第54回：Tree of Thoughts

Hello there, ('ω')ノ

～木構造的に推論させる、次世代の思考誘導～

前回ご紹介した「Chain of Thought（思考連鎖）」は、AIが順番に一歩ずつ考えるスタイルでした。これに対して、今回ご紹介するTree of Thoughts（以下、ToT）は、 AIが複数の選択肢を同時に考えて、比べながら推論していくという、さらに高度な思考誘導の方法です。

🌳 Tree of Thoughts（ToT）とは？

✅ 一言で言うと：

AIが“分岐”を持ちながら推論することで、より柔軟で創造的な判断を行える設計手法

人間でいえば、

「この道を行くとこうなる」
「別の方法も試してみよう」
「どれが一番いい結果になるか比較しよう」といった、分岐と評価を繰り返す思考プロセスに似ています。

🧠 Chain of Thoughtとの違い

項目	Chain of Thought（CoT）	Tree of Thoughts（ToT）
思考の流れ	一直線（線形）	複数の枝（木構造）で分岐しながら進む
想定用途	数学・判断タスク	探索・創造・戦略系タスク
検討の幅	1つの仮説を深める	複数の仮説を同時に比較・試行する

🌟 ToTが効果的なケース

ケース	理由
新規企画のアイデア出し	多様な案を展開→比較→洗練できる
トラブル時の対応策検討	複数の原因仮説を立てて評価
論理的問題の解決	ゴールに向かって様々なステップを検討
ゲーム戦略や業務フロー	判断の分岐が多く、途中評価が重要なタスク

🔍 簡単な例：ToTの考え方（業務シーンより）

問い：

「新入社員向けのオンボーディングプログラムを企画せよ」

Step1：複数の方向性（思考の枝）を出す

案A：オンライン完結型
案B：OJT重視＋ペア制度
案C：研修集中型＋eラーニング

Step2：それぞれのメリット・デメリットを出す

A案：コスト安い／対面不足
B案：実践的だが負担大
C案：体系的だが柔軟性に欠ける

Step3：評価基準でスコア付け・比較

（例：満足度・定着率・コスト・属人性）

➡ 最終的に、最もバランスの良い案を選択、または組み合わせ提案が可能に。

🛠 ToT的プロンプト設計のポイント

✅ 基本構造

1. 問題を段階的に考えてください  
2. 複数の案を出してください  
3. 各案の良し悪しを比較してください  
4. 最適な案を選んで理由を説明してください

✅ 英語プロンプト例（参考）

Let's brainstorm multiple solutions step by step.  
For each solution, evaluate pros and cons.  
Then choose the best option based on criteria like X, Y, Z.

🤖 実装の工夫：自動化やツール連携も可能

ToTのアプローチは、複数回のプロンプト＋自動フィードバックループで実現することが多いため、以下の工夫が有効です：

工夫	内容
思考ステップのスクリプト化	思考の枝を段階ごとに生成・評価
エージェント的設計（AutoGPT系）	自律的に“仮説→評価→再試行”を繰り返す設計
外部評価モデルとの組み合わせ	LLM自身が案を評価し、選択する構成

✅ まとめ：AIに“選択肢を考えさせる”時代へ

Tree of Thoughtsは、AIに複数の考えを並行的に出させ、選択肢を比較・評価させる技術
CoTよりも柔軟性・探索力が高く、創造的・探索的な業務に向いている
実務では、「新企画立案」「選択肢比較」「対応案の洗練」などに活用しやすい
実装には少し工夫が必要ですが、思考力を高める次世代AI設計の中核として注目されています

Best regards, (^^ゞ

Shikata Ga Nai

Private? There is no such things.