思考の木とは
思考の木とは、AIに一本道で考えさせる代わりに、複数の考えの道筋を枝分かれさせて試させ、難しい問題の正答率を高めるプロンプトの技法です。英語ではTree of Thoughts（ToT）と呼ばれます。行き止まりなら引き返し、有望な枝を選んで深めていく、人の試行錯誤に近い進め方。
一本道の思考との違い
土台にあるのはChain-of-Thought（思考の連鎖）。これは答えにたどり着くまでの考えを順に書き出させる手法ですが、いったん進むと後戻りはしません。Tree of Thoughtsは、その途中で複数の案に枝分かれさせ、それぞれをAI自身に評価させ、見込みの高い枝を選びます。ダメな道は捨て、別の枝へ戻る。2023年に発表され、計画や探索が必要な難問で力を発揮します。
使いどころとコスト
向いているのは、答えが一つに定まりにくく、段取りや探索を要するタスクでしょう。ただし複数の道筋を試すぶん、計算量やAPIの費用は増えます。何にでも使えば得というより、難しさに見合う問題に絞るのが現実的です。AIに「じっくり考えさせる」ための、頭の使い方の設計図と捉えるとよいでしょう。
Topicパズルの正答率が4%から74%へ跳ねた
効果を示す有名な例が、Game of 24という数字パズルです。4つの数字を四則演算で24にする問題で、従来のChain-of-Thoughtはわずか4%しか解けませんでした。ところがTree of Thoughtsでは74%まで跳ね上がったと報告されています。一本道をやめ、「枝分かれして試し、ダメなら戻る」に変えるだけで、ここまで差がつくわけです。
思考の木に関するよくある質問
- Tree of Thoughtsはいつ、誰が提案したものですか？
- 2023年に、Shunyu Yao氏らの研究チームが発表しました。NeurIPS 2023という国際会議で報告された、比較的新しいプロンプトの技法です。
- Tree of Thoughtsを使うには専用のツールが必要ですか？
- 専用の製品というより、AIへの問いかけ方・進め方の枠組みです。複数の案を出させて評価し、選び直す流れを組み立てることで実現できます。
- Tree of Thoughtsはどんなモデルでも使えますか？
- 考え方自体は多くのモデルで試せます。ただし枝分かれした案を評価する場面では性能の高いモデルほど安定しやすく、また複数回のやり取りが要るため、一問一答より手間と費用がかかります。
