【初心者向け】ChatGPT CoT（Chain of Thought）完全ガイド｜仕組み・プロンプト例・ビジネス活用まで徹底解説

「ChatGPTに質問しても、なんだか的外れな答えが返ってくる…」

「もっと深く、的確な回答が欲しいのに！」

実は、あなたのChatGPTとの付き合い方を劇的に変える”魔法の呪文”が存在します。その名も「CoT（Chain of Thought）」

この記事でわかること

CoTとは一体何なのか
プロンプト例紹介
応用術

明日あなたの仕事を変えるかもしれない具体的なプロンプト例まで、世界一分かりやすく解説します！

この記事を読み終える頃には、あなたはChatGPTをまるで優秀なアシスタントのように使いこなし、周りから「どうしてそんなにAIを使いこなせるの？」と驚かれる存在になっているはずです。さあ、AIの思考をハッキングする旅に出かけましょう！🚀

ChatGPTとCoT（Chain of Thought）とは何か？

まずは基本の「き」。CoTが一体何者なのか、肩の力を抜いて理解していきましょう。

CoTとはAIで何を意味するのか

CoTとは「Chain of Thought（思考の連鎖）」の略。

一言でいえば、

「AIに答えだけでなく、その答えに至るまでの"思考プロセス"や"考え方の手順"も一緒に説明させる技術」

のことです。

私たちが難しい問題を解くとき、いきなり答えを出すのではなく、「まずこれを計算して、次にその結果を使って…」と頭の中で手順を考えますよね？

CoTは、まさにその"脳内ひとりごと"をAIに実行させるテクニックなんです。

ChatGPTにおけるCoTの位置づけ

ChatGPTにとって、CoTは「性能をブーストさせる魔法の呪文」のようなもの。

通常、ChatGPTは質問に対して最もそれらしい答えを瞬時に返そうとします。しかし、CoTという呪文を唱えることで、「待てよ、急がずに順を追って考えてみよう」と、AIが一度立ち止まって熟考するモードに切り替わるのです。

これにより、回答の精度が飛躍的に向上し、まるで人間のように論理的な答えを導き出せるようになります。

CoTとLLM（大規模言語モデル）の関係

２つの言葉を知らない人でも分かりやすく解説します。

LMM：膨大なデータを学習した巨大な知識のデータベース
Cot：データベースを使いこなす人

LLMが「巨大な図書館」だとすれば、CoTは「優秀な司書」のような役割を果たします。ただ本（知識）が置いてあるだけでは、複雑な問いには答えられません。CoTという司書が、「この問いに答えるには、まずAの棚のBという本を参照し、次にCの棚のDという情報と組み合わせて…」と、知識を整理し、論理的に組み合わせる手助けをしてくれるのです。

ChatGPTで理解するCoTの基本と特徴

「なんとなく分かったけど、具体的に何が違うの？」

そんな声が聞こえてきそうですね。CoTのすごさを、具体的な比較で体感してみましょう。

通常のプロンプトとの違いをわかりやすく解説

例えば、こんな質問をしてみましょう。

例題：質問１

「日本にはプロ野球チームが12球団あります。各リーグの球団数が同じだとすると、1つのリーグには何球団ありますか？また、各リーグで総当たり戦を行う場合、試合数は何試合になりますか？」

