AIとの対話を一段階上のレベルに引き上げる革命的なテクニック「Chain of Thought（CoT）」を本記事で詳しく解説しています。AIに「段階的に考えてください」というシンプルな魔法の言葉を追加するだけで、複雑な問題の解決精度が劇的に向上し、AIの思考プロセスが透明化されるこの手法は、ビジネス文書作成からプログラミング、マーケティング戦略の立案まで幅広く活用できます。初心者でもすぐに実践できる具体的なフレーズやステップバイステップの活用法、さらには適切な使い分けのコツまで網羅した本ガイドを読めば、今日からすぐにAIとのコミュニケーションが変わり、あなたのビジネスや学習に革新的な価値をもたらすでしょう。
はじめに：AIの思考プロセスを見える化する「Chain of Thought」
「AIに質問したけど、なんだか答えが微妙…」「もっとAIの考え方を知りたい」こんな経験はありませんか？
AIチャットボットを使っていると、時々「なぜその答えになったの？」と首をかしげることがあります。特に複雑な問題を投げかけたときに、AIがどんな思考過程を経てその結論に至ったのか知りたくなりますよね。
実はAIに思考プロセスを見える化してもらう魔法の方法があります。それが「Chain of Thought（チェーン・オブ・ソート）」、略して「CoT」と呼ばれる手法です。
私自身、最初はAIが出す回答をただ受け取るだけでした。しかし、CoTの手法を知ってからは、AIとの対話が格段に深まり、仕事の生産性も大きく向上しました。
たとえば先日、複雑なマーケティング戦略について悩んでいたときに、通常の質問では表面的な答えしか得られませんでした。しかしCoTを使って「一歩ずつ考えてみて」と指示したところ、AIがマーケティング戦略の立案過程を段階的に説明してくれて、とても納得のいく提案が得られたのです。
この記事では、AIに詳しくない方でも簡単に使える「Chain of Thought」について、基本概念から実践的な使い方まで詳しく解説します。これを読めば、あなたも今日からAIとの対話を一段階レベルアップさせることができるでしょう。
Chain of Thought（CoT）とは何か？
AIに「ちょっと待って、そこに至るまでの考え方も教えて」と頼むようなイメージです。
Chain of Thought（CoT）とは、AIに最終的な回答だけでなく、その答えに至るまでの思考プロセスも一緒に説明してもらう手法です。人間が複雑な問題を解くときに「まずこう考えて、次にこうして…」と段階的に考えるように、AIにも同じように「考えながら答える」よう促します。
CoTの基本概念：AIに「考えながら解く」よう促す方法
AIモデルは膨大なデータから学習していますが、通常は最終的な回答だけを出力します。しかしCoTを使うと、AIは「どうやってその答えにたどり着いたか」という思考の過程も見せてくれるようになります。
たとえば、こんな違いがあります：
通常の質問と回答：
- 質問：「太郎は8個のリンゴを持っています。花子に3個あげて、その後で2個買いました。太郎は今、何個のリンゴを持っていますか？」
- AIの回答：「7個です」
CoTを使った質問と回答：
- 質問：「太郎は8個のリンゴを持っています。花子に3個あげて、その後で2個買いました。太郎は今、何個のリンゴを持っていますか？一歩ずつ考えてください」
- AIの回答：
- 太郎は最初に8個のリンゴを持っています
- 花子に3個あげたので、8 – 3 = 5個になりました
- その後、2個買ったので、5 + 2 = 7個になりました
- したがって、太郎は今7個のリンゴを持っています
このように、CoTを使うとAIの思考プロセスが見える化され、回答の信頼性が高まり、また自分自身の理解も深まります。
なぜCoTが注目されているのか？
CoTが注目されている理由は主に3つあります：
- AIの「ブラックボックス化」問題を解消：AIがなぜその答えを出したのか分からないという不安を軽減できます
- 複雑な問題での正確性向上：段階的に考えることで、飛躍した思考や見落としが減り、複雑な問題でも正確な回答が得られるようになります
- 人間とAIのコミュニケーション革命：AIの思考プロセスを理解することで、より効果的な指示を出せるようになり、人間とAIの協業が深まります
