一文定義
「ステップバイステップで考えてください」等の指示でLLMの推論過程を引き出すプロンプト手法。CoTの実践的応用。
詳細解説
チェーン・オブ・ソート・プロンプティング（Chain-of-Thought Prompting、CoTプロンプティング）とは、LLMに「ステップバイステップで考えてください（Let's think step by step）」のような指示を与え、最終回答に至る推論過程を段階的に出力させるプロンプト技法です。2022年にGoogleのWeiらが発表した論文で、数学・論理・常識推論タスクでの精度が大幅に向上することが示されました。
CoTプロンプティングの主なバリエーションとして、(1)Zero-shot CoT（「ステップバイステップで」と指示するだけ）、(2)Few-shot CoT（推論ステップを含む例示を数件提示する）、(3)Auto-CoT（例示を自動生成してからCoTを実行）、(4)Tree of Thought（複数の推論経路を並列探索）があります。
実際のビジネス活用例として、複雑な条件分岐を伴う稟議判断・財務計算の検証・多段階の文書レビュー・コードデバッグなど、単純なQ&Aでは正確な回答が得にくいタスクに有効です。「理由を説明しながら答えてください」という日本語表現でも同等の効果が得られます。
注意点として、CoTは推論ステップが長くなるためトークン消費・レイテンシが増加します。GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetなど高性能モデルで特に効果が顕著で、小型モデルでは効果が限定的な場合があります。o1・o3などの推論特化モデルはCoTをモデル内部で自動実行するため、明示的な指示が不要です。
参考情報・出典
- ▸Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models— arXiv / Google（参照日: 2026-02-26）
- ▸Large Language Models are Zero-Shot Reasoners— arXiv / Google（参照日: 2026-02-26）
最終更新: 2026-02-26← 用語集一覧へ