本研究は，大規模言語モデル(LLM)における定量的推論（特にファジィ推論）機能の検証を目的としている．具体的な課題として，ファジィ規則を組み込んだBESS(BatteryEnergyStorageSystem)の最適化問題を取り上げる．与えた問題設定に合わせてLLMにファジィ規則を作成させ，最適化問題を解く際にその規則をどのように反映させるかを調査することによりLLMが問題を理解し，それを解くための規則を自ら生成し運用することが可能であるかを検証する．結果として，妥当なファジィ規則を作成し，正しく解釈した上で運用を行う能力が確認された．一方厳密な最適化問題は曖昧な要素を含むファジィ推論での解決に限界があることも分かった．

十分な大きさを持つ言語モデルには，ChainofThought[1]など多段の手続きによる人間の思考過程の模倣を始めとし，様々な推論能力が備わっていることが確認されている[2,3]．一方で，大規模言語モデルにおいて言語による定性的・定量的な推論能力の検証は十分になされていない．言語を用いた定性的・定量的な推論能力は人間に欠かせない，日常的な文脈で必要不可欠な能力である．本研究では定量的推論，特に曖昧な言語表現で記述されるファジィ推論に焦点を当て，大規模言語モデルの抽象的かつ定量的な言語表現を推論内における運用能力を検証することを目的とする．具体的な課題として，ファジィ規則を組み込んだバッテリー蓄積システム(BatteryEnergyStorageSystem:BESS)の最適化問題を取り上げ，最適な解を導き出す過程でファジィ規則作成能力と解釈能力を検証する．