マルチステップ推論とチェーン設計
複雑な問題を管理可能なステップに分解する推論チェーンの構築法。シーケンシャル、ブランチング、チェックポイントを設計する。
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🔄 Quick Recall: 前回のレッスンで、AIの思考を根本から制御するシステムプロンプトの5層構造を設計した。今回はその思考システムを複数ステップで実行する。
チェーンの原理
チームの比喩で考える。優秀だが専門が狭いスペシャリストたちのチーム。市場調査・データ分析・製品設計・マーケティングコピーを1人に同時にやらせる管理者はいない。各スペシャリストが得意分野をこなし、成果物を次の担当者に渡すワークフローを作る。
推論チェーンも同じ。各「リンク」は1種類の思考に集中した、フォーカスされたAIのやり取り。
シーケンシャルチェーン:ステップ・バイ・ステップ
各ステップの出力が次のステップの入力になる、最もシンプルな構造。
例:競争戦略分析
ステップ1——情報収集
「あなたは市場調査アナリストです。以下の情報をもとに、競合環境の包括的分析を作成して。事実の収集・整理のみに集中し、戦略提案はまだしないこと。」
ステップ2——パターン発見
「あなたは戦略アナリストです。以下の競合環境分析をもとに、パターン・トレンド・ダイナミクスを特定して。何が変化しているか?ギャップはどこか?競合のどの前提が間違っている可能性があるか?洞察の抽出のみ——提案はまだ。」
ステップ3——選択肢生成
「あなたは戦略コンサルタントです。この戦略的洞察に基づき、我々が追求できる5つの戦略オプションを生成して。各オプションのアプローチ、必要リソース、想定タイムライン、検討価値の理由を記述。非常識なオプションも最低1つ含める。」
ステップ4——評価と推奨
「あなたは戦略評価者です。5つの戦略オプションを以下の基準で評価して:実現可能性(1-5)、期待インパクト(1-5)、リスクレベル(1-5)、リソース要件(1-5)、自社強みとの整合(1-5)。トップ2を明確な根拠とともに推奨。」
各ステップの認知モードが異なる点に注目:収集、分析、創造、評価。そして各ステップの出力がクリーンに次のステップの入力になる。
✅ Quick Check: ステップ1と2を1つのプロンプトにまとめたらどうなるか? AIは環境を完全にマッピングする前に結論を出し始める。分離が焦点を保つ。
ブランチングチェーン:多角的視点
独立した分析が合流する場合に使う。
例:製品意思決定の分析
ブランチA——顧客視点
「あなたは顧客リサーチャーです。この製品判断を顧客の視点だけで分析して。ビジネス面は完全に無視すること。」
ブランチB——ビジネス視点
「あなたはビジネスストラテジストです。この製品判断をビジネス視点だけで分析して。顧客体験は完全に無視すること。」
ブランチC——技術視点
「あなたはテクニカルアーキテクトです。この製品判断を技術視点だけで分析して。ビジネスと顧客の観点は完全に無視すること。」
合流ステップ
「あなたは全視点を統括するプロダクトリーダーです。3つの独立した分析結果を統合して推奨を出して。どこで一致しているか?どこで矛盾しているか?トレードオフをどう重み付けするか?何を明確に犠牲にするか?」
ブランチングが有効な理由: 1つのプロンプトで3つの視点を考えさせると、最初に取り上げた視点が分析を支配しがち。独立ブランチがこのバイアスを防ぐ。
チェーンチェックポイント
品質ゲートをステップ間に挿入し、エラーの伝播を防ぐ。
検証チェックポイント
分析ステップの後に挿入:
「前のステップの出力をレビューして。以下を確認:
- 内部整合性——主張が互いに矛盾していないか?
- 根拠のない主張——エビデンスなしの記述はないか?
- 欠落——見落とされた重要な要素はないか?
- 論理エラー——推論に飛躍はないか?
- バイアス指標——特定の選択肢を不当に有利にしていないか?
問題があればフラグを立てて修正を提案。問題なければ次のステップに進めると確認。」
チェーンのトポロジ選択
| 問題のタイプ | 最適なトポロジ | 理由 |
|---|---|---|
| 段階的分析 | シーケンシャル | 各ステップが前のステップに依存 |
| 多角的意思決定 | ブランチング | 独立した視点がバイアスを防ぐ |
| 創造的生成 | 発散→収束 | 多数のアイデアを生成し、フィルタリング |
| リスク評価 | 並列→統合 | リスクを独立に評価し、集約 |
| リサーチ統合 | ファネル | 広い収集から主要発見に絞る |
チェーン設計の実践原則
1ステップ1認知モード。 分析と評価を混ぜない。リサーチと推奨を混ぜない。
明確なハンドオフ。 各ステップが次のステップが消費できる明確な成果物を生成する。
構築前に検証。 分析ステップとアクションステップの間にチェックポイントを挿入。
チェーンの長さを問題の複雑さに合わせる。 単純な質問に6ステップのチェーンは過剰設計。
ステップに名前をつける。 「ステップ3」は曖昧。「競合ギャップ分析」は明確。
コンテキストを意図的に引き継ぐ。 AIが前のステップのすべてを覚えていると仮定しない。関連する出力を明示的に渡す。
Key Takeaways
- シーケンシャルチェーンはステップ依存型の問題に有効——各ステップが次に入力を渡す
- ブランチングチェーンは独立した分析を並行実行し、視点のバイアスを防ぐ
- ステップ間のチェックポイントがエラーの連鎖を防ぐ
- チェーンのトポロジは習慣ではなく問題の構造に基づいて選ぶ
- 1ステップ1認知モードがチェーン設計のゴールデンルール
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