　通常のプロンプト（Before）

1つのリーグには6球団あり、試合数は15試合です。

まあ、正しいですが、少し素っ気ないですよね。どうして15試合になるのか、計算が苦手な人には分かりません。

　CoTを使ったプロンプト（After）

ステップバイステップで考えてください。

プロ野球は全部で12球団です。

セントラル・リーグとパシフィック・リーグの2つのリーグに分かれています。

各リーグの球団数は同じなので、12球団 ÷ 2リーグ = 1リーグあたり6球団となります。

次に、6球団で総当たり戦を行う場合の試合数を計算します。

計算式は n * (n-1) / 2 を使います。（nはチーム数）

この式にn=6を代入すると、6 * (6-1) / 2 = 6 * 5 / 2 = 30 / 2 = 15試合となります。

したがって、1つのリーグには6球団あり、総当たりの試合数は15試合です。

どうでしょうか？CoTを使うことで、答えだけでなく、なぜその答えになるのかという「過程」まで丸わかりになりました。

これがCoTの威力です！

ChatGPTが推論精度を高める仕組み

なぜCoTを使うと精度が上がるのでしょうか？

その秘密は「分解」にあります。

複雑な問題を一気に解こうとすると、AIも人間と同じで混乱し、間違いやすくなります。

Cotを使用することで…

問題を小さなステップに分解
一つ一つのステップは非常にシンプル
この小さな正解を積み重ねていく
AIは間違いにくくなります

最終的に複雑な問題でも正確な答えにたどり着けるのです。

人間の思考プロセスに近づけるCoTの効果

CoTのもう一つのすごい点は、AIの思考が「見える化」されることです。

これまでのAIは、

なぜその答えを出したのかが分からない「ブラックボックス」

しかし、CoTによって思考のプロセスが示されることで、

AIの回答を検証
間違いがあればどこで間違えたのかを特定

結果として、AIへの信頼性が格段に向上し、より安心してその答えを活用できます。

ChatGPTにおけるCoTプロンプトとは？

お待たせしました！ここからは、実際にあなたが使える「CoTプロンプト」の世界にご案内します。

CoTプロンプトの定義と特徴

CoTプロンプトとは、ChatGPTにCoT（思考の連鎖）を促すための「指示文」のことです。難しく考える必要はありません。いつもの質問の最後に、次のような”魔法の言葉”を付け加えるだけです。

ステップバイステップで考えてください。
思考のプロセスを説明してください。
論理的な推論過程を含めて回答してください。

これでChatGPTは「賢者モード」に切り替わり、思考を巡らせ始めます。

実際に使えるChatGPTのCoTプロンプト例

さあ、今日から使える具体的なプロンプト例を見ていきましょう！

例題１：文章の要約

以下の文章を要約してください。
まず、文章の主要なトピックを特定し、次に各段落の要点を抽出し、最後にそれらを統合して300字以内の要約を作成するという手順で、ステップバイステップで考えてください。

[ここに要約したい文章を貼り付け]

例題２：アイデア出し

来月開催する社内イベントの企画を考えています。
参加者が楽しめるようなユニークなアイデアを3つ提案してください。
提案にあたり、以下の思考プロセスを経てください。
1. イベントの目的（チームの親睦を深める）を定義する。
2. ターゲット（20代〜30代の若手社員）の興味関心を分析する。
3. 予算（1人5,000円）と時間（平日夜2時間）の制約を考慮する。
4. 上記を踏まえ、具体的で実現可能なアイデアを3つ考案し、それぞれのメリット・デメリットを説明する。

ビジネス文書や広告文での活用プロンプト

CoTはクリエイティブな作業でも威力を発揮します。

例題３：新商品のキャッチコピー作成

新発売する「AI搭載型コーヒーメーカー」のキャッチコピーを5つ考えてください。
以下のステップで思考してください。
1. この商品のターゲット顧客（忙しいビジネスパーソン、コーヒー好き）は誰か？
2. この商品の最大の特徴（AIが好みの味を学習し、自動で抽出する）は何か？
3. ターゲットが抱える悩み（毎朝コーヒーを淹れるのが面倒、自分好みの味にならない）は何か？
4. 特徴が悩みをどう解決できるか（ベネフィット）を考える。
5. ベネフィットが最も伝わる、心に響く言葉を選ぶ。

ChatGPTで活用するZero-shot CoTとFew-shot CoT

CoTには、大きく分けて2つの使い方があります。これらを覚えれば、あなたも立派なCoTマスターです！

Zero-shot CoTとは何か？具体例付きで解説

Zero-shot CoTは、お手本（shot）なし（zero）で、いきなりCoTを促す最もシンプルな方法です。

先ほどから紹介している「ステップバイステップで考えてください」という一言を付け加えるだけの、まさにこれです。お手軽ですが、非常に強力で、ほとんどの場面で効果を発揮します。まずはこのZero-shot CoTから試してみるのがおすすめです。

