Chain-of-Thought（CoT）とは？仕組み・特徴・活用法を解説

AIの出力が正確で論理的であるためには、単に答えを求めるのではなく、「考えるプロセス」を明示的に促すことが重要です。そのために有効なのが「Chain-of-Thought（思考連鎖）プロンプティング」と呼ばれる手法です。

この方法では、AIに最終回答だけを求めるのではなく、「答えに至るまでの思考過程」を段階的に説明させます。AIはステップごとに推論を行うため、複雑なタスクでも矛盾の少ない、整合性の取れた出力を生成できます。

本記事では、この思考連鎖プロンプティングの仕組み・特徴・実例・活用法を体系的に解説し、他のプロンプト手法との違いも整理します。 

1. Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングとは？

Chain-of-Thoughtプロンプティング（以下、CoT）は、AIに対して「考えるプロセス」を明示的に書かせるプロンプト設計の手法です。 

通常のプロンプトでは、AIは最終的な答えだけを出力しますが、CoTでは「まず思考過程を説明し、その後に結論を書く」という手順を求めます。これにより、AIは問題を段階的に分析しながら回答を導きます。 

AIに「理由を説明させる」ことが、出力の整合性・再現性を高める鍵となるのです。 

Chain-of-Thoughtプロンプティングの特徴 

CoTは特に、推論・計画・分析・意思決定など、AIに“考える力”を発揮させたい場面で強みを発揮します。 

2. Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの仕組み  

Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの推論プロセスは、AIが思考を段階的に展開しながら結論に至るように設計されています。 

単に「答えを出す」ことを目的とするのではなく、「どのようにしてその答えに至ったのか」という思考の流れを文章として表現する点に特徴があります。 

このプロセスは、次の3つのステップで構成されています。 

2.1 問題の理解 

まず、AIは与えられた課題を正確に把握し、解決すべき本質を明らかにします。ここでは質問の意図や前提、制約を整理し、どの方向で思考を進めるかを定めます。 

問題設定が曖昧な場合でも、Chain-of-ThoughtはAIが推論の文脈を補い、適切な仮定や焦点を自ら設定する助けになります。 

2.2 ステップごとの推論 

次に、AIは複雑な論理や計算を複数の思考ステップに分解し、順を追って考える段階に入ります。 

このプロセスでは、AIが「理由 → 仮定 → 検証 → 結論」という流れを段階的に展開し、論理の一貫性を保ちながら推論を進めます。 

人間が「一歩ずつ考える」ように、AIも各ステップを言語化することで、より正確で誤りの少ない結論へと導かれます。 

2.3 解答の生成 

最後に、AIはこれまでの推論をもとに、明確で整合性のある結論を導き出します。ここで生成される出力は、単なる「答え」ではなく、思考の過程を含んだ説明的な内容となります。 

このように、Chain-of-Thoughtを用いることで、AIがどのような論理でその答えに至ったのかを確認でき、より信頼性と説明性の高い出力が得られます。 

Chain-of-Thoughtプロンプティングは、AIが「理解 → 推論 → 結論」という3段階を順に踏むことで、思考の流れを明確化し、より論理的で一貫性のある回答を導き出す手法です。 

3. Chain-of-Thought（CoT）の種類  

Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングは、AIが段階的に思考を展開しながら結論に至る仕組みとして、多方面で発展してきました。目的やタスクの特性に応じて、多様なバリエーションが登場しており、論理的推論、創造的発想、分析的判断など、さまざまな応用に対応しています。 

発展型CoTは、単なる出力精度の向上にとどまらず、AIが情報を整理し、根拠をもって推論を構築する過程をより洗練されたものにします。これにより、モデルは複雑な問題に対しても、より深い理解と一貫性のある回答を導き出すことが可能になっています。 

