Chain-of-Thought

AIに「考え方」を教える

🔄 Quick Recall: レッスン4のFew-Shotは「出力のパターン」をAIに教える手法でした。今回のChain-of-Thoughtは「思考のプロセス」を教える手法です。

人間も複雑な問題は「頭の中で順番に考える」ことで正確に解けますよね。AIも同じです。

一気に答えを出させるより、ステップごとに考えさせる方が、論理的な推論の精度が劇的に上がります。

基本のChain-of-Thought

CoTなし：

Q: 営業部門の四半期予算を計算して。
チーム5名、月の出張費一人あたり8万円、ツール利用費月15万円、
イベント費四半期200万円。

→ AIが一気に計算して、途中で間違える可能性がある

CoTあり：

Q: 営業部門の四半期予算を計算してください。
以下のステップで計算してください：
1. まず月間の出張費合計を計算
2. 次に月間のツール利用費を確認
3. 月間の合計経費を計算
4. 四半期（3ヶ月）に換算
5. イベント費を加算
6. 最終的な四半期予算を提示

条件：
- チーム5名
- 月の出張費：一人あたり8万円
- ツール利用費：月15万円
- イベント費：四半期200万円

2つ目のプロンプトでは、AIが各ステップの計算を見せてくれるので、途中のミスを発見しやすくなります。

自動CoT vs 手動CoT

自動CoT（簡易版）

キーフレーズを添えるだけの方法です。

ステップバイステップで考えてください。

または：

段階的に推論してください。
一つずつ順番に検討してください。

メリット： 手軽。一行追加するだけ。 デメリット： AIが自分で推論ステップを決めるので、方向がズレることがある。

手動CoT（詳細版）

推論のステップを自分で設計する方法です。

以下のステップで分析してください：
1. 現状の問題点を3つ特定
2. 各問題点の根本原因を分析
3. 原因ごとの解決策を提案
4. 解決策を実施コストと効果で優先順位付け
5. 最終的な推奨アクションプランを提示

メリット： 推論の方向性をコントロールできる。 デメリット： ステップの設計に時間がかかる。

✅ Quick Check: 「この企画書の問題点を指摘して」というタスクを手動CoTに変えるとしたら、どんなステップを含めますか？

実務での活用パターン

パターン1：意思決定の支援

当社がCRMツールを導入するべきか、以下のステップで分析してください。

ステップ1：現在の顧客管理の問題点を洗い出す
ステップ2：CRM導入で解決できる問題と解決できない問題を区別する
ステップ3：導入コスト（初期費用、月額費用、教育コスト）を概算する
ステップ4：導入しない場合の機会損失を推定する
ステップ5：ROIを計算し、導入可否の判断を提示する

背景：
- 従業員50名の中小企業
- 営業担当15名
- 現在はExcelで顧客管理
- 月の新規リード数：約100件

パターン2：原因分析

ECサイトの売上が先月比20%減少しました。
以下のステップで原因を分析してください。

1. 考えられる原因カテゴリを列挙（外部要因/内部要因/技術的要因）
2. 各カテゴリの具体的な原因を3つずつ挙げる
3. 各原因の確認方法を提示（どのデータを見ればわかるか）
4. 影響度の高い順にランク付け
5. 上位3つの原因に対する即座のアクションを提案

パターン3：文章の改善

以下のメールを改善してください。ステップバイステップで：

1. まず現在のメールの問題点を3つ指摘
2. 各問題点の改善方針を説明
3. 改善版のメールを作成
4. 改善前と改善後の違いを簡潔に説明

メール：
[改善したいメールの本文]

CoTの注意点

使わない方が良い場面：

単純な質問（「東京の人口は？」）
定型的な生成タスク（定型メール、テンプレート埋め）
創作タスク（ブレインストーミング、キャッチコピー）

使うべき場面：

多段階の計算
複数条件を考慮する意思決定
原因分析、問題解決
複雑なデータの比較・評価

タスクの複雑さ	推奨手法
単純（定型的）	CoTなし（Zero-Shot）
やや複雑	自動CoT（「ステップバイステップで」）
複雑（重要な判断）	手動CoT（ステップを自分で設計）

✅ Quick Check: ブレインストーミングでCoTを使うとどうなりますか？（論理的に考えすぎて、自由な発想が制限される可能性がある）

Key Takeaways

Chain-of-Thoughtは「AIに考え方を教える」テクニック
「ステップバイステップで」の一言（自動CoT）だけでも効果がある
重要なタスクでは、推論ステップを自分で設計する手動CoTが有効
計算、意思決定、原因分析で特に威力を発揮する
単純なタスクや創作にはオーバースペック

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