科学的推論20問の回答比較｜DeepSeek V4.1 Flash 1017 × GLM-5.3

独自20問の問題文と両モデルの最終回答、コード境界値の失敗例。内部推論・GPQA問題本文は掲載せず、補助点検と専門家評価を区別。

公開資料／2026年10月27日。独自20問をすべて掲載し、失敗確認後に選んだコード1問を末尾に追加。内部推論とGPQA本文は掲載しません。補助点検はCodexによるモデル名を知った状態の確認で、独立専門家の評価ではありません。元の回答は修正せず表示しています。コードは文字列として表示するだけで実行しません。

reason-01-uncertainty｜計測

固定した問題文

質量100.0±0.2 g、体積12.50±0.05 cm³。±は独立な標準不確かさ。密度と一次誤差伝播での標準不確かさを求め、valueには密度の標準不確かさを入れてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：両モデルのvalue=0.036は固定許容0.2%で不合格。両方の説明に正しい伝播式と約0.0358がある。採点は変更せず丸めと区別。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：不合格／完了 6.70秒

{"answer":"密度は 8.00 g/cm³、一次誤差伝播による標準不確かさは約 0.036 g/cm³（表示上は 8.00 ± 0.04 g/cm³）です。","value":0.036,"unit":"g/cm³","explanation":"ρ = m/V = 100.0 g / 12.50 cm³ = 8.00 g/cm³。独立な標準不確かさに対する一次伝播より、u(ρ) = ρ√[(u(m)/m)² + (u(V)/V)²] = 8.00 × √[(0.2/100.0)² + (0.05/12.50)²] = 8.00 × √[(0.002)² + (0.004)²] = 0.0358 g/cm³ ≈ 0.036 g/cm³。","limitations":"質量と体積の不確かさが独立で、相関がなく、一次近似が十分有効であると仮定しています。不確かさの有効数字は入力の不確かさの桁数に応じて丸める場合があります。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：不合格／完了 8.48秒

```json
{
  "answer": "密度は 8.000 g/cm³、一次誤差伝播による標準不確かさは約 0.036 g/cm³",
  "value": 0.036,
  "unit": "g/cm³",
  "explanation": "密度 ρ = m/V = 100.0 g / 12.50 cm³ = 8.000 g/cm³。独立な標準不確かさに対する一次誤差伝播では、相対分散が加法となる：(u(ρ)/ρ)² = (u(m)/m)² + (u(V)/V)²。ここで u(m)/m = 0.2/100.0 = 0.002、u(V)/V = 0.05/12.50 = 0.004。よって u(ρ)/ρ = √(0.002² + 0.004²) = √(0.00002) ≈ 0.004472。したがって u(ρ) = 8.000 × 0.004472 ≈ 0.0358 g/cm³ ≈ 0.036 g/cm³（有効数字2桁に丸め）。結果：ρ = (8.000 ± 0.036) g/cm³（k = 1）。",
  "limitations": "一次（1次）近似の誤差伝播を用いており、相対不確かさが小さいため近似は妥当。質量と体積の不確かさが独立・正規分布であると们定。より厳密には比の非線形性や自由度による拡張不確かさ（包含因子）の評価が必要。",
  "citations": []
}
```

reason-02-bayes｜統計

固定した問題文

製品不良率1%。検査の感度95%、良品を陽性とする確率5%。無作為に選んだ製品が陽性だったとき、不良である確率を0〜1で求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 2.49秒

{"answer":"陽性だった製品が不良である確率は約16.1%です。","value":0.1610169492,"unit":"確率（0〜1）","explanation":"不良率P(不良)=0.01、感度P(陽性|不良)=0.95、良品を陽性とする確率P(陽性|良品)=0.05とします。ベイズの定理より、P(不良|陽性)=[0.01×0.95]/[0.01×0.95+0.99×0.05]=0.0095/(0.0095+0.0495)=0.0095/0.059=19/118≈0.1610です。","limitations":"与えられた不良率・感度・偽陽性率が正確かつ対象集団に適用可能で、検査結果がこれらの確率に従って独立に得られるという前提に基づく計算です。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 11.29秒

{
  "answer": "無作為に選んだ製品が検査陽性のとき、実際に不良である確率は約16.1%（約0.161）です。",
  "value": 0.161,
  "unit": "無次元（確率、0〜1）",
  "explanation": "ベイズの定理を適用。P(不良)=0.01、P(陽性|不良)=0.95（感度）、P(陽性|良品)=0.05（偽陽性率）より、P(不良|陽性) = (0.95×0.01) / ((0.95×0.01) + (0.05×0.99)) = 0.0095 / (0.0095 + 0.0495) = 0.0095 / 0.0590 = 19/118 ≈ 0.1610。",
  "limitations": "与えられた3つの値（事前の不良率1%、感度95%、偽陽性率5%）が正確であることを前提としています。また、検査が1回のみで独立であること、事前確率が母集団全体の頻度を反映していることを仮定しています。表示値0.161は小数第4位を四捨五入した丸め値です（正確値 19/118 = 0.161016…）。",
  "citations": []
}

reason-03-weighted_mean｜計測

固定した問題文

同じ量の独立な不偏測定10±1と14±2。±は既知の標準偏差。逆分散重み付き推定値を求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 3.95秒

{"answer":"逆分散重み付き推定値は10.8（標準誤差は約0.894）です。","value":10.8,"unit":"測定値と同じ単位（未指定）","explanation":"重みを w_i=1/σ_i^2 とすると、w_1=1/1^2=1、w_2=1/2^2=1/4です。逆分散重み付き推定値は (10×1+14×1/4)/(1+1/4)=(10+3.5)/1.25=13.5/1.25=10.8 です。推定値の分散は 1/(1+1/4)=0.8、標準誤差は √0.8≈0.894 です。","limitations":"測定値の単位が提示されていないため単位は未指定です。2測定が独立で、標準偏差が既知であり、各測定が同じ量の不偏測定であるという仮定に基づきます。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 12.85秒

{
  "answer": "逆分散重み付き推定値は10.8（標準誤差約0.89）",
  "value": 10.8,
  "unit": null,
  "explanation": "重み w_i = 1/σ_i² より、w1 = 1/1² = 1、w2 = 1/2² = 0.25。加重平均 = (w1·x1 + w2·x2)/(w1 + w2) = (1×10 + 0.25×14)/(1.25) = 13.5/1.25 = 10.8。推定値の分散は 1/Σw = 1/1.25 = 0.8、標準誤差 = √0.8 ≈ 0.894。すなわち推定値は 10.8 ± 0.9（標準偏差）。なお、2つの測定の差は4で、その標準偏差は√(1²+2²)=√5≈2.24であり、差は約1.8σで矛盾しない。",
  "limitations": "両測定が同一量の不偏測定であること、独立性、標準偏差が既知であることを仮定。単位は問題文で未指定のため value の単位は元の測定値に従う。逆分散重み付けは誤差が正規分布の場合に最尤・最小分散となるが、点推定自体は分布を問わず成立。系統誤差や相関があれば結果は変わる。",
  "citations": []
}

reason-04-arrhenius｜反応

固定した問題文

Arrhenius則に従う反応でk(300 K)=0.10 s^-1、k(330 K)=0.30 s^-1、R=8.314 J/(mol K)。活性化エネルギーをkJ/molで求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 3.36秒

