拓海先生、最近部署で「Chain of Thought（思考の連鎖）って何だ？」と聞かれて困っていまして。技術者の言葉をそのまま聞くと頭が痛くなります。要するにうちの現場に利益をもたらすものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Chain of Thought（CoT）とは、大型言語モデル（Large Language Model、LLM）に対して「考え方を順々に書かせる」プロンプト手法です。要点は三つで、1) モデルに理由や手順を出力させることで複雑な推論を可能にする、2) 人間の中間思考を模したため検証や修正がしやすくなる、3) 導入コストが低くて既存のモデルでも効果が得られる、という点です。
三つにまとめていただけると助かります。具体的には、どうやって現場で使うんですか。たとえば見積もりや不良解析などに即効性はありますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。現場利用では、まず質問を分解してモデルに順を追って解かせることが有効です。見積もりなら条件分解→部材算出→工数見積もりのように中間ステップを書かせ、不良解析なら可能性の列挙→優先度付け→推定原因の順で出力させます。これにより単純な答えだけでなく、答えに至る過程が得られるため説明責任や人間の検証がしやすくなります。
なるほど。導入の初期投資は小さいとおっしゃいましたが、それは具体的にどのくらいですか。モデルのライセンスや外注費を心配しています。
素晴らしい着眼点ですね！コスト面では三つの視点で考えます。第一に既存の公開APIやオンプレの既存モデルを使えば初期費用は限定的である。第二に効果検証は小さなPoC（Proof of Concept）で可能であり、その期間で投資対効果を測れる。第三に人間のレビューを組み合わせることでリスクを低く保ちながら運用開始できる、という点です。まずは小さく始めて成果を見てから拡大するのが現実的です。
これって要するに、AIに答えを丸投げするのではなく、AIに『考え方を見せさせる』ことで人間が検証しやすくするということですか？
その通りですよ。まさに要点を突いています。CoTは答えだけでなくその過程を示すため、誤りの箇所を特定しやすく、人とAIの協働が進むのです。導入の順序は簡単で、1) 重要なユースケースを選ぶ、2) 問題を段階的に分解するプロンプトを作る、3) 人間によるレビュー体制を用意する、の三点をまず実行します。
分かりました。最後に、部下に説明するための短い要約を教えてください。経営陣に話すときの肝も付け加えていただけますか。
もちろんです。一言でいうと、CoTはAIに『筋道を示させる』技術であり、人間が検証しやすい形で答えを得られるため業務適用の速度と信頼性を高めます。経営向けの肝は三つ、1) 初期コストを抑えてPoCで効果測定する、2) 人間のレビューを設けてリスクを管理する、3) 成果が出た領域を段階的に拡大する、の順です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要は、AIに要点を考えさせて、その過程を見て人が判断する。まずは見積もりと不良解析の小さなPoCから始めて、レビュー体制を付けて拡大するということで間違いないですね。ありがとうございます、拓海先生。
