科学原理に基づく物理モデルを構築するには，文献に散在する変数・数式・仮定などを抽出して組み立てる必要があり，専門知識と人的コストを要する．この過程を効率化するために，大規模言語モデル単体を推論エンジンとして用い，(1)PDF文書からの構造化抽出，(2)文書横断統合，(3)目的に沿うモデル候補構築を一貫して行うパイプラインを提案する．連続槽型反応器に関する3報の論文を対象にGPT-5.2ベースの提案手法を適用した結果，構造化抽出ではF1値0.46，文書横断ではpairwiseF1値0.55，モデル候補構築では正解モデルとの最高一致率BestF1@K=0.55を達成した．

科学原理に基づく物理モデルは，製造プロセスにおける設計や運転条件の検討，プロセス制御，異常診断，最適化などで基盤的な役割を担う．特に，十分な運転データや実験データを得られない状況下では，既存知見を反映した物理モデルを文献から構築できることが重要である．一方で，物理モデル構築は，対象系の仮定設定，変数の定義，既存研究の数式・パラメータの調査，表記の統一と整合性確認などの多岐にわたる作業を含み，高い専門知識と人的コストが要求される．著者らは，これらの作業負荷を軽減し，文献情報を自動的に解析・統合して目的に沿った物理モデル候補を構築するシステムであるAutomatedPhysicalModelBuilder（AutoPMoB）の開発に従事してきた[1]．本稿では，AutoPMoB開発の一環として，外部ツールに依存せず大規模言語モデル（LLM）を単体で推論エンジンとして用いて，（1）PDF文書からの変数と方程式の抽出，（2）文書横断の統合（同義性程式を抽出し，文書横断で統合した上で，目的に沿ったモデル候補を構築する．判定に基づく表記統一），（3）目的に沿ったモデル候補構築を行う三段階パイプラインを提案する（図1）．加えて，数式言語処理（mathematicallanguageprocessing,MLP）の観点から，提案パイプラインの評価設計を提示し，提案手法と評価設計を連続槽型反応器（continuousstirred-tankreactor,CSTR）に関する3報の論文を用いたケーススタディを通して検証する．本研究の目的は，大規模な網羅実験ではなく，数式を含む科学文献に対する数式NLPタスクとしての定式化と，LLM単体による実問題解決の可能性と限界を明らかにすることにある．