Chain-of-Thoughtとは
Chain-of-Thought（CoT：思考の連鎖）とは、AIモデルに段階的な推論プロセスを明示的に生成させることで、複雑な問題の解答精度を向上させるプロンプト技法です。2022年にGoogleの研究者によって提唱され、特に算術・論理・常識推論といった多段階の推論が必要なタスクで劇的な性能向上をもたらしました。
| ひとことで言うと | 答えの前に途中の考えを書かせて、正答率を上げるプロンプト技法。 |
|---|---|
| どこで使う | 計算問題、条件が複数ある判断、論理的な手順の説明。 |
| 注意点 | 出力が長くなり料金が増える。途中式が正しくても答えを誤ることがある。 |
Chain-of-Thoughtの使い方
最も基本的な方法は、プロンプトに「ステップバイステップで考えてください」という指示を加えることです（Zero-shot CoT）。また、推論過程の例を含めたFew-shot CoTでは、「問題→思考過程→答え」のパターンを数例提示します。例えば数学の問題では「まず〜を計算します。次に〜を求めます。したがって答えは〜です」という形で中間ステップを示します。
1質問＋合図「順を追って考えて」
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2手順1条件を整理する
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3手順2中間結果を出す
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4手順をつなぐ根拠を積み上げる
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5最終の答え結論を提示
CoTの発展と応用
CoTの概念はさまざまな派生手法を生み出しました。複数の推論パスを探索するSelf-Consistency、推論の木構造を探索するTree-of-Thought（ToT）、複雑な問題を部分問題に分解するProblem Decompositionなどがあります。ビジネスでは、法的文書の分析、医療診断の支援、複雑なデータ分析など、論理的な思考プロセスが重要な場面で広く活用されています。