Chain-of-Thoughtとは丨生成AI 用語集

この記事の監修者

佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。

今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。
PM Careerに無料会員登録する
転職についての情報はこちらをご覧ください！

• プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】
• プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】

Chain-of-Thoughtとは？

Chain-of-Thought（チェーン・オブ・ソート）とは、生成AIが推論や判断を行う際に、中間的な思考プロセス（思考の連鎖）を明示的に出力させる手法を指します。複雑な問題に対して、結論だけでなくその根拠や過程を段階的に表現することで、AIの回答精度を向上させる目的で使用されます。

なぜChain-of-Thoughtが重要なのか？

従来のAIは、質問に対して直接的に回答を出す形式が一般的でした。しかし、人間のように段階を追って思考するプロセスがないと、特に論理的・数学的な問題では正答率が低下しやすいという課題がありました。Chain-of-Thoughtは、AIに「なぜその結論に至ったのか」を考えさせることで、より信頼性の高い出力を実現します。

Chain-of-Thoughtの仕組み

Chain-of-Thoughtは、プロンプト設計の工夫によって実現されます。以下のように段階的な思考を促すプロンプトを与えることで、AIは一連の思考過程を経て結論を導き出します。

例：

Q：太郎は5個のリンゴを持っていて、次郎に2個あげました。太郎は今いくつ持っていますか？
A：太郎は最初に5個持っていました。そこから2個あげたので、5−2＝3。よって答えは3個です。

このように、「中間のステップ（思考の連鎖）」を出力させることで、より論理的かつ一貫性のある回答が得られやすくなります。

Chain-of-Thoughtと相性のよいタスク

• 算数や論理パズルなどの多段階推論が必要な問題
• 判断根拠を求められる倫理的・道徳的な問い
• ステップバイステップの説明が求められる教育・学習系のコンテンツ

プロンプト設計での活用方法

Chain-of-Thoughtはプロンプト内で「考えてから答えてください」（Let's think step by step.）などと明示することで、AIに思考を促すことができます。ChatGPTなどの生成AIでは、このような指示が回答の質を大きく左右する要素になります。

注意点と限界

Chain-of-Thoughtは万能ではありません。モデルが誤った思考のチェーンをたどると、誤答に至る場合もあるため、あくまで精度を高める補助手法として捉える必要があります。また、出力が冗長になる可能性もあるため、用途に応じた使い分けが重要です。

関連用語

生成AI 用語集