{"answer":"活性化エネルギーは約30.1 kJ/molです。","value":30.1,"unit":"kJ/mol","explanation":"Arrhenius式より ln(k2/k1)=-(Ea/R)(1/T2-1/T1) なので、Ea=R ln(k2/k1)/(1/T1-1/T2) です。T1=300 K, T2=330 K, k1=0.10 s^-1, k2=0.30 s^-1, R=8.314 J/(mol K) を代入すると、Ea=8.314×ln(0.30/0.10)/(1/300-1/330)=8.314×ln3/(1/3300)≈3.014×10^4 J/mol≈30.1 kJ/mol となります。","limitations":"Arrhenius則に従い、活性化エネルギーが温度によらず一定であると仮定しています。測定値の不確かさや反応機構の情報は与えられていません。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 9.94秒

```json
{
  "answer": "活性化エネルギーは約30 kJ/mol（30.1 kJ/mol）です。",
  "value": 30.1,
  "unit": "kJ/mol",
  "explanation": "Arrhenius式 k = A·exp(-Ea/RT) の2点形より ln(k2/k1) = (Ea/R)(1/T1 - 1/T2)。代入すると ln(0.30/0.10) = ln 3 = 1.0986、1/300 - 1/330 = 30/(300×330) = 3.0303×10^-4 K^-1。よって Ea = R·ln3 / (1/300 - 1/330) = 8.314 × 1.0986 / 3.0303×10^-4 ≈ 30142 J/mol ≈ 30.1 kJ/mol。",
  "limitations": "2点のみのデータから算出しており、この温度範囲（300–330 K）でEaと頻度因子Aが一定であると仮定しています。測定値の丸め誤差により結果に数%の不確かさがあり得ます。",
  "citations": []
}
```

reason-05-mixing｜熱

固定した問題文

比熱が等しい水0.20 kgを80℃、0.30 kgを20℃で混合。容器の熱容量と損失を無視。平衡温度を℃で求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 1.61秒

{"answer":"平衡温度は44℃です。","value":44,"unit":"℃","explanation":"熱量保存により、比熱をcとして 0.20c(80−T)=0.30c(T−20)。両辺をcで割り、0.20(80−T)=0.30(T−20)。16−0.20T=0.30T−6 より 22=0.50T、T=44℃。","limitations":"水の比熱が温度によらず等しいこと、容器の熱容量・熱損失・混合に伴う熱の出入りを無視できること、相変化がないことを仮定しています。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 6.18秒

{
  "answer": "混合後の平衡温度は44℃です。",
  "value": 44,
  "unit": "℃",
  "explanation": "比熱が等しいため、熱量保存則（高温の水が失う熱量＝低温の水が得る熱量、容器の熱容量と熱損失は無視）より、m1·c·(80 − T) = m2·c·(T − 20)。比熱cは両辺で打ち消されるので、0.20·(80 − T) = 0.30·(T − 20) → 16 − 0.20T = 0.30T − 6 → 22 = 0.50T → T = 44℃。検算：高温側の放熱 0.20×36 = 7.2（kJ/kg単位ではc倍）、低温側の吸熱 0.30×24 = 7.2 で一致。",
  "limitations": "容器の熱容量、外界への熱損失、混合による仕事や温度による比熱変化を無視した理想的な計算。水のみを想定し、相変化（蒸発・凍結）は考慮していない。",
  "citations": []
}

reason-06-pump_power｜流体

固定した問題文

体積流量0.004 m³/s、圧力上昇150 kPa、ポンプ効率0.60。必要軸動力をWで求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 1.47秒

{"answer":"必要軸動力は約1000 Wです。","value":1000,"unit":"W","explanation":"体積流量Q=0.004 m³/s、圧力上昇Δp=150 kPa=150,000 Paとすると、流体に与える水力動力は P_h=QΔp=0.004×150,000=600 W。ポンプ効率η=0.60より、必要軸動力 P_shaft=P_h/η=600/0.60=1000 W。","limitations":"定常・非圧縮性流体とし、圧力上昇分のみを考慮しています。配管損失、高低差、速度変化、内部漏れなどは別途考慮が必要です。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 4.98秒

```json
{
  "answer": "必要軸動力は1000 W（1 kW）です。",
  "value": 1000,
  "unit": "W",
  "explanation": "ポンプの流体動力は P_fluid = Q × Δp = 0.004 m³/s × 150,000 Pa = 600 W。軸動力は効率で割って P_shaft = P_fluid / η = 600 W / 0.60 = 1000 W。仮定：作動流体の密度は不要（圧力上昇が直接与えられているため）、圧力上昇150 kPa = 150,000 Pa（1 Pa = 1 N/m²、1 W = 1 N·m/s）。",
  "limitations": "効率は所与の0.60を定数として扱い、流量・圧力に対する効率変化は考慮していない。流体の圧縮性は無視（非圧縮性流体を仮定）。",
  "citations": []
}
```

reason-07-decay_inverse｜反応

固定した問題文

C(t)=C0 exp(-kt)でC(5 s)=8、C(15 s)=2。Cが1になる時刻をsで求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：Flashの主計算20秒は正しいが、別解の「5秒で8から2」は10秒の誤記。GLMは10秒と記載。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 4.42秒

{"answer":"C=1となる時刻は20 sです。","value":20,"unit":"s","explanation":"C(15)/C(5)=2/8=1/4=exp(-10k) より、exp(-10k)=1/4、したがって k=ln4/10=ln2/5 s^-1。C(t)=C(5)exp[-k(t-5)] に C=1 を代入すると、1=8exp[-k(t-5)]、exp[-k(t-5)]=1/8。よって t-5=ln8/k=3ln2/(ln2/5)=15、t=20 s。別解として、5 sで8から2へ1/4（2回半減）なので半減期は5 s。15 sで2、その5 s後に1となるので20 s。","limitations":"C(t)=C0 exp(-kt) が全時刻で成立し、与えられたC(5)=8およびC(15)=2が正確であると仮定しています。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 11.30秒

{
  "answer": "C(t)=1 となる時刻は t=20 s",
  "value": 20,
  "unit": "s",
  "explanation": "指数減衰 C(t)=C0·exp(-kt) について、2点から k を決定する。C(15)/C(5) = exp(-k·(15-5)) = 2/8 = 1/4 より、k = ln(4)/10 s⁻¹ ≈ 0.1386 s⁻¹。次に基準点 t=5 s を使い C(t) = 8·exp(-k(t-5)) と書ける。C(t)=1 となる条件は exp(-k(t-5)) = 1/8、すなわち t = 5 + ln(8)/k = 5 + 10·ln(8)/ln(4) = 5 + 10·(3/2) = 5 + 15 = 20 s。検算：半減期で見ると、5 s ごとに値が 1/2 になる（8→2 が 10 s で 1/4）。8→4→2→1 は 3 回の半減で 5+3×5 = 20 s となり一致する。",
  "limitations": "一次指数減衰モデルがこの時間範囲外まで成立すると仮定した外挿であること、C の値は無次元（任意単位）として扱ったこと、与えられた数値は誤差なしの真値とみなしたことを前提とする。",
  "citations": []
}

reason-08-grid_order｜数値解析

固定した問題文

同じ滑らかな解の誤差ノルムは格子幅h=0.1で0.004、h=0.05で0.001。E=C h^pの漸近域と仮定し、観測収束次数pを求め、仮定の限界を説明してください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 2.62秒

