思考の連鎖プロンプティング — Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

田中専務

拓海先生、最近部下から「Chain of Thoughtって凄いらしいです」と言われましてね。率直に申しますと、どこから手を付けて良いのか見当が付かなくて困っています。これって要するに経営にとって何が変わるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に整理しますよ。まず結論を3点だけ示しますね。1）大きな言語モデルが複雑な推論を出しやすくなる。2）人間の思考プロセスに近い説明が得られる。3）導入は段階的が良い、です。

田中専務

なるほど。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！Large Language Model（LLM）（大型言語モデル）は大量の文章で学んだAIのことで、普通は短い答えを返します。Chain of Thought（CoT）（思考の連鎖）を促すと、答えに至る過程を段階的に出力してくれるため、複雑な判断を要する業務で誤りを減らせるんですよ。

田中専務

これって要するに、AIが答えだけでなく『どう考えたか』を見せてくれる仕様ということですか。そうであれば現場の納得感は高まりそうですが、操作は難しくないのでしょうか。

AIメンター拓海

その通りですよ！操作面はプロンプトという形で指示を与えるだけで、特別なプログラミングは必要ありません。ただし導入効果を出すために押さえるべき要点が3つあります。1）業務に合わせたプロンプト設計、2）モデルの出力検証の体制、3）段階的な運用ルールづくり、です。

田中専務

投資対効果を重視する立場としては、まずどの業務で試すべきかを知りたい。品質管理や見積もり、現場の立ち合い報告など、適用領域の感触はどうでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！CoTは判断根拠が必要な業務に向きます。見積や品質トラブルの原因分析、マニュアル整備の下書きなど、ヒトの判断が介在する場面で効果的です。まずは小さなパイロットを回し、効果と整合性を測定すると良いですよ。

田中専務

なるほど、まずは小さく試して効果を検証するわけですね。最後に確認ですが、これを導入すると現場の説明責任や結果の再現性は高まる、という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は3つで、1）説明の出力を標準化し、2）人が検証するプロセスを組み込み、3）改善サイクルを回すことです。これで現場の納得感と再現性を両立できますよ。

田中専務

分かりました。では私の言葉で整理します。Chain of ThoughtはAIに『考え方を見せる』手法で、まずは現場の判断が必要な業務で小さく試し、出力の検証体制を作ってから本格導入する、という理解で進めます。