大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)は、感情認識や感情推論といったタスクにおいて、人間のパフォーマンスを上回る能力を示すこともある。しかし、これまでの研究では、主にLLMをブラックボックスとして扱い、様々なタスクにおける性能を評価することに重点がおかれており、LLMが感情情報をどのように内部的に表現し、処理しているのかについてはほとんど明らかになっていない。そのようななかで、LLMにおける感情推論メカニズム解明しようとする研究が行われており、LLMにおける感情推論の内部構造の調査と認知評価理論とLLMの内部表現との整合性の検証を行っている。しかし、この研究は、英語のLLMを対象として行われており、英語以外の言語でも同じような結果が得られるかは確認されていない。本研究では、大規模言語モデルにおける日本語の感情推論のメカニズムの解明を目指す。