　例題１

Q: スーパーに買い物に行きました。リンゴを3個、1個150円のミカンを5個買いました。消費税が10%かかる場合、合計金額はいくらになりますか？ステップバイステップで考えてください。

Few-shot CoTのメリットと使い方

Few-shot CoTは、いくつかのお手本（few shots）をAIに示してから、同じように問題を解かせる方法です。

これは、AIに特定の思考パターンや回答フォーマットを学習させたい場合に非常に有効です。家庭教師が例題をいくつか解いて見せてから、「じゃあ、この問題も同じように解いてみて」と促すイメージですね。

具体例：

Q: 以下の例題のように、文章から登場人物とその関係性を抽出してください。

【例題1】

文章: 「佐藤さんは、部下である鈴木さんと共にプロジェクトを進めている。」

抽出:

佐藤さん（上司）

鈴木さん（部下）

関係性: 上司と部下

【例題2】

文章: 「田中先生は、生徒の山田くんに数学を教えている。」

抽出:

田中先生（教師）

山田くん（生徒）

関係性: 教師と生徒

【本題】

文章: 「クライアントの高橋社長に、営業担当の伊藤さんが新商品のプレゼンを行った。」

抽出:

Zero-shotとFew-shotを組み合わせる方法

実践的な使い方としては、まず手軽なZero-shot CoTで試してみて、もし期待通りの回答が得られなければ、Few-shot CoTでより詳細な指示を与える、という流れがおすすめです。

この使い分けができるようになれば、ChatGPTとの対話の質が格段に向上します。

ChatGPTの実践に役立つCoT活用例

理屈はもう十分！ここからは、CoTが様々な分野でいかに役立つか、具体的な事例を見ていきましょう。

数学や論理的推論への活用

CoTが最も得意とする分野の一つです

複雑な文章問題やパズルも、ステップごとに分解させることで、AIは驚くほどの正答率を発揮します。

計算の間違い
倫理の飛躍の間違い　など

AIの思考プロセスをチェックできるのも大きなメリットです。

プログラミング支援に役立つ事例

「このコード、何でエラーが出るの？」そんな時こそCoTの出番です。

「このPythonコードのエラー原因を特定し、修正案を提示してください。その際、どの部分がなぜ問題なのか、思考プロセスを説明してください。」と依頼すれば、AIは名探偵のようにバグの原因を突き止めてくれます。

どの部分がなぜ問題なのか？
思考プロセスの提示

『答え』より『思考・プロセス』によって学びを得られます

自然言語理解・要約での応用

長文の契約書や難解な研究論文を読むのは骨が折れますよね。

CoTを使えば、「この論文の結論は何か？その根拠となる実験結果は何か？思考の連鎖を示しながら要約して。」と指示するだけで、AIがあなたの代わりに要点を的確に整理してくれます。

Cotを使用するメリット

結論
根拠
実験結果
思考の連鎖　など

あらゆる場面を想定して内容を展開してくれます。

ChatGPTとCoTを使ったビジネス活用

CoTは、あなたのビジネスを加速させる強力な武器になります。

CoTとはビジネスにどう役立つのか？

　ビジネスにおけるCoTの価値

意思決定の質の向上
作業の効率化

勘や経験だけに頼るのではなく、AIに論理的な分析プロセスを踏ませることで、より客観的で精度の高い判断が可能になります。

資料作成や分析にかかる時間を大幅に短縮できます。

マーケティングや分析への応用事例

例題１：プロンプト

当社はフィットネスジムを運営しています。競合である「ジムA」と「ジムB」と比較した際の、当社のSWOT分析（強み・弱み・機会・脅威）を行ってください。以下のステップで分析を進めてください。