私がCoTを知ったのは、ある複雑な事業計画の策定に行き詰まったときでした。通常の方法でAIに質問しても満足のいく回答が得られなかったのですが、「この問題を段階的に考えてみて」と指示したところ、AIが計画立案のプロセスを順を追って説明してくれました。それによって盲点に気づき、最終的に成功へと導くことができたのです。
CoTは2022年にGoogleの研究者によって提案された比較的新しい手法ですが、今やAIとの対話を劇的に改善する重要なテクニックとして急速に広まっています。次のセクションでは、このCoTを実際のビジネスシーンでどう活用できるのかについて詳しく見ていきましょう。
CoTを実践で使うメリット
日々のAI活用が一気に進化する、3つの決定的なメリットとは？
Chain of Thought（CoT）を使うことで、あなたのAI活用スキルは格段に向上します。特に実務で使う場合、次の3つのメリットが大きいでしょう。
複雑な問題の解決精度が上がる
AIに複雑な問題を投げかけたとき、一発で完璧な回答が得られるとは限りません。特に多くの情報を考慮しなければならない問題では、AIが途中で思考を見失うことがあります。
CoTを使うと、AIは問題を小さなステップに分解して考えるようになるため、複雑な問題でも筋の通った回答が得られやすくなります。
例えば、あるオンラインショップの開設を考えている場合：
通常の質問：
「オンラインショップ立ち上げに必要なステップを教えて」
CoTを使った質問：
「オンラインショップの立ち上げを考えています。ターゲット選定から集客まで、段階的に考えながら説明してください」
CoTを使った場合、AIはターゲットの選定、商品構成、価格設定、プラットフォーム選び、マーケティング戦略など、一つひとつのステップを論理的につなげて説明してくれます。これにより、あなたの企画の抜け漏れを防ぎ、より実現可能な計画を立てられるようになります。
AIの思考過程が見えるから安心して使える
AIの回答を鵜呑みにして失敗した経験はありませんか？特にビジネスの重要な意思決定に関わる問題では、AIがなぜその結論に至ったのかを理解する必要があります。
CoTを使うと、AIの思考過程が可視化されるため：
- 回答の妥当性を自分で判断できる
- AIが見落としている点や誤解している点を発見できる
- 回答を信頼して良いか判断材料になる
実際に私は、新規事業計画でAIのアドバイスを求めるときは必ずCoTを使います。AIが「まずこの市場の規模を考慮し、次に競合状況を分析して…」というように思考過程を示してくれると、その推論に問題がないか、自分で確認しながら進められるので、最終的な判断に自信が持てるのです。
教育・学習ツールとしても活用できる
CoTは学びのパートナーとしても優れています。特に新しい分野を学んでいるとき、AIに「考え方」を説明してもらうことで、あなた自身の理解も深まります。
例えば、あなたがデジタルマーケティングの基本を学びたい場合：
通常の質問：
「SNSマーケティングの効果的な方法は？」
CoTを使った質問：
「SNSマーケティングの効果的な方法について、なぜそれが効果的なのか理由も含めて段階的に説明してください」
後者の質問をすると、AIは単なるテクニックの列挙ではなく、「まずターゲットオーディエンスを理解し、彼らが多く使うプラットフォームを特定し、そのプラットフォームの特性に合わせたコンテンツを…」というように、マーケティングの思考プロセスそのものを学べます。
私はこの方法で、プログラミングやデータ分析など、これまで苦手だった分野の基本的な考え方を効率良く学ぶことができました。AIが思考過程を示してくれることで、単に「やり方」ではなく「考え方」を学べるのです。
具体的な活用シーン
「どんな場面で使うと効果的なの？」実践的な活用例を見てみましょう。
CoTの威力が特に発揮されるのは、複雑な思考プロセスが必要な場面です。具体的にどのような分野で活用できるのか、実例を見ていきましょう。
ビジネス文書作成での活用法
企画書、報告書、提案書など、ビジネス文書の作成は論理的思考が求められます。CoTを使えば、AIに文書構成の考え方から学ぶことができます。
実際の活用例：
「新規事業の企画書を作成したいと思います。どのような構成で書くべきか、その理由も含めて段階的に考えてください」
このように質問すると、AIは：
- まず事業概要がなぜ冒頭に必要か
- 市場分析をなぜこの段階で行うべきか
- どのようにして競合との差別化を図るべきか
- なぜ財務計画はこの順序で示すべきか
