拓海先生、最近若手から「Chain‑of‑Thoughtを使えばAIが賢くなる」と聞きまして、ですが正直ピンと来ないのです。要するに何が変わるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しますよ。まず結論を一言で言うと、Chain‑of‑Thought（CoT）はAIに「考え方の筋道」を示して正確な論理的推論を引き出す手法なのですよ。
ほう、それは便利そうです。ですがウチの現場で何ができるのか、投資に見合う効果があるのかが肝心でして、実運用に結びつくイメージがまだ持てません。
素晴らしい着眼点ですね！要点を三つにまとめますよ。第一に、CoTは複雑な判断を要するタスクで誤りを減らす。第二に、プロンプト設計で比較的低コストに性能を伸ばせる。第三に、実業務への適用で説明可能性が上がり現場受けが良くなるのです。
プロンプト設計というのは、要するに使い方を工夫するということですか。これって要するに現場の指示書をちゃんと書くことで結果が良くなるということ？
その通りですよ！たとえば現場の作業マニュアルを一行で渡すのではなく、手順を順を追って書いてあげるとAIも同じ筋道で答えやすくなります。身近な例で言えば、レシピ通りに料理するように導くのと同じです。
なるほど。ただ、現場では曖昧さや例外が多くて、常に規定の手順通りに行かないのです。そうした例外に対する堅牢性はどうなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！CoTは万能ではありませんが、例外対応のヒントを出しやすくする効果があります。ポイントは三つで、現場の代表的な例外をプロンプトに含めること、AIの出力にチェックリストを組み合わせること、最後に人間が最終判断する運用ルールを作ることです。
それなら現場のマニュアルを少し整えてAIに与えるだけで効果があるかもしれませんね。既存のシステム変更は最小限で済みそうに聞こえます。
はい、大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはパイロットで代表業務を一つ選び、CoTプロンプトを作って精度と運用コストを測るのが合理的です。結果を見てスケールするかどうか決めればリスクは抑えられますよ。
わかりました。まずは一つの業務で試してみて、現場の例外を集めながらプロンプトを改善する。自分の言葉で言うと、AIに「考え方の手順」を教えさせて、その結果を現場で人間が点検する流れで進める、という理解で合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！その表現で完璧ですよ。では次は実際にどういう質問例を書けばよいか、一緒に短いテンプレートを作りましょう。