{"answer":"観測収束次数はp=2（二次収束）と推定されます。","value":2.0,"unit":"無次元（収束次数）","explanation":"E=C h^p と仮定すると、E(0.1)/E(0.05)=(0.1/0.05)^p=2^p です。与えられた誤差ノルムから 0.004/0.001=4 なので、2^p=4 より p=log(4)/log(2)=2 となります。","limitations":"2格子点だけではpを厳密に決めるには十分ではなく、漸近域にあるかは検証できません。丸め誤差、離散化以外の誤差、解の滑らかさ、誤差ノルムの種類、格子列の詳細が不明なため、観測次数は推定値です。少なくとも3格子以上で比が一定か確認する必要があります。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 12.63秒

```json
{
  "answer": "観測収束次数は p = 2（2次収束）。",
  "value": 2,
  "unit": "無次元（収束次数）",
  "explanation": "漸近域で誤差が E = C h^p に従うと仮定すると、格子幅を半分にしたときの誤差比から p = ln(E1/E2) / ln(h1/h2) = ln(0.004/0.001) / ln(0.1/0.05) = ln(4)/ln(2) = 2。これが成立するのは誤差がちょうど4分の1になったことに対応し、2次収束と整合的。付随的に C = E1/h1^2 = 0.004/(0.1)^2 = 0.4 も推定できる（Cの単位・値は誤差ノルムの定義とhの次元に依存）。",
  "limitations": "①格子が2点のみのため、E = C h^p の漸近域（誤差の主要項が単一のべきで支配される領域）に実際にいるかは検証できない。検証には少なくとも3段階以上の格子で比例関係 ln E 対 ln h の直線性を確認する必要がある。②真の誤差は一般に E = C h^p + D h^{p+1} + … であり、高次項や非漸近項（境界条件の処理、解の非平滑性、丸め誤差、ソルバーの残差など）が含まれている可能性があり、観測されたpは有効次数にすぎない。③誤差ノルムの種類（L2、L∞、エネルギーノルム等）やその評価方法が同一でなければ、この比の解釈は成り立たない。④観測収束次数は適切実装の必要条件であって十分条件ではなく、p=2が得られてもコードが正しいことや解が収束域にあることは保証しない。⑤Cの値そのものは格子間隔・問題設定依存であり、本計算からは物理的意味は導けない。",
  "citations": []
}
```

reason-09-diffusion_stability｜数値解析

固定した問題文

1次元熱方程式の陽的中心差分で熱拡散率alpha=1e-5 m²/s、dx=1e-3 m。安定条件alpha*dt/dx²<=1/2から、dt上限をsで求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：GLMの主計算dt=0.05秒は正しい。付加説明の「r≤1/6で単調性」は要修正確認。1次元FTCSの更新重み(r,1−2r,r)の非負条件は0≤r≤1/2であり、ここから1/6は導けない。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 2.23秒

{"answer":"dtの上限は0.05秒です。","value":0.05,"unit":"s","explanation":"dx=1e-3 mよりdx²=1e-6 m²。α=1e-5 m²/sなので、α/dx²=1e-5/1e-6=10 s⁻¹。安定条件α·dt/dx²≤1/2より10·dt≤0.5、したがってdt≤0.05 sです。","limitations":"1次元・均質な熱拡散率・陽的スキームを前提とし、境界条件や非線形性は考慮していません。dt=0.05 sは限界的安定（等号）です。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 7.89秒

```json
{
  "answer": "安定条件を満たす時間刻み幅の上限は dt = 0.05 秒（5×10⁻² s）です。",
  "value": 0.05,
  "unit": "s",
  "explanation": "1次元熱方程式の陽解法（FTCS：時間前進・空間中心差分）の安定条件（フーリエ数 r = alpha*dt/dx² ≤ 1/2）より、dt ≤ dx²/(2*alpha)。与えられた値を代入すると dt ≤ (1e-3 m)² / (2 × 1e-5 m²/s) = 1e-6 / 2e-5 = 0.05 s。検算：r = (1e-5 × 0.05)/(1e-3)² = 5e-7/1e-6 = 0.5 でちょうど安定限界となる。",
  "limitations": "この値は線形1次元熱方程式の一様グリッド・等方拡散率を仮定したFTCSスキームの理論安定上限です。変動するalpha、非一様グリッド、境界条件や数値誤差（丸め誤差）を考慮する場合は、実務上はこの上限より小さいdt（例えば安全率0.8〜0.9倍）を用いることが推奨されます。また、安定性は収束精度や振動抑制（r ≤ 1/6 で単調性）を保証するものではありません。",
  "citations": []
}
```

reason-10-correlated_uncertainty｜計測

固定した問題文

X=10±1、Y=6±1、標準不確かさの相関係数rho=0.8。Z=X-Yの標準不確かさを求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：Flashの数値欄は固定許容に合格。GLMは説明に√0.4と0.6325があるが、value=0.63への丸めで不合格。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 3.65秒

{"answer":"Z=X-Y の標準不確かさは約0.632（X・Yと同じ単位）です。","value":0.632455532,"unit":"X・Yと同じ単位","explanation":"XとYの標準不確かさをそれぞれ u_X=1、u_Y=1、相関係数を ρ=0.8 とすると、差の分散は u_Z^2=u_X^2+u_Y^2-2ρu_Xu_Y=1^2+1^2-2×0.8×1×1=0.4。したがって u_Z=√0.4≈0.632455532 です。","limitations":"±1を標準不確かさ（包含係数k=1）と仮定しています。もし±1が拡張不確かさの場合は、kで割って標準不確かさに変換する必要があります。線形伝播を仮定し、XとY以外の相関や非線形性は考慮していません。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：不合格／完了 11.40秒

```json
{
  "answer": "Z = X − Y の標準不確かさは √0.4 ≈ 0.63（Z = 4 ± 0.63）",
  "value": 0.63,
  "unit": "無次元（X・Yと同一の単位と仮定、問題文では未指定）",
  "explanation": "Z = X − Y なので感度係数は ∂Z/∂X = 1、∂Z/∂Y = −1。相関がある場合の不確かさ伝播則（GUM 式）より u²(Z) = u²(X) + u²(Y) − 2·ρ·u(X)·u(Y) = 1² + 1² − 2×0.8×1×1 = 2 − 1.6 = 0.4。したがって u(Z) = √0.4 ≈ 0.6325 ≈ 0.63。主値は Z = 10 − 6 = 4。",
  "limitations": "X=10±1、Y=6±1 の「±1」が標準不確かさ（k=1）であることを仮定。伝播則の線形近似が成り立つこと、相関係数0.8が標準不確かさ間の相関であることを仮定。単位は問題文で与えられていないため未指定。有効数字は概算で丸め。",
  "citations": []
}
```

reason-11-unit_conversion｜環境

固定した問題文

空気中濃度2.0 mg/m³の物質を、流量3.0 m³/minで40 min捕集。捕集効率80%。捕集量をmgで求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 2.14秒