といった思考の流れを説明しながら企画書の構成を提案してくれます。この過程を学ぶことで、あなた自身の文書作成スキルも向上します。
私はプレゼン資料の作成に行き詰まったとき、CoTを使ってAIにアドバイスを求めました。AIが「聴衆の関心を引くために最初にこの点を強調し、次にデータで裏付けを示す理由は…」と説明してくれたおかげで、より説得力のあるプレゼンが作成できました。
マーケティング・セールスコピー作成での効果
魅力的なコピーライティングには、ターゲットの心理を理解し、適切な言葉で訴求する思考プロセスが必要です。CoTを使うことで、この複雑なプロセスを解きほぐすことができます。
活用例：
「健康志向の30代女性向けの新しいサプリメントのランディングページを作りたいです。どのように心理的な訴求点を構成していくべきか、段階的に考えながら説明してください」
AIの回答例：
- まず、ターゲットの痛点を理解します：30代女性は仕事や家庭の両立でストレスや疲れを感じていることが多いため、それに共感する導入文から始めます
- 次に、健康意識の高さに訴えかけます：単に「疲れを取る」ではなく「体の内側からの健康」という価値観に共感する内容にします
- 証拠と信頼性を示します：科学的根拠や利用者の声を効果的に配置する理由は…
このように、単にコピーの例を示すのではなく、なぜそのコピーが効果的なのかという思考プロセスを理解できます。
プログラミング・コード生成での威力
プログラミングを学んでいる方や、エンジニアでない方がコードを書く必要がある場合、CoTは特に強力なツールになります。
活用例：
「お問い合わせフォームのHTMLとJavaScriptを作成したいのですが、入力チェックと送信処理も含めて、なぜそのようなコードになるのか段階的に説明しながら生成してください」
AIの回答では、単にコードを出力するだけでなく：
- まずフォームの基本構造はこのように設計する理由
- 入力検証が必要な理由とその実装方法
- ユーザー体験を向上させるためのフィードバック機能の追加方法
といった開発思考のプロセスを説明してくれるため、コードの意味を理解しながら実装できます。
これらの活用シーンからわかるように、CoTは単に「より良い回答」を得るためだけでなく、AIとの対話を通じて思考プロセスそのものを学ぶことができる強力なツールなのです。次のセクションでは、このCoTを実際にどう使えばいいのか、具体的な方法を見ていきましょう。
CoTの使い方：実践ガイド
今日からすぐに使える「AIの思考力を引き出す魔法の言葉」をマスターしましょう！
CoTの概念は理解できても、「具体的にどう使えばいいの？」と悩む方も多いでしょう。ここでは、今すぐ実践できる具体的な使い方を紹介します。AIとの対話が劇的に変わる「魔法の言葉」を使って、あなたもCoTの威力を体験してみてください。
初心者でもすぐに使える「魔法の言葉」フレーズ集
CoTを引き出すには、AIに「思考過程を見せて」と伝える必要があります。以下は、そのための効果的なフレーズ集です。どのAIチャットボットでも使えるので、ぜひコピーして試してみてください。
基本的なCoT誘導フレーズ：
- 「一歩ずつ考えてください」
- 「順を追って考えながら回答してください」
- 「この問題を段階的に解決してください」
- 「あなたの思考過程を示しながら回答してください」
- 「なぜそう考えるのか理由も含めて説明してください」
これらの「魔法の言葉」をプロンプト（AIへの指示）に加えるだけで、AIの回答の質が劇的に向上します。実際にプロンプト例を見てみましょう。
具体的なプロンプト例：
通常のプロンプト：
「新しいオンライン講座のマーケティング戦略を立ててください」
CoTを使ったプロンプト：
「新しいオンライン講座のマーケティング戦略を立てたいと思います。ターゲット分析からコンバージョン最大化まで、なぜそのアプローチが効果的なのか理由も含めて、順を追って考えてください」
このように質問するだけで、AIは単なる戦略のリストではなく、ターゲット分析の方法、競合調査のポイント、効果的なチャネル選定の理由など、マーケティング戦略立案の思考プロセスを示してくれるようになります。
私の場合、プレゼン資料を作る際に「プレゼンの構成を教えて」ではなく、「なぜ聴衆がこの内容に興味を持つのか、どのような順序で説明すれば納得してもらえるのかを考慮しながら、プレゼンの構成を段階的に考えてください」と指示したところ、単なる目次ではなく、聴衆心理に基づいた説得力のある構成を提案してもらえました。
