★ 2分で読める「生成AIのいま」 Vol. 2

～未来のAI「OpenAI o1」を理解するためのカギ、Chain of Thought～

今回は、OpenAI o1と向き合う上で覚えておきたい「Chain of Thought (CoT)」について、なるべくわかりやすくお伝えします。

AIの進化は、「学習」から「推論」へとシフトしています。

たとえば、一夜漬けで詰め込む学生が、じっくり時間をかけて考えるようになると成績が上がるように、

OpenAI o1も「推論」に力を入れることで、生成される文章の精度がぐっと上がっています。

この推論を深める方法として重要なのが、Chain of Thought (CoT)です。日本語にすると、「思考の連鎖」といった感じでしょうか。

これは、複雑なタスクを、解決できそうな課題に切り分けて、段階的に検討いていく、というものです。

私たちも、難しい問題に取り組むときには、自然と問題を小さなステップに分けて考えますよね。CoTもまさにその考え方です。

たとえば、

「週末に参加するイベントについてアドバイスして欲しい」

という問題があったとします。

これを次のように分けて考えてみましょう。

1. まずは概要を把握

　イベントの場所、時間、季節、目的など、基本情報を確認。

2．次に時系列で考える

　2.1. 事前準備

　　イベントの概要をもとに、準備すべきことを整理。

　2.2. イベント中の心得

　　- 誰とどのように話すか？

　　- どんな話題が良さそうか？

　2.3. イベントのフォロー

　　- 感謝の連絡など、フォローアップはどうする？

このように

「概要→事前準備→参加中→その後」と段階ごとに考えていけば、よりよいアドバイスができるというわけです。

これまでのChatGPTでも、プロンプト（AIへの指示）に「ステップバイステップで」とか「じっくり考えて」なんて言葉を加えると、このCoTが発動すると言われていました。

また、ユーザー自身があらかじめ課題を細分化して、AIに段階的に指示する、という方法でもCoTは実行可能でした。

そして、新しいOpenAI o1では高度なCoTが内蔵されているのだそうです。