{"answer":"捕集量は192 mgです。","value":192,"unit":"mg","explanation":"捕集量 = 空気中濃度 × 流量 × 捕集時間 × 捕集効率 = 2.0 mg/m³ × 3.0 m³/min × 40 min × 0.80 = 192 mg。単位は mg/m³ × m³/min × min = mg となり、捕集効率80%を乗じています。","limitations":"濃度が捕集期間中一定、流量が一定、捕集効率80%が全粒子・全時間に適用できると仮定しています。実際には湿度・温度・粒径・フィルター負荷などで効率や流量が変動し得ます。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 3.64秒

{
  "answer": "捕集量は192 mg",
  "value": 192,
  "unit": "mg",
  "explanation": "捕集空気量 = 流量 × 時間 = 3.0 m³/min × 40 min = 120 m³。気中総物質量 = 濃度 × 空気量 = 2.0 mg/m³ × 120 m³ = 240 mg。捕集効率80%を適用すると、捕集量 = 240 mg × 0.80 = 192 mg。",
  "limitations": "濃度・流量が捕集期間中一定であると仮定。破過や捕集媒体の飽和、流量変動は考慮していない。有効数字は2桁として192 mg（有効数字に従えば1.9×10² mg）。",
  "citations": []
}

reason-12-serial_yield｜化学

固定した問題文

原料1.00 molから1対1の2段階反応で製品を得る。第1段階収率80%、第2段階は第1段階生成量に対して75%。全体の製品量をmolで求めてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

数値照合：合格／完了 1.55秒

{"answer":"全体の製品量は0.60 molです。","value":0.60,"unit":"mol","explanation":"第1段階：1.00 mol × 0.80 = 0.80 mol。第2段階は第1段階生成量に対して75%なので、0.80 mol × 0.75 = 0.60 mol。","limitations":"各段階が1対1の化学量論で進行し、副反応や分離損失がないと仮定しています。","citations":[]}

GLM-5.3

数値照合：合格／完了 9.72秒

```json
{
  "answer": "全体の製品量は0.60 mol",
  "value": 0.60,
  "unit": "mol",
  "explanation": "両段階とも1対1（1 molの前段階物質から1 molの生成物）の化学量論なので、生成量は各収率の積で求められる。第1段階後の量 = 1.00 mol × 0.80 = 0.80 mol。第2段階後の製品量 = 0.80 mol × 0.75 = 0.60 mol。全体収率 = 0.80 × 0.75 = 0.60（60%）。",
  "limitations": "第2段階の収率75%は第1段階の生成量0.80 molを基準とした相対値と解釈した。化学量論が1対1であること、収率80%・75%がそのまま与えられていることを前提としており、副反応、分離損失、平衡などの詳細は考慮していない。有効数字は収率の桁数（2桁）に合わせて0.60 molとした。",
  "citations": []
}
```

reason-13-confounding｜因果推論

固定した問題文

材料Aは80℃処理で平均強度120 MPa、材料Bは40℃処理で100 MPaだった。材料の違いの因果効果を数値で確定できますか。valueは確定不能ならnullとし、追加実験を提案してください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：両方とも材料・温度の交絡と追加実験を指摘。GLMの交互作用を含む回帰式では材料効果は温度に依存するため、β1単独を全温度共通の効果とは解釈しない。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 2.95秒

{"answer":"材料の違いの因果効果は確定できません。観測差20 MPaは材料と処理温度の交絡を含みます。","value":null,"unit":"MPa","explanation":"観測差は120 MPa−100 MPa＝20 MPaですが、これは「材料効果＋温度効果（＋材料×温度交互作用）」が混ざった値です。温度効果を分離するデータがないため、材料効果を数値で同定できません。追加実験として、材料A・Bを同一温度条件（例：40℃と80℃の両方）で処理する2×2因子実験を行い、同一温度内でA−Bを比較し、交互作用も推定します。ランダム化と複数反復、その他条件の統一が必要です。","limitations":"各材料・温度の平均値のみで、反復数、ばらつき、温度以外の条件、交互作用、交絡調整情報がありません。材料と温度が完全に交絡しているため、観測差から材料効果を分離できません。","citations":[]}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 11.42秒

```json
{
  "answer": "材料の違いの因果効果は確定不能です。材料と処理温度が同時に変わっており交絡しているため、valueはnullとします。",
  "value": null,
  "unit": "MPa",
  "explanation": "観測された強度差は 120 - 100 = 20 MPa ですが、これは「材料A vs B」と「80℃ vs 40℃」の2要因が同時に変化した条件下での差であり、20 MPaを材料の効果と処理温度の効果に分解できません。因果効果の定義式は E[強度 | 材料=A, 温度=t] - E[強度 | 材料=B, 温度=t]（同一温度tでの比較）ですが、同一温度での両材料のデータが存在しないため算出不能です。推定には例えば線形モデル 強度 = β0 + β1・材料 + β2・温度 + β3・(材料×温度) が必要で、β1が材料の主効果ですが、現在の2点のデータでは未知パラメータ数に対してデータ不足です。",
  "limitations": "①同一温度での材料間比較データがなく交絡を分離できない。②サンプルサイズ・標準偏差・ばらつきの情報がなく、統計的検定や信頼区間の算出も不可能。③処理時間やその他の処理条件が両者で同一か不明。④平均値のみで分布や外れ値の情報なし。追加実験として、(a) 2×2の要因配置実験（材料A/B × 温度40/80℃）を各セルn≧5〜10の反復で実施し、モデル強度 = β0 + β1・材料 + β2・温度 + β3・(材料×温度) を当てはめてβ1を推定する、(b) 実務上は両材料を同一温度（例えば40℃または80℃の両方）で処理して直接比較する、(c) 処理時間・雰囲気・試験条件を標準化・無作為化し、強度測定をブラインド化する、温度を連続変数として複数水準設定すれば温度応答曲線と材料効果の交互作用も評価可能、を提案します。",
  "citations": []
}
```

reason-14-missing_heat｜情報不足

固定した問題文

試料が20℃から30℃になった。反応熱は何Jですか。valueは計算不能ならnullとし、不足情報と熱収支の考え方を示してください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：両方とも温度差だけでは反応熱を決められず、質量・比熱・容器熱容量等が必要と回答。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 4.11秒

