【問題】
ChatGPTやClaudeに複雑な問題を解かせたとき、的外れな回答が返ってきた経験はありませんか？実はたった一つのテクニックを知っているだけで、AIの回答精度が劇的に変わることがあります。
★ ヒント
「ステップバイステップで考えて」とAIに指示するだけでも発動するこの手法。人間が難問を解くときに途中式を書くのと同じ原理です。
【解説】
Chain of Thought（CoT）プロンプティングとは、LLMに対して最終回答だけでなく途中の推論過程を明示的に生成させることで、複雑なタスクの正答率を向上させる手法です。プロンプトに「Let's think step by step」と一文加えるだけで効果が出るZero-shot CoTと、推論例を数件提示するFew-shot CoTの2種類が代表的です。特に算術問題・論理推論・常識推論など多段階の思考が必要なタスクで大きな効果を発揮します。OpenAIのo1モデルやo3モデルでは、このCoTの考え方がモデル内部の推論プロセスとして組み込まれています。現在ではCoTを発展させたTree of Thought（ToT）やGraph of Thought（GoT）といった手法も研究されており、AIの推論能力はさらに進化を続けています。プロンプトエンジニアリングの基本かつ最重要テクニックの一つなので、ぜひ使いこなしてみてください。
正解できましたか？AIを使いこなすにはこうした裏技的テクニックの知識が欠かせません。次回もAI力が試される一問をお届けするので、お楽しみに！
さらにもう一問！
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