連鎖的思考を引き出すプロンプト設計（Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models）

田中専務

拓海先生、最近部下から「AIは考えを示しながら答えられるようになった」と聞きまして、正直よく分かりません。うちの現場で役に立つんでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回はAIが内部の「考え」を出すように促す手法について分かりやすく説明できますよ。

田中専務

要するに、AIに「考えさせる」ってことですか？それで正確になるなら投資を考えたいのですが、まずはリスクやコスト感が知りたいです。

AIメンター拓海

いい質問です。分かりやすく言うと三点を押さえれば導入判断ができますよ。第一に効果、第二に現場適用のしやすさ、第三に誤用や説明責任の管理です。

田中専務

具体的には現場の工程管理や品質判定でどう役立つのか、イメージが湧きません。うちのような中堅製造業での導入の現実性は？

AIメンター拓海

例えば、現場の判断プロセスをAIに「言語化」させることで、若手教育やナレッジ共有に使えますよ。考えの筋道が見えるとミスの原因分析が速くなります。

田中専務

でも、嘘の理由や間違った過程をでっち上げてしまうんじゃないですか。説明らしきものを出されて誤解を招く危険は？

AIメンター拓海

鋭い懸念ですね。確かにAIは自信満々に誤りを述べることがあるため、運用では検証とガードレールが必要です。ここも三点で対応できますよ。

田中専務

これって要するに、AIに「考えの筋道」を書かせて人間がその妥当性を検査する仕組みを作る、ということですか？

AIメンター拓海

その通りですよ。要点は三つ。1) AIに段階的な思考プロセスを出させることで人が検証しやすくする、2) その出力を基に教育や改善を回す、3) 誤情報対策として自動検査ルールやスコアリングを組む、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

なるほど。まずは小さな工程で試してみて、効果が出たら拡大する感じですね。よし、うちでもやってみます。要するに人が判断する前段の「説明」をAIに書かせて検証するということですね。