3.1 Zero-shot CoT 

Zero-shot Chain-of-Thought（ゼロショット思考連鎖）は、AIが事前の例示や追加学習なしで自律的に推論を行う手法です。 

通常のZero-shotプロンプティングに「考え方を説明してから答える」という指示を加えるだけで、AIは内部知識を基に思考プロセスを展開します。 

モデルが持つ既存の知識を最大限に活用できるため、特別なデータセットやトレーニングがない状況でも高い柔軟性を発揮します。 

例： 

「フランスと国境を接し、赤と白の旗を持つ国の首都はどこですか？」 

Zero-shot CoTを使うAIは、「赤と白の旗 → スイス → 首都ベルン」と内部知識を連鎖させて導きます。 

このように、Zero-shot CoTは未知領域にも対応可能な汎用的推論手法です。 

3.2  Few-shot CoT 

Few-shot Chain-of-Thought（フューショット思考連鎖）は、いくつかの思考例（デモ）を事前に与えることで、AIの推論精度と一貫性を高める手法です。 
Zero-shot CoTがAIの既存知識に依存するのに対し、Few-shot CoTは「こう考えればよい」という具体的な思考パターンを示すことで、AIに理想的な推論の“型”を学習させます。 

特に、論理構造が複雑な問題や、出力フォーマットを統一したい場面で強力な効果を発揮します。人間がいくつかの良質な例を提示するだけで、AIの思考の方向性が安定し、誤推論のリスクを大幅に減らせます。 

例： 

以下のように、AIにいくつかの「思考＋回答」の例を与えてから新しい質問を出します。 

例1： 
質問：3と5を足すといくつですか？ 
思考：3 + 5 = 8 
答え：8 

例2： 
質問：7と2を足すといくつですか？ 
思考：7 + 2 = 9 
答え：9 

新しい質問： 
質問：6と4を足すといくつですか？ 
→ Few-shot CoTを使うAIは、与えられた例の思考形式を模倣し、 
思考：「6 + 4 = 10」 → 答え：「10」

という一貫した出力を生成します。 

3.3 Automatic CoT 

Automatic Chain-of-Thought（Auto-CoT）は、思考連鎖の生成と選択をAI自身に任せる自動化手法です。 

人間が個別に推論ステップを設計する必要がなく、AIが複数の思考経路を自動生成・評価し、最適なパスを選び取ります。 

これにより、CoT設計の手間を省きながら、スケーラブルかつ一貫性のある推論を実現できます。 

例： 

「5個のリンゴを買い、すでに3個持っている場合、合計はいくつですか？」 

Auto-CoTは、「3個ある → 5個追加 → 合計8個」という推論ステップを自動生成・選択します。 

このプロセス全体をAIが自己完結的に行うため、人間の介入が最小限で済みます。 

3.4 Multimodal CoT 

Multimodal Chain-of-Thought（マルチモーダル思考連鎖）は、テキスト・画像・音声など複数モダリティの情報を統合して推論を行う拡張型CoTです。 

従来のテキスト中心の思考連鎖を超え、AIが異なる情報源を組み合わせて考えることで、より人間に近い理解・判断が可能になります。 

例： 

混雑したビーチの写真を提示し、「このビーチは夏も人気がありそうですか？」と尋ねると、 

マルチモーダルCoTを採用したAIは、 

• 画像から：人の密度・天候・明るさを分析し、 

• テキスト知識から：季節ごとの観光傾向を参照、 

「晴天で人が多いため、夏も人気が続くと推測されます」といった説明的推論を生成します。 

マルチモーダルCoTは、AIが世界を“読む”だけでなく“見る・聞く・考える”段階へと進化するための重要なステップです。 

4. Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの例 

Chain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプティングは、AIに「答え」だけでなく「思考の過程」も明示的に出力させる手法です。 

以下では、その仕組みを具体的に理解できるよう、4つの例を紹介します。 

例1：数学の推論問題 

プロンプト： 
次の問題を解く過程を説明しながら答えてください。 
「あるクラスには男子が12人、女子が8人います。クラス全員の中から3人を選ぶ組み合わせは何通りですか？」 

出力： 
まず、クラス全員の人数は12 + 8 = 20人。 
この20人の中から3人を選ぶ組み合わせの数は、 
20C3 = 20 × 19 × 18 ÷ (3 × 2 × 1) = 1140通り。 
したがって答えは1140通りです。 

例2：論理的推論（文章理解） 

プロンプト： 
次の文を読んで、誰がケーキを食べたのかを推論してください。 
「太郎はケーキを焼いたが、甘いものが嫌いなので食べなかった。花子はダイエット中で我慢した。次郎は甘いものが大好きだ。」 

出力： 
太郎はケーキを焼いたが食べていない。 
花子はダイエット中なので食べていない。 
残る次郎は甘いものが好きなので、ケーキを食べた可能性が高い。 
したがって、ケーキを食べたのは次郎です。 

