本記事は humAIn+ が公開する “Prompting for Reasoning Models“を参考に作成しています。
人工知能の領域は日々進化しています。
その中で、推論モデルは複雑な問題解決と分析タスクのための強力なツールとして台頭しています。
従来のAIモデルとは異なり、OpenAIのo1やo3-mini、DeepseekのR1、Grok 3などの推論モデルは特別な特徴を持っています。
Claude 3.7 Sonnetでも推論モデルがリリースされました。
これらは多段階の推論プロセスを通じてクエリのギャップを埋める高度なアーキテクチャを備えているのです。
このガイドでは、推論モデル向けに特別に調整された効果的なプロンプト戦略を探ります。
また、推論モデルと非推論モデルの根本的な違いを明らかにし、結果を最大化するための実践的なテクニックを提供します。
推論モデルと非推論モデルの理解
非推論モデルは、主に文章中の次の単語を予測するように訓練された汎用LLMです。
これらはテキスト生成に優れています。
しかし、論理的推論や多段階の問題解決には苦戦することが多いです。
これらのモデルは通常、詳細なコンテキストが必要です。
また、思考の連鎖（Chain-of-Thought）プロンプトを活用して限られた推論能力を補完しなければなりません。
対照的に、推論モデルは特別な目的のために最適化されています。
数学、コーディング、科学的問題解決などの複雑な推論タスクを得意とするのです。
これらの高度なモデルは、思考の連鎖推論能力が事前訓練されています。
そのため、広範なガイダンスなしで多段階の抽象的推論を実行することができます。
推論モデルは先行モデルよりも効果的です。
演繹的・帰納的推論、マルチホップ推論、因果推論、空間的・時間的推論などを高い精度で処理できます。
推論モデルを使用するタイミング
タスクに適したモデルを選択することは非常に重要となります。
効果と効率の両方に影響するからです。
推論モデルは以下のようなシナリオで力を発揮します。
- 複数の推論ステップを必要とする複雑なタスク
- 詳細な分析と戦略的思考が必要な場面
- 抽象的な概念と繊細なシナリオの処理
- 5つ以上の推論ステップを必要とする問題
- 数学的問題解決
- 法的契約分析
- 研究の統合
- コードデバッグ
- 複雑なパターンを持つデータ分析
一方、非推論モデルはより単純なタスクに適しています。
基本的なコンテンツ生成、テキスト分類、要約、パターン認識などがこれに当たります。
推論モデルのための効果的なプロンプト原則
1. 過剰な指示なしで明確さに焦点を当てる
明確さは依然として重要です。
しかし、推論モデルは従来のモデルと同じレベルの詳細な指示を必要としません。
推論モデルは、やり手の同僚のような機能を持っています。
目標を与え、詳細を自ら考え出すことを信頼しましょう。
「AIについて教えて」ではなく、「AIの研究における現在のトレンドは何か」と尋ねる方が効果的です。
2. 思考の連鎖（Chain-of-Thought）プロンプトを避ける
非推論モデルとは異なり、推論モデルに思考方法を明示的に指示すると逆効果になることがあります。
彼らの組み込み推論能力は、過度に規範的な思考パターンによって妨げられる可能性があるのです。
「20の推論ステップで回答を提供してください」ではなく、
「気候変動の主な原因は何ですか？」といったシンプルな質問の方が良い結果を得られます。
3. ゼロショットから始め、必要に応じて反復する
例なしのオープンエンドな質問（ゼロショットアプローチ）から始めるのが効果的です。
推論モデルは質問を自ら考え出し、独立してギャップを埋めることに優れています。
初期の出力が期待に応えない場合は、コンテキストや例を徐々に追加していきましょう。
まずは、以下のように入力します。
再生可能エネルギー部門の現在の市場動向を分析してください
必要に応じて、次のように追加で入力していきます。
再生可能エネルギー部門の現在の市場動向を分析してください。 特に以下の点に焦点を当ててください。 1. 太陽エネルギーの成長率 2. 風力発電の投資パターン 3. 業界に影響を与える政府政策
4. 情報の明確さのための区切り記号を使用する
推論モデルは未整理の情報をうまく処理します。
しかし、区切り記号を使用すると入力を整理し、処理品質を向上させることができます。
長い説明の代わりに、こう表現するとよいでしょう。
市の人口：150,000人 | 成人の割合：60％ | 車の所有率：成人の40％。総所有車数を計算する
XMLタグは情報を構造化するのに特に効果的です。
<role>シニアデータアナリスト</role> <task>SQLウィンドウ関数の説明</task> <audience>マーケティング専門家</audience>
5. プロセスではなく最終目標を強調する
推論モデルは、詳細な手順指示なしに明確な目標が与えられたときに最も良いパフォーマンスを発揮します。
これにより、彼らの高度な能力を効率的に活用することができるのです。
「当社の売上データを分析して何か発見したことを教えてください」ではなく、
「当社の売上データを分析して、前四半期の収益成長に貢献したトップ3の要因を特定してください」というアプローチが効果的です。
6. 適切な場合はソース制限を実装する
モデルに特定のタイプやソースの情報に焦点を当てるよう指示することで、
関連性と正確性を向上させることができます。
例えば、以下。
IBM、Google、Microsoftの研究チームによる出版物からのみ引用し、量子コンピューティングの未来について議論してください
7. 非構造化データを効果的に整理する
推論モデルに複数のソースからの非構造化データを分析させる場合、データの整理方法が重要です。
思慮深い整理によって、より効率的な処理と一貫性のある出力が導かれます。
例として、以下のようなプロンプトです。
これらのソーシャルメディアの投稿、ニュース記事、ストックYに関するアナリストレポートをレビューしてください。 全体的な市場センチメントを要約し、異なる情報ソース間の不一致があれば強調してください
8. 熟慮した思考を促す
研究によれば、推論モデルに「考える時間を取る」よう促すことで、複雑なタスクに対してより良い結果が得られることがあります。
この臨床試験データセットを分析する時間を取ってください。 評価を提供する前に、以下の点を考慮してください。 - 統計的有意性の閾値 - 人口統計サブグループの差異 - 長期的なパターンの影響
9. 複数の視点を活用する
推論モデルはさまざまな視点から質問にアプローチできます。
異なる視点を明示的に要求することで、この能力を最大限に引き出すことができます。
以下が、その例となります。
このサプライチェーンの混乱を3つの異なる視点から分析してください。 1. ロジスティクスに焦点を当てた運用マネージャーの視点 2. 長期的なリスクを評価する財務監査人の視点 3. 労働力への影響を考慮するHRリーダーの視点
ディープリサーチの応用
ChatGPT、Grok、Perplexityなどのサービスで利用可能なディープリサーチ機能には、推論モデルのプロンプト原則を理解することが重要です。
これらの機能はしばしば推論モデルと拡張思考能力を活用しています。
ディープリサーチに特に有用な2つの追加テクニックを紹介します。
ドメインの重み付け
最も関連性が高く信頼できる情報を得るために、どのドメインタイプが優先されるべきかを指定することができます。
例えば、以下。
最近の医療法の影響を評価する際、商業的な医療ウェブサイトよりも.govソースからの情報をより重視してください
時間的フィルター
最新かつ適用可能な情報を確保するために、ソースに時間的制約を設定することが効果的です。
例として、以下が考えられます。
過去5年間の学術論文と政府報告書を参考に、炭素価格政策の有効性を評価してください
これらの原則を理解し適用することで、複雑な分析タスクに推論モデルの力を効果的に活用できます。
効率と出力の質を最適化しながら、より洗練された結果を得ることができるでしょう。