ステップバイステップで試せるCoT活用術
CoTを使いこなすには、少しのコツが必要です。以下の手順に従って実践してみると良いでしょう。
1. 問題を明確に定義する
まず、AIに解決してほしい問題を具体的に伝えます。曖昧な質問よりも、明確な問題設定のほうがCoTの効果が高まります。
例： 「SNSフォロワーを増やす方法」(曖昧) → 「30代女性をターゲットにしたアパレルブランドのInstagramフォロワーを3ヶ月で1000人増やす方法」(具体的)
2. 思考のステップを指定する
可能であれば、考えてほしいステップを具体的に指示します。これによりAIの思考の方向性が明確になります。
例： 「まずターゲットの行動パターンを分析し、次に効果的なコンテンツタイプを検討し、最後に投稿頻度とタイミングについて考えてください」
3. 理由の説明を求める
単に手順だけでなく、「なぜそうするのか」という理由の説明を求めることで、より深い思考プロセスを引き出せます。
例： 「それぞれの施策がなぜ効果的なのか、その理由も説明してください」
4. 複数の視点からの検討を促す
一面的な思考ではなく、様々な角度からの検討を促すと、より包括的な回答が得られます。
例： 「コスト面、時間効率、効果の観点からそれぞれ考慮しながら分析してください」
5. 出てきた回答を評価・改善する
最初の回答でCoTが不十分な場合は、さらに質問を重ねて思考プロセスを深掘りしましょう。
例： 「最初のステップについてもう少し詳しく分析してもらえますか？なぜそのアプローチが効果的なのか、さらに詳しく知りたいです」
これらのステップを実践することで、AIとの対話の質が格段に向上します。単なる情報の受け取り手ではなく、AIと共に考えるパートナーシップを築くことができるでしょう。
例えば、私がある新規事業の市場調査をAIに依頼したとき、上記のステップに従ってプロンプトを作成しました。その結果、単なるデータの羅列ではなく、「なぜこの市場セグメントが有望なのか」「どのような競合リスクがあるのか」といった思考プロセスが見える分析が得られ、事業計画の精度が大幅に向上したのです。
CoTは単なるテクニックではなく、AIとの新しいコミュニケーション方法だと考えてください。質問の仕方を少し変えるだけで、AIからの回答の質と深さが劇的に変わるのです。次のセクションでは、CoT活用時の注意点とデメリットについて解説していきます。
CoT活用の注意点とデメリット
「魔法の杖」ではなく「便利な道具」として使いこなすために知っておくべきこと。
CoTは非常に強力なテクニックですが、万能ではありません。効果的に活用するためには、いくつかの注意点とデメリットを理解しておく必要があります。ここでは、CoT活用時のポイントについて解説します。
すべての場面でCoTが必要なわけではない
単純な質問に対してCoTを使うと、かえって冗長な回答になることがあります。例えば「今日の天気は？」といった質問に対して思考プロセスを求めても意味がありません。
CoTが特に効果を発揮するのは：
- 複雑な問題解決が必要な場面
- 多段階の推論が必要な場面
- クリエイティブな提案を求める場面
- 専門的な分析が必要な場面
逆に、以下のような場合はCoTを使わない方がスムーズです：
- 単純な事実確認
- 短い定義の説明
- シンプルなリスト作成
私の経験では、マーケティング計画の立案や事業戦略の検討など複雑な思考が必要な場面ではCoTが非常に役立ちました。一方、「明日の会議の議題を箇条書きにして」のような単純なタスクでは、直接的な指示の方が効率的でした。
処理時間やコストへの影響
CoTを使うと、AIはより多くの文章を生成する必要があります。これにより以下のような影響が出ることがあります：
- 応答時間の増加：思考プロセスの生成に時間がかかるため、回答までの待ち時間が長くなります
- トークン消費量の増加：有料APIを使用している場合、詳細な思考プロセスの生成によりコストが増加します
- コンテキスト長の制限：長い思考チェーンが会話の履歴（コンテキスト窓）を圧迫し、AIが前の会話を忘れやすくなることがあります
例えば、私がOpenAIのAPIを使用したプロジェクトでは、CoTを活用した詳細な分析を行うと、通常の3倍程度のトークン消費がありました。コストと精度のバランスを考慮しながら使用することが重要です。
誤った思考プロセスのリスク