例3：文章要約（段階的思考） 

プロンプト： 
次の段落を短く要約してください。まず内容を整理してから最終的な要約を出してください。 
「AI技術は日々進化しており、教育分野でも活用が広がっている。AIは学習データを分析し、個々の生徒に合った学習プランを提案することが可能である。」 

出力： 
内容整理： 
・AIは進化している 
・教育での活用が増えている 
・学習データを分析して個別プランを作る 

最終要約： 
AIは教育現場で個別学習を支援している。 

例4：感情分析（思考を説明） 

プロンプト： 
次の文の感情を分析し、理由も説明してください。 
「やっと試験が終わった！今夜は友達と遊びに行くぞ！」 

出力： 
「やっと試験が終わった」→試験のストレスから解放された安心感。 
「今夜は友達と遊びに行くぞ」→楽しみ・喜びの感情。 
全体としてポジティブな気分が表れている。 
したがって、この文の感情は喜び・開放感です。 

これらの例から、Chain-of-Thoughtプロンプティングは思考過程を可視化し、論理的な出力を導く有効な手法であることがわかります。 

この特性を活かすことで、業務上の意思決定や複雑な分析作業など、実務のさまざまな場面で効果的に応用することが可能です。 

5. Chain-of-Thought（CoT）の活用方法 

CoTは「AIに考えさせる設計」です。そのため、以下のような実務シーンで非常に効果的です。 

5.1 複雑な分析タスクに適用する 

複数の条件を比較・整理するような業務分析において、AIがステップごとに理由を示すことで、判断の根拠を可視化できます。 

5.2 意思決定や戦略立案に活用する 

選択肢の比較・長所短所の整理・結論の導出といったタスクでは、AIが段階的に考えることで、より客観的で説得力のある提案を行えます。 

5.3 Chain-of-ThoughtとFew-shotを組み合わせる 

思考過程をFew-shotで例示することで、AIがより高度な論理構成を模倣できるようになります。 

例： 
【例1】質問：数字の合計を求めてください。 
思考過程：各数字を順に足していく。 
答え：15 

このように、「思考＋結論」をパターン化して示すと、AIの推論精度が格段に向上します。 

5.4 教育・トレーニング分野への応用 

学習者が「なぜその答えに至ったのか」を理解するために、AIが思考過程を丁寧に説明することで、思考力や問題解決力の育成に役立ちます。特に、数学・論理・言語教育などで効果的に活用できます。 

5.5 コンテンツ生成の質を高める 

ストーリー構築や記事執筆などの創造的タスクでも、CoTを使うことで構成の一貫性や論理的展開が向上します。AIが段階的にアイデアを整理し、より自然で説得力のある文章を生み出せます。 

5.6 説明可能なAI（XAI）への橋渡し 

Chain-of-Thoughtは、AIの「なぜそう答えたのか」を人間が理解できる形で示す点で、説明可能なAI（Explainable AI）と深く関連しています。思考過程の可視化は、AIへの信頼性向上にもつながります。 

6. Chain-of-Thought（CoT）の選び方 

Chain-of-Thoughtを使うべきかどうかは、タスクの複雑さと必要な説明性で判断します。 

Chain-of-Thoughtは「考えるプロセス」を重視するタスクでこそ真価を発揮しますが、単純な処理や即時応答が求められる場合には、むしろ効率を損なう可能性があります。タスクの目的と性質を見極め、適切に使い分けることが重要です。

おわりに

Chain-of-Thoughtプロンプティングは、AIの推論過程を明示的に表現させることで、出力の論理性と説明性を向上させる手法です。AIが単に結論を提示するのではなく、思考の各ステップを順序立てて示すことによって、結果の根拠をより明確に示すことができ、出力内容の信頼性が高まります。

この手法は、複雑な推論や多段階の判断を必要とするタスクにおいて特に有効に機能します。思考の流れを構造的に可視化することで、AIの内部論理を検証しやすくなり、誤った推論の発見や修正を容易に行うことができます。また、プロンプト設計の段階でAIの思考方向を意図的に誘導できるため、より安定した出力を得ることが可能になります。

Chain-of-Thoughtプロンプティングは、AIの応答を「結果重視」から「過程重視」へと転換させるための重要な技術であり、高度な言語処理や意思決定支援など、多様な応用分野で基盤的な役割を果たしています。

よくある質問