思考の連鎖プロンプティング（Chain-of-Thought Prompting, CoT）とは、大規模言語モデル（LLM）に対して、複雑な推論や多段階の計算が必要な問題に取り組ませる際に、最終的な答えだけでなく、その答えに至るまでの中間的な思考プロセスや論理的なステップを段階的に生成するように促すプロンプトエンジニアリングの手法である。その核心は、LLMに「どのように考えるか」の模範を示すことで、その推論能力を引き出し、より正確で信頼性の高い回答を導き出す点にある。
思考の連鎖プロンプティング (CoT)とは何ですか？
思考の連鎖プロンプティングの正式名称は「思考の連鎖プロンプティング」（Chain-of-Thought Prompting）であり、一般的にその頭文字を取って「CoT」（シーオーティー）と略される。
思考の連鎖プロンプティングとは、AI（特にChatGPTのような大規模言語モデル）に難しい問題や計算を解かせる時に、いきなり答えを出させるのではなく、「まずこう考えて、次にこうして、だからこの答えになる」というように、考え方の手順や途中経過をAI自身に説明させながら答えにたどり着かせるための、特別な「お願いの仕方」（プロンプト）のことである。
例えるなら、算数の文章題を解く際に、答えだけを書くのではなく、式や図を使いながら、どのように考えてその答えに至ったのかを段階的に記述するのに似ている。CoTも、AIに「思考の道のり」を明示させることで、より複雑な問題にも対応できるようにする。
思考の連鎖プロンプティングは、プロンプトエンジニアリングの一つの重要なテクニックとして位置づけられる。その主な目的は、特に算術推論、常識推論、記号操作といった、複数の推論ステップを必要とするタスクにおいて、LLMの性能を大幅に向上させることにある。標準的なプロンプティング（入力と期待される出力のペアを少数例として示すフューショットプロンプティングなど）では、LLMはしばしば直感的に答えを出そうとし、複雑な問題では誤りやすい。CoTは、プロンプトに「思考の連鎖」の例を含めることで、LLMが同様に段階的な思考プロセスを模倣し、より慎重かつ論理的に問題を解決することを促す。
なぜ思考の連鎖プロンプティング (CoT)は重要視されているのですか？
思考の連鎖プロンプティング（CoT）がAI分野、特に大規模言語モデル（LLM）の能力を引き出す上で極めて重要視されている主な理由は、それがLLMの推論能力を顕著に向上させ、従来は困難であった複雑な多段階の問題解決を可能にする、シンプルかつ効果的な手法であるからだ。
LLMは、膨大なテキストデータから言語の統計的パターンを学習することで、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりする能力を獲得している。しかし、その思考プロセスは必ずしも人間のように論理的で段階的であるとは限らず、特に複数のステップを経て結論に至るような推論問題（例：算数の文章題、論理パズル、常識的な判断が必要な質問など）においては、しばしば直感的な誤りを犯しやすいという課題があった。
CoTは、この課題に対する画期的な解決策を提示した。プロンプトに、問題とその最終的な答えだけでなく、その答えに至るまでの中間的な思考ステップを明示的に含めた例（「思考の連鎖」の例）を少数提示するだけで、LLMがその例に倣い、新しい問題に対しても同様に段階的な思考プロセスを生成し、結果として正解率が大幅に向上することが示された。
この発見は、LLMが単にパターンを記憶・再生するだけでなく、ある程度の推論能力を内包しており、適切な誘導によってその能力を引き出せることを示唆している。また、CoTによって生成された思考プロセスは、人間がAIの判断根拠を理解し、その信頼性を評価する上でも役立つ（説明可能性の向上）。
さらに、CoTは、モデルの再学習やアーキテクチャの変更を必要とせず、プロンプトの工夫だけで実現できるため、非常に手軽かつ汎用的に利用できる。このため、LLMの応用範囲を大きく広げ、より高度な知的タスクへの挑戦を可能にするキーテクニックとして、AI研究者や開発者から大きな注目を集めている。
思考の連鎖プロンプティング (CoT)にはどのような種類（または構成要素、関連技術）がありますか？
思考の連鎖プロンプティングには、その具体的な実現方法や拡張に関していくつかのバリエーションや関連する考え方が存在する。ここでは主要な3つの側面を紹介する。
フューショットCoT（Few-shot CoT）
