Chain-of-Thought（思考の連鎖）

Chain-of-Thought（思考の連鎖）は、LLM に、答えに至る途中の考えを順に書かせるプロンプトの方法です。Wei ほかが 2022年の論文で、途中の考えを書いた例をプロンプトに入れると、算数、常識、記号の推論の課題で成績が上がると示しました。

同じ 2022年の Kojima ほかの論文（NeurIPS 2022 に採択）は、例を示さず、「Let's think step by step」という一文を足すだけの方法（Zero-shot-CoT）を示しました。

Wei ほかの論文は、書かれた考えの筋道が正しい保証は無く、モデルが実際に推論しているかどうかは未解決の問いだとしています。OpenAI の文書は、推論モデルは内部で考えるので、「順を追って考えて」という指示は要らないとしています。

英語

Chain-of-thought prompting

業界

製造業、教育機関

業務

AI 活用

出典の確認日

2026年10月7日

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出典

• Wei ほか「Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models」（arXiv:2201.11903、2022年1月28日）（別のタブで開きます）
• Kojima ほか「Large Language Models are Zero-Shot Reasoners」（arXiv:2205.11916、2022年5月24日）（別のタブで開きます）
• OpenAI: Reasoning best practices（API ドキュメント）（別のタブで開きます）