チェーン・オブ・ソートのプロンプトで大規模言語モデルの推論力を引き出す方法

（Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models）

田中専務

拓海先生、最近社内で「AIに論理的な推論をさせられる」と部下が言うのですが、それって本当に現場で使える技術なんですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、ある手法を使えば、大規模言語モデルに人間らしいステップを踏んだ推論をさせやすくなるんですよ。

田中専務

ほう、それは興味深い。ただ、我々のような現場だとコストや導入期間が気になります。投資対効果は見込めるのですか？

AIメンター拓海

いい質問ですね。要点を3つにまとめると、1) 導入はクラウドの既存サービスで短期間に試せる、2) 学習に大量のデータを新たに用意する必要はない場合が多い、3) 高付加価値業務の自動化に使えば費用対効果が出やすい、です。

田中専務

なるほど。ただ技術的に何をするんです？モデルを作り直すのか、現場の人が操作するのか、その辺が見えないと決裁しにくい。

AIメンター拓海

専門用語は最小限にしますね。ここで使うのはプロンプトという”手紙”の書き方を変えるだけです。モデルそのものを作り直す必要はなく、良い例を見せるだけで出力が変わることが多いんですよ。

田中専務

これって要するに、教え方を変えれば同じ人（モデル）が賢く見えるということ？

AIメンター拓海

その通りですよ！素晴らしい着眼点ですね！具体的にはモデルに”途中の考え方”を示すことで、最終解答までの道筋を出力させやすくするんです。これによりヒトが検証しやすくなります。

田中専務

現場で考えると、審査やチェックが付けやすくなるのはありがたい。ただ、簡単に間違いを出すことはないですか？信用できるレベルかどうかが一番の課題です。

AIメンター拓海

懸念はもっともです。ここでも要点は3つです。1) 出力した途中経路を人が確認する運用を組むこと、2) 重要判断は人が最終承認する設計にすること、3) テストベンチで普段の業務と近い事例を照らして性能を検証すること、これで実運用可能性は高まりますよ。

田中専務

導入のステップ感は掴めました。では最初の検証はどんな形で始めれば良いですか？

AIメンター拓海

まずは実業務の代表的な5?10件を選び、手作業で想定される”途中の考え方”を書き、それをプロンプトとしてモデルに与えてみる。これだけでどれだけ正確に答えるかが見えるはずです。短期間で判断できますよ。

田中専務

わかりました。自分の言葉でまとめると、まずは小さく試してチェック体制を作る、ってことですね。よし、やってみます。

1.概要と位置づけ

結論を先に述べる。本研究の示した最大の変化は、大規模言語モデルに対してモデル改変を伴わずに「途中の考え方」を出力させることで、複雑な論理や計算を要するタスクでの性能を大幅に向上させる点である。これにより、従来必要とされた大規模な再学習や専用モデルの投入を大幅に抑えつつ、実務での検証可能性と説明可能性を高められる可能性が生まれた。経営の観点では、新たな大規模投資をせずにPoCを回せる点が最も重要である。社内の判断プロセスをAIに置き換える際、途中経路を人が監査できるという性質はリスク管理上決定的に有利である。以上が本研究の位置づけである。

2.先行研究との差別化ポイント

先行研究では、精度向上のためにモデルのサイズを増やす、あるいは大量データで再学習するアプローチが主流であった。これに対して本手法は、入力の与え方、すなわちプロンプト設計の工夫だけで推論過程を明示させる点が差別化要因である。具体的にはFew-shot Learning（少数例学習）やPrompt Engineering（プロンプト設計）に近いが、本手法は回答の根拠となる中間ステップを出力させる点で独自性を持つ。経営的には、大きな人員や算出困難な費用をかけずに現場に試験的導入できる点が実利に直結する。従って本研究は“使い方”の工夫で実用に近づけた点で先行研究と明確に異なる。

3.中核となる技術的要素

本手法の中核はChain of Thought（CoT）という概念である。Chain of Thought（CoT）チェーン・オブ・ソートは、問題解決の過程をステップごとに記述することでモデルに同様の途中計算や論理を出力させる手法である。これはPrompt（プロンプト）という入力文の中に具体的な段階や中間解を示す例を含めることで実現する。技術的にはモデルの内部構造を変えず、外側から与える情報を工夫するアプローチであり、特別な再学習を不要にする点が中核である。ビジネスに置換すると、同じ人材に“良い手順書”を与えて仕事の品質を上げるのと似ている。運用上は中間出力をチェックする工程を入れることで信頼性を高める運用設計が必要である。

4.有効性の検証方法と成果

有効性は標準的なベンチマークを用いた評価で示された。評価は数学的推論や常識推論、論理パズルといった逐次的思考が求められる領域で行われ、Chain of Thoughtを用いたプロンプトは通常のプロンプトに比べて正答率を有意に向上させた。検証方法は再現性を担保するためにFew-shot設定で複数の例を示し、モデルの出力が中間過程を含むか、最終解答の正確さがどう変化するかを比較した。結果として、特に大型モデルにおいて中間過程の出力が功を奏し、複雑タスクでの性能改善が観察された。経営判断としては、テスト用データでの改善幅が現場の要求を満たすかが導入可否の主要指標となる。

5.研究を巡る議論と課題

議論される主要点は三つある。第一にスケーラビリティであり、Chain of Thoughtはモデルのサイズや事前学習データに依存するため、必ずしも小型モデルで同等の効果が得られるわけではない。第二に信頼性と誤答のリスクであり、中間過程を出力してもそれ自体が正しいとは限らないため人の監査が不可欠である。第三にセキュリティと知財の観点で、出力される中間表現が機密データを推測する手がかりになり得る点である。したがって運用には検証環境、監査体制、そしてルール設計が必要であり、これらを怠ると現場での実行可能性は下がる。

6.今後の調査・学習の方向性

今後は三つの方向が重要になる。第一に小型モデルでも同等の効果を出すプロンプト最適化の研究である。これが進めばコスト面での敷居が下がる。第二は中間過程の正当性を定量的に検証するための評価指標の確立である。第三は実業務データでの長期的な性能維持とフィードバックループの設計である。現場の観点では、段階的にPoCを進め、効果が確認できたら規模を広げる実装ロードマップを描くことが推奨される。検索用キーワードとしては、”chain of thought”, “prompt engineering”, “few-shot learning”, “large language models” が有用である。

会議で使えるフレーズ集

「この提案は、まず小規模なPoCで中間出力の確認を行い、検証結果を踏まえて段階的に拡大する案です。」

「重要判断は人が最終承認する運用を前提に、AIは補助的な根拠提示ツールとして運用します。」

「初期投資は抑えられるため、先行して効果測定を行い、ROIが確認できれば投資を拡大します。」

検索用英語キーワード

chain of thought, prompt engineering, few-shot learning, large language models

J. Wei et al., “Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models,” arXiv preprint arXiv:2201.11903v1, 2022.