一文定義
CoTとは、LLMに「ステップごとに考える」よう促すプロンプト技法です。「ステップバイステップで考えて」と指示するだけで、複雑な推論問題の正答率が大幅に向上します。
詳細解説
CoT（Chain of Thought：思考の連鎖）とは、LLMが最終答えを出す前に中間的な思考過程を段階的に生成するよう促すプロンプト技法です。2022年にGoogleの研究チームが論文で発表し、注目を集めました。
なぜCoTが有効かというと、LLMは複雑な数学・論理・多段推論タスクで直接答えを出そうとすると誤りやすいですが、「考え方を書き出す」ことで自己確認・修正が働き、正答率が向上するためです。
使い方は簡単で、プロンプト末尾に「ステップバイステップで考えてください」と追加するだけ（Zero-shot CoT）か、具体的な思考ステップ例を示す（Few-shot CoT）方法があります。OpenAI o1/o3などの推論モデルは、CoTを内部で自動的に行う設計になっています。
参考情報・出典
- ▸Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models— arXiv / Google Brain（参照日: 2026-02-25）
- ▸Large Language Models are Zero-Shot Reasoners— arXiv（参照日: 2026-02-25）
最終更新: 2026-02-25← 用語集一覧へ