AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「Chain-of-Thoughtってすごい」って聞いたんですが、正直何が変わるのかよくわからないんです。うちの現場で投資する価値があるか、端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、Chain of Thought（CoT）を使うとLarge Language Models（LLMs）で複雑な思考過程を引き出せるようになり、判断や説明が必要な業務での信頼性が高まる可能性がありますよ。
それは要するに「AIが考えた過程を見せてくれる」ってことですか？それなら何がうちの業務で変わるかイメージできそうです。
いい整理ですね。具体的には要点を三つで説明します。第一に説明可能性、第二に複雑な推論を必要とするタスクでの精度向上、第三に人間との対話での納得性向上、です。
なるほど。ただ、実際に導入する際のコストや現場の負担が心配です。うちの現場は紙ベースも多いし、デジタルが苦手な職人も多い。これって本当に現場で使えるんでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。導入は段階的に進めるのが現実的です。まずは現場の代表的な判断プロセスを一つ選び、CoTで出した“思考の流れ”を現場の言葉で確認するところから始めましょう。
つまり、まずは小さく試して効果を見てから拡大する、と。これって要するにリスク低く検証してから本格導入する、ということですか？
その通りですよ。ここで重要なのは三点です。評価指標をはっきりさせること、現場の承認フローを組み込むこと、そして運用コストを見積もってROIを示すこと、です。
評価指標は具体的にどういうものを見ればいいですか。精度だけでなく、現場の納得や作業時間の短縮も見たいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！精度（正解率）だけでなく、説明可能性の妥当性、人的レビューでの同意率、現場での作業時間短縮率を組み合わせた複合指標が有効です。これにより現場の受け入れを定量化できますよ。
なるほど。最後に確認ですが、うちの業務で言うと「判断の根拠が見える化」できるのが最大の価値、という認識でよろしいですか。自分の言葉でまとめると、CoTを使えばAIがどう考えたかを示し、その過程を元に現場が納得して判断できる、ということで合っていますか。
大丈夫、完璧に整理できていますよ。それで十分に導入を始める理由になります。小さく試して、現場の言葉でフィードバックを得て、投資対効果が見える段階で拡大しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
