AI が「考える」過程を短縮しながらも、正確な推論を行うことは可能でしょうか？
現在の大規模言語モデル（LLM）は驚くべき推論能力を持っていますが、問題解決の過程が長すぎるため、膨大な計算リソースを消費してしまうという課題があります。
特に「Chain of Thought（CoT）」という手法は、ステップごとに推論を展開することで正確な回答を導き出す一方で、その冗長さが計算コストを押し上げています。
では、もっとシンプルに、効率的に推論を行う方法はないのでしょうか？
その答えとして登場したのが「Sketch-of-Thought（SoT）」という新しいフレームワークです。
本記事では、SoT がどのようにして AI の推論を効率化するのかを、具体例とともに分かりやすく解説します。
Sketch-of-Thought（SoT）とは？
SoT は「思考のスケッチ」という概念に基づいたプロンプティング手法です。
人間がノートを取る際、すべての内容を詳細に書き出すのではなく、キーワードや記号を使って要点を整理するのと同じように、AI にも「最小限の情報で最大限の推論を行わせる」ことを目的としています。
例えば、物理の授業で「F=ma」という公式を使うとき、わざわざ「物体に力が加わると、その質量に比例した加速度が生じる」と説明する必要はありません。
F=ma という表記だけで、専門家には十分に意味が伝わります。
SoT は、このように情報を圧縮しながら、推論の正確性を維持する技術なのです。
SoT の 3 つの手法と具体例
1. Conceptual Chaining（概念の連鎖）
この手法は、人間の記憶ネットワークのように、関連する情報を最短距離で結びつける方法です。
例えば「ソウルで使われている通貨は？」という質問に対して、従来の方法では「ソウルは韓国の首都であり、韓国の通貨はウォンです」と長い説明が必要でした。
しかし、SoT では「#Seoul → #South Korea → Won」というシンプルな概念の連鎖だけで、正確な答えを導き出せます。
2. Chunked Symbolism（記号による要約）
数学や物理の問題では、長い文章よりも記号を使った表現のほうが効率的です。
たとえば「加速度 2.5 m/s² で 10 秒間加速した車の最終速度は？」という問題を解く場合、通常の方法では長々と説明する必要がありますが、SoT を使うと「a = 2.5, t = 10, v₀ = 15 → v = 15 + (2.5 × 10) = 40」と、短い数式で表現できます。
この手法は、計算過程を明確にしつつ、余計なテキストを削減できるため、数学やエンジニアリングの分野で特に有効です。
3. Expert Lexicons（専門家の略語）
医療や技術分野では、専門家同士が略語を使って効率的に情報を伝えます。
例えば「STEMI 患者が MONA 療法を受けているが、アスピリンにアレルギーがある。この治療は安全か？」という問いに対し、通常の説明では「STEMI は ST-Elevation Myocardial Infarction（ST 上昇型心筋梗塞）の略で、MONA 療法にはモルヒネ、酸素、硝酸薬、アスピリンが含まれる」と長くなります。
しかし、SoT では「STEMI → ST-Elevation MI, MONA → Morphine, O₂, Nitrates, Aspirin, so Aspirin ∈ MONA」と簡潔に表現できます。
この手法は、特に専門家向けの対話や文書において、情報伝達の効率を大幅に向上させる可能性があります。
実験結果：SoT の効果は？
実際に 15 の推論データセットを用いた研究によると、SoT を適用することで トークン使用量が最大 76% 削減 されながらも、精度をほぼ維持できることが確認されました。
特に、数学やマルチホップ推論（複数の情報を組み合わせる問題）では、精度が向上しながらもトークン数が削減されるという結果が得られています。
これは、従来の冗長な説明を排除し、必要な情報だけを的確に抽出する SoT のアプローチが、推論の質を向上させることに貢献しているためだと考えられます。
SoT がもたらす未来
SoT のような技術が発展すれば、より軽量な LLM の開発が進み、スマートフォンやエッジデバイス上でも高度な推論が可能になるかもしれません。
また、リアルタイムでの応答が求められる AI アシスタントや、専門的な情報を扱う AI において、SoT の適用が期待されます。
今後、この技術がどのように進化していくのか、ますます目が離せません。
参考：Sketch-of-Thought: Efficient LLM Reasoning with Adaptive Cognitive-Inspired Sketching
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