AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「チェーン・オブ・ソートを使うとAIが賢くなる」と聞いたのですが、正直何がどう変わるのか見当がつきません。ざっくり教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、チェーン・オブ・ソート（Chain of Thought、CoT：思考の連鎖）はAIに「考える過程」を書かせる技術です。答えだけ出すより途中の手順を出力させると、複雑な順序立てが必要な問題を解けるようになるんですよ。
なるほど、考える過程を見せると良いのですね。でも我が社の業務は現場でサッと判断することも多く、そんな「手順」を出す余裕があるのか不安です。実務導入での利点はどこにありますか。
大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。要点を三つにまとめると、第一にCoTは「順序」が重要な問題で性能が飛躍的に上がること。第二に、回答の根拠が見えるため品質管理や人間の検証がしやすいこと。第三に、プロンプト（Prompt、操作指示）の形を変えるだけで効果が出るため導入コストが低いことです。
「順序が重要」という表現が気になります。具体的にはどんな問題で有効なのですか。要するに、順番に計算していくタイプの仕事に効くということですか。
その通りですよ。もう少し平たく言うと、AIには並列で処理する得意分野と、順を追って処理する必要がある苦手分野があります。CoTは後者を解決するための方法で、計算や論理を一歩ずつ踏んでいく場面で威力を発揮します。
実務では例えばどんな場面でしょうか。うちの現場だと、複数工程の作業手順のチェックや、受注データからの手配順の決定が該当しそうです。
良い例えですね。例えば製造工程の順序決定、在庫引当の優先順位付け、あるいは複数ステップの計算を伴うコスト見積もりなどでCoTは効きます。実務ではまず評価用に小さなタスクで手順出力を検証し、効果が見えたら段階的に広げると良いんです。
導入コストが低いのは助かりますが、誤った手順を出力した場合のリスクはどうでしょうか。AIが間違った理屈を並べてしまうと現場が混乱しませんか。
素晴らしい着眼点ですね！実務で大事なのは人間の検証プロセスとモニタリングです。CoTは出力に「考えた跡」が残るため、人がチェックしやすくなるという利点があり、誤り検出やルール化がしやすいんですよ。
なるほど、要は「手順を見せることで人が介在しやすくする」ということですね。これなら現場受けも良さそうです。最後に、我々が最初に試すべき小さな実験は何でしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場で日常的に発生する「順序がある意思決定」を10件ほど選び、モデルに「一歩ずつ考えてください（let’s think step by step）」と促して出力を比較します。次に出力された手順の正確さと検証時間を測り、最後に効果が出た領域から展開するという順序で進めると良いです。
分かりました。要するに、まずは小さな順序付けタスクで試して、手順表示を人がチェックする体制を作ることから始める、ということですね。それなら社内で説明しやすいです。