{"answer":"試料の質量・比熱（または熱容量）などが不足しており、反応熱は計算できません。","value":null,"unit":"J","explanation":"温度上昇は ΔT = 30℃ − 20℃ = 10 K です。断熱条件で試料のみを考えると、熱収支は q反応 = −m c ΔT = −m c × 10 K（m: 試料質量[kg]、c: 比熱[J kg⁻¹ K⁻¹]）となります。熱量計を含む場合は q反応 = −[(m c + C熱量計)ΔT + q損失] です。m、c、C熱量計、q損失などが与えられていないため数値は求まりません。","limitations":"試料質量、比熱または熱容量、熱量計の熱容量、熱損失、反応量・物質量、相変化や副反応の有無が不明です。符号は発熱を負とする規約に依存します。","citations":[]}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 13.00秒

```json
{
  "answer": "算出不能。温度変化(ΔT=10 K)だけでは反応熱は求められず、質量・比熱等の情報が不足している。",
  "value": null,
  "unit": "J",
  "explanation": "熱収支の基本式は Q = m·c·ΔT（m: 試料質量 [g], c: 比熱 [J/(g·K)], ΔT: 温度変化 [K]）。今回分かっているのは ΔT = 30℃ − 20℃ = 10 K のみ。反応熱（モル当たり）を求めるなら、断熱条件（外部への熱損失なし、カロリメータの吸熱無視または熱容量既知）を仮定した上で、反応で生じた熱が試料の昇温にすべて使われたとして |Q反応| = m·c·ΔT + C_cal·ΔT（C_cal: 器壁の熱容量 [J/K]）とおき、さらに ΔH = −Q/n（n: 反応した物質量 [mol]）とする。m, c, n, C_cal がすべて不明のため Q および ΔH は計算できない。",
  "limitations": "不足情報: (1) 試料の質量 m, (2) 試料の比熱 c, (3) カロリメータ（容器・温度計等）の熱容量 C_cal, (4) 反応量 n [mol]（モル反応熱を求める場合）。仮定条件: 断熱（熱損失・攪拌熱・蒸発等の副次的熱移動なし）、反応が完結していること、圧力一定でのエンタルピー変化として扱うこと。これらが満たされない場合は測定値の補正が必要。資料は提供されていないため出典は提示できない。",
  "citations": []
}
```

reason-15-pvalue｜統計

固定した問題文

実験でp=0.04だったので『仮説が正しい確率は96%』と報告した。この解釈を評価し、より正確な説明をしてください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 6.20秒

{"answer":"誤りです。p=0.04は「帰無仮説が正しい確率が4%」「対立仮説が正しい確率が96%」を意味しません。","value":null,"unit":null,"explanation":"p値は、帰無仮説H0の下で、観測された結果以上に極端な結果が得られる確率です（例：p=P(T(X)≥t_obs|H0)、両側検定では両側の極端さ）。p=0.04なら「H0の下でこのようなデータ以上に極端な結果が出る確率は約4%」です。求めるべき「仮説が正しい確率」はベイズ的にP(H1|D)=P(D|H1)P(H1)/[P(D|H1)P(H1)+P(D|H0)P(H0)]であり、事前確率P(H1)と各仮説下の尤度が必要です。p値だけではP(D|H1)や事前確率が分からないため、96%は算出できません。1-p=0.96を事後確率と解釈することもできません。","limitations":"p値だけから仮説の事後確率は算出不能です。事前分布・対立仮説の尤度・検定の種類・停止規則・多重比較・モデル仮定などに依存し、効果の大きさや再現確率も直接示しません。頻度論では仮説自体に確率を付与しないため、「仮説が正しい確率」は定義上要検討です。","citations":[]}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 54.79秒

{
  "answer": "誤った解釈。p=0.04は『帰無仮説（効果なし）が真であると仮定した場合に、観測されたものと同等以上に極端なデータが得られる確率が4%』を意味するものであり、『仮説が正しい確率は96%』ではない。仮説が真である確率はp値だけからは算出不能である。",
  "value": null,
  "unit": null,
  "explanation": "p値の定義は条件付き確率 P(観測と同等以上に極端なデータ | 帰無仮説H₀が真) = 0.04 であり、報告された量 P(対立仮説H₁が真 | データ) = 0.96 とは条件の向きが逆である（逆確率の誤謬）。したがって 1−p = 0.96 はH₁が真である確率でも実験の再現確率でもなく、仮説の真偽に関する確率的意味を持たない。なお『p=0.04はH₀が真である確率4%』という読み方も同じ誤りである。P(H₁|データ)を求めるにはベイズ定理 P(H₁|D) = P(D|H₁)π / [P(D|H₁)π + P(D|H₀)(1−π)]（π：H₁の事前確率、P(D|H₁)：検出力）が必要だが、πと検出力が与えられていないため算出不能。仮定を置いた例：π=0.5、検出力0.8、α=0.05なら P(H₁|有意) = 0.8×0.5/(0.8×0.5+0.05×0.5) = 0.4/0.425 ≈ 0.94。π=0.1なら 0.8×0.1/(0.8×0.1+0.05×0.9) = 0.08/0.125 = 0.64 となり、事前確率次第で大きく変動する。正しい報告例：『帰無仮説の下でp=0.04（有意水準5%で帰無仮説を棄却）』。",
  "limitations": "事前確率・検出力・標本サイズ・効果量・使用した検定法が不明のため、仮説が正しい事後確率は算出不能（value=null）。説明中の計算例は任意に置いた仮定による illustration であり、実際の値を示すものではない。p値自体も、検定の前提（標本の独立性・分布の仮定など）と分析の実施方法（多重比較や結果を見てからの解析、いわゆるp-hacking の有無）が適切な場合にのみ妥当な量である。また p=0.04 は0.05直下の境界値であり、結果の再現性や効果の大きさについての情報も含まない。",
  "citations": []
}

reason-16-simpson｜統計

固定した問題文

工程Aは簡単条件81/90、困難条件2/10が成功。工程Bは簡単条件9/10、困難条件18/90が成功。全体成功率だけでAの工程性能が優れるといえるか。各条件内の率と構成比を使って説明してください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 15.85秒

{
  "answer": "全体成功率だけではAの工程性能が優れるとはいえない。",
  "value": 0,
  "unit": "条件別成功率の差（A−B、簡単・困難とも）",
  "explanation": "Aの全体成功率は(81+2)/(90+10)=83/100=0.83、Bは(9+18)/(10+90)=27/100=0.27で、全体の差は0.56。しかし条件内では、簡単条件はA 81/90=0.90、B 9/10=0.90、困難条件はA 2/10=0.20、B 18/90=0.20で、いずれも差は0。構成比はAが簡単90/100=0.90・困難10/100=0.10、Bが簡単10/100=0.10・困難90/100=0.90。重み付き計算はA=0.90×0.90+0.10×0.20=0.83、B=0.10×0.90+0.90×0.20=0.27。全体差0.56は条件構成の違いによるもので、条件を揃えると性能差は0。",
  "limitations": "提示された成功数と試行数のみに基づく。無作為化、測定誤差、統計的不確実性、工程内容や他の交絡要因は不明。条件別率が同じでも、より細かい層では差が残る可能性がある。",
  "citations": []
}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 30.72秒

