AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「Chain of Thoughtって論文がすごい」と言っているのですが、正直何がどう変わるのかイメージできません。要するに会社でどう役立つんですか。
素晴らしい着眼点ですね！Chain of Thought（CoT、Chain of Thought Prompting／思考の連鎖）は、大規模言語モデル（Large Language Model／LLM／大規模言語モデル）の出力に「思考の過程」を誘導する手法です。要点だけ言うと、モデルが答えを出す過程を引き出すことで、複雑な判断や計算を正確にさせやすくするんですよ。
なるほど。ですがうちの現場は経理や生産管理で、いきなり論理展開を求める場面が多いとも思えません。現実的に投資対効果（ROI）が見込めるんでしょうか。
大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。結論を三点で示すと、(1) 複雑なルールや計算を伴う作業の自動化可能性が高まる、(2) 人が行う中間判断をモデルに「見せる」ことで誤った一発解答を減らせる、(3) 評価と改善サイクルが短くなり導入コストを抑えやすい、です。
それは分かりやすいです。ただ、現場で使える形に落とすのが難しいのではと心配しています。実際に操作するのは部長クラスで、専門知識は無いんです。
素晴らしい着眼点ですね！操作面はプロンプト設計をテンプレート化して、業務フローにあわせたガイドラインを作れば対応できますよ。具体的には定型フォーマットとチェックリストを用意して、最初は人がレビューする運用で信頼性を担保できますよ。
要するに、専門家を全員雇い直す必要はなく、まずはテンプレ化して現場で運用しながら精度を上げていけば良い、ということですか？これって要するにそういうこと？
その理解で合っていますよ。要点を改めて三つにまとめると、(1) テンプレート化で現場運用を容易にできる、(2) 人の中間レビューを残すことでミスのリスクを下げられる、(3) 小さく試して効果を測りながら拡大できる、です。大丈夫、できるんです。
ありがとうございます。導入リスクとしてはどの点に一番注意すればいいですか。データ漏洩や誤判断のトラブルが怖いんです。
素晴らしい着眼点ですね！最重要はデータ管理と評価基準です。具体的には個人情報や機密データを排除した入力設計、出力の定量評価指標、そして人が最終判断するオペレーション設計の三点を優先してください。これでリスクを実務レベルに引き下げられるんです。
わかりました。まずは小さく試して評価指標で効果を示し、部署横断で展開を検討する、という進め方にしようと思います。ありがとうございます、拓海先生。
素晴らしい着眼点ですね！その進め方なら投資対効果（ROI）も評価しやすく、現場の信頼も得られますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
先生の説明で整理できました。自分の言葉で言うと、Chain of Thoughtは「モデルに途中過程を出させて人と共に答えを作る方法」で、まずはテンプレ化して現場で小さく試して精度を上げる、ということですね。