各社のサービス内容、価格、立地を比較する。

その比較から、当社の「強み」と「弱み」をそれぞれ3つ抽出する。

現在の市場トレンド（健康志向の高まり、オンラインフィットネスの普及など）を考慮し、当社にとっての「機会」と「脅威」をそれぞれ3つ抽出する。

最後に、分析結果をSWOT表の形式でまとめてください。

意思決定プロセスを支えるChatGPTの活用法

新しいプロジェクトを始めるべきか、撤退すべきか…そんな重大な決断の場面でもCoTは頼りになります。

AIに賛成意見と反対意見の両方の立場から思考プロセスをシミュレーションすることができます。

多角的な視点を得られ、見落としていたリスクやチャンスに気づくことができます。

例題１：プロンプトを活用

50年後、年金がもらえるかを考えて。CoTで。

出力結果

## 1. 現状の前提 - 公的年金は「賦課方式」（現役世代が払う保険料を、高齢世代に回す仕組み）で運営されている。 - 少子高齢化が進んでおり、現役世代が減る一方、高齢者が増えている。 - すでに「支給開始年齢引き上げ」「給付水準の調整」などが議論されている。 --- ## 2. 50年というスパン - 日本で言えば西暦2075年頃。 - 今の30歳が80歳前後、今の20歳が70歳前後。ちょうど年金世代に突入する人が多い。 - その頃の人口動態は「総人口9,000万人以下」「現役世代と高齢世代がほぼ1:1」に近づく予測もある。 - 今よりもさらに厳しい財政状況が想定される。 --- ## 3. もらえる可能性（シナリオ分岐） ### シナリオA：形を変えて存続 - 「年金制度はなくならない」とよく言われるのは、制度がなくなる＝社会不安が爆発するため。 - ただし支給年齢は75歳以降、支給額は現行の半分程度になる可能性が高い。 - 消費税や社会保険料のさらなる引き上げで財源を確保するかもしれない。 ### シナリオB：ベーシックインカム化 - 少子化や労働構造の変化に対応し、公的年金を廃止して「最低限の生活保障」だけを税方式で支給。 - 年金という形ではなく「全員一律の給付金」として残る可能性。 ### シナリオC：大幅縮小 - 現役世代の負担が限界に達し、「年金は低所得者のみ対象」という生活保護的制度に変わる。 - 中間層以上は「年金はほぼ期待できない→自助努力で老後資金を準備」がスタンダードになる。 --- ## 4. 外部要因 - **経済成長**：AIや新技術で生産性が大きく上がれば、現役世代の負担は緩和され、年金維持の余地が広がる。 - **移民政策**：人口減少を移民で補えば、賦課方式が延命する可能性がある。 - **社会価値観の変化**：家族・地域単位での扶養が復活する社会になるかもしれない。 --- ## 5. 結論（現時点での予測） - **完全に「もらえない」ことは考えにくい。** - ただし「今の年金像（65歳から毎月数十万円、終身保障）」はほぼ維持できない。 - 実際には「開始年齢が遅れ、額が減り、最低限の生活保障」程度になる確率が高い。 - 個人としては「公的年金＝ボーナス」「生活の柱は自助努力（資産形成・投資・仕事延長）」と考えるのが合理的。

例題２：プロンプトを活用

ビジネスアイデアを考えて。CoTで考えて。

出力結果

最終的なアイデアだけでなく、「なぜそのアイデアなのか」も説明してくれています。

## 🧩 Step 1: 社会の課題を洗い出す * 日本では少子高齢化が進み、介護や医療の需要が増加している。 * 高齢者はデジタルツールを使いこなすのが難しいケースが多い。 * 一方で、若年層はスマホやAIツールを日常的に活用している。 👉「世代間のデジタル格差」が課題。 --- ## 🧩 Step 2: 解決できる分野を絞る * 高齢者が困る領域： * 病院予約や薬の管理 * 行政手続き * 買い物や日常サービスの利用 * これらは **デジタルサポート** によって改善可能。 --- ## 🧩 Step 3: 提供できる解決策を考える アイデア例： * **「デジタル・コンシェルジュ」サービス** → 高齢者向けに「LINE」や「電話」ベースで、AI＋人のサポートが連携する仕組み。 → AIが一次対応し、複雑な問い合わせは人間オペレーターへスムーズに引き継ぎ。 → 病院予約、薬リマインド、買い物代理注文、行政手続き代行などを支援。 --- ## 🧩 Step 4: ビジネスモデルを整理 * サブスクリプション型（月額 2,000〜3,000円） * 家族が契約して親のサポートに使う形も想定 * B2B向けに「介護施設」や「自治体」へ導入可能 --- ## 🧩 Step 5: 差別化ポイント * 単なる「AIチャット」ではなく、人間による温かいサポートを組み合わせる * 高齢者がすでに慣れている **電話・LINE** を入り口にすることで導入障壁を下げる * データをもとに高齢者ニーズを分析し、地域サービスや医療機関と連携できる --- ## 🎯 提案アイデア **「シニアのためのデジタル・コンシェルジュ」** → 高齢者とデジタル社会の橋渡しをするサービス。 → AIと人間のハイブリッド対応で、日常生活・医療・行政をまるごと支援。

