AIの進化によって、私たちは日々の生活やビジネスの場面でChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を活用する機会が増えています。そんな中、今注目を集めているのが、よりシンプルで効率的な思考プロセスを実現する「Chain of Draft（チェーン・オブ・ドラフト／CoD）」という手法です。
この記事では、従来の手法との違いや、実際の活用事例、そして未来の可能性までをわかりやすく解説します。
従来の手法「Chain of Thought（CoT）」とは？
AIが複雑な問いに答えるとき、中間の思考過程を一つ一つ丁寧に書き出して答えを導く手法が「Chain of Thought（CoT）」です。これは人間が紙に書いて考えを整理するようなプロセスに似ています。
例：3人で24個のクッキーを等分すると、1人あたり何個？
- CoT的な回答：まず、24個のクッキーを3人で分けます。24 ÷ 3 = 8 なので、1人あたり8個になります。
このように、思考のステップを丁寧に記述することで、透明性や正確性が高まります。しかしその反面、出力が冗長になりやすく、処理時間やトークン消費が増加するという課題もあります。
新たなアプローチ「Chain of Draft（CoD）」とは？
「Chain of Draft（CoD）」は、CoTよりもコンパクトで効率的な回答を目指す手法です。人間が頭の中で考えた要点だけを紙にメモするように、AIも必要最小限の情報で答えを導きます。
同じ問題に対するCoD的な回答：
24 ÷ 3 = 8。答え：8個。
極めて簡潔で、情報のエッセンスだけが抽出されています。CoDはこうした要点志向の応答を可能にすることで、リアルタイムでの利用やコスト削減にも大きく貢献します。
CoTとCoDの違いを比較
| 比較項目 | Chain of Thought (CoT) | Chain of Draft (CoD) |
|---|---|---|
| 出力の長さ | 長い（ステップごとの説明） | 短い（要点のみ） |
| トークン消費 | 多い | 少ない |
| 処理速度 | 遅くなりがち | 速い |
| 向いている用途 | 教育、複雑な推論問題 | チャットボット、検索、簡単な応答 |
実際の事例：カスタマーサポートでの応用
たとえば、ECサイトのチャットボットがユーザー対応をしている場面を想像してください。
ユーザーの質問：「返品したいんですが、どうすればいいですか？」
- CoT的な回答：商品の返品をご希望ですね。まず、返品ポリシーをご確認ください。次に、購入時のメールに記載された注文番号を準備してください。そして…
- CoD的な回答：注文番号を用意し、返品フォームから申請してください。リンクはこちらです。
後者のような簡潔な応答は、ユーザーのストレスを軽減し、対応効率を大幅に向上させます。
CoDは“要点だけを掴むスマートな思考法”
Chain of Draftは、情報を取捨選択して必要なものだけを出力することで、「速く、分かりやすく、低コスト」なAI応答を実現します。
特に以下のような場面に向いています：
- チャットボットによるリアルタイム対応
- 検索結果の簡易まとめ
- レポート作成時の骨子抽出
- メールの要約や返信テンプレート生成
CoDの今後：AIとの関わり方が変わる
今後のLLMやエージェントAIは、状況に応じてCoTとCoDを使い分けるようになるでしょう。
- 教育現場や研究では、丁寧なステップ説明のCoTが重宝され
- ビジネスや日常の応答では、迅速な判断を下せるCoDが活躍する
つまり、CoDは「AIをもっと人間らしく、かつ実用的にする」ための鍵となるのです。
まとめ：あなたのAI活用にも、CoD的発想を
Chain of Draftは、これからのAI活用において欠かせない考え方となるでしょう。必要な情報を素早くまとめ、ユーザーに最適な形で届けることは、業務の効率化やユーザー体験の向上につながります。
「丁寧に、でも簡潔に」。そのバランス感覚こそが、AI時代の新しい知性です。
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