AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す

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第4章：トリガープロンプトの威力

順を追って考えよう

数学の問題を解くとき、その解答に至るまでの道筋を思い浮かべる

ことができたら、後はそのステップを一つひとつクリアしていけば、

おのずと正解にたどり着くことができる。特に、テストに出る数学の

問題は、問題を見たときにその解き方をすばやく見つけることができ

るかが、点を取るために必要とされるスキルだ。

数学の問題に限らず、自分の主張や思いを客観的な推論で裏打ちす

ることはとても重要だ。主張は、その理由と、それを裏付けする誰の

目にも明らかな客観的な事実や実例が積み重ねられることで、論理的

な力を持つ。

この論理的プロセスは、「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」、一般

に「CoT」パターンとして知られる方法を用いて大規模言語モデルに

も応用されている。モデルが解答や結論を出す際に、その背後にある

推論のステップを説明すると、最終的な答えの精度が向上する。人間

だけでなく大規模言語モデルにおいても、その背後にある理由を説明

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Chain-of-Thought

パターン

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4-1：Chain-of-Thought パターン

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させることは性能を向上させるのだ。これは、大規模言語モデルがさ

まざまな文脈から何が起こるかを予測するように訓練されていること ...