【ChatGPTをフル活用】高精度なプロンプト「Tree-of-Thoughts」でAIからより良い回答を引き出そう

現在、世界中で生成系AIが研究され、日本の中小企業でもChatGPTが業務に活用されています。

ChatGPTからより良い回答を引き出すためには、プロンプト（＝AIへの質問文）の工夫が必要です。2022年6月、「Tree-of-Thoughts 」というプロンプトが、Yao et el. とLong (2023)により報告されました。

Tree-of-Thoughts は、人間と同じ思考プロセスで、課題を論理的に解決する方法です。従来のプロンプトと比べて、非常に高精度であることが示されています。

本記事は、中小企業の経営者がTree-of-Thoughtsプロンプトを使い、AIの回答を自社の課題解決に活かす方法について説明します。

Tree-of-Thoughtsプロンプトとは？

Tree-of-Thoughts（ToT）とは、ChatGPTの回答を出力する過程に「評価」や「深掘り」を加えることで、複雑な課題に対応させる手法です。

従来の手法と比較して、ChatGPTの回答精度が大幅に向上したと報告されています。

まずは、下図をご覧ください。

図1：Tree-of-Thoughtsのイメージ図（Yao at el.より抜粋）

上図1には、従来の主な手法（点線より左）と、Tree-of-Thoughts（右）のイメージ図が比較されています。

従来は、「Input-Output Prompting（IO）」「Chain-of-Thought Prompting（CoT）」「Self Consistency with CoT（CoT-SC）」という手法が用いられていました。

それぞれの特徴を、以下に説明します。

IO：最もシンプルな手法で、質問と回答が1対1となる。
CoT：結論へ向かいステップバイステップ（＝段階ごとに）進める手法。
CoT-SC：CoTを複数出力し、もっともマジョリティーな回答を選ぶ手法。

従来は、こういった工夫をプロンプトに取り入れていました。

これに対してTree-of-Thoughtsは、課題に対し、

・複数のアイデアを回答してもらう
・アイデアに対して評価を行う
・選び抜いたアイデアを深く掘り下げる
・ベストなものを選ぶ

など、人間の思考と同じように最適な結果を選んでいきます。これが「Tree-of-Thoughts（思考の木）」と呼ばれる理由です。

Tree-of-Thoughts（ToT）プロンプトの具体的な手順

ToTプロンプトは、「案を出す」「評価する」「深掘りする」「順位付けする（結論・判断）」の４ステップがあります。

今回は、製造業に携わる中小企業の経営者が、自社の生産ラインのボトルネックを探す場面を想定し、ToTプロンプトを実演していきます。

ステップ１：案を出す

まずは想定される課題に対し、ChatGPTにアイデアを複数出してもらいます。

プロンプトは以下の通りです。

#命令文：

あなたは中小企業の優秀な経営者です。

これから自社の業務改善に対するアイデア出しを行い、対話に沿って具体的な解決策を回答していただきます。

以下の制約条件と入力文に従い、具体的なアイデアを回答して下さい。

#制約条件：

・文章は現実的なトーンで生成して下さい。
・丁寧な言葉遣いを意識して下さい。

#入力文：

以下の内容に基づき、具体的なアイデアを10個教えてください。

業界：製造業

テーマ：製造業に携わる中小企業の経営者が、自社の業務を改善するアイデアを得る

課題：

・自社製品の生産ラインを効率化すべく、業務フローの「見える化」を行う
・製造業の見える化は、生産情報をデータ化し、その数値を客観的に捉える
・自社製品の生産ラインにおいて特に時間がかかり、生産能力や作業効率が悪い工程を見つける（＝ボトルネックを見つける）

#出力文：

この質問文に対し、以下の回答が出力されました。

ここまでは、従来のAI活用方法と同じです。

ステップ２：評価する

続いて、①の回答に対する実現可能性や評価を質問していきます。

次のようなプロンプトを入力します。

今の回答を、改めてご自身で評価して下さい。
評価の基準は、実際に中小企業の経営者が自社の業務フロー改善に取り入れるかどうか、納得できるかという視点も取り入れて下さい。
評価には、実現できる可能性をパーセントで明記して下さい。

ここから得られた回答が以下です。

上図の「8. 人工知能（AI）を活用した品質管理」では、実現可能性が50%ともっとも低く、評価も「高度な技術と高いコストが必要で、中小企業にはハードルが高い」と回答されています。

「可能/不可能/どちらとも言えない」という大きな括りで分け、なぜ実現できないのかを考えることで、ベストな解決策を絞り込むことができるのです。

ステップ３：深掘りする

続いて、AI自身が「実現できる可能性は高い」と判断したアイデアを、さらに深く掘り下げていきます。

プロンプトは以下です。

今の回答から、実現可能性が高い上位３つのアイデアを選び、どのような成果が期待できるか掘り下げて、詳しく教えてください。

これに対し、以下の内容が出力されました。

②から実現可能性の高い上位３つのアイデアが抽出され、期待される成果が、さらに詳しく述べられています。

ステップ４：順位付けする（結論・判断）

最後に、どの方法が一番良いのかを、AI自身に順位付けしてもらいます。この回答が、課題に対する結論・判断となります。

プロンプトは以下の通りです。

今の分析結果とこれまでの内容を踏まえ、まとめてください。
３つのアイデアに順位と、その説明を具体的に出力してください。

これに対する回答は以下のようになりました。

順位は、ChatGPTが示した実現可能性の高いものから割り振られました。

実現可能性が高いと評価された上位3つのアイデア（タイムスタディの実施、プロセスマッピング、リーン生産手法の導入）について、具体的な成果とその詳細を説明しています。

従来の方法ではステップ１の結果で止まっていましたが、ToTプロンプトを用いることで、より詳細なアイデアを出力させることができました。

ChatGPTの出力結果は、人間が最適な判断を行うたたき台として使用することができます。

まとめ

今回は、ChatGPTにToTプロンプトを活用し、より詳しい回答を引き出す実演を行いました。

上述のように、中小企業の経営者が業務改善に取り組むときのツールとして、ChatGPTは進化を続けています。

ハッシュタグでは、ChatGPT導入のサポートも行っております。

無料でのご相談・お見積もりを承っておりますので、お気軽にお問い合わせください。

執筆者：那須 太陽、監修者：Harmonic Society株式会社 代表取締役兼CEO 師田 賢人、中小企業診断士：居戸 和由貴