ChatGPTとCoTにおけるプロンプトエンジニアリング

CoTを使いこなすことは、「プロンプトエンジニアリング」の第一歩です。

プロンプトエンジニアリングとは？基礎解説

プロンプトエンジニアリングとは、一言でいえば「AIから最高の答えを引き出すための"質問術"」です。

AIの特性を理解し、いかに的確で、分かりやすい指示（プロンプト）を出せるかが鍵となります。CoTは、その中でも特に強力なテクニックの一つなのです。

OpenAI Prompt Engineeringの考え方

　良いプロンプトの基本

明確な指示を与えること
文脈を提供すること
例を示すこと

プロンプトエンジニアリング事例集とCoTの組み合わせ

CoTは他のプロンプトテクニックと組み合わせることで、さらにパワーアップします。

　ペルソナ設定 + CoT

「あなたは優秀な経営コンサルタントです。ステップバイステップで、当社の売上を向上させる戦略を提案してください。」

　出力形式指定 + CoT

「競合製品の分析を、思考プロセスを含めてMarkdownの表形式で出力してください。」

このように、CoTを軸に様々な指示を組み合わせることで、AIを自在にコントロールできるようになります。

ChatGPTとCoTの課題と今後の展望

CoTは万能ではありません。その限界と未来についても知っておきましょう。

なぜLLMはデフォルトで思考連鎖を使わないのか？

答えはシンプルで、計算にコスト（時間とエネルギー）がかかるからです。「今日の天気は？」といった簡単な質問に、毎回「まず気象衛星のデータを確認し…」と長々と思考プロセスを説明されても困りますよね。そのため、通常は最も効率的な方法で回答し、CoTはユーザーが明示的に要求したときにだけ実行されるのです。

ChatGPTとCoTの限界と注意点

　ハルシネーション（もっともらしい嘘）

CoTは思考プロセスを生成しますが、そのプロセス自体が間違っている可能性もあります。

「それっぽいこと」を論理的に語るのが得意なので、鵜呑みにせず、必ずファクトチェックを心がけましょう。

　思考の固定化

一度示した思考プロセスに固執し、柔軟な発想ができなくなることがあります。

ChatGPTとCoTまとめ

長い旅もいよいよ終わりです。最後に、CoTの要点をしっかりおさらいしておきましょう。

ChatGPTにおけるCoTのメリット総整理

✅ 回答精度が劇的に向上する
✅ 複雑で論理的なタスクに対応できる
✅ AIの思考プロセスが「見える化」され、信頼性が増す
✅ 間違いを発見し、修正しやすくなる
✅ あなたのAI活用スキルが一段上のレベルに上がる

初心者が試すべきCoTプロンプト例

色々紹介しましたが、まずはこれだけ覚えてください。どんな質問でも、最後にこの一言を付け加えるだけ。

「ステップバイステップで考えてください。」

これだけで、あなたのChatGPT体験は今日から変わります。

学習に役立つリソース・書籍・研究論文

CoTの世界は非常に奥深く、日々進化しています。さらに深く学びたい方は、Google AIが発表したCoTに関する最初の論文（"Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models"）などを調べてみるのも面白いでしょう。

さあ、今すぐChatGPTを開いて、魔法の呪文を唱えてみてください。AIがあなたの最強の思考パートナーになる未来は、もうすぐそこです。

ぜひ活用してみてください👍

ChatGPT CoT（Chain of Thought）とは？仕組み・プロンプト例・活用法をわかりやすく解説