AIBR プレミアム
拓海さん、最近部署で「Chain of Thought」って言葉が出てきて部下が騒いでいるのですが、何か新しいツールの名前ですか。
素晴らしい着眼点ですね！Chain of Thought、略してCoTはツールの名前ではなく、AIに考えさせるためのプロンプトの与え方の一つですよ。大丈夫、一緒に分かりやすく説明しますね。
プロンプトの与え方ですか。要するに、AIに対して質問の仕方を工夫するということですか。
その通りです。もう少し具体的に言うと、Chain of ThoughtはAIに途中の「考えの筋道」を示させることで、より複雑な推論や判断を引き出す手法ですよ。実務で言えば、単に答えだけを求めるのではなく、経営判断のプロセスを可視化させるイメージです。
なるほど。しかし現場で使えるかどうかは投資対効果が心配です。時間をかけて教える価値があるものなのでしょうか。
大丈夫、要点は三つです。第一に、CoTは既存の大規模言語モデルを改造せずに使えるため導入コストが低いです。第二に、判断過程が出るので誤りの原因を人が検証しやすく、業務品質の担保につながります。第三に、学習コストはプロンプト設計に集中するため、現場の運用に向けた素早い試行が可能です。
それは心強いです。ですが現場の人がまともにプロンプトを書けるかどうか、教育がネックになりませんか。
そこも安心してください。ポイントは三つだけ覚えればよいのです。まず問題を段階に分けること、次に各段階で何を検証すべきか指示すること、最後に望む出力形式を明示することです。これだけで現場の人でも使えるようになりますよ。
これって要するに、AIに経営会議の議事録のように「考えの流れ」を書かせるということですか。
まさにそのとおりです！その例えは素晴らしい着眼点ですね。経営判断の過程を可視化することで、何が根拠で結論に至ったかを人がチェックできるようになるのです。
なるほど。では最後に、現場への導入で最初にやるべきことを一言で教えてください。
一言で言えば、小さな意思決定課題を一つ選び、CoTを使って判断過程を出させ、現場の担当者と一緒に検証することです。これを短期間で回して成功体験を積めば、導入は一気に進みますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、CoTはAIに考え方の工程を示させることで誤りの理由を検証しやすくし、まずは小さな判断業務で試して効果を測るということですね。
