複雑な意思決定を段階的に導く Strategic Chain-of-Thought (SCoT) 設計ガイド

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Strategic Chain-of-Thought (SCoT) 設計ガイド

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。

複雑な意思決定を段階的に導く Strategic Chain-of-Thought (SCoT) 設計ガイド

CoT（Chain-of-Thought）は、LLMに思考プロセスを段階的に出力させることで性能を向上させますが、特に複雑な問題では、その思考が「場当たり的」になりがちです。

Strategic Chain-of-Thought (SCoT) は、戦略定義（Strategy）、戦術計画（Tactics）、実行（Execution）という三層のメタ認知プロセスをLLMに強制することで、意思決定の一貫性と論理的妥当性を最大化する手法です。

【ユースケース定義と課題】

項目 定義
タスク 複数の制約条件と未知の変数が絡む経営判断シナリオの最適解導出。
課題 従来のCoTでは、途中の意思決定ステップの「戦略的意図」が不明瞭になり、最終的な結論が制約条件と矛盾するリスクがある。
入力の型 Markdown形式のシナリオ（制約、目標、データを含む）
出力の型 JSON形式の意思決定プラン（戦略、根拠、数値予測を含む）

【プロンプト設計のループ】

複雑なタスクにおけるプロンプト設計は、試行錯誤が不可欠です。SCoTを効果的に適用するには、戦略の指示がLLMの出力に反映されているかを評価し続ける必要があります。

graph TD
A["戦略定義と構造設計"] --> B["プロンプト実行"]
B --> C["結果評価と誤り分析"]
C -->|戦略的一貫性の改善| A

各ステップの焦点

  1. 設計 (A): SCoTの3層構造（戦略、戦術、実行）をプロンプトテンプレートに明示的に組み込む。

  2. 実行 (B): LLMに Few-shot 例示やシステム命令を適用し、SCoT構造に沿った出力を強制する。

  3. 評価 (C): 出力が初期に定義した「戦略」から逸脱していないか、論理的一貫性を確認する。特に、途中の判断が最終目的に貢献しているかを確認する。

【プロンプトの実装案】

ここでは、SCoTの考え方を部分的に取り入れた初期のプロンプト実装案を示します。この段階では、戦略の定義が抽象的で、自己検証の指示が不足しています。

初期プロンプト案（CoT拡張）

あなたは、複数の制約下でビジネス最適解を導出する経営コンサルタントです。
以下の手順に厳密に従い、最終的な意思決定JSONを出力してください。

### 手順（思考プロセス）


1. **目標の再確認**: シナリオから主要な目標（KGI）を抽出する。

2. **制約条件のリストアップ**: 判断に影響を与える全ての制約（予算、期限、人員等）を明確にする。

3. **戦略の立案**: 目標達成のための大局的なアプローチ（例: 市場シェア最大化、コスト最適化）を一つ決定する。

4. **段階的分析**: 戦略に基づき、具体的な選択肢A, B, Cを比較検討し、各選択肢のメリット・デメリットを定量的に評価する。

5. **結論**: 最も戦略に合致する選択肢を選択し、根拠を詳細に記述する。

### 入力シナリオ（Markdown形式）

[ここに具体的な経営判断シナリオが挿入される]

### 出力形式（JSON Schema）

{
  "strategic_intent": "決定された戦略",
  "decision": "最終的な選択肢",
  "rationale": "結論に至った詳細な論理的根拠",
  "metrics_projection": {
    "kgi_impact": "数値予測値",
    "risk_level": "低/中/高"
  }
}

思考プロセス:

【評価指標と誤り分析】

初期プロンプト案を実行した際に発生しやすい誤りパターンを特定し、SCoTの導入によって改善すべき点を明確にします。

失敗パターン分析

パターン名 発生原因 対策（SCoTによる改善点）
戦略の欠落（Drift） ステップ3で決めた戦略を途中の分析ステップで無視してしまう。 Step 4, 5の前に「戦略との照合」を強制する。
様式崩れ 思考プロセスの直後にJSON出力が求められているため、構造化出力が崩れる。 思考プロセスと最終出力を厳密に分離し、システム命令でJSON形式を強調する。
論理矛盾 制約条件をリストアップしたにもかかわらず、結論でその制約を破る提案をしてしまう。 自己検証ステップで、「制約違反がないか」をチェックさせる。

