マルチホップ推論とは？
まるちほっぷすいろん
マルチホップ推論とは、複数の情報を段階的につなげながら最終的な答えを導き出す推論手法です。
マルチホップ推論（Multi-hop Reasoning）とは、一つの情報だけでは答えが出ない問いに対して、複数の知識や事実を順に参照・接続しながら結論に到達する推論の仕組みを指します。人間が複雑な問題を解くときに自然に行っている「AだからBで、BだからCだ」という連鎖的な思考に相当します。
たとえば「ある映画の監督が生まれた国の首都はどこか」という問いに答えるには、まず監督の名前を特定し、次にその人物の出身国を調べ、最後に該当国の首都を確認するという複数のステップが必要です。このように、二つ以上の「ホップ（情報の橋渡し）」を経て初めて答えが得られる推論をマルチホップ推論と呼びます。
AI・自然言語処理の分野では、質問応答システムや大規模言語モデルの評価においてマルチホップ推論能力が重要な指標となっています。HotpotQAやMuSiQueなどのベンチマークデータセットがこの能力を測るために開発されています。また、検索拡張生成（RAG）と組み合わせることで、複数の文書をまたぐ複雑な質問にも対応できるシステムの研究が進んでいます。
シングルホップ（一段階）の推論と比べて難易度が高く、誤りの連鎖が生じやすいため、推論の各ステップを可視化・検証できる設計が求められています。
使い方・例文
「Aさんの師匠の出身地の有名な料理は何か」のように、複数の関係をたどらないと答えられない質問への回答がマルチホップ推論の典型例です。
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