AIの進化はめざましく、特に大規模言語モデル（LLM）は私たちの開発プロセスを大きく変えつつあります。AIがどのように考え、問題を解決していくのか――その「推論（reasoning）」の仕組みを理解することは、AIの能力を最大限に引き出すうえで非常に重要です。ここでは、「Chain of Thought（CoT）」と「Reasoning and Acting（ReAct）」という二つの手法を軸に、その本質、技術的な特徴、そして社会に与えうる影響を、最新の研究動向と実例を交えてわかりやすく説明します。
Chain of Thought（CoT）：思考の連鎖による論理の紡ぎ方
現代のAI、特に大規模言語モデル（LLM）が高い能力を発揮する一方で、その回答がどのように導かれたか――つまり「思考プロセス」が見えにくいという課題があります。CoTは、この思考の過程を可視化し、推論の透明性と論理性を高めるための手法です。人間が難しい問題を解くときと同じように、「まず問題文から重要な情報を取り出す」「次にその情報をもとに公式を適用する」「最後に計算結果を導く」というような段階的な思考をAIに促します。これにより、結果だけでなく、その結論に至る道筋も明確になります。
このような「思考の連鎖」を示すことで、AIの回答を検証できるようになり、信頼性が向上します。たとえば医療分野では、診断支援AIがどの症状や検査結果に注目して判断したのかが明らかになれば、医師はAIの提案をより安全に活用できます。金融分野でも、リスク評価モデルが「なぜその判断を下したのか」を説明できることは、透明性と規制対応の両面で大きな価値を持ちます。
CoTの概念が注目され始めたのは2022年頃からです。Google Researchの論文をきっかけに、AIが複雑な推論を行う能力を強化できると実証されました。たとえば算数問題や常識推論のテストで、CoTを用いることで大幅に精度が向上した事例が報告されています。現在では、OpenAIやAnthropic、Googleなどの主要研究チームが、CoTを組み込んだ推論モデルの改良に取り組んでいます。
Reasoning and Acting（ReAct）：推論と行動を結びつける知的な探求
CoTがAIの「思考」を深める技術だとすれば、ReActはその思考を現実世界の「行動」と結びつける仕組みです。AIがただ考えるだけでなく、外部ツールを使って調べたり、結果を検証したりするプロセスを自律的に繰り返すことで、より動的に課題を解決します。
ReActの基本構造は、「推論（Reasoning）」→「行動（Action）」→「観察（Observation）」→再び「推論」という循環です。AIが情報を分析し、行動し、その結果を観察してまた考える――これを繰り返して目標に到達します。たとえば、AIが「気象データを取得し、明日の農作業に適した時間を提案する」といったタスクを行う場合、ReActはまず天気APIを呼び出して最新の情報を取得し、そのデータを分析して最適な時間帯を推論します。得られた結果をもとに、次の行動を調整することもできます。
この手法は、ビジネス現場でも活用が進んでいます。たとえば、カスタマーサポート分野では、ReAct型のAIが社内ナレッジベースや在庫システムにアクセスし、顧客の問い合わせに対して即座に正確な回答を生成します。また、科学研究の分野でも、ReActを応用した自律的な「科学発見AI」が登場しつつあります。MITの研究チームは、AIが自ら仮説を立て、必要な情報を収集して検証する実験を行い、化学分野での物質探索を自動化する試みを進めています。
ただし、ReActが外部ツールと連携する際には、誤情報やセキュリティリスクへの対策が欠かせません。とくにIoT機器や業務データベースと接続する場合、AIが誤った指示を出さないよう、人間の監視と安全設計が求められます。現在のReAct研究では、こうした安全性や責任範囲の確立も重要なテーマになっています。
CoTとReAct：それぞれの個性と共存の未来
CoTとReActは、どちらもAIの知的な能力を高める重要なアプローチですが、焦点と得意領域は異なります。CoTは論理的な整合性を重視し、AIの「思考」を深く見える化するのに向いています。一方で、ReActはAIを「現実世界で行動する主体」として捉え、環境とのやり取りを通じて柔軟に学習・改善していくスタイルを取ります。
研究の最前線では、両者を組み合わせる試みも始まっています。たとえば、ReActの行動サイクルの中で、各推論ステップにCoTを取り入れることで、AIが「なぜそう行動するのか」を説明できるようにする研究です。これは、AIが「考えながら動く」「動きながら考える」存在へと進化する方向性を示しています。
今後のAI開発では、CoTがもたらす論理的な明晰さと、ReActが持つ実践的な柔軟さを融合させることで、AIがより信頼でき、より自律的に行動する時代が訪れると考えられます。これにより、AIは単なる支援ツールから、共に考え、共に行動する「知的なパートナー」へと進化していくでしょう。
参考
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
- What is chain of thought (CoT) prompting? (IBM)
- Towards Understanding Chain-of-Thought Prompting: An Empirical Study of What Matters
- Prompt Engineering Guide — ReAct
- MIT News: AI system “ChemGPT” automates molecular discovery
- Microsoft Research: AutoGen — Enabling Next-Gen LLM Applications
