AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「言語モデルにチェーンオブソートを使うと良い」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって要するにうちの現場で使えるってことですか。
素晴らしい着眼点ですね！Chain of Thought (CoT) — 思考の連鎖は、大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）に「思考の筋道」を示して回答を導く方法ですよ。要点は三つです。まず小さな例を見せて段取りを教えること、次にモデルが途中式を出力すること、最後にその途中式が判断精度を高めることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。ですがうちの現場は設計図と生産記録のテキストがあるだけで、データは散らばっています。それでも効果があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは現場データを整理することが前提です。ただしCoT自体はデータ量ゼロから働くわけではなく、良い例（few-shot examples）を与えることでモデルが「解き方」を真似できますよ。導入の要点は三つです。データの整理、代表例の設計、段階的な検証です。できないことはない、まだ知らないだけです。
投資対効果の点が気になります。どれくらいのコストで、どれだけ精度が上がるのか感覚を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！費用対効果はケースバイケースですが、実務での目安は三段階です。まずは小さなPoC（Proof of Concept）で運用フローを確認し、次に効果が出る代表ケースを広げる。最後に運用自動化でコストを削る。短期間で価値検証ができるため、初期投資は抑えやすいんです。
運用するには専門家が必要ですか。それとも現場の担当者で回せますか。
素晴らしい着眼点ですね！最初は外部の支援を受けるのが効率的です。しかしCoTの運用自体は現場の業務フローに似ていますから、代表的な例を整理してマニュアル化すれば現場で回せますよ。要点は三つ、外部支援で立ち上げること、現場ルールを決めること、運用を簡素化することです。
これって要するに、人間が教える手順をモデルに写させるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。人間が書く途中式や解き方のサンプルを示すことで、モデルは同じ筋道を辿れるようになりますよ。要点は三つ、手順を明文化すること、代表例を選ぶこと、結果を段階的に検証することです。大丈夫、必ずできますよ。
分かりました。まずは簡単な事例でPoCをやってみます。要点を自分の言葉で整理すると、代表例を用意してモデルに途中式を出させ、精度が上がれば運用に展開するということですね。
