CoT（思考の連鎖）
CoT（Chain-of-Thought：思考の連鎖）とは、AIに結論だけでなく途中の思考プロセスを段階的に出力させるプロンプトエンジニアリングの手法です。複雑な算術推論や論理的思考を要するタスクにおいて、推論ステップを明示させることで大規模言語モデルの回答精度を大幅に向上させます。
プロンプトエンジニアリングのAI用語一覧（2ページ目）
32件プロンプトエンジニアリングに関するAI用語を32件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
Zero-Shot CoT
Zero-Shot CoT（ゼロショット思考連鎖）とは、大規模言語モデルに対して事前に例示を与えず、「ステップバイステップで考えてください」といったプロンプトを追加するだけで、複雑な論理推論を実行させる手法です。モデルが自発的に中間的な推論プロセスを生成するため、手動で例題を作成する手間を省きつつ回答精度を向上させることができます。
メンタル・パレス
メンタル・パレスとは、記憶術の一つである「場所法」を応用し、AIの大規模言語モデルに対して仮想的な空間や知識の構造化を行わせることで、文脈の維持や複雑な情報の処理能力を向上させるプロンプト手法やアプローチのことです。
ReAct
ReAct（Reason and Act）とは、大規模言語モデルが自律的に思考（Reasoning）と行動（Acting）を交互に繰り返して複雑な課題を解決するフレームワークです。推論プロセスと外部ツールの使用を組み合わせることで、最新情報の参照や正確な計算が可能となり、AIエージェントの正確性と信頼性が大幅に向上します。
ゼロショット・プロンプティング
ゼロショット・プロンプティングは、大規模言語モデルに対して具体的な回答例を一切与えずに、指示文だけで目的のタスクを実行させるプロンプト手法です。モデルが事前学習で獲得した広範な知識と高度な言語理解能力を活用することで、事前の追加学習や例示を行わずに、分類や要約、翻訳などの様々な処理を直接行わせることができます。
フューショット・コット
Few-Shot CoTとは、大規模言語モデルに数件の具体例と推論の思考プロセスをあらかじめ提示し、複雑な問題に対する正確な回答を引き出すプロンプトエンジニアリングの手法です。
ゼロショットCoT
ゼロショットCoTとは、大規模言語モデルに対して具体的な推論の例示（デモ）を与えずに、思考のプロセスをステップバイステップで段階的に出力させるプロンプトエンジニアリングの手法です。
ネガティブプロンプティング
ネガティブプロンプティングとは、AIモデルに対して「生成してほしくない要素」を指定する手法です。画像生成AIなどの分野で広く活用され、歪んだ表現や不要なオブジェクトを排除して出力結果の品質を向上させるために重要な役割を果たします。