Chain of Thought（思考の連鎖）とは、AIに問題の答えをいきなり出させるのではなく、「まずこれを考えて、次にこれを計算して」というように、途中の考え方を順番に言葉で出力させる手法です。
図でみるChain of Thought
- 01質問
- 02ステップ1：整理
- 03ステップ2：計算・推論
- 04回答
複雑な問題を一気に解かせるのではなく、途中の考え方を段階的に出力させることで正答率が上がることがあります。
具体例 Chain of Thoughtの身近な例
「りんごが5個あって、3個食べて、友達から2個もらったら何個？」という問題で、AIに「まず5-3=2、次に2+2=4」と途中式を出力させてから答えさせると、いきなり答えだけを出させるより間違いが減ります。
重要な点
- 答えをいきなり出させず、途中の考え方を段階的に出力させる手法
- 複雑な問題を一気に解こうとするより誤りが減る傾向がある
- 推論モデルの内部的な学習方法にも応用されている
技術的背景
[object Object]
よくある誤解
- Chain of Thoughtで表示される「思考過程」は、必ずしもモデル内部の実際の計算過程そのものではなく、出力として整理された説明である場合があります。
学習の前後関係
Chain of Thought
先に理解しておきたい用語
次に学ぶとよい用語
よくある質問
Chain of Thoughtはどんな問題で効果がありますか？
数学の文章題や複数条件を考慮する論理問題など、段階的な思考が必要なタスクで特に効果を発揮しやすいとされています。
