新人エンジニアのための「段階的推論(Chain-of-Thought)」入門:AIが“考える過程”を学ぶには?
こんにちは。ゆうせいです。
今回は、AIや機械学習に興味がある新人エンジニアの方へ向けて、「段階的推論(Chain-of-Thought)」についてやさしく丁寧に解説していきます。聞き慣れない言葉かもしれませんが、実はとても面白くて、AIの賢さを飛躍的に高めるカギでもあるんです。
段階的推論(Chain-of-Thought)とは?
簡単に言うと、「答えを出す前に、ちゃんと考えるプロセスを見せること」です。
たとえば、こんな質問があったとしましょう。
「1本100円のりんごを3個と、1本150円のジュースを2本買いました。合計いくらですか?」
これ、答えは簡単ですよね。
でもAIがこれをすぐに「合計は600円です」と言うだけだと、「どうして?」って思いませんか?
そこで段階的推論の出番です。AIはこう考えます:
りんごは1個100円 × 3個 = 300円
ジュースは1本150円 × 2本 = 300円
300円 + 300円 = 600円
こうして、考える過程をひとつずつ順を追って見せる。これが「段階的推論(Chain-of-Thought)」です。
なぜ「段階的推論」が必要なの?
それには大きく3つの理由があります。
理由 | 説明 |
---|---|
① ミスを減らせる | 人間も一緒ですが、手順を踏んで考えることでケアレスミスを防げます。 |
② 難しい問題にも対応できる | 数学や論理のように、途中のステップが重要な問題に強くなります。 |
③ 説明責任が果たせる | ユーザーに「なぜその答えなのか」を説明できるので信頼されます。 |
機械学習の文脈での使い方
段階的推論は、大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)と呼ばれるAIに活用されます。
たとえば、GPTのようなモデルに問題を与えたとき、答えだけを出させるのではなく、「まず考えてみて」と指示することで、より正確で人間らしい回答が得られます。
このとき、AIに渡す文章(プロンプト)を次のように工夫します:
プロンプトの例
質問:太郎くんは5つのキャンディを持っています。花子さんに3つあげたら、残りはいくつになりますか?
考えてみてください:
こう指示すると、AIはこう返します:
太郎くんは5つキャンディを持っている。花子さんに3つあげると、5 - 3 = 2。よって、残りは2つです。
このように、「考えてみてください:」という言葉がトリガーとなって、AIが段階を踏むようになるのです。
数式と段階的推論の関係
例えば、共分散から相関係数を求めるときの式を考えてみましょう。
相関係数の式
(アールは、XとYの共分散をXの標準偏差とYの標準偏差の積で割ったもの)
これを段階的に解くと:
- XとYの共分散を求める
- XとYの標準偏差をそれぞれ求める
- その積を計算
- 共分散 ÷ 標準偏差の積 = 相関係数
AIにこれを一気にやらせるのではなく、ステップごとに分けて考えさせることで、より正確な結果が得られるんです。
メリットとデメリットを整理してみましょう
項目 | 内容 |
---|---|
メリット | 正確性の向上、説明可能性、難問への対応力 |
デメリット | 処理時間が長くなる、プロンプトの設計が必要、学習データに依存する |
AIに「ゆっくり丁寧に考えてもらう」わけなので、そのぶん計算量が増えることもあるんです。
高校生でもわかる例え話
段階的推論を数学のテストに例えてみましょう。
答えだけ書いたら0点。でも途中式も書いていたら、たとえ答えが間違っていても部分点がもらえますよね?
AIも同じで、「途中の考え方」を見せることで、信頼されやすく、間違ってもリカバリーしやすくなるのです。
まとめと今後の学習指針
段階的推論(Chain-of-Thought)は、AIをより人間らしく、かつ信頼できる存在にするための技術です。新人エンジニアとしては、以下のポイントを抑えておくと良いでしょう。
- AIに「考える手順」を教えるプロンプト設計に慣れること
- 数学や論理問題を例に練習してみること
- 自分自身が「どう考えて答えを出しているか」を言葉にしてみること
次に進むなら、「Few-Shot Prompting」や「Self-Consistency Decoding」といった応用技術も学んでみるとよいですよ!
わからないことがあれば、またどんどん質問してくださいね。
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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