メタ推理は、問題そのものを解く推論ではなく「どの推論を、どの順番で、どこまで実行するか」を判断するための推論です。限られた時間や計算資源の中で、探索を深めるか、追加情報を取りに行くか、別の手法に切り替えるかを制御します。AIの文脈では、思考戦略の選択や検証方針の決定を担う概念だと捉えるとわかりやすいでしょう。
実務では、LLMや分析パイプラインに「自信が低いときだけ根拠検索を行う」「重要な出力だけ二重チェックする」「失敗パターンが出たら別モデルへフォールバックする」といった制御を入れる場面で効いてきます。推論の品質とコストのトレードオフを扱うため、メタ推理が弱いと高コストな検証を常に回して遅くなったり、逆に検証不足で誤りを見逃したりしがちです。判断基準（信頼度、リスク、SLA）と打ち手（追加検索、再実行、停止条件）をセットで定義しておくと、メタ推理が運用として回りやすくなります。
