『Training Language Models to Use Prolog as a Tool』
2026/1/6 4:19:00
Prolog Reasoning LLM『Neuro-Symbolic Integration Brings Causal and Reli...『Arithmetic Reasoning with LLM: Prolog Generation ...『Training Language Models to Use Prolog as a Tool』『LoRP: LLM-based Logical Reasoning via Prolog』『Thought-Like-Pro: Enhancing Reasoning of Large La...
ChatGPT『Prologを使った推論検証』
2026/1/11 2:50:00
ご要望にかなり近い「推論をProlog（あるいはPrologで実行可能なルール・クエリ）として出力し、実行結果や探索ログで正しさを検証する」系の研究は、近年まとまって出ています。代表例を用途別に挙げます。
まず「推論そのものをPrologの推論軌跡として扱い、検証可能な形に寄せる」方向です。Thought-Like-Pro は、Prologの論理エンジンが生成する（検証された）推論トラジェクトリをCoTとして翻訳し、それを模倣学習する枠組みを提案しています。LLMの“推論部分”を、Prologで裏取りされた形に寄せる発想が中心です。([arXiv][1])
次に「LLMがProlog式（ルール・述語）を生成し、Prolog実行で答えと整合するかを確認する」方向です。NAACL 2024の Arithmetic Reasoning with LLM: Prolog Generation & Permutation は、算数文章題をPrologの述語（式）に落として解く枠組みで、生成したPrologを実行して得られる値に基づき正答性を評価できます（CoTの自然言語計算誤りを避ける狙い）。
「Prologインタプリタの探索ログを証明として読める形にして、推論の因果性・信頼性を主張する」方向もあります。NAACL Findings 2025の Neuro-Symbolic Integration Brings Causal and Reliable Reasoning Proofs は、Prologインタプリタの中間探索ログを人が読める推論証明に変換できること、そして（自然言語からPrologへの）翻訳が正しければ、その後の推論はProlog側で担保されるという立て付けです。([ACLア Anthology][2])
より「道具としてのProlog利用」を前面に出し、学習でも検証可能性を使う流れもあります。Training Language Models to Use Prolog as a Tool（2025年12月 arXiv）は、Prolog実行で検証できる報酬を使うRLVR（GRPO）で、LLMにPrologを“使わせる”ことを扱い、監査可能な論理導出トレースを得られる点を強調しています。([arXiv][3])
そのほか、論理推論一般を「Prologに写像して実行する」枠組みとしてまとめたものに LoRP: LLM-based Logical Reasoning via Prolog（2025）があり、CoTの不安定さに対してPrologの厳格な構文とバックトラック推論で構造化する動機づけがされています。([サイエンスダイレクト][4])
RAG/マルチホップQA寄りだと、π-CoT（ICLR 2026投稿）は質問をPrologクエリに分解して逐次解決し、その中間成果でCoTを初期化するプロンプティングです。厳密な“検証”というより、Prolog分解を推論ガイドとして使う近縁例です。([OpenReview][5])
研究探索キーワードとしては、Prolog-based chain-of-thought、LLM to Prolog、neuro-symbolic reasoning Prolog、verifiable reasoning traces Prolog、Prolog interpreter trace proof あたりが当たりやすいです。上の文献群は「正しさの担保が結局は“自然言語→Prolog翻訳の正しさ”に依存する」点も共通して議論されがちなので、あなたの研究としては翻訳誤り検出（複数候補生成→Prolog実行でフィルタ、自己修復、制約追加など）まで含めると芯が通ります。
1]: Thought-Like-Pro: Enhancing Reasoning of Large Language Models through Self-Driven Prolog-based Chain-of-Thought"`
[2]: https://aclanthology.org/2025.findings-naacl.317/ "Neuro-Symbolic Integration Brings Causal and Reliable Reasoning Proofs - ACL Anthology"`
[3]: https://arxiv.org/html/2512.07407v1 "Training Language Models to Use Prolog as a Tool"`
[4]: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705125011815 "LoRP: LLM-based Logical Reasoning via Prolog - ScienceDirect"`
[5]: https://openreview.net/forum?id=vIPnw1DiaQ "-CoT: Prolog-Initialized Chain-of-Thought Prompting for Multi-Hop Question-Answering | OpenReview"