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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。
ゼロショットCoTとは
一言でいうと、AIに「段階的に考えて」と促すだけで、複雑な問題の推論能力を向上させる技術です。
詳しく解説
大規模言語モデルは、質問に対して直接答えを生成するよりも、結論に至るまでの思考プロセスを出力させた方が正答率が高まる傾向があります。通常のCoT（Chain-of-Thought）では事前に「例」をプロンプトに含める必要がありますが、ゼロショットCoTでは例示を行いません。代わりに「Let's think step by step（段階的に考えよう）」といった特定のフレーズを指示文に付け加えるだけで、モデル自身に自発的な推論を行わせることが可能です。これにより、事前の手動によるデモ作成の手間を省きながら、推論性能を引き出せることが大きなメリットとなっています。
具体例・使われ方
数学の文章題や論理クイズを大規模言語モデルに解かせる際、プロンプトに「ステップバイステップで考えましょう」という一文を添えるだけで、問題文を分解して順序立てて計算や考察を行うようになります。
似た用語との違い
通常のCoTが具体的な入出力の「模範解答（例）」をプロンプトに含める（フューショット）のに対し、ゼロショットCoTは模範解答を与えず指示文のみで推論プロセスを引き出す点が異なります。
注意点
モデルのサイズや事前学習の度合いによっては、意図したような論理的思考が行われず、不自然な推論ステップやハルシネーションが出力されることがあります。すべてのタスクやモデルに対して常に有効とは限らない点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月26日 12:30