本稿では、大規模な推論モデルが文化的規範に基づいて文化的整合性を実現するための枠組みである文化規範ベースの文化整合性（CNCA）を提案しています。推論能力を利用して、限られた調査データから文化的規範を自動的に抽出する方法を三つ紹介し、これらの規範を文化的整合性を向上させるために効果的に活用する方法を探ります。具体的には、ユーザーの文脈に文化的規範を統合するインコンテキスト整合性手法と、強化された思考過程トレーニングデータを通じて規範を内部化するファインチューニング手法を扱います。実験結果は、推論能力が高いモデルほど文化的規範の抽出と活用からより大きな利益を得ることを示しており、推論モデルが文化に基づく整合性戦略を通じて多様な人間の価値観をよりよく反映できる可能性を強調しています。