この記事では、人工知能（AI）システムの説明可能性を向上させるために、大規模言語モデル（LLM）を標準化された分析プロセスに統合するアプローチが提案されています。従来の説明可能なAI（XAI）手法が特徴の帰属や事後解釈に焦点を当てるのに対し、提案されたフレームワークは、QOC（Question-Option-Criteria）、感度分析、ゲーム理論、リスク管理などの定義された意思決定モデルにLLMを組み込みます。この手法により、LLMの推論が形式的構造に位置づけられることで、曖昧な推論が透明で監査可能な意思決定の痕跡に変わります。層状アーキテクチャが提示され、LLMの推論空間とその上の説明可能なプロセス空間が区別されます。実証的評価により、このシステムが分散型ガバナンスやシステム分析、戦略的推論の文脈で人間レベルの意思決定ロジックを再現できることが示されています。結果は、LLM駆動の標準プロセスが信頼性の高い、解釈可能で検証可能なAI支援の意思決定の基盤を提供することを示唆しています。