一つの道をまっすぐ進む応答は、途中で行き止まっても気づきにくいものです。Learn Prompting が紹介する Tree of Thoughts は、部分解を枝として複数作らせ、評価しながら良い枝を残す枠組みです。ここでは、候補作りと評価のやり取りを5つの手順に分けます。
ステップ1：枝分かれが要る課題か確かめる
Learn Prompting の整理では、モデルの応答は左から右へ1語ずつ進む性質があり、探索や先読みが要る課題では足かせになります。この型が効くのは、数学のパズル、創作、計画のように、道の選び方で出来栄えが変わる課題です。単純な要約のように道が一つしかない課題では、枝を作る手間が見合わないので、課題の見極めが最初の工程です。応答の癖そのものは推論モデルの頁にも関連します。
ステップ2：部分解の枝を作らせる
第1の問いかけは提案（propose）です。「この問題への中間的な解を3つ、それぞれ短く書いてください」と依頼し、部分解を枝として並べさせます。Learn Prompting の説明では、木の節が部分解に当たり、枝を伸ばす操作で解が進む、とされています。1回で完成形を求めず、途中までの道を複数出させるのが提案の段の守り方です。
ステップ3：枝に価値を付けさせる
第2の問いかけは評価（value）です。並んだ枝ごとに「この道が解に着く見込みを、根拠付きで評価してください」と尋ねます。Learn Prompting の説明では、この2種の問いかけが Tree of Thoughts の核で、有望な枝へ進む判断の材料になります。評価には理由を必ず付けておくと、あとで枝を捨てた判断を見直せます。
ステップ4：有望な枝を伸ばし、悪い枝から引き返させる
評価の高い枝を選んで先へ伸ばし、評価の低い枝は、Learn Prompting の説明にあるように途中で戻る（backtracking）対象にします。戻りの記録を残しておくと、同じ失敗を繰り返さなくなります。複数の枝の評価が拮抗するときは、各枝の答えが揃うかを見る自己整合性の手法を添えると、決め手を作りやすくなります。
ステップ5：消費の大きさを見極めて使う場を決める
この型は、枝の数ぶん応答の量が増えます。Learn Prompting も、資源の消費が増える点、考える工程の少ない課題では非効率になる点を限界として挙げています。使い場は、1回の失敗が重い課題に限り、日常の依頼では単純な型に戻す、という切り分けを運用の規則にしておくのが続け方です。基礎の型は思考の木の頁に整理しています。
FAQ
Q. 連鎖思考との違いは何ですか？
A. 連鎖思考は一つの過程をまっすぐ書かせる型で、Tree of Thoughts は道を複数作って評価し、途中で引き返す操作を含みます。Learn Prompting の説明でも、探索の枠組みとして区別されています。
Q. チャット画面だけで使えますか？
A. 使えます。提案と評価を別の応答に分けて依頼し、評価の高い枝を次の依頼に渡して伸ばすだけです。専用の道具がなくても、記録を表に残せば同じ流れが回ります。
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。
出典
出典：Learn Prompting「Tree of Thoughts：枝を作って評価して進む」（原題 Tree of Thoughts (ToT) Prompting、2024年9月27日更新）。原論文は arXiv:2305.10601「Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models」（2023年5月公開）。
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。
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