フューショットCoTは、CoTの最も基本的な形態であり、プロンプトの中に、いくつかの「問題、思考の連鎖、最終的な答え」のペアを具体例として提示する。LLMはこれらの例に倣って、新しい問題に対しても思考の連鎖を生成し、答えを導き出す。例示する思考の連鎖の質が、LLMの性能に影響を与える。
ゼロショットCoT（Zero-shot CoT）
ゼロショットCoTは、フューショットCoTのように具体的な思考の連鎖の例をプロンプトに含めることなく、LLMに思考の連鎖を生成させる試みである。例えば、問題の末尾に「ステップバイステップで考えてみましょう（Let’s think step by step.）」といった単純な指示を加えるだけで、LLMが自己誘導的に思考プロセスを生成し、性能が向上する場合があることが示されている。
自己整合性（Self-Consistency）や他の拡張手法
自己整合性は、CoTをさらに強化する手法の一つである。同じ問題に対して複数の異なる思考の連鎖をLLMに生成させ、それらの結果の中から最も多数派の答え（あるいは最も一貫性のある思考プロセスを経た答え）を選択することで、より頑健で信頼性の高い結果を得ようとする。その他にも、思考の連鎖を木構造で探索するTree of Thoughts (ToT) や、より複雑な計画を立てるPlan-and-Solve (PS) Promptingなど、CoTを発展させた様々な手法が研究されている。
思考の連鎖プロンプティング (CoT)にはどのようなメリットまたは可能性がありますか？
思考の連鎖プロンプティング（CoT）は、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を引き出す上で多くのメリットを提供する。
- 複雑な推論タスクにおける性能の大幅な向上:
算術推論、常識推論、記号操作といった、複数の論理ステップを必要とするタスクにおいて、LLMの正解率を顕著に向上させることができる。 - モデルの再学習やアーキテクチャ変更が不要:
CoTはプロンプトの工夫によって実現されるため、LLMの内部パラメータを再学習したり、モデルの構造を変更したりする必要がなく、既存の学習済みLLMに対して容易に適用できる。 - AIの思考プロセスの可視化と解釈可能性の向上:
LLMがどのようにして結論に至ったのか、その中間的な思考ステップが明示的に生成されるため、人間がAIの判断根拠を理解しやすくなり、モデルの挙動のデバッグや信頼性の評価に役立つ。 - より困難な問題への挑戦可能性:
CoTを用いることで、従来はLLMには難しいと考えられていた、より複雑で多段階の推論を必要とする問題に対しても、AIが取り組める可能性が広がる。 - 汎用性と適用範囲の広さ:
特定のLLMアーキテクチャに依存せず、様々な大規模言語モデルに対して効果を発揮する可能性があり、多様な応用分野（例：数学の問題解決、科学的推論、計画立案など）での活用が期待される。
思考の連鎖プロンプティング (CoT)にはどのようなデメリットや注意点（または課題、限界）がありますか？
思考の連鎖プロンプティング（CoT）はその有効性にもかかわらず、いくつかのデメリットや注意点、そして克服すべき課題も存在する。
- プロンプト設計の難しさと試行錯誤:
効果的な思考の連鎖の例をプロンプトに含めるためには、どのような思考ステップが適切か、どの程度の詳細度で記述すべきかなど、多くの試行錯誤と工夫が必要となる場合がある。 - 計算コスト（トークン数）の増加:
思考の連鎖を生成するためには、入力プロンプトも長くなり、またLLMの出力も長くなる傾向がある。これは、LLMのAPI利用料がトークン数に基づいて課金される場合、コストの増加に繋がる。 - 生成される思考の連鎖の品質への依存:
LLMが生成する思考の連鎖が常に正しいとは限らず、誤った論理や不正確な中間ステップを含むことがある。その場合、最終的な答えも誤ってしまうリスクがある。 - モデルのスケールへの依存性（一般に大規模モデルで効果的）:
CoTの効果は、一般的に非常に大規模なパラメータ数を持つLLM（例えば、数十億～数千億パラメータ以上）で顕著に現れるとされており、比較的小規模なモデルでは効果が限定的であるか、あるいは見られない場合がある。 - 「思考の模倣」であり「真の思考」ではない可能性:
CoTによって生成される思考の連鎖は、あくまで学習データ中のパターンを模倣したものであり、人間のような深い理解や内省的な思考プロセスをAIが獲得したことを必ずしも意味するわけではないという解釈も可能である。
思考の連鎖プロンプティング (CoT)を効果的に理解・活用するためには何が重要ですか？
思考の連鎖プロンプティング（CoT）を効果的に理解し、その能力を最大限に引き出してLLMの推論性能を向上させるためには、いくつかの重要なポイントや考え方を押さえておく必要がある。
