新商品の販売戦略を検討するため、テキスト生成AIに戦略案の途中段階となる考えを複数出させた。各段階で「見込みがあるか」を評価させながら有望な案だけを掘り下げ、行き詰まった案については前の段階に戻って別の案を検討させる、という進め方をとった。この手法の説明として、最も適切なものはどれか。
- 1Self-Consistencyと呼ばれ、途中段階の評価は行わず、独立に生成した複数の最終回答の多数決で結論を決める点が特徴である。
- 2Chain-of-Thoughtと呼ばれ、一本の推論過程を順に書き出していくため、途中で別の案に引き返すことはない点が特徴である。
- 3Tree of Thoughts（ToT）と呼ばれ、思考を木のように枝分かれさせて途中段階を評価し、必要に応じて引き返しながら探索する点が特徴である。
- 4Few-shot Promptingと呼ばれ、戦略案の模範例を複数示すことで、評価や探索をせずに最適な案を一度で出力させる点が特徴である。
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正解：3
思考の途中段階を複数に枝分かれさせ、各段階を評価しながら有望な道筋を掘り下げ、行き詰まれば引き返して別の道筋を探すのはTree of Thoughts（ToT）の特徴です。Self-Consistencyは独立に生成した複数の推論の最終回答を多数決でまとめる手法で、途中段階の評価や後戻りはしません。Chain-of-Thoughtは一本の推論過程を順に書き出す手法、Few-shotは例を示す手法で、どちらも本問の進め方とは異なります。ToTは「分岐・評価・後戻り」、Self-Consistencyは「複数回答の多数決」と区別して覚えましょう。
根拠：Tree of Thoughts（Yao et al., 2023）