LLM-as-a-Judge 採点基準（Markdownテーブル）

LLMに自己評価または他LLMの出力を評価させる際の採点基準です。SCoTの成功度を測るため、「戦略的一貫性」を最重要視します。

評価軸 採点基準 (1点：不適、3点：許容、5点：完璧) 評価の根拠
戦略的一貫性 5点：全ての分析ステップが、初期定義された戦略に論理的に貢献している。 / 1点：途中で戦略が曖昧になり、結論が初期目標と乖離している。 SCoTの核となる要素。戦略が揺らいでいないか。
論理的妥当性 5点：提示された全ての制約条件が考慮され、結論に矛盾がない。 / 1点：重要な制約を見落とし、実現不可能な提案となっている。 思考の正確性。データの利用状況。
出力形式の正確性 5点：完全に定義されたJSONスキーマに準拠している。 / 1点：JSONが破損しているか、キーが不足している。 機械処理の可否。

【改良後の最適プロンプト】

分析結果に基づき、SCoTの核である「メタ認知の強化」と「自己検証」を組み込んだ最終プロンプトです。特に、STRATEGYとEXECUTIONを明確に分け、思考の各段階で戦略との整合性を確認させています。

# ROLE

あなたは、複雑な経営判断タスクにおいて、徹底的に戦略的かつ論理的な意思決定を行うAIコンサルタントです。あなたの出力は、以下のSCoT (Strategic Chain-of-Thought) 構造に従わなければなりません。

## CONSTRAINTS


1. 最終出力は、必ず定義されたJSONスキーマに完全に準拠すること。

2. 思考プロセス（STRATEGYとTACTICS）と最終結論（EXECUTION）を絶対に混在させないこと。

## INPUT SCENARIO

[ここに具体的な経営判断シナリオが挿入される]

## STRATEGY DEFINITION (思考フェーズ 1/3)

最初に、提供されたシナリオに基づき、大局的な戦略を定義します。

1. **究極目標 (KGI)**: [シナリオから抽出したKGI]

2. **主要制約**: [考慮すべき最大の制約条件 1-3点]

3. **戦略的主軸 (The Core Strategy)**: [KGI達成のための最も適切な戦略を簡潔に定義。例: 「初期リスクを最小限に抑えつつ、市場の早期優位性を確保する」]

## TACTICAL PLANNING & VERIFICATION (思考フェーズ 2/3)

次に、定義した戦略的主軸に基づき、具体的な選択肢の比較分析と、自己検証を行います。

1. **戦術的ステップの設計**: 戦略を達成するために必要な判断ステップ（例: 競合分析、コストシミュレーション）を3つに分割し、順に実行する。

2. **中間結果の記録**: 各ステップの分析結果を明確に記録する。

3. **戦略整合性のチェック**: 全ての分析結果が、上記で定義された「戦略的主軸」と一貫していることを検証する。もし矛盾があれば、戦術を修正する。

## EXECUTION (思考フェーズ 3/3)

思考の結果を、以下のJSON形式で出力します。思考プロセスはここには含めないでください。

### OUTPUT FORMAT (JSON)

{
  "strategic_intent": "戦略的主軸をそのまま転記",
  "tactical_summary": "戦術的ステップと検証結果の要約",
  "final_decision": {
    "chosen_option": "選択された最終的な選択肢",
    "justification": "戦略的主軸と整合性を保ちつつ、なぜこの選択肢が最適であるかの最終根拠",
    "risk_assessment": "戦略的主軸を破る可能性のあるリスクと、そのヘッジ策"
  }
}

【まとめ】

Strategic Chain-of-Thought (SCoT) は、LLMによる意思決定の信頼性を高める強力なフレームワークです。実務でプロンプトを運用するための3つの鉄則を以下に示します。

  1. メタ認知の強制: 思考を「戦略」と「戦術」に分割する構造をプロンプトに組み込み、LLMにその階層構造を理解させること。抽象的な指示にせず、具体的な見出し（例: STRATEGY DEFINITION）で区切る。

  2. 自己検証の組み込み: 最終結論を出す前に、「戦略整合性のチェック」や「制約違反の確認」といった明確な自己検証ステップを指示し、LLMにエラーの検出と修正を行わせること。

  3. 入出力の厳密な分離: 思考プロセスと最終的な構造化出力（JSON等）のブロックを厳密に分け、特にJSON出力ブロックの直前には余計なテキストを出力しないよう、システム命令で強制すること。最新のモデル（Gemini 1.5 Pro/Flash, GPT-4o）はJSON出力モードが強力なため、この分離が有効に機能します。

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