Chain-of-Thought Prompting（思考連鎖提示）

Chain-of-Thought Prompting（CoT）は、大型言語モデル（LLM）に中間的な推論ステップを生成させるプロンプト技術です。2022年にGoogleの研究者らによって提唱され、複雑な多段階の推論が必要なタスクにおいて、モデルの性能を大幅に向上させることが示されています。リスク管理においては、AIの判斷プロセスを可視化できるため、ISO 42001 AI管理システム標準が求める「説明責任（Accountability）」や「透明性」の要件を満たすための鍵となります。単なる回答の出力ではなく、なぜその結論に至ったかの論理的なプロセスを生成させることで、AIの判斷の妥當性を人間が検証可能にします。これにより、AIによるリスク評価の信頼性が根本から変わります。

実務導入は以下の3ステップで行われます。第一に、リスクシナリオの構造化です。MITRE EMB3Dのようなフレームワークを用い、攻撃パスや脆弱性の連鎖をAIが理解できる形式に整理します。第二に、CoTプロンプトの設計です。「まず資産を特定し、次に脅威を照合し、最後に殘存リスクを計算せよ」といった段階的な指示を與えます。第三に、人間による検証です。AIが生成した推理チェーンをリスク管理者がレビューし、必要に応じて修正を行います。臺灣の製造業におけるISO 27701導入事例では、CoTを活用したAI自動化により、リスク評価の網羅性が従來比30%向上し、監査通過率が大幅に改善した実績があります。EU AI Actの第13條（透明性義務）への対応としても極めて有効です。

臺灣企業がCoTを導入する際、主に3つの課題に直面します。第一は「AIの法的責任」です。AIが生成した推理チェーンに基づき誤ったリスク判斷を下した場合の責任所在が不明確なため、AIを「意思決定支援ツール」と定義する內部規定の整備が不可欠です。第二は「データプライバシー」です。臺灣個資法に基づき、顧客データを直接CoTに投入することはできません。これに対し、匿名化技術や合成データの活用が現実的な解となります。第三は「導入コスト」です。中小企業にとってLLMの導入は高コストなため、まずは特定の高リスク領域に限定してスモールスタートを切ることが推奨されます。これら課題に対し、90日間で基盤を構築するアジャイル型導入が最も効果的です。

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