Chain of Thought
思考の連鎖
「再生」で段階推論の流れを見る
途中の思考を言語化させると、結論の筋が通りやすい。
「段階的に考えて」の一言が効く
Chain of Thought（CoT／思考の連鎖）は、AIに「ステップごとに考えて」と指示することで、推論の精度を上げるテクニック。 複雑な分析や比較、計算、意思決定タスクで特に有効です。 「まず〇〇を考え、次に〇〇を検討し、最後に結論…」のように思考プロセスを明示させることで、 論理の飛躍・早とちりを防ぎ、ハルシネーションも減ります。
身近な例えで理解する
例① 計算の途中式を書かせる
学校のテストで「途中式を書くと部分点が出る」のは、思考の跡を残すほうがミスが減るから。 AIも同じで、途中の思考を書かせると、計算・推論の精度が上がります。
例② プレゼンのストーリーライン
いきなり結論だけ言う人より、「前提→課題→仮説→検証→結論」と段階的に話す人のほうが説得力がある。 CoTは、AIに論理の階段を一段ずつ踏ませるテクニックです。
Chain of Thought＝「ステップごとに考えて」と明示するだけ。 複雑なタスク・数学的思考・意思決定では効果抜群。 プロンプトの最後に一文足すだけで、論理の飛躍をぐっと減らせます。