AIBR プレミアム
拓海さん、お忙しいところすみません。最近、部下から「Chain-of-Thought、いわゆる思考過程を出力させるとAIが賢くなる」と聞いたのですが、実務でどういう意味があるのかピンと来ないのです。要するに現場で使える価値になるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Chain-of-Thought（CoT、チェーン・オブ・ソート＝思考過程を段階的に示す出力）という考え方は、AIに『考え方を見せる』ことで複雑な問題解決が安定する、という手法なのですよ。大丈夫、難しく聞こえますが、要点は三つです：可視化、検証性、そして応用性です、ですよ。
それは分かりやすいですが、最近読んだ論文では「出力に思考過程を出さなくても内部で同じ計算をやっている」という話があると聞きました。それって、見かけと中身が違うということでしょうか。これって要するに、見た目だけではAIの『本当の思考』が分からないということですか？
その通りですよ、田中専務。研究者たちは、出力が「…」のような埋め草（filler）であっても内部では段階的な計算が進んでいることを示しています。ここでのポイントは三つで、まず見える出力と実際の内部計算は必ずしも一致しないこと、次に内部の表現を取り出す方法があること、最後にそれが解釈性（interpretability）向上につながることです、できるんです。
なるほど。しかし我々のような製造業が投資するとなると、導入コストや現場の教育、信頼性の担保が問題になります。出力を見せないモデルが内部で勝手にやっているだけだとすれば、監査や説明責任をどうすればいいのか心配です。
素晴らしい視点ですね！そこが実務で最も重要な点です。研究では、内部の表現を復元して可視化する手法を提案していますから、説明可能性（explainability）を高めることが可能です。要するに、内部計算を取り出して「なぜそう判断したか」を説明できる道があるんです。
うちの現場で言うと、不良解析の根拠や工程改善の判断理由を示してほしいという話になります。技術的にはどうやって内部の『見えない文章』を取り出すのですか。
良い質問ですよ。論文では transformer（トランスフォーマー＝並列的に情報を扱うモデル）内部の層ごとの表現を取り出すために、logit lens（ロジット・レンズ＝層の出力をそのまま予測確率に変換して調べる手法）という方法を使っています。簡単に言えば、各段階での内部の“推論中間”を覗き見して、そこから隠れたトークン列を復元するのです。
つまり表面上は省略しても、内部でやっている計算を取り出して説明に使えると。これが実用化されれば監査や品質会議での説明負担が減る可能性があるということですね。これって要するに、見えない計算を『見える化』できるということですか。
まさにその理解で合っていますよ！実務的には三つの利点があります。第一に判断の根拠を示せること、第二に誤った内部計算を検出してモデル改善に繋げられること、第三に顧客や取引先に対する説明責任を果たせることです。大丈夫、一緒に進めば導入の道筋は必ず見えますよ。
分かりました。では我々はまず小さな業務から試して、出力の裏にある内部計算を検証できるかどうかを見れば良いと。自分の言葉で言うと、表に出ない「隠れた思考」を取り出して説明できるかどうかを確かめることが大事、という理解でよろしいですね。
完璧なまとめですよ、田中専務。まずは小さなケースで検証して成功事例を作り、次にスケールさせるのが現実的な進め方です。安心してください、段階的に進めば必ず成果が出せるんです。
