Chain-of-Thought（思考の連鎖）

Chain-of-Thoughtとは

Chain-of-Thought（CoT／思考の連鎖）は、AIに「思考過程を段階的に書かせて」から結論に至らせるプロンプト手法です。単に答えだけを求めるのではなく、途中の推論を明示的にさせることで、複雑な判断や計算系タスクの精度が大きく向上します。

基本の書き方

最もシンプルな方法は、プロンプトの末尾に以下を添えることです。

ステップごとに考えてから、最後に結論を出して。

英語では "Let's think step by step." として知られ、数値計算・論理推論・複数条件の判断などで効果が実証されています。

さらに効果を上げるコツ

• 考える観点を示す: 「①前提確認 → ②論点整理 → ③結論」のように手順を与える
• 例示を加える: 少数の例（フューショット）で思考の型を見せる
• 推論特化モデルを使う: 近年の推論特化型LLMは内部でCoT相当の処理を自動で行う

士業業務での活用例

• 税額の試算: 「前提→控除→税額計算→最終結論」の順で思考させる
• 契約条項の論点整理: 「条項 → リスクの所在 → 影響 → 改善案」の流れ
• 労務相談: 「事実関係 → 適用法令 → 判例傾向 → 結論」と段階化

いきなり結論を聞くより、考える順番を指定するほうが、誤りの少ない・検証しやすい出力が得られます。

注意点

• CoTをしてもハルシネーションは消えない。論理が整っていても前提が間違うことはある
• 推論が長くなるほどトークン消費量・料金が増える
• 最終判断は人という前提は変わらない