Chain of Thought（CoT）とは、LLMに最終的な答えだけを出させるのではなく、思考の過程を段階的に言語化させることで推論精度を向上させるプロンプト手法です。2022年にJason Weiらが発表した論文「Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models」で体系化されました。具体的には、プロンプトに「Let's think step by step」と一言加えるだけで、算数の文章題や論理パズルの正答率が大幅に改善することが実証されています。現在ではOpenAIのo1やo3モデルのように、モデル内部で自動的にCoTを実行する仕組みも登場しています。ビジネスの現場では、データ分析の手順整理や契約書のリスク洗い出しなど、複雑な判断を伴うタスクで特に効果を発揮します。CoTはプロンプトエンジニアリングの最も基本的かつ強力なテクニックの一つとして、AI活用者にとって必須の知識となっています。