AIの思考プロセスが常に正しいとは限りません。むしろ、CoTによって思考過程が可視化されることで、AIの間違いがより明確になることもあります。
注意すべき点は：
- 説得的な誤り：思考プロセスが論理的に見えても、前提や事実が間違っている場合があります
- 確信バイアス：最初に思いついた方向性に沿って思考を展開し、他の可能性を考慮しないことがあります
- 専門知識の限界：AIの知識には限界があり、特に専門的な分野では不正確な思考プロセスを示すことがあります
実際に私がファイナンス関連の分析をAIに依頼したとき、論理的に見える思考プロセスを示されましたが、専門家に確認したところ、いくつかの財務概念に誤解があることがわかりました。AIの回答は常に批判的に検証する姿勢が重要です。
CoTの思考プロセスを見ることで、むしろAIの限界や間違いに気づきやすくなるという利点もあります。これは、透明性の増加による重要なメリットの一つでもあります。
バランスの取れた活用のために：
- 問題の複雑さに応じてCoTの使用を判断する
- 重要な意思決定には、AIの思考プロセスを自分で検証する
- 専門分野では、AIの回答を参考程度にとどめ、専門家の確認を得る
- 時間やコストの制約がある場合は、簡潔な回答とのバランスを取る
CoTは強力なツールですが、万能薬ではありません。状況に応じて適切に使い分けることで、AIとの対話をより効果的に、より価値あるものにすることができるでしょう。
次のセクションでは、CoTの将来性と今後の展望について解説します。
CoTの将来性と今後の展望
AIとのコミュニケーションはどこに向かうのか？知っておくべき次世代技術の行方。
Chain of Thought（CoT）は日進月歩で進化するAI技術の中でも特に注目されている分野です。AIの思考プロセスを可視化するこの技術は、今後どのように発展していくのでしょうか？ビジネスパーソンとして把握しておくべき未来の展望を見ていきましょう。
進化するCoTの最新技術動向
CoTは急速に進化しており、研究者や開発者たちによって様々な拡張手法が生み出されています。最近の技術動向としては、以下のような発展が見られます：
1. Zero-Shot Chain of Thought
従来のCoTでは、「一歩ずつ考えてください」という明示的な指示が必要でした。しかし、最新のAIモデルでは、特別な指示がなくても自動的に思考プロセスを展開する能力が向上しています。
例えば、OpenAIのGPT4oやAnthropicのClaude 3など最新モデルでは、複雑な問題に対して自発的に段階的思考を示すケースが増えています。これにより、ユーザーが特別なプロンプト技術を知らなくても、自然に質の高い回答が得られるようになっています。
2. Tree of Thoughts（思考の木）
CoTが線形的な思考プロセスを示すのに対し、「Tree of Thoughts（ToT）」は複数の可能性を並行して検討する分岐型の思考を実現する手法です。問題解決において、いくつかの道筋を同時に探索し、最も有望な経路を選ぶという人間の思考により近いアプローチです。
たとえば、「新規事業の立ち上げ」について質問すると、「オンライン展開」「実店舗展開」「ハイブリッドモデル」など複数の選択肢を同時に検討し、それぞれのメリット・デメリットを比較分析してくれます。
3. 自己批評・自己修正能力の向上
最新のAIモデルでは、自分の思考プロセスを振り返り、誤りや不足を自己修正する能力が向上しています。これは「自己反省型思考」とも呼ばれ、より正確で信頼性の高い回答につながります。
例えば、「この計算に誤りがないか確認しよう」「この結論には他の視点も考慮する必要がある」といった自己チェックを行いながら回答を洗練させていくのです。
私が最近体験したケースでは、マーケティング戦略の分析を依頼したとき、AIが途中で「ここで考慮すべき重要な要素を見落としていました。デジタルシフトによる顧客行動の変化も分析に加える必要があります」と自ら修正し、より包括的な分析を提供してくれました。
ビジネスでの活用がさらに広がる分野
CoTの技術進化に伴い、ビジネスでの活用範囲も大きく広がっています。特に以下の分野での発展が期待されています：
1. 意思決定支援システムの高度化
経営判断やプロジェクト決定など、複雑な意思決定のプロセスをCoTで可視化することで、より透明性と説明性の高い意思決定支援が可能になります。
