AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「Chain-of-Thoughtって凄いらしい」と言われましてね。正直、横文字で頭が痛いんですが、実務で使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！ Chain-of-Thought、直訳すると「連鎖的思考」です。要はモデルに答えだけでなく途中の考え方を示してあげると、難しい推論問題で格段に正しくなるという手法なんです。
なるほど。つまり、問題を解くときに「こう考えました」と手順を見せると、より賢くなると。これって要するに、人に仕事を教えるときの手順書を与えるのと同じことですか？
正確にその通りですよ。ポイントは三つです。一つ、答えだけでなく思考の過程を与えるとモデルが長い計算や論理を扱いやすくなる。二つ、規模が大きいモデルほどこの効果が出やすい。三つ、実装はプロンプトに例を加えるだけで済むことが多いのです。
それなら現場での説明責任も取りやすいですね。ただ投資対効果を考えると、いきなり大きなモデルを導入するのは怖い。小さなモデルでは効果が出ないのですか？
よい質問ですね。結論から言うと、効果はモデルの規模に依存する傾向があります。小さいモデルでは思考の“見せ方”に応答しきれないことがあるのです。だから投資戦略は三段階で考えるとよいです。まず既存の大モデルをプロンプトで試す。次に業務特化の例で微調整を検討する。最後に必要なら社内導入です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど、まずは試すフェーズが大事と。ところで、現場に落とすときに失敗しないコツは何でしょうか。説明責任、監査への備え、コストの管理、どれを優先すべきですか。
素晴らしい着眼点ですね！ 優先順位は三つです。一つ、業務上もっとも誤りが許されない領域を選び小さく試す。二つ、思考過程（Chain-of-Thought）をログ化して説明性を確保する。三つ、外部APIの利用とオンプレミスのコスト比較を行う。これで経営判断がしやすくなりますよ。
なるほど。説明性を確保するために思考過程を記録する──それなら監査にも説明できそうです。これって要するに、人間が業務プロセスを文書化するのと同じ筋道でやればよい、ということですね？
まさにその通りです。モデルの内部にある“黒箱”を全部開ける必要はありません。重要なのは、意思決定に影響するポイントで思考の連鎖を示すことです。そうすれば現場が納得し、監査も通りやすくなりますよ。
ありがとうございます。最後に、私が若手に説明するときの短い要約を教えてください。要点を三つでお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！ 要点は三つです。一、Chain-of-Thoughtは思考過程を見せるだけでモデルの推論力を高める。二、大規模モデルで効果が出やすいのでまずAPIで検証する。三、業務で使う際は思考のログを保存して説明責任を果たす。これで会議でも説明しやすくなるんです。
よくわかりました。自分の言葉で言うと、Chain-of-Thoughtは「モデルに解き方の手順を見せてやると、難しい問題でも正しい判断が出やすくなる技術」で、まずは既存の大きなモデルを試し、結果の過程を残してから本格導入を検討する、ということですね。