{"answer":"いいえ。全体成功率だけではAの工程性能が優れるとは言えない。条件内の成功率はA・Bで同一（簡単0.90、困難0.20）であり、全体の差は条件構成比の違いだけで生じている（シンプソンのパラドックス）。","value":0.56,"unit":"成功率差（無次元の割合差、0.56＝56パーセントポイント相当）","explanation":"全体成功率：A=(81+2)/(90+10)=83/100=0.83、B=(9+18)/(10+90)=27/100=0.27、差=0.83−0.27=0.56。一方、条件内成功率はAもBも同じで、簡単条件：A=81/90=0.90、B=9/10=0.90／困難条件：A=2/10=0.20、B=18/90=0.20。全体率は条件構成比による重み付き平均であり、Aは簡単条件の構成比90/100=0.90（0.90×0.90+0.10×0.20=0.83）、Bは困難条件の構成比90/100=0.90（0.10×0.90+0.90×0.20=0.27）。すなわち全体成功率の差0.56は、Aが簡単条件を多く受けた（＝易しい条件で多く試行された）ことによる交絡（条件ミックスの差）であり、工程性能そのものの差を示す証拠ではない。","limitations":"簡単/困難の条件定義・分類基準が両工程で同一であると仮定。成功率は点推定のみで、統計的検定・信頼区間は未実施（今回の数値では条件内率が同一のため性能差ゼロと整合）。簡単/困難以外の交絡因子（作業者、設備、時期など）の有無は不明であり、その場合は追加の層別分析が必要。","citations":[]}

reason-17-negative_control｜実験設計

固定した問題文

新触媒で反応速度が上がったように見える。温度変化、撹拌、触媒自体の影響を区別できる検証実験を設計してください。危険な薬品の具体的製造手順は不要です。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 16.94秒

{"answer":"温度・撹拌・触媒条件を独立に振るランダム化全因子実験と、同一実測温度・撹拌速度plateauでの比較、無触媒/不活性担体/参照触媒/新触媒の対照試験で切り分ける。数値データがないため主数値は算出不能。","value":null,"unit":null,"explanation":"前提：回分式、初速度、低転化率、等温近似。温度は設定値でなく反応液の実測T(K)、撹拌はrpm、速度はmol L^-1 s^-1で扱う。触媒条件を無触媒・不活性担体・参照触媒・新触媒とし、温度2水準×撹拌2水準×触媒4水準の全因子実験を各条件3回以上、順序ランダム化で行う。初速度はr0=(1/ν_i)(dC_i/dt)で転化率-時間曲線の初期勾配から求める。モデルr0=β0+β_T T+β_S S+β_C C+β_TS TS+…で交互作用を検定する。温度効果は同一実測Tでの比較と、Arrhenius式ln k=ln A-Ea/(RT)からEaを推定し、温度差ΔTによる予測比r_T/r_ref=exp[-Ea/R(1/T_new-1/T_ref)]（R=8.314 J mol^-1 K^-1）と実測比を比較する。撹拌効果は撹拌速度を3水準以上振り、高撹拌側でr0が事前に定めた同等範囲内なら物質移動律速でないと判断する。触媒自体の効果は同一実測T・同一撹拌plateau・同一触媒量/粒径で新触媒、不活性担体、無触媒、参照触媒を比較し、触媒量比例性、反応途中濾別後の濾液活性、再使用試験で確認する。触媒による発熱はジャケット温度制御、低転化率、熱流測定で監視する。","limitations":"反応系・装置仕様・数値データがないため、具体的な温度、rpm、Ea、必要反復数は算出できない。実際の速度式、触媒粒径/細孔、熱移動、撹拌幾何、分析誤差、触媒溶出・失活の評価が必要。","citations":[]}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 59.25秒

{
  "answer": "温度・撹拌・触媒の3因子を独立に水準設定した完全要因計画（推奨：温度3水準×撹拌2水準×触媒3種〔新・旧・無添加〕×3反復=54実験、最小構成2×2×2×3=24実験）で初速度を測定し、3元ANOVAとArrhenius解析で各効果を分離する。内部実測温度が揃い、回転数を上げても速度が変わらない物質移動非律速域で比較して、なお新触媒のみが有意に速度を上げる場合のみ触媒固有の効果と結論できる。",
  "value": null,
  "unit": null,
  "explanation": "(1) 因子と水準：温度T（Arrhenius解析には少なくとも3点）、撹拌回転数ω（低・高）、触媒（新・旧・無添加）。実験順はランダマイズし経時変化の交絡を排除する。(2) 初速度の定量：転化率10%未満の初期直線部から最小二乗法で r₀ = -d[A]/dt（[A]は基質濃度）を算出し、生成物は同一検量線のGC/HPLCで定量する。(3) 温度因子の分離：反応槽内部に校正した熱電対を挿入し設定値でなく実測温度を記録する。ln r₀ vs 1/T プロットの傾きから -Ea/R を得る。参考計算：Ea=50 kJ/mol、T=300 Kのとき、ΔT=+10 Kによる速度比は k(T+10)/k(T) = exp[(Ea/R)×10/(T(T+10))] = exp[6014×10/93000] ≈ 1.9 となり、約10 Kの温度偏差だけで見かけ速度が約2倍になり得る。ゆえに温度を揃えない限り触媒効果の判定は不可能である。(4) 撹拌因子の分離：ωを段階的に上げてr₀が一定となる回転数（物質移動非律速域）を先に特定し、その域で全条件を比較する。r₀がωとともに増加する条件は拡散・混合律速であり触媒固有活性を反映しない。(5) 触媒因子の分離：同質量・同粒径・同比表面積（BET）で添加し、無触媒ブランクで混入不純物の寄与を除外する。反応途中で触媒をろ過除去しても速度が持続するか（ホットろ過試験）を確認し、溶出した均一活性種の寄与を区別する。(6) 統計判定：3元ANOVAで温度・撹拌・触媒の主効果と交互作用項を分解しp<0.05を有意とする。温度と撹拌を固定した条件下で新触媒のみr₀が有意に高く、かつその差がArrheniusパラメータ（Eaまたは頻度因子A）の変化として説明できれば触媒効果と結論する。",
  "limitations": "入力データ（速度・温度・回転数・濃度）が一切ないため、速度上昇率・Ea等の数値は算出できず本回答は実験設計のみを提供する。強発熱反応では等温維持が困難で温度因子を独立に制御できない場合がある。不均一系触媒では撹拌と触媒効果に交互作用（粒子分散・粒内拡散）が生じ得る。判定の統計的検出力は反復数と測定誤差に依存する。触媒の経時劣化・ロット差、光や器壁による非触媒反応は追加の管理が必要である。",
  "citations": []
}

reason-18-overfitting｜データ解析

固定した問題文

100試料で特徴選択してから同じ全データを標準化し、その後に交差検証した。未知試料での性能評価として何が問題で、どう直すべきですか。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 9.58秒

