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Googleの研究で判明「正答率を高める指示」
Chain of Thought（CoT、思考の連鎖）
「ステップ・バイ・ステップで考えてください」と指示するだけで、数学などの複雑な問題の正答率が大きく上がることが、Googleの研究などで示されています。
・「渋谷駅前に新しくオープンするタピオカ専門店の1日の売上」を推定してください。客数や客単価などの仮説を立てながら、ステップ・バイ・ステップで考えてください。
・「5年後の日本国内で必要とされる、ドローン宅配サービスのオペレーターの人数」を予測してください。サービスの普及率や利用頻度などの仮説を含め、ステップ・バイ・ステップで考えてください。
Tree of Thoughts（ToT、思考の木）
Chain of Thoughtをさらに発展させ、生成AIに複数の思考経路で回答を生成させ、それぞれの結論を比較します。
複数のアプローチを意図的に用意して比較・評価し、最も妥当な結論を選択する方法として使われます。特に計算や推論の問題などを解かせたいときなどに威力を発揮します。
あなたは優秀な戦略コンサルタントです。「日本全国にある郵便ポストの総数」を推定してください。以下のステップに従って、回答を生成してください。
〈ステップ1：3つの異なるアプローチを考える〉
この問題を解くために、全く異なる三つのアプローチを考えて、それぞれ名前をつけてください。（例：人口ベースのアプローチ、面積ベースのアプローチ、郵便局員数ベースのアプローチなど）
〈ステップ2：各アプローチで推定を実行する〉
それぞれのアプローチについて、以下の項目を明確にしながら、推定の思考プロセスをステップ・バイ・ステップで記述してください。
・仮定：推定の前提となる数値（例：日本の人口、世帯数、コンビニの数など）
・論理：その仮定からどのように計算するか
・計算過程：実際の計算式
・結論：そのアプローチで導き出された推定数
〈ステップ3：結果を比較し、最終結論を出す〉
3つのアプローチで導き出された結論を比較検討してください。それぞれの推定値の妥当性を評価し、最も信頼できると考えられる最終的な結論を1つだけ提示してください。その結論を選んだ理由も簡潔に説明してください。
現在の生成AIは、私たちの思考を拡張する強力なパートナーとなりました。そして、AIの能力を最大限に引き出せるかどうかは、私たちの「問いの質」にかかっています。
AIにただ答えを求めるのではなく、AIが最高の答えを出せるような問いを設計すること。これこそが、これからの時代を生き抜くための極めて重要なスキルです。
