ChatGPTの回答の精度を高める“おまじない”「COT」とは?!」

ChatGPTを使っていて「もう少し精度の高い答えが欲しい」と思ったことはありませんか?通常の質問だけでは、AIは平均的で無難な回答を返す傾向があります。
しかし、ある“おまじない”のようなプロンプトを使うことで、ChatGPTの回答精度を大きく高められると注目されています。
そのキーワードが「COT」です。

本記事では、COTとは何か、なぜ精度が上がるのか、どのように活用できるのかを詳しく解説していきます。

目次

COTとは何か?

COTは「Chain of Thought(思考の連鎖)」の略称です。
AIに対して「途中の思考プロセスを明示してください」と指示することで、結論に至るまでの推論を逐一展開させる技術を指します。
単に答えだけを要求するのではなく、思考の過程を説明させることで、結果的に論理性や精度が向上するという仕組みです。

Code Collegeの解説記事でも紹介されているように、COTはAI研究における重要な発展のひとつであり、難しい推論課題や数学問題に特に有効だとされています。

SNSでの注目度

COTの考え方は、SNS上でも多くのユーザーに広まっています。
特にプロンプトの工夫を共有する投稿では「COTを加えるだけで回答が一気に良くなった」という体験談が相次いでいます。

これらの投稿が示すように、COTは単なる理論ではなく実用的な「回答改善のコツ」として受け入れられつつあります。

なぜCOTで精度が上がるのか

COTが有効な理由は、AIが「ブラックボックス的に結論だけを出す」のではなく、段階的に推論を展開するよう促すからです。

  • 思考過程を説明させることで、途中の誤りが減る
  • 複雑な問題を小さなステップに分解することで精度が向上する
  • ユーザー自身もAIの推論プロセスを確認でき、納得感が増す

Blue Logicの記事では、このCOTがシステム思考とも親和性が高く、問題を分解しながら解決策を導く姿勢に似ていると指摘されています。

具体的な使い方

1. プロンプトに「COT」と書き加える

もっともシンプルな方法は、質問の最後に「COT」あるいは「Chain of Thoughtを使って説明してください」と追記することです。
これにより、ChatGPTは答えに至るまでの論理を段階的に説明しながら回答します。

2. 思考ステップを明示的に依頼する

「ステップごとに説明してください」「なぜそうなるのか理由を順に示してください」といった指示も効果的です。
COTを直接書かなくても、同様の効果を得られるケースがあります。

3. 数学やロジック問題での応用

数学の文章題や論理クイズのように、通常の回答では曖昧になりやすい問題でも、COTを使うことでステップごとの推論が展開され、より正確な結果を得やすくなります。

Qiitaの記事でも、COTを活用することでChatGPTの数的推論タスクの正答率が向上することが報告されています。

COTの実例

例えば、次のような質問をしてみます。

「ある工場で1時間に50個の商品を作ります。3時間後には何個できますか?COTを使って説明してください。」

通常の回答では「150個です」と結論だけが返ってきますが、COTを加えると以下のような推論が展開されます。

  • 1時間に50個 → 生産スピードを確認
  • 3時間続ける → 50×3を計算
  • 結果は150個 → 答えに到達

このように、答えだけでなく過程を確認できるため、ユーザーは納得感を持って受け取れます。

COTの限界と注意点

ただし、COTには限界も存在します。

  • 必ずしも正解を保証するわけではない(思考過程自体が間違っている場合もある)
  • 回答が長くなりすぎるため、シンプルな質問には不向き
  • 処理が増える分、回答に時間がかかることがある

また、COTは魔法の呪文ではなく、AIの推論を「整理させるための補助」にすぎません。その点を理解したうえで活用することが重要です。

効果的に活用するためのヒント

  • 複雑な質問やステップが多い問題に限定して使う
  • 「なぜそうなるのか」を確認したいときに使う
  • 結論だけ知りたいときはCOTを使わない方が効率的

用途に応じて使い分けることで、COTのメリットを最大限活かせます。

まとめ

COT(Chain of Thought)は、ChatGPTの回答精度を高める“おまじない”のようなテクニックです。
プロンプトに加えるだけで、AIは推論の過程を展開し、論理性や精度が増した回答を返してくれます。
SNSでも体験談が多数共有されており、特に複雑な問題解決や推論課題で有効だとされています。

ただし、万能ではなく、結論の正確性を保証するものではないことや、回答が冗長になりやすい点には注意が必要です。

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