思考の連鎖（Chain of Thought）

思考の連鎖って何？

経験ありませんか。難しい問題をAIに聞くと、即答して間違える。思考の連鎖（Chain of Thought、CoT）は、答えを急がせない手法です。数学の答案を書く生徒のように、途中の推論を「一歩ずつ」書き出し、最後に結論を出す。不思議なことに、「一歩ずつ考えて」と一言添えるだけで、正答率は大きく上がります。

なぜ効くのか

「飛ばす」を「解く」に変える
モデルはトークンを一つずつ生成します。途中を飛ばせば、勘で答えるようなもので間違いやすい。CoTは過程を広げさせ、途中でミスを捕まえます。
手順そのものが「計算用紙」
文脈に書かれた各ステップは、次のステップの入力になります。下書きがはっきりしているほど、最終的な答えは確かです。

どう使うのか

一番簡単：一言足す
「一歩ずつ推論して」「先に考えてから答えて」——コストゼロで試せます。
応用：お手本を見せる
「推論の過程つき」の例題をプロンプトに先に書けば、モデルはそのリズムに合わせます。
さらに：何度も下書きさせる
AIに内部で何案か考えさせ、一番良いものを選ばせる（自己無撞着という手法）と、さらに安定します。

何を変えたのか

思考の連鎖はプロンプトエンジニアリングの定番テクニックであり、今の「推論モデル」の根底にある考え方でもあります。モデルは「内側で考えてから答える」ようになりました。AIは「口が早い」から「考えてから話す」へ変わったのです。

まとめ：思考の連鎖とは、AIに「暗算」を「下書き」にさせ、一歩ずつ見せてもらうこと。答えはその分、確かになります。