拓海先生、最近部下から「Chain of Thoughtが効く」と聞いたのですが、正直ピンと来ておりません。要するにうちのような製造業でも実用になるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、Chain of Thought（CoT: Chain-of-Thought prompting、連鎖思考プロンプティング）は、複数ステップの判断が必要な場面でAIに「考えさせる」ための技術ですよ。結論から言えば、業務の型がある課題であれば十分に使えるんですよ。
「考えさせる」という言い方が抽象的でして。具体的には現場のどんな仕事で価値が出るのか、一言で教えていただけますか。
いい質問です。要点を3つにまとめますよ。1) 手順や論理が必要な判断（不良原因の切り分け、工程改善の仮説立案）で精度が上がる、2) 大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）で特に効果が出やすい、3) プロンプト設計次第で現場ガイドとして使える。これだけ押さえれば話が早いですよ。
なるほど。でもコスト面が気になります。これって要するに「もっと長く考えさせると正解率が上がる」というだけの話ではないのですか？
良い切り口ですね。少し整理します。確かに「長く生成する」ことは一面だが重要なのは「中間過程を明示的に出力させる」ことです。人間で言えばメモを取りながら考えるのと同じで、途中の理屈があるから答えの信頼度が増すのです。だから単に長くするだけでなく、途中のステップの有用性を評価する運用設計が肝心ですよ。
運用設計というと、現場に落とし込むにはどうすればいいですか。現場の担当はAIに詳しくないので不安です。
その点も安心してください。現場向けにはテンプレート化が有効です。具体的には、質問の型→期待する中間ステップの書式→最終判断の形式をあらかじめ決める。これを現場用のワークシートにしておけば、Excelや簡単な入力フォームで使えるようになりますよ。一緒に作れば必ずできますよ。
リスクはどうですか。途中のステップが間違っていたら最終判断も信用できないのではないでしょうか。
重要な懸念点です。答えの信頼性を高めるために2つの工夫が必要です。1つ目は人間による途中チェックの仕組み、2つ目は複数回答の比較（Self-Consistencyと言われるテクニックの一種）です。これらを組み合わせると、単一出力に頼るよりはるかに堅牢になりますよ。
うーん、良く分かってきました。で、これを導入するときに現場に見せる「最初の3つの問いかけ」は何がいいでしょうか。
素晴らしい実務的な問いです。現場には、1) 今回の判断で必要な事実は何か、2) 判断を分解するとどんなステップになるか、3) 最終判断を検証するための簡単なチェックリストは何か、を提示してください。これで現場は安心して使えるようになりますよ。
ありがとうございます。自分の言葉で確認しますと、Chain of Thoughtは「AIに途中の考えを出力させることで、複雑な判断の根拠が見えるようになり、現場でも使いやすくなる手法である」という理解で間違いないでしょうか。これをまず小さな業務で試して、コストと効果を見極めるという順序で進めます。
