大規模言語モデル（LLM）は推論能力を向上させているが,一度生成した誤りに固執する傾向や,ユーザーの誤った前提に同調する脆弱性が指摘されている.本研究では,モデルが他者の誤りは指摘できるが自身の誤りは修正できない現象を「AIの盲点」と定義し,内部エラーと外部エラーの修正成功率の比を用いてこれを定量化する.論理推論（GSM8K）と常識推論（PIQA）を用いた評価の結果,自己修正を促す介入プロンプトの効果はタスクの性質によって逆転することを発見した.具体的には,論理タスクでは「再考命令」が有効であるのに対し,常識タスクでは「一時停止」が有効であり,疑問提示型は論理タスクにおいて逆効果となる.本研究は,単一の介入手法の限界を示し,タスク特性に応じた動的な介入戦略の必要性を実証的に明らかにするものである.

大規模言語モデル（LLM）の実用化に伴い,モデルが生成した誤り（ハルシネーション）を自律的に修正する能力（Self-Correction）の重要性が高まっている.しかし,既存のモデルは一度誤った推論を行うと,その文脈に固執して修正が困難になる傾向がある.[1]また,ユーザーの誤った前提に同調してしまう「へつらい（Sycophancy）」の脆弱性も指摘されている[2].近年,Tsuiら[7]は,モデルが自身の出力エラーを修正できない現象を「Self-CorrectionBlindSpot」と呼び,単純な「Wait」プロンプトがこの克服に有効であると報告した.しかし,彼らの研究はタスク間の特性差については深く言及していない.本研究では,モデルの「盲点（BlindSpot）」を定量的なスコアとして可視化し,モデルごとの特性を明らかにするとともに,その克服手法を再検証する.具体的には,数学的論理タスクと物理的常識タスクという性質の異なる領域において介入実験を行い,有効なプロンプトがタスク特性によって逆転する（論理タスクでは「Wait」だけでは不十分であり,強い再考命令が必要となる）ことを明らかにする.