- タスクの性質とCoTの適合性の見極め:
CoTが特に有効なのは、複数の推論ステップを必要とする複雑なタスクである。単純な事実検索や短い応答で済むタスクには、必ずしもCoTが最適とは限らない。 - 質の高い思考の連鎖の例の作成（フューショットCoTの場合）:
フューショットCoTを用いる場合、プロンプトに含める思考の連鎖の例は、論理的に正しく、分かりやすく、そしてターゲットタスクの構造を反映したものであることが重要である。 - プロンプトの表現の工夫と多様な試行:
「ステップバイステップで考えて」「論理的に説明して」といった指示のバリエーションや、思考の連鎖の記述スタイルを変えてみるなど、様々なプロンプト表現を試し、最も効果的なものを見つけ出す。 - 生成された思考の連鎖の検証とフィードバック:
LLMが生成した思考の連鎖を人間が確認し、誤りや不自然な点があればそれを指摘し、プロンプトを改善していくという反復的なプロセスが、CoTの精度向上に繋がる。
思考の連鎖プロンプティング (CoT)は他のAI用語とどう違うのですか？
思考の連鎖プロンプティング（CoT）は、LLMの能力を引き出すためのプロンプトエンジニアリング手法の一つであり、他の多くのAI関連用語と密接に関わっている。
- CoTとプロンプトエンジニアリング:
プロンプトエンジニアリングは、LLMから望ましい出力を得るための入力指示を設計する技術全般を指す。CoTは、このプロンプトエンジニアリングの中でも特にLLMの推論能力向上に特化した代表的なテクニックの一つである。 - CoTとフューショット学習/ゼロショット学習:
フューショットCoTは、フューショット学習（少数の例を提示して学習させる）の枠組みの中で、思考の連鎖の例を提示する。ゼロショットCoTは、ゼロショット学習（例を提示しない）の枠組みで、特定の指示によって思考の連鎖を促す。 - CoTとXAI（説明可能なAI）:
CoTによって生成される思考の連鎖は、LLMがなぜそのような結論に至ったのか、その判断プロセスをある程度可視化するため、XAI（説明可能なAI）の実現に貢献する側面がある。
まとめ：思考の連鎖プロンプティング (CoT)について何が分かりましたか？次に何を学ぶべきですか？
本記事では、思考の連鎖プロンプティング（CoT）の基本的な定義から、その重要性、主要な種類と関連手法、具体的なメリットと潜在的なデメリットや課題、そして効果的な理解と活用のためのポイント、さらには他のAI関連用語との違いや関連性に至るまでを解説した。CoTは、大規模言語モデル（LLM）に中間的な思考プロセスを生成させることで、複雑な推論タスクにおける性能を向上させる強力なプロンプトエンジニアリング手法である。
CoTは、LLMの応用可能性を大きく広げる重要な技術であり、その研究と実践は活発に進められている。次に学ぶべきこととしては、まずCoTが特に効果を発揮するタスクの種類（例：算術推論、常識推論、記号操作）と、それぞれのタスクにおける具体的なプロンプトの設計例について、論文やブログ記事などを通じてより深く理解することが挙げられる。また、ゼロショットCoTの具体的な指示文言や、自己整合性（Self-Consistency）、Tree of Thoughts (ToT)、Plan-and-Solve (PS) PromptingといったCoTの発展的な手法について、そのアルゴリズムや効果を調査することも有益である。さらに、実際にLLMのAPIなどを利用して、様々な問題に対してCoTプロンプトを設計し、その効果を試してみることで、理論と実践を結びつけることができるだろう。そして、CoTが生成する思考の連鎖の信頼性評価や、より複雑な問題解決のためのCoTの限界と今後の展望についても探求すると、この分野への理解が一層深まる。
【関連するAI用語】
- プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering)
- 大規模言語モデル (LLM)
- フューショット学習 (Few-Shot Learning)
- ゼロショット学習 (Zero-shot Learning)
- 推論 (Inference)
- 自然言語処理 (NLP)
- XAI (説明可能なAI / Explainable AI)
- 生成AI (Generative AI)
- AI倫理 (AI Ethics)
- LangChain
- Tree of Thoughts (ToT)
- 自己整合性 (Self-Consistency)