例えば、「市場拡大と新製品開発、どちらに投資すべきか」といった経営判断において、多角的な分析と思考プロセスを示してくれるため、より根拠のある決断ができるようになります。
2. 教育・トレーニングの革新
CoTを活用した教育システムでは、単に答えを教えるのではなく、思考プロセスそのものを学ぶことができます。これにより、ビジネススキルの効率的な習得が可能になります。
例えば、営業トレーニングにおいて、「この商談のクロージングに失敗した理由を分析してください」という質問に対し、AIが顧客心理の分析から交渉プロセスの問題点まで段階的に解説することで、営業担当者のスキル向上が加速します。
3. 創造性を必要とする業務での活用拡大
マーケティング、広告、製品開発など創造性を必要とする分野でも、CoTにより思考プロセスが可視化されることで、よりクリエイティブなアイデア生成が可能になります。
例えば、「新製品のコンセプト開発」において、ターゲット分析からニーズ発掘、差別化要素の検討まで段階的な思考プロセスを示すことで、より革新的な製品コンセプトの創出をサポートします。
AIリテラシーの重要性が高まる社会
CoTをはじめとするAI技術の進化により、AIリテラシー（AIを理解し活用する能力）の重要性がますます高まっています。将来的には以下のようなスキルが重視されるでしょう：
1. AIとの効果的な対話能力
AIに対して適切な質問や指示を出し、最大限の価値を引き出す能力が、個人の競争力を左右する重要なスキルになります。CoTを活用した「思考誘導型質問」はその代表的なスキルの一つです。
2. AIの限界を理解する批判的思考力
AIが示す思考プロセスを批判的に評価し、その限界と可能性を理解する能力が求められます。CoTにより思考プロセスが可視化されることで、このスキルの重要性と習得のしやすさが高まります。
3. 人間とAIの協業モデルの構築
AIを単なるツールではなく、思考のパートナーとして位置づけ、人間の創造性と判断力をAIの処理能力で増幅する新しい協業モデルが広がるでしょう。
私の所属する組織でも、以前は「AIに任せる業務」と「人間が行う業務」を明確に分けていましたが、最近では「AIとの共同思考プロセス」という概念が広がりつつあります。特に戦略立案や新規事業開発において、AIの提示する思考プロセスを人間がさらに発展させるという協業スタイルが定着しつつあります。
未来のビジネスパーソンに求められるスキル
CoTをはじめとするAI技術の進化を踏まえると、未来のビジネスパーソンには以下のようなスキルが求められるでしょう：
1. プロンプトエンジニアリング能力
AIに適切な指示を出し、最大限の成果を引き出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルが、多くの職種で基本スキルになると予想されます。CoTを効果的に活用するプロンプト設計もその一部です。
2. AIと人間の強みを組み合わせる統合力
AIの思考プロセスを理解した上で、人間ならではの創造性、倫理的判断、共感力などと組み合わせて価値を生み出す能力が重要になります。
3. 継続的学習と適応力
AI技術は急速に進化しています。新しい技術やアプローチを継続的に学び、自分のワークフローに取り入れていく柔軟性と学習意欲が不可欠です。
私はこの1年間で、CoTをはじめとする様々なAI活用テクニックを学び、日々の業務に取り入れてきました。その結果、以前は1週間かかっていた市場分析レポートの作成が1日で完了するようになり、その分、より創造的な戦略立案に時間を割けるようになりました。
AIの能力が日々進化する現代において、「AI vs 人間」という対立構図ではなく、「AIと人間の協創」という視点で技術を捉え、活用していくことが重要です。Chain of Thoughtはまさに、AIと人間が共に考え、より良い未来を創造するための架け橋となる技術なのです。
最後に：CoTで変わるあなたの未来
「思考の見える化」がもたらす、AIとの新しい関係性とは？
Chain of Thought（CoT）は単なるAI活用テクニックを超えた、AIと人間の新しいコミュニケーション方法です。AIブラックボックスの扉を開き、思考プロセスを見える化することで、AIとの対話は「指示と回答」という単純な関係から、「共に考えるパートナーシップ」へと進化します。今日からCoTを実践し、AIの思考力を最大限に引き出すことで、あなたのビジネスやキャリアに新たな地平が開けるでしょう。
