思考連鎖（CoT）

詳しい解説

思考連鎖（Chain-of-Thought、CoT）とは、AIに問題を解かせるとき、「最終答えだけ出して」ではなく「考え方のプロセスを示してから答えて」と指示することで、回答の精度を上げる手法です。

人間でも、複雑な計算や判断をするときに「まず〇〇を確認して、次に〇〇を考えて…」と頭の中で手順を踏みますが、それをAIにも促す考え方です。

プロンプトに「ステップごとに考えてください」「理由を先に説明してから結論を出してください」と加えるだけで、特別なツール不要で効果が出ます。

現場での使い方・事例

複雑な比較判断：「A案とB案、それぞれのメリット・デメリットをステップで整理した上で、どちらが適切か判断して」と指示すると、見落としの少ない判断材料が得られます。

数値計算・条件分岐が多い問題：「この契約条件に当てはまる場合とそうでない場合を分けて、順番に考えて」といった指示で、AIの計算ミスや条件の見落としを減らせます。

リスク評価：新規施策や投資判断の前に「考えられるリスクを5つ、優先順位の高い順に理由とともに挙げて」と依頼する使い方も効果的です。

よくある誤解

「ステップで考えさせれば必ず正しい」は過信です。CoTはハルシネーションをゼロにするわけではありません。あくまで精度を上げる手法であり、重要な判断の最終確認は人間が行う必要があります。