チェーンオブソート（Chain-of-Thought、CoT）とは、LLM（大規模言語モデル）に対して段階的な推論過程を明示させることで、複雂な問題の回答精度を向上させるプロンプトエンジニアリング技法です。AIに「なぜそう考えるのか」を段階的に説明させることで、論理的思考を促進し、より正確な回答を導き出すことができます。
この手法の核心は、問題解決のプロセスを細分化し、各ステップを明示的に示すことにあります。例えば数学的問題の場合、「答えは○○です」と直接回答させるのではなく、「まず条件を整理し、次に公式を適用し、計算を実行して結果を導く」といった思考の流れを表現させます。これにより、生成AIが中間的な推論ステップを省略してしまう問題を回避し、ハルシネーション（幻覚）の発生も抑制できます。
ビジネス現場では、複雑な意思決定や分析業務でChain-of-Thoughtが威力を発揮します。市場分析、財務計算、戦略立案など論理的思考が求められる場面で、AIに段階的推論を求めることで、より信頼性の高い結果を得られます。ChatGPTやClaudeなどの対話型AIを業務で活用する際は、「ステップごとに考えて」「まず整理してから」といった指示を加えることで、この技法を簡単に実践できます。