Claude に考えさせる（思考の連鎖プロンプティング）でパフォーマンスを向上させる

研究、分析、問題解決などの複雑なタスクに直面した場合、Claude に考える余地を与えることで、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。この手法は思考の連鎖（CoT）プロンプティングとして知られており、Claude が問題を段階的に分解し、より正確で微妙な出力につながります。

CoT を実装する前に

なぜ Claude に考えさせるのか？

• 正確性： 問題を段階的に進めることで、特に数学、論理、分析、または一般的に複雑なタスクにおいてエラーを減らします。
• 一貫性： 構造化された思考は、より結束力のある、よく整理された応答につながります。
• デバッグ： Claude の思考プロセスを見ることで、プロンプトが不明確な場所を特定するのに役立ちます。

なぜ Claude に考えさせないのか？

• 出力の長さが増加し、レイテンシーに影響を与える可能性があります。
• すべてのタスクが深い思考を必要とするわけではありません。パフォーマンスとレイテンシーのバランスを確保するために、CoT を慎重に使用してください。

思考をプロンプトする方法

以下の思考の連鎖技法は、最も単純なものから最も複雑なものの順に並べられています。複雑さが低い方法はコンテキストウィンドウのスペースを少なく使用しますが、一般的にはそれほど強力ではありません。

• 基本的なプロンプト：プロンプトに「段階的に考えてください」を含めます。
  • どのように考えるかについてのガイダンスが不足しています（特にタスクがアプリ、ユースケース、または組織に非常に固有の場合は理想的ではありません）

  例：ドナーメールの作成（基本的な CoT）

• ガイド付きプロンプト：Claude が思考プロセスで従うべき特定のステップを概説します。
  • 答えから思考を簡単に取り出して分離するための構造化が不足しています。

  例：ドナーメールの作成（ガイド付き CoT）

• 構造化されたプロンプト：<thinking> と <answer> のような XML タグを使用して、推論を最終的な答えから分離します。

  例：ドナーメールの作成（構造化されたガイド付き CoT）

例