チェーン・オブ・ソート

（思考の連鎖）による推論誘導（Chain‑of‑Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models）

田中専務

拓海さん、最近部下から「チェーン・オブ・ソート」って論文がすごいって聞いたんですが、うちみたいな古い製造業にも関係ありますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえますが本質はとてもシンプルですよ。一緒に噛み砕いていきますね。

田中専務

端的に言うと、うちが投資して効果が出るかどうかを教えてください。要するに何が変わるんですか？

AIメンター拓海

結論ファーストでいきますね。要点は三つです。モデルに「考え方の筋道」を示すと、特に複雑な判断や工程設計の類で、より正確で一貫した回答を引き出せるようになるんですよ。

田中専務

これって要するに「AIに解き方を見せると、答えも良くなる」ということ？具体的にはどんな場面で利くんですか。

AIメンター拓海

その通りですよ。例えば製造ラインの工程改善や不良解析で、単に結果だけ示すのではなく「どの順で、どの条件を見て、どう判断したか」を示すと、モデルは人間的な推論の構造を学びやすくなるんです。

田中専務

なるほど。ただ現場の者は細かい説明をいつも書けるわけではありません。運用面で負担が増えるのが心配です。

AIメンター拓海

よくある懸念ですね。そこで実務的な対応を三つ提案します。第一に代表的な「思考テンプレート」を用意して現場の記入負担を減らすこと、第二に部分自動化で初期の骨子をAIに作らせてから人が補正すること、第三に運用指標でROIを逐次評価することです。

田中専務

ROIは重要ですね。ところで安全性や誤回答のリスクはどう考えればいいですか。

AIメンター拓海

安全性は常に設計の中心に置くべきです。モデルの出力に対して「根拠の提示」と「人間による確認」を必須にする運用ルールが有効です。加えて、定期的に出力サンプルを監査して偏りや誤りを洗い出すことが不可欠です。

田中専務

具体的な導入の最初の一歩は何が良いですか。小さく始めて効果を示したいのですが。

AIメンター拓海

小さく始める具体案を三つ提示します。まずは現場でよく起きる定型トラブルについて、担当者が簡単な手順と判断理由を入力するパイロットを行うこと。次にその入力を元にモデルが再現可能な手順書を自動生成する仕組みを試すこと。最後に生成物の改善サイクルを二週間単位で回すことです。

田中専務

わかりました。要するに、現場の判断過程を少しずつAIに学ばせて、出力を人がチェックする流れで投資を小さく見せながら効果を測る、ということですね。これならやれそうです。