なぜ今、LLMの“思考プロセス”を理解する必要があるのか？
ChatGPT、Claude、Gemini──生成AIの進化は目覚ましいものがあります。しかし、多くの人はその背後にある“仕組み”を知らずに使っているのが現状です。
生成AIの出力が「瞬時に魔法のように現れる」と感じるのは表面的な印象にすぎません。
NVIDIAが公式ブログで公開した「An Easy Introduction to LLM Reasoning, Inference, and Token-Level Computation Through the Lens of Time Scaling」では、生成AIの内部で何が起きているのか？を、極めて分かりやすく解説しています。
An Easy Introduction to LLM Reasoning, AI Agents, and Test Time Scaling | NVIDIA Technical Blog
時間の中で展開される“思考”──Time Scalingとは？
モデルは1つのトークン（単語や記号）を予測し、次のトークンを生み出すたびに、少しずつ“考え”を進めていきます。これをNVIDIAはTime Scaling（時間スケーリング）と呼び、複雑な問題ほどより長く考える──つまり多くのトークンを生成しながら、より構造的な推論をしているといいます。
この理解は、以下のような実践に直結します。
・プロンプト設計を改善し、段階的な思考を促す
・Chain-of-Thought（段階的推論）の活用で、回答精度を高める（Wei et al., 2022）
https://arxiv.org/abs/2201.11903
・モデルが「なぜ間違えたのか」を出力プロセスから逆算して分析する
LLMはどうやって推論しているのか？
LLMの本質は、巨大なニューラルネットワークによる関数近似です。つまり、「この入力に対して、もっともらしい次の出力は何か？」を、膨大な過去データとパラメータを用いて計算しています。
ただし、重要なのは、この計算がトークン単位で順次実行されている点です。まるでAIが「仮説 → 推論 → 修正 → 結論」といった思考を、小さな単位で繰り返しているかのようです。
この観点から見ると、AIが出す長文の回答は単なるアウトプットの集合ではなく、「プロセスそのもの」だということが分かります。
AIに“考える時間”を与えるプロンプト設計へ
OpenAI、Google DeepMind、Anthropicなど多くの研究者は、近年「AIは構造的なプロンプトでより良く思考する」ことを明らかにしています。
Chain-of-Thought Prompting：段階的に考えさせることで推論力が向上
https://arxiv.org/abs/2201.11903
Self-Consistency：複数の思考パスを生成し、最も整合的なものを選ぶ
https://arxiv.org/abs/2203.11171
これらの研究は、「AIの出力＝結論」ではなく、「AIの出力＝思考の過程」とみなすべきであることを示しています。
LLMと向き合う新しい姿勢
NVIDIAの記事は、以下のような洞察を私たちに与えてくれます。この視点は、ビジネス、研究、教育における生成AIの使い方を根底から変える可能性を持っています。
LLMは思考プロセスのシミュレーションマシンである
出力の意味は「結論」ではなく「思考の軌跡」である
複雑な問いには、それにふさわしい“時間”と“誘導”が必要である
生成AIを“思考のプロセス”として活かすために：chai+の活用
デフィデ株式会社が提供するRAGベースのAIナレッジ活用プラットフォーム「chai+」は、まさにこのTime Scalingの考えを実装現場で活かすツールです。chai+では、AIボットごとに特徴付ける事が可能で、以下のような機能を実現することをめざしています。
・社内ドキュメントやPDF、WordファイルをベースにRAGで的確な回答を生成
・タスク単位で情報を段階的に抽出・整理し、AIエージェントが仮説→検証→判断をサポート
・プロンプトテンプレートによって、Chain-of-ThoughtやSelf-Consistencyを誰でも使いやすく実装
例えばこれらを踏まえると、法務、営業、カスタマーサポート、開発など、各部門で業務の正確性と効率を飛躍的に高めることができます。
実践Tips：Time Scaling的プロンプト例
悪い例：「この問題の答えを教えて」
良い例：「まず問題を理解し、次にどんな情報が必要かを考え、最後に計算をして答えてください」
このように、思考のフローをあえて指定することで、モデルはその構造に従ってトークンを出力し、精度が向上します。
AIコンサルティング・エージェント開発もサポート
chai+はRAGソリューションだけでなく、生成AIを活用した業務改革、AIエージェントによる業務自動化のPoC設計・開発も支援します。
・社内FAQをAIで自動応答
・見積書や提案書の下書きをAIが自動生成
・契約チェックや業界ニュース要約などをエージェントが日常化
まとめ
AIは「魔法」ではなく、「思考を模倣する存在」です。プロンプト、文脈、情報構造──これらを人間が適切に設計することで、生成AIは最大限の力を発揮します。
デフィデ株式会社では、AI導入を検討する企業に向けて、技術解説から業務実装まで一気通貫で支援します。chai+を使って、あなたの組織にも“考えるAI”を。
