AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「チェーン・オブ・ソートってのでAIが賢くなるらしい」と言われたのですが、正直よく分かりません。これって要するに何が起こっているということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、大丈夫ですよ。一言で言えば、チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought、CoT）はAIに「考え方の筋道」を教える方法で、今回の研究はその考え方を小さなスキルに分けて組み合わせられるようにしたんですよ。
小さなスキルに分ける、ですか。現場で言えば、工程ごとに作業標準を作って組み合わせて新製品の工程表を作るみたいな話ですか。それなら理解できそうです。
まさにその比喩でOKですよ。今回の方法は、まず「原子スキル（atomic skill）」を個別にCoT形式で学習させる。そしてそのCoTを書式を少し工夫して、推論時に別々のスキルの考え方を組み合わせられるようにする手法です。要点は三つに集約できますよ。
三つですか。お願いします、簡潔に教えてください。投資対効果を判断したいので、重要な点だけ知りたいのです。
はい。まず一つ目、原子スキルを学ばせるだけでなく、その出力形式を「つなげやすく」すること。二つ目、複数の原子スキルモデルを合成（モデルマージやマルチタスク学習）して、見たことのない複合問題に対応できること。三つ目、最小限の複合データでさらに性能を引き上げられる点です。こう説明すると投資対効果の判断がしやすくなりますよ。
これって要するに、今まで個別に鍛えた担当者の暗黙知をマニュアル化して、組み合わせれば新しい問題にも対応できるようにした、ということですか。
その比喩は的確です。少し補足すると、個々の暗黙知（原子スキル）だけを標準化しても、組み合わせのやり方が違えばうまく動かない。だから出力の「形」を揃え、推論時に組み合わせられるように学習させるのが肝心なのです。
現場に当てはめると、まず品質検査の判断と数値変換の二つのスキルを別々に学ばせ、それを新製品の判定フローで合成するイメージですね。導入コストを抑えられそうです。
その通りです。実務では、全部を一度に作るよりも、まずは原子スキルを作っておけば将来的な拡張性が高く、追加のデータが少なくて済みますよ。始めるときは、重要な三点だけ確認しましょうか。
お願いします。投資判断のためにポイントを教えてください。短く三つにまとめていただけますか。
いいですね、要点を三つにまとめますよ。第一に、原子スキルの設計を行えば将来的な使い回しでコストが下がること。第二に、モデル合成（model merging）やマルチタスク学習（multitask learning）で見たことのない複合問題へゼロショットで対応できる可能性があること。第三に、少量の複合データでさらに改善できるので、段階的な投資が可能であることです。
分かりました。自分の言葉で言うと、まずは現場の核になる判断を分解して学習させ、その結果を揃えておけば将来の応用が効く。段階的に直していけば投資額を抑えられる、という認識でよろしいですね。
素晴らしい要約です！その認識で進めば、現場と経営の両方で納得感のある導入計画を立てられますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
