本研究は，大規模言語モデルに実世界に対応した定量的推論（特にファジィ推論）機能を組み込むことを目的とし，二つの物体が衝突した後の予測状態を自然言語で推論可能であることを示す．衝突後の状態として推論される帰結を自然言語で表現すると同時に，定量的な状態変化をファジィ推論によるメンバーシップ関数の推定により導き出すことによって，大規模言語モデルを用いた曖昧な表現を含む推論を実現する．

十分な大きさを持つ大規模言語モデルには，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]．推論の種類としては，基礎的な四則演算に関する数値計算を対象とするもの[4]や論理推論を扱うもの[5]といった演繹推論に関するものや帰納的推論に関する表現能力を検証するもの[6,7]，アブダクションに関する推論能力を検証する研究[8,9]などが進められている．これらの推論能力は，ヒトが言語を用いて思考をする際に欠かせない基礎能力である．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．言語によるそれらの推論は，ヒトが実世界において日常生活を送る上で欠かせない能力であり，物理的な事象が生起する実世界環境とヒトの持つ言語による認知機能を結ぶ重要な能力である．このことから，本研究では大規模言語モデルに実世界における物理的推論能力を組み込む課題を考え，推論のなかでも，実世界で観測された現象をあいまいな表現を用いて定量的に推論を行うファジィ推論を組み込み対象として主に取り扱い，具体的な課題として物理環境における因果性にまつわる常識が記述された自然言語データセット[10]を用いて提案手法を検証する．