本研究は，ニューラルネットワークによる推論能力の特性を検証するため，階層的推論モデル（HRM）と大規模言語モデル（LLM）の比較評価を行った．HRM[1]は，脳の階層構造に着想を得たリカレント型モデルであり，次世代アーキテクチャとして期待されている．本研究では，このHRMの実力を多角的に検証するため，Sudoku-Bench(nikoli_100)[2]を用いた評価を行った．結果，最新のLLMが低迷した一方で，HRMは高い正答率を達成した．

推論（Reasoning）は，AIが複雑なタスクを遂行するための核心的な能力である．近年，Chain-of-Thought[3]等によりLLMの推論能力は向上したが，数独のような厳密な制約充足問題はいまだに苦手とされている．コード実行等の外部ツールを用いれば解決自体は可能だが，モデルがどこまで論理的推論を内在的に実行できるかは重要な研究課題である[4,5]．また，自然言語処理の文脈では，LLMが推論過程や出力に生じた誤りを外部フィードバックなしに内在的に検出・修正することは依然として難しいことが報告されている[6]．数独は，曖昧さのない制約充足タスクであり，AIモデルの推論能力を診断するベンチマークとして理想的である[2]．従来の推論モデル評価では，KaggleDataset[7,8]等の自動生成パズルが用いられてきた．しかし，これらは単純な消去法的操作のみで解くことが可能であり，高度な推論能力を測るには不十分であった[1]．この課題に対し，Wangらは「計算的難易度(ComputationalDiﬃculty)」に着目し，数独ソルバーのバックトラック数を基準に難易度を高めたSudoku-Extremeを構築した[1,9]．一方，Seelyらは，人間が作成したパズルに見られる「創造的推論(CreativeReasoning)」や「論理的な突破口(LogicalBreakthrough/Break-in)」の重要性を指摘し，これを評価するためのSudoku-Benchを提案している[2]．本研究では，このSudoku-Benchを主たるテストベッドとして採用し，Sudoku-Extremeで学習されたHRMが，人間的な論理的難易度を要する問題に対して有効かを検証する．同時に，汎用LLMとの比較を通じ，アーキテクチャの違いが推論能力に与える影響を明らかにする．本稿の貢献は以下の通りである．•HRMを独立した立場で検証し，提案論文で報告された精度（約55%）が再現可能であることを確認した上で，未知のデータに対する評価を行った．•HRMが，Sudoku-Bench（nikoli_100）に対して98%という極めて高い性能を持つことを実証した．•最新のLLMであっても，ツールを用いない純粋な推論では低精度（0–4%）となることを示した．