{"answer":"特徴選択と標準化を全データで先に行うとデータリーケージが生じ、交差検証による未知試料性能は楽観的に偏ります。特徴選択・標準化を含む前処理を各CVの訓練foldだけでfitし、検証foldにはtransformのみ適用してください。","value":null,"unit":null,"explanation":"交差検証の推定値は、各検証試料iを除いて学習したモデルf_{-k(i)}の予測誤差の平均である必要があります（例：Err_CV=(1/n)Σ_i L(y_i, f_{-k(i)}(x_i))）。しかし全100試料で特徴選択と標準化パラメータ（平均・標準偏差）を推定すると、f_{-k(i)}が検証試料の情報を含み、検証foldが独立でなくなります。特にラベルを用いる特徴選択は漏洩が大きく、標準化も厳密には漏洩です。正しくは、(1)各CV内で訓練foldのみにより特徴選択と標準化をfit、(2)検証foldはそのパラメータで変換、(3)特徴数やハイパーパラメータはnested CVで調整、(4)性能評価後に最終モデルを全データで再fitし、可能なら外部テストセットで確認、です。","limitations":"特徴選択法、特徴数、CV分割数、層化の有無、ハイパーパラメータ調整の有無が不明なため、楽観バイアスの大きさは数値化できません。100試料は小さくCV推定の分散も大きいため、反復CVや外部検証が望まれます。","citations":[]}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 33.19秒

{
  "answer": "特徴選択と標準化を検証foldを含む全100試料で先に行ったためデータリークが発生し、交差検証成績は未知試料での性能を楽観的に過大評価している。前処理（特徴選択・標準化）を各foldの学習分割のみにフィットするパイプラインで再評価し、最終確認は一度も触れていない外部試料で行うべき。",
  "value": null,
  "unit": null,
  "explanation": "問題点＝リーク付きCV。(1) 特徴選択が全100試料（各foldの検証データを含む）で実施されており、選択された特徴が検証foldの情報（ラベルを使う選択基準なら目的変数そのもの）を先に反映している。(2) 標準化の統計量も全データ由来で、μ_full=(n_tr·μ_tr+n_te·μ_te)/n_full（σも同様）のように検証foldの統計量が学習時の変換に n_te/n_full の重みで混入する。いずれも『学習時に未知データの情報を使用』しており、CV推定値は汎化性能に対して上方に偏る（過大評価）。修正法：foldごとに『学習分割のみで特徴選択と(μ, σ)を推定 → その変換を検証分割に適用 → 評価』とする（例：scikit-learnの Pipeline[特徴選択→StandardScaler→モデル] + cross_val_score）。特徴選択の手法や選択数をデータから決める場合は、選択を内側ループで行う入れ子交差検証（nested CV）で外側の性能を評価する。最終報告は、前処理を学習データのみにフィットした上で、全工程で未使用の外部テスト試料で一度だけ評価するのが望ましい。",
  "limitations": "性能の数値が与えられていないため、リークによる過大評価の大きさそのものは算出できない。バイアスの程度は特徴数、選択基準のラベル依存性（ラベル非依存の分散フィルタなら影響小）、fold数、標準化リークの寄与に依存する。正しい見積もりにはリークのない再解析が必要。",
  "citations": []
}

reason-19-falsification｜科学的方法

固定した問題文

観測をすべて説明できるが、どの観測が出ても正しいと主張する仮説がある。科学的な検証計画として何が不足しているか。測定可能な予測と反証条件を例示してください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：自動数値照合の有無と専門家による説明評価を区別。独立した専門家の評点は未記入。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 21.83秒

{
  "answer": "不足しているのは、観測前に固定した定量的な予測分布、独立データでの検証、誤差・検出力・多重比較の規定、競合仮説との比較、そして「どの結果なら仮説を棄却するか」という反証条件です。どんな観測でも正しいとする主張は反証不能で、科学的手続きとしては不十分です。",
  "value": null,
  "unit": null,
  "explanation": "検証計画では、仮説Hから観測Eが得られる確率（尤度）P(E|H)または予測分布を事前に定め、独立標本で評価します。競合仮説Aとの比較はベイズ因子 BF_HA=P(E|H)/P(E|A) で行え、Hが任意のEを同じように許すだけならBFはHを特異的に支持しません。例1（数値は説明用の仮定）：H1は処理効果dが0.3〜0.7 SDに入ると予測し、Nと解析法を事前登録する。独立追試のdの95%信頼区間が[0.3,0.7]の外側に完全に出ればH1を統計的に棄却（α=0.05）。例2：H2はバイオマーカー陽性群でd≥0.5、陰性群でd≤0.1と予測する。独立研究で陽性群の95%信頼区間上限が0.2未満、または陰性群の下限が0.3超ならH2を棄却。例3：H3が分布N(0,1)を予測するなら、事前登録したNでKS検定のp<0.01なら棄却。『どんな観測でも正しい』H0は、事前に非空の反証領域R（観測されたら棄却する結果集合）を指定できず、R=∅に相当するため反証不能です。",
  "limitations": "数値・効果量・検定閾値は方法を示すための仮定であり、実測値や文献値ではありません。実際には分野ごとの測定誤差、サンプルサイズ・検出力、多重比較補正、事前分布、解析停止規則、再現性を事前に規定する必要があります。また『全ての観測が可能』と『全ての観測に確率を割り当てる』は別であり、排反事象に同時に確率1を与えることは確率論的にできません。",
  "citations": []
}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 77.34秒

{
  "answer": "反証可能性、すなわち『観測前に固定した量的な棄却条件（出たら仮説を捨てるべき測定値の範囲）』が欠けている。あらゆる観測結果と整合する仮説の経験的内容はゼロであり、科学的検証計画には数値・単位・誤差つきの予測と反証条件の事前登録が必要。",
  "value": 0,
  "unit": "無次元（仮説が禁止する観測結果の割合 C(H) = μ(F_H)/μ(Ω)）",
  "explanation": "（1）欠落の定式化：取り得る観測結果全体の空間をΩ（測度μ）、仮説Hが『禁止する』結果の集合をF_Hとし、経験的内容を C(H)=μ(F_H)/μ(Ω) と定義する。『どの観測が出ても正しい』仮説は F_H=∅ なので C(H)=0、すなわち棄却域が空で弁別力ゼロ。不足しているのは、①数値・単位・不確かさつきの測定可能予測、②事前登録された棄却基準（反証条件）、③競合仮説と弁別できる実験設計、④観測後の再解釈や自由パラメータ調整に頼らない予測的検証。（2）測定可能な予測と反証条件の例（一般相対性理論）：太陽縁での星の光の偏角は θ=4GM☉/(c²R☉)。G=6.674×10⁻¹¹ m³kg⁻¹s⁻²、M☉=1.989×10³⁰ kg、c=2.998×10⁸ m/s、R☉=6.96×10⁸ m を代入すると θ = 4×(6.674×10⁻¹¹)(1.989×10³⁰)/((2.998×10⁸)²×(6.96×10⁸)) ≈ 8.49×10⁻⁶ rad ≈ 8.49×10⁻⁶×206265″ ≈ 1.75″（1 rad = 206265″）。反証条件の宣言例：観測前に『測定偏角が 1.75″±0.5″ の範囲に入らなければ棄却する（ニュートン的半分の値 0.87″ や 0″ に一致すれば棄却）』と固定する。この形式なら、起こり得る結果の一部が仮説を反証するため C(H)>0 となる。別例：水星近日点の過剰進動 43″/百年（測定が誤差範囲の外なら棄却）。（3）統計的一般形：予測値θ₀と測定の標準誤差SEに対し事前に『|θ̂−θ₀| > z·SE（例：z=1.96、または5σ）であれば棄却』と登録する。あらゆるθ̂を許容する仮説は実効的にSE→∞と等価で棄却域が空であり、頻度論的にもベイズ的にも観測データが仮説の評価を一切更新しない。",
  "limitations": "C(H)の測度μは概念的操作化であり、実務の検証計画では結果空間の離散化としきい値の事前登録が必要。反証可能性は科学性の必要条件であって十分条件ではなく、再現性・独立検証・予測精度・パラメータ数（単純性）の評価が別途必要。例示の1.75″と43″/百年は標準物理定数からの再計算と教科書的事実に基づくが、本問には提供資料がないため文献照合はできない。『何でも説明できる』仮説は事後的な自由パラメータ追加で反証を免れうるため、棄却基準の事前固定が本質である点そのものの定量化は難しい。",
  "citations": []
}

