AIとの対話をより効果的にする：Chain-of-Thought Promptingの実践

ChatGPTなどの大規模言語モデルとの対話が、日常的になってきました。
しかし、モデルから得られる回答の品質には、大きなばらつきがあるのが現状です。

この品質の差を生み出すのは、プロンプトの書き方にあります。

本記事では、Chain-of-Thought（思考の連鎖）と呼ばれるプロンプト手法に注目します。
そして、その効果的な活用方法について解説していきます。

Chain-of-Thoughtとは

Chain-of-Thought（以下、CoT）は、AIモデルに思考プロセスを段階的に示させる手法です。
単純な回答ではなく、解答に至るまでの過程を明示的に示すよう促します。

この手法により、より信頼性の高い回答を得ることができます。

Zero-shot CoTの活用

Zero-shot CoTは、最も手軽に実践できるCoT手法です。
特別な例示は必要ありません。

そのため、簡単なフレーズを追加するだけで、AIモデルに段階的な思考を促すことができます。

通常のプロンプト

人口150,000人の都市で、60%が成人で、成人の40%が車を所有しています。
この都市の車の総数は何台ですか？

Zero-shot CoTプロンプト

人口150,000人の都市で、60%が成人で、成人の40%が車を所有しています。
この都市の車の総数は何台ですか？

一歩ずつ考えていきましょう。

この一文を追加するだけで、AIは次のような思考プロセスを示すようになります。

成人人口の計算
車を所有する成人の数の計算
最終的な結論の導出

Few-shot CoTの実践

より複雑な問題には、Few-shot CoTが効果的です。
また、特定のフォーマットでの回答が必要な場合にも適しています。

ビジネス戦略の分析では、次のようなプロンプトが有用です。

以下のような形式でビジネス機会を分析してください：

例：
質問：カフェは宅配サービスを始めるべきか？
分析：
1. 現状分析：
   - 店舗での提供のみ
   - 固定客基盤あり
   - キッチンに余剰能力あり

2. 市場機会：
   - デリバリー需要の増加
   - 競合店の多くが未参入
   - 新規顧客層の開拓可能性

3. 必要リソース：
   - 配達パートナーシップ
   - 保温容器の調達
   - スタッフ教育

4. リスク評価：
   - 品質維持の課題
   - 初期投資の必要性
   - 既存オペレーションへの影響

結論：段階的な導入を推奨。まずは限定メニューで試験運用を行う。

では、以下の質問を同じ形式で分析してください：
質問：書店は月額制の書籍サブスクリプションサービスを開始すべきか？

高度な推論フレームワーク

複雑な意思決定には、multiple-pathアプローチが効果的です。
このアプローチでは、問題を複数の視点から分析します。

そして、それぞれの分析結果を統合して最終的な判断を行います。

以下は、その実践例です。

新製品の市場投入の是非を複数の観点から分析してください。

財務的観点：
1. 初期投資額
2. 予想収益
3. 損益分岐点
4. ROI予測

市場的観点：
1. 市場規模
2. 競合状況
3. 顧客ニーズ
4. 市場トレンド

運用観点：
1. 必要リソース
2. 実現可能性
3. リスク要因
4. タイムライン

各観点からの分析結果を統合し、最終的な判断を示してください。