AIBR プレミアム
拓海さん、お時間ありがとうございます。最近、部下から「Chain‑of‑Thought（CoT：思考の連鎖）を使うとAIが賢くなる」と聞きまして、うちの現場でも役に立つかどうか見当がつかず困っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。CoTとは人が考える過程をモデルに示す手法で、手順を言葉で書かせると正解率が上がることがあるんです。今日はそれをさらに進めて、人に見せない形で「内側にしまいこむ」研究を説明しますよ。
「見せない形で」ってことは、説明を書かせる代わりにAIの内部処理に覚えさせる、という理解でよろしいですか。現場で言うと手順書を読ませる代わりに、作業員の頭の中にノウハウを覚えさせるようなイメージでしょうか。
その通りです！良い比喩ですね。やっていることは段階的な訓練で、最初は詳しい手順（Explicit CoT）を教えて、徐々に手順を書かせる量を減らして内部に取り込ませる感じです。要点は三つ、1) 手順を示す段階から始める、2) 徐々に手順を与えないフェーズを作る、3) 最終的に手順を書かなくても正答できるようにする、です。
なるほど。実務で気になるのは導入コストと効果の持続性です。これって要するに「最初は手間をかけて学習させれば、その後は手順を与えなくても同じ成果が出る」ということですか？
その理解で大丈夫ですよ。ただし注意点もあります。まず、全てのモデルが内部化できるわけではなく、容量や設計次第で部分的な内在化に留まることがあります。次に、内部化しても説明性が下がるため、監査や品質管理の仕組みを整える必要があります。それらを踏まえてROIを計るのが肝心です。
監査の観点は重要ですね。現場からは「手順が見えないと再現性が落ちるのでは」という声が上がりそうです。その懸念はどう説明すればいいですか。
良い指摘です。運用上は二段構えが現実的です。まずは内部化モデルと並列でExplicit CoTを出すモデルを残し、定期的に結果を照合する体制を作る。次に重要な判断は可視化ルールを設けて、人間のチェックを入れる。こうすれば再現性と説明性を一定水準で担保できますよ。
分かりました。導入の段取りとしてはまずパイロットで明示的CoTを試し、内部化に移行するかどうか判定する、という流れですね。現場負荷をどう見積もるべきかも教えてください。
いい点です。評価指標は精度だけでなく監査コストや運用の複雑性、リトレーニング頻度を含めてください。実務的には最初の投資はデータ整理と明示的CoTの作成に集中します。そこから段階的に手順を減らし、効果が見えるところで止めるのが現実的です。
それでは最後に、私が会議で説明するときに使える要点を三つの短いフレーズでください。あと、自分の言葉で一度まとめますね。
素晴らしいです。会議用の要点は三つで行きましょう。1) 最初は手順を示して学ばせること、2) 段階的に手順を減らし内部化を試みること、3) 説明性と監査のために並列検証を続けること。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、最初に詳しい手順を学習させてから、段階的に手順を書かせなくても同じ成果が出るよう内部に落とし込む方法で、重要な判断は並列で説明を残してチェックする、ということですね。これなら現実的に進められそうです。
