AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が『Chain of Thought（連鎖的思考）』って論文を持ってきましてね。正直、名前だけ聞いてもピンときません。要するに何が変わったのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この研究は大規模言語モデルが複雑な推論や計算問題を解くときに、答えだけでなく「考えの筋道」つまり途中の思考ステップを示すことで、正答率が大きく上がることを示しているんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
途中の思考を出すと良くなる、ですか。けれど当社が導入する場合、現場で何が変わるかイメージが湧かないのです。ROI（投資対効果）はどう判断すればよいでしょうか。
いい質問ですね。要点は三つです。第一に、解の根拠が出ることで現場での信頼性が上がり、人が最終判断しやすくなる点。第二に、誤答を見つけやすくなり、フィードバックによる改善サイクルが速く回せる点。第三に、複雑な意思決定支援や計算を自動化する際に、説明可能性が確保される点です。これで投資判断の材料が増やせますよ。
なるほど。現場の人間が『なぜそう判断したか』を理解しやすくなるということですね。これって要するに透明性が上がるということ？
その通りです。透明性、すなわちモデルの判断根拠が見える化されることで、現場はAIの出力を盲信せず検証しやすくなりますよ。加えて学習データとしてその「思考の筋道」を蓄えることで、モデルの継続改善にも資するのです。
技術的な運用面で質問です。現状のモデルにただ『思考を出しなさい』と指示すれば良いのですか。それとも特別な学習が必要ですか。
素晴らしい着眼点ですね！実務的には二通りあります。既存の大規模言語モデル（Large Language Model、略称: LLM、以下LLM）のプロンプトに「思考の筋道を示してください」と指示しても一定の効果は得られますが、最も効果的なのは『連鎖的思考（Chain of Thought、以下CoT）を示した例を与えて学習またはfew-shotで誘導する方法』です。事前にCoTを含む事例を用意しておくと、モデルはその出力形式を模倣して高精度の推論を行えるようになるんです。
現場での導入コストが気になります。外注で専門家にやってもらうと高く付きますよね。中小企業でも現実的に始められますか。
大丈夫、できるんです。ここでも要点は三つです。まず、初期は既製のLLMをクラウドで利用し、内部の業務ノウハウを反映した少数のCoT例を作るだけで効果が出ること。次に、現場のレビューを通じて思考例を蓄積すれば自社モデル化も段階的に可能なこと。最後に、最初は業務フローの一部（見積り、検査判定、根拠の提示等）だけに適用して効果を測ることで、投資リスクを抑えられることです。
なるほど。最後に一つ確認させてください。これって要するに『AIが答えを出すだけでなく、なぜその答えに至ったかを示すことで信頼性と改善速度が上がる』ということですか。
その通りです！まとめると、1) 判断の根拠が見えることで現場が採用しやすくなり、2) 誤りを早期に検出して学習データを作れるため改善が早まり、3) 小さく始めて段階的に投資を広げられる、という利点があるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉でまとめますと、『まずは既存のモデルに業務に即した連鎖的思考の例を少数与えて運用し、根拠を見ながら現場判断のスピードと精度を上げる。成功したら社内データで継続的に学習させ自社化していく』という流れで進めれば投資対効果が取れる、ということで間違いございませんか。
