言語モデルに足し算を任せた途端に、暗算の勘違いが混ざります。数字の多い課題では、考えさせる部分と計算させる部分を別々に扱うのが定石です。Learn Prompting が Program of Thoughts と呼ぶ型を、手元で回せる順番に直します。
ステップ1：計算の登場箇所を見積もる
依頼する課題を眺め、どこに計算が現れるかを書き出します。割合の集計、日数の差、単価と数量の掛け算、条件分岐のある手数料の計算です。計算が2か所以上出てくる課題は、この型の候補になります。Learn Prompting の説明では、推論と計算を分けて、計算は Python などの実行環境に任せると、計算まちがいが減るとされています。
ステップ2：答えの形式を先に決める
モデルに書かせるプログラムの出力形式を決めてから依頼します。金額は整数か小数か、単位は円かパーセントか、複数の答えを返すのか1つに絞るのか。形式を決めないと、print 文の中身が思いどおりに変わって、後段の処理とつながりません。決めた形式は「変数 result に最終答えを入れて出力する」といった一行の指定にまとめます。
ステップ3：考え方だけを書かせる
依頼文では、計算手順を文章で説明させず、直接プログラムを書かせます。この型の狙いは、推論をプログラムの構造に載せることです。文章での説明も求めると、説明の中で暗算を始めて、そこで間違えた値をプログラムに書き込みます。説明が要るなら、プログラム実行のあとに改めて出させます。思考を文章につなぐ基本の型はChain-of-Thoughtの頁にあります。
ステップ4：実行は人の手元で行う
書かせたコードは、その場で答えとせず、必ず実行環境で動かします。動かす環境は、手元の Python、表計算ソフトの数式、クラウドの実行ノートブックのどれでも足ります。実行結果をモデルに戻し、答えの文章を書かせるのが2段目です。実行を挟まずに、コードの見た目から答えを読み上げさせると、計算まちがいは結局そのまま残ります。数値の自信過剰な答えが増える現象はハルシネーションの頁で扱っています。
ステップ5：わざとらしいテスト値で確かめる
本番の数字を渡す前に、答えの分かる小さな例でプログラムを通します。数量2と単価150で300になる、期日をずらして1日差になる、といった例です。テストを通った形だけを残し、以後は式の構造を保ったまま数字だけ差し替えます。この型は数学の文章題や財務の集計で効くと Learn Prompting は説明しています。反対に、質問の形式が入り組んだ選択式の問題では、効果が限定的だったとしています。
FAQ
Q. 実行環境が用意できない職場でも使えますか？
A. 表計算ソフトの数式バーに貼り付けて確かめる方法でも骨子は同じです。大切なのは「計算の実行をモデルの外に置く」ことで、道具の種類は問いません。
Q. 生成したコードをそのまま本番で動かすのは問題ありませんか？
A. 問題があり得ます。Learn Prompting も、生成コードの実行には注意が要ると指摘しています。本番のデータを渡すコードは、読み書きの範囲と例外処理を人の目で確かめてから動かします。
出典
出典：Learn Prompting「Program of Thoughts：計算を外部の実行環境に任せる」（原題 Program of Thoughts Prompting、2024年10月1日更新）。原論文は arXiv:2211.12588「Program of Thoughts Prompting: Decomposing Computational Reasoning into Language and Code」（2022年11月22日）。
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
同じ時期に公開した実務ガイドと、用語の定義ページです。手順の前提が分からない場合は、用語ページから確認してください。コピーして使える依頼文が欲しいときは、プロンプト集も参照してください。
- 骨組みを先に決める：Skeleton-of-Thought の5ステップ
- 要約を濃く仕上げる：Chain of Density の5ステップ
- ハルシネーション（用語辞典）
- AI用語辞典（五十音順の一覧）
- はじめての LLM 活用（学習ルート）
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