AIの「なぜ？」を追跡できる？意思決定ログの最新事情【2026年1月版】

「AIがなぜその答えを出したのか？」
業務でAIを活用する際、この疑問にぶつかったことはないでしょうか。特に重要なビジネス判断や分析をAIに任せる場合、結果だけポンと渡されても、根拠が分からなければ不安が残ります。

「ブラックボックス」と言われがちなAIの思考プロセスですが、2026年1月現在、技術は大きく進歩し、AIの意思決定プロセスの一部をログとして残すことが可能になりつつあります。

この記事では、特にユーザーの多いGeminiとChatGPTに焦点を当て、現時点で「どこまで思考を追跡できるのか」を解説します。

結論：思考の「要約」ならログ保存が可能になりつつある

まず結論からお伝えすると、AIの脳内で行われている計算処理のすべて（ニューラルネットワークの全挙動）を人間が理解できる形で記録することは、依然として困難です。

しかし、AIが回答を導き出すまでの「論理的な推論ステップ」をテキスト化し、それをログとして保存することは、最新のモデルで実用化が始まっています。

2026年1月時点で、この分野で具体的な仕様が公開されているのがGoogleのGeminiです。開発者向けの最新ドキュメント（2026年1月20日更新）によると、Geminiには明確に「思考（Thinking）」を可視化する機能が実装されています。

Geminiの最新モデル（Gemini 3および2.5シリーズ）では、回答を生成する前に内部的に行う「思考プロセス」を、「思考の要約（Thinking Summary）」として出力させることができます。

これは単なる回答だけでなく、「まずAについて検討し、次にBのデータを分析し、その結果Cという結論に至った」という経緯をテキストデータとして取得できる機能です。

システム開発者はこのデータをログとして保存することで、後から「なぜAIがそう判断したのか」を追跡（監査）することが可能になります。

興味深いのは、この思考プロセスのレベルを調整できる点です。

Gemini 3：「思考レベル（thinkingLevel）」を設定可能。簡単なタスクならレベルを下げてコストを抑え、複雑な分析ならレベルを上げて深く推論させることができます。
Gemini 2.5：「思考予算（thinkingBudget）」を設定可能。思考にどれくらいのトークン（文字数のような単位）を使うかを指定できます。

これにより、重要な意思決定にはコストをかけてしっかり思考させ、そのログを残すという運用が現実的になっています。

一方、OpenAIが提供するChatGPTについても見てみましょう。

ChatGPTでも、複雑な科学的推論やプログラミングを行うモデル（一般的に「o1」シリーズなどの推論強化モデル）において、回答に至るまでの「思考の連鎖（Chain of Thought）」を表示する機能が導入されています。

ユーザー画面上では「思考中」の内容を展開して確認できる場合がありますが、システム連携（API）においてGeminiのように「思考の要約」を構造化データとして明示的に取得・保存できるかについては、使用するモデルのバージョンや仕様を都度確認する必要があります。

しかし、業界全体のトレンドとして、AIモデルが「直感的に答える」だけでなく「熟考して答える」方向へ進化していることは間違いありません。

なぜ今、こうした「思考ログ」の機能が強化されているのでしょうか。背景には、世界的な法規制の流れがあります。

2026年8月から本格的に施行される条項を含む「EU AI法」では、AIシステムに対して高い透明性が求められています。

このように、「AIが何をしたか」を明確にするルールが厳格化されています。企業がAIを導入する場合、後からトラブルが起きた際に「AIがなぜその判断をしたか」を説明できる能力（説明責任）が、リスク管理の観点からも不可欠になっているのです。

2026年1月時点での状況をまとめます。

もしあなたが自社システムにAIを組み込む検討をしているなら、「回答の精度」だけでなく、「思考プロセスのログが残せるモデルかどうか」を選定基準の一つにすることをお勧めします。