▶ ① ChatGPTの仕組み：“答え”ではなく“次の単語”を予測している
ChatGPTは質問に対して「正しい答え」ではなく、「文脈上、次にくるっぽい単語」を予測することで動いています。
そのため、以下のような状況では浅く、短絡的な回答になりやすい：
- 質問が抽象的
- ステップが省略されている
- 答えだけを期待する形になっている（例：「〇〇とは？」）
▶ ② CoTで“思考プロセス”を明示すると、推論の土台が整う
Chain of Thought（段階思考）は、「答えに至るまでの思考の筋道を言語化させる」ことを意味します。
たとえば、「この問題を解くには、まず〇〇を考え、その上で□□を比較し、最終的に△△を選択する」といった因果関係・前提・選択肢の明示が含まれます。
これにより：
- モデルは論理の展開に集中できる
- 複雑な判断を段階的に処理できるようになる
- 人間の思考と同様の“見通し”を持たせることができる
▶ ③ “一発回答”ではなく、“一緒に考える”モードに入る
CoTプロンプトを使うことで、ChatGPTは「正解を出すAI」ではなく「思考の補助をするAI」に切り替わります。
これにより、以下のような効果が生まれます：
- 誤答が減る（推論プロセスを検証できるから）
- ユーザーが思考の整理を学べる（アウトプットの筋道が見える）
- 複雑な課題（分析・提案・判断）に対応可能になる
▶ ④ 人間でも「思考過程を紙に書き出す」とミスが減るのと同じ
CoTはAIにとっての「紙に書くこと」そのものです。
人間も、一気に答えを出そうとすると誤るけれど、途中を丁寧に辿ると精度が上がるという現象があります。
AIも同様で、CoTを使うことで：
- 推論の「飛ばし」が減る
- 矛盾の発生が少なくなる
- 結論に至るまでの透明性が増す
✨ 結論：CoTは「思考プロセスの明示」という最強の“プロンプト強化策”
| Before | After（CoT導入） |
|---|---|
| ChatGPTが「浅い」答えを返す | 筋道だった答えが出る |
| 結論がぶれる・納得できない | 論理的な納得感がある |
| 分析や比較が弱い | 段階的に要素を検討できる |
🔧 補足：CoTを発動させるプロンプト例
Bad（浅い質問）
「このプロジェクトは成功しそうですか？」
Good（CoT誘導あり）
「このプロジェクトの成功可否を以下の観点で段階的に分析してください：
①目的の明確性
②市場環境
③チーム体制
④リスク要因」
