者を支援します。患者記録、検査結果、医学研究などのデータを素早く分析し、重要な傾向やパターンを発見することで、より迅速で正確な診断、より良い治療法の推奨、医療ミスの削減に貢献します。さらに、複雑な医療情報を平易な言葉で説明することで、医療従事者と患者双方の理解を助け、医療プロセス全体の円滑化と患者のアウトカム向上に寄与します。

今後の展望

効率的推論の研究はまだ初期段階にあり、今後のさらなる進展が期待されます。

• 安全性とのバランス: LLMの安全性と効率性はしばしばトレードオフの関係にあります。有害コンテンツのフィルタリング、敵対的攻撃の軽減、自己修正機能の強化などは計算資源と長い推論シーケンスを必要とし、効率性を損なう可能性があります。一方、効率性を優先すると、自己反省や出力検証の能力が低下する恐れがあります。安全性と効率性のバランスをいかに取るかは、今後の重要な研究課題です。動的な出力長制御などの手法が、このバランスを取るための研究として注目されています。
• RLとSFTの比較: 効率的な推論モデルの開発において、強化学習（RL）と教師あり微調整（SFT）のどちらが優れているかは明確ではありません。RLは試行錯誤による学習で新たな問題解決方法を見出す可能性がありますが、予測不可能性や多くの訓練を必要とする場合があります。SFTは効率的な推論の例を用いてモデルを学習させるため、より一貫性があり制御しやすいですが、訓練データにない課題には苦労する可能性があります。RLとSFTの組み合わせが、それぞれの利点を活かし、適応性と安定性を両立させる有望な方向性として考えられています。
• 推論能力の向上: 効率性を別の側面から捉え、推論性能そのものを向上させる研究も重要です。Meta-Reasonerは、推論の進捗状況を評価し、最適な戦略を選択するために、文脈に応じたマルチアームバンディットを活用しています。ITTは、Transformerの各層を思考プロセスの一段階とみなし、難しいトークンに対して動的に追加の処理を割り当てることで、より少ない訓練資源で大規模モデルに匹敵する性能を小規模モデルで実現しています。無効な戦略を早期に排除し、有望な方向に注力するための研究が進むことで、より効率的かつ高性能な推論モデルの開発が期待されます。

おわりに

今回は、大規模言語モデル（LLM）における Overthinking 問題が、計算コスト、応答時間、実用性の観点から重要な課題であり、その解決に向けた効率的な推論技術の開発が強く求められていることを示しました。

これまで概観したように、効率的な推論を実現するためのアプローチは多岐にわたり、モデル自体の最適化、推論出力の動的な調整や圧縮、そして入力プロンプトの工夫といった、多角的な視点からの研究が進展しています。これらのアプローチはそれぞれユニークな技術と可能性を秘めており、今後の発展が期待されます。

効率的な推論技術は、自動運転、ロボティクス（Embodied AI）、ヘルスケアをはじめとする様々な分野でのLLMの応用を加速させ、より身近で実用的なAIシステムの実現に大きく貢献することが期待されます。今後も、効率性と推論能力のバランスを取りながら、より洗練された技術の開発が重要となります。

More Information

• arXiv:2503.16419, Yang Sui et al., 「Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models」, https://arxiv.org/abs/2503.16419