思考の連鎖を促す

チェーンオブソート（CoT）プロンプトは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させるために設計された高度なプロンプトエンジニアリング技術である。CoTプロンプトは、モデルに直接的な答えを求める代わりに、最終的な結論に至る一連の中間的で首尾一貫したステップを生成するよう促す。この方法は、複雑な質問をより小さく管理しやすい部分に分解することで人間の問題解決を模倣し、算数、常識、記号的推論を必要とするタスクのパフォーマンスを大幅に向上させる。このコアとなる考え方は、Google AIによる研究論文で紹介され、このアプローチによってモデルがより正確で信頼性の高い答えを導き出せることを実証している。

この技術は、モデルの出力の精度を高めるだけでなく、モデルの「思考プロセス」を知る窓を提供し、結果をより解釈しやすく、信頼できるものにする。これは、より説明可能なAI（XAI）を開発するための重要なステップである。モデルの思考の連鎖を追うことで、開発者は結論がどのように導かれたかをよりよく理解し、AIシステムのデバッグや改良に不可欠なロジックの潜在的エラーを特定することができる。

思考連鎖型プロンプティングの仕組み

CoTプロンプトの実装には主に2つの方法があり、それぞれ異なるシナリオに適している：

• ゼロショットCoT：これは最もシンプルなアプローチで、質問の最後に「ステップバイステップで考えましょう」というような簡単なフレーズを付け加えます。この指示は、事前の例を必要とすることなく、モデルが推論プロセスを明確にするよう促します。これはゼロショット学習の強力な応用であり、モデルが見たことのないタスクに対して複雑な推論を行うことを可能にする。
• スモールショットCoT：この方法では、プロンプトの中でいくつかの例をモデルに提示する。それぞれの例には、質問、詳細なステップバイステップの推論プロセス（思考の連鎖）、そして最終的な答えが含まれています。これらの例を見ることで、モデルは新しい同様の質問に遭遇したときに、望ましい推論パターンに従うことを学習する。数ショット学習を活用するこのアプローチは、非常に複雑な問題やドメイン固有の問題に対しては、ゼロショットCoTよりも効果的であることが多い。

実世界での応用

CoTプロンプトは、複雑な問題解決が必要とされるさまざまな産業で実用的な用途がある。

1. 数学と科学の問題解決：典型的な使用例は、複数ステップの数学の単語問題を解くことです。LLMは、問題を分解し、変数を特定し、必要なステップを定式化し、計算を実行し、最終的な答えに到達するよう促すことができる。これはディープマインドのような組織によって深く研究されている。
2. 複雑な顧客サポートと診断：テクニカル・サポートの役割を担うAI搭載チャットボットは、CoTを使用して複雑なユーザーの問題に対処することができます。まず、ユーザーのデバイスとソフトウェアのバージョンを確認します。次に、このバージョンに関連する既知の問題をチェックします。次に、具体的なエラーメッセージを尋ねます。最後に、これらの情報に基づいて、ステップ・バイ・ステップで解決策を提供します。"この構造化されたアプローチは、より親切で正確なサポートにつながります。

関連概念との比較

CoTプロンプトは、自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）における他の技術に関連しているが、それとは異なる。

• プロンプト連鎖：プロンプトチェーニングは、複雑なタスクをより単純で相互に接続されたプロンプトのシーケンスに分割し、1つのプロンプトの出力が次のプロンプトの入力になる。これには外部オーケストレーション（LangChainのようなフレームワークの使用など）が必要になることが多い。対照的に、CoTは単一のプロンプトと応答の相互作用の中で推論プロセス全体を引き出すことを目的としている。
• 検索拡張生成（RAG）：RAGは、応答を生成する前に、モデルがまず外部の知識ベースから関連情報を検索する技法である。RAGは、思考の連鎖プロセス（例えば、1つのステップは「Xのためにデータベースを検索する」であるかもしれない）の構成要素であることができるが、CoTは推論自体の全体的な構造を記述する。RAGシステムがどのように機能するかについては、こちらをご覧ください。
• プロンプトの充実：これは、AIに送信する前に、ユーザーの最初のプロンプトにコンテキストや詳細を追加することを含む。これは1つのプロンプトを強化しますが、CoTを定義する逐次的なステップバイステップの推論プロセスは作成しません。

CoTプロンプトは、より有能で解釈可能な人工知能（AI）システムを構築するための重要なステップである。このようなテクニックを理解し活用することは、洗練されたAIモデルを開発する際に有益です。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、様々なモデルのトレーニングと 展開を管理するのに役立ちます。自己一貫性（Self-Consistency）のようなテクニックは、複数の推論パスをサンプリングし、最も一貫性のある答えを選択することで、CoTをさらに強化することができます。LLMからUltralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルまで、モデルがより複雑になるにつれて、構造化推論の原理はますます重要になります。