reason-20-identifiability｜モデル化

固定した問題文

モデルy=a*b*xに対して、ノイズのない観測(x,y)=(1,6),(2,12),(3,18)がある。aとbをそれぞれ一意に推定できますか。必要な追加情報を説明してください。
最終回答はJSONオブジェクト1個にしてください。キーは "answer"（日本語の短い結論）, "value"（求めた主数値。算出不能ならnull）, "unit", "explanation"（検証できる計算式と根拠の簡潔な説明）, "limitations", "citations"（文書IDの配列。資料なしなら空配列）。

Codex補助点検：両方とも積ab=6のみが識別できると回答。a+bという追加条件だけで一意になるとは限らない。ab=6,a+b=5では(2,3)と(3,2)が残る。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

論述：専門家未採点／完了 4.73秒

{"answer":"aとbをそれぞれ一意に推定することはできません。推定できるのは積ab=6のみです。","value":null,"unit":null,"explanation":"各観測点で y/x を計算すると、6/1=6、12/2=6、18/3=6 です。モデル y=a*b*x より y/x=a*b なので、ab=6 が得られます。しかし任意の a=t（t≠0）に対して b=6/t とすれば、どのtでも同じ観測値を再現できます。したがってaとbの組は無数にあり、個別には一意に決まりません。aまたはbの固定、a/bの比、a+bなどの制約、あるいは識別に必要な追加データが必要です。","limitations":"ノイズなしの3観測点のみという設定です。aとbの制約、単位、測定誤差モデルは与えられていません。積ab=6は推定可能ですが、aとbの個別値は推定不能です。","citations":[]}

GLM-5.3

論述：専門家未採点／完了 13.65秒

```json
{
  "answer": "a と b は個別には一意に推定できません。データから決まるのは積 a*b = 6 のみです。",
  "value": 6,
  "unit": "無次元（x, y を無次元数と仮定。単位がある場合は y/x の単位）",
  "explanation": "モデルは y = (a*b)*x であり、パラメータは常に積 c = a*b の形でしか現れない。各観測を代入すると、(1,6): a*b*1 = 6、(2,12): a*b*2 = 12 ⇒ a*b = 6、(3,18): a*b*3 = 18 ⇒ a*b = 6。3点すべてが a*b = 6 と整合し、残差ゼロでフィットする (a, b) の組は無限に存在する（例：(1,6), (2,3), (6,1), (0.5,12), (12,0.5) など）。したがって同定可能なのは積 c = a*b = 6 だけで、個々の a と b は構造的に非同定（overparameterized）です。",
  "limitations": "どの (a, b) の組を選んでもデータへの当てはめは完全に同じになるため、このデータだけでは原理的に分解不可能。一意推定には次のいずれかの追加情報が必要：(1) どちらか一方のパラメータの値を既知として固定する（例：b = 2 なら a = 3）、(2) a と b の間に独立した拘束条件を与える（例：a/b、a+b、a = b などの別途測定）、(3) a と b が別々に現れる追加の観測データや異なるモデル構造、(4) ベイズ的に事前分布を導入して事後分布で表現する（この場合も点推定は事前に依存）。本解答では x, y を無次元の数値と仮定しており、実際に単位があれば a*b の単位は y/x となる。",
  "citations": []
}
```

code-07-confusion_metrics｜データ解析

固定した問題文

次の仕様をPython 3の関数solve(arg)で実装してください。argは{"tp":...,"fp":...,"fn":...,"tn":...}。非負整数の2値分類件数から{"precision":...,"recall":...,"specificity":...,"f1":...}を返す。各指標の分母が0ならその値だけnull。件数が負または整数でないなら全体をnull。
入力のキーは記載どおり存在します。標準ライブラリmath/statisticsのみimport可。標準入力・ファイル・ネットワークは不要です。最終回答は関数定義と必要なimportだけを含むpythonコードブロック1個。説明文はコード外に不要です。

Codex補助点検：失敗確認後に追加した例。固定テストTP0/FP0/FN3/TN2で期待F1=0、GLMはnull。生成コードはページ内でもホストでも実行しない。

DeepSeek V4.1 Flash 1017

コード固定テスト：合格／完了 8.96秒

```python
def solve(arg):
    tp = arg["tp"]
    fp = arg["fp"]
    fn = arg["fn"]
    tn = arg["tn"]

    for value in (tp, fp, fn, tn):
        if type(value) is not int or value < 0:
            return None

    precision = None if tp + fp == 0 else tp / (tp + fp)
    recall = None if tp + fn == 0 else tp / (tp + fn)
    specificity = None if tn + fp == 0 else tn / (tn + fp)

    f1_denominator = 2 * tp + fp + fn
    f1 = None if f1_denominator == 0 else (2 * tp) / f1_denominator

    return {
        "precision": precision,
        "recall": recall,
        "specificity": specificity,
        "f1": f1,
    }
```

GLM-5.3

コード固定テスト：不合格／完了 309.89秒

```python
def solve(arg):
    tp = arg["tp"]
    fp = arg["fp"]
    fn = arg["fn"]
    tn = arg["tn"]

    # 件数の検証: 負、整数でない(真偽値も除外)場合は全体を null
    for v in (tp, fp, fn, tn):
        if isinstance(v, bool) or not isinstance(v, int) or v < 0:
            return None

    # precision = TP / (TP + FP)
    precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) > 0 else None

    # recall = TP / (TP + FN)
    recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) > 0 else None

    # specificity = TN / (TN + FP)
    specificity = tn / (tn + fp) if (tn + fp) > 0 else None

    # f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    # precision または recall が未定義(null)、または分母が 0 の場合は null
    if precision is None or recall is None or (precision + recall) == 0:
        f1 = None
    else:
        f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)

    return {
        "precision": precision,
        "recall": recall,
        "specificity": specificity,
        "f1": f1,
    }
```

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