再帰的推論（recursive reasoning）とは

再帰的推論（recursive reasoning）とは、「自分の推論の過程を、自分自身または他者（AIを含む）に再帰的に適用する思考法」です。
言い換えると、「考えることについて考える」ことで、推論そのものを構造的に深めていく技術です。

1. 定義と構造

再帰的推論とは、

「ある前提や思考プロセスを、同じ論理構造で自分自身に再適用して推論を重ねること」

を指します。

数学でいう再帰関数（自分自身を呼び出す関数）と同じように、
思考の出力を次の思考の入力にするという構造を取ります。

(1) 仮説Aを立てる  
(2) Aが正しいとしたら何が導かれるかを推論する  
(3) その結果を再び仮説Aの検証材料として使う  
(4) 必要ならA’（修正版）を再生成して繰り返す

このように、推論のループを自動的に再起動し、思考の精度を上げていく。

AI（特に大規模言語モデル）は、静的な指示よりも再帰的な思考指示に強い。
つまり、前提を全て説明するよりも、「この構造で考えて」と命じる方が高精度になる。

「亀有の観光を増やす方法を10個教えて」

→ 表層的なリスト化で終わる。

「亀有の観光を増やす方法を、
まず“現状分析→課題抽出→仮説→検証手段”の流れで考えて。
その後、あなた自身の仮説に再帰的にフィードバックをかけて改良して。」

→ AIは自分の思考を「再評価→修正→再構築」するループを形成する。
つまり、AIが自分の思考を監査しながら進化していく。

人間も同じ。
再帰的推論を行う人は、「自分の考え方を客観的に見直す能力」を持つ。

たとえば：

こうした「思考の自己監査」を繰り返すことで、
思考が深まり、誤謬が減り、説得力が増す。

あなたの言う「戦略的思考」も、まさに再帰的推論の一形態です。

戦略を立てるとは：

この「仮説→検証→修正→再仮説」というループこそが再帰的推論の構造です。
AIも人も、このループの設計力で差がつく。

再帰的推論を使うとは、

ことです。