予測処理理論（Predictive Processing）の枠組みにおいて、脱フュージョン（defusion）は、脳内における「予測モデルの精度の重み付け（Precision Weighting）」の変更として説明されます。
ソースに基づき、このメカニズムを以下のステップで解説します。
1. 「フュージョン」＝予測への過大な重み付け
通常、脳は過去の経験に基づき「自分はダメな人間だ」といった予測モデル（思考）を生成します。フュージョン（心理的融合）している状態とは、この内部モデルに対して極めて高い「精度（信頼度）」の重み付けがなされている状態です。
- 脳はこの思考を「絶対的な事実」あるいは「回避不能な高精度シグナル」として処理するため、その思考内容に支配され、行動が制限されてしまいます。
2. 「脱フュージョン」＝重み付けの引き下げ
脱フュージョンのプロセスは、この特定の思考に対する「精度の重み付け」を意図的に下げる操作に相当します。
- 思考の内容を「現実そのもの」として扱うのではなく、「心の中に生じた一つの情報（メンタルイベント）」あるいは「脳が生成した一つの仮説」として捉え直します。
- このように重み付けを変更することで、その思考が脳内の意思決定や行動選択に与える影響力（支配力）を弱めることができます。
3. 予測処理モデルにおける意義
この説明モデルを用いることで、ACTの臨床技法を神経科学的な観点から解釈することが可能になります。
- モデルの更新： 思考の重みを下げることで、脳は他の感覚入力や「今、ここ」の文脈情報に対してより開かれた状態になります。これにより、より適応的な行動（コミットされた行動）を選択するための「モデルの更新」が促されます。
- 体験回避との対比： 心理的苦痛は「予測誤差を過剰に最小化しようとする戦略（体験回避）」から生じますが、脱フュージョンによって予測モデルの重みを調整することは、この回避サイクルを打破する鍵となります。
結論として、予測処理理論における脱フュージョンとは、特定の思考を「変える」ことではなく、その思考が持つ**「情報の確実性（精度）」に対する脳の評価を再キャリブレーション（再調整）するプロセス**であると言えます。
