「Least to Most」プロンプト手法を解説｜複雑なタスクもやさしく分解！

プロンプトエンジニアリング

はじめに

AI技術の進歩に伴い、チャットボットや文章生成ツールなど、私たちが利用できるサービスは日々高度化しています。その中でも、いかに上手くAIへ指示（プロンプト）を与え、理想的な出力を得るかという「プロンプトエンジニアリング」が注目されています。大規模言語モデル（LLM）が多種多様なタスクに対応できるようになった今、プロンプトの設計はAI活用の成否を分ける重要なポイントとなりつつあります。

本記事では、普段の会話や文章生成においても使える実践的な例を交えながら、分かりやすく説明していきますので、「プロンプトエンジニアリングって何？」「どうすればAIをうまく活用できるの？」といった疑問をお持ちの方にも役立つ内容となるはずです。ぜひ最後までご覧ください。

「Least to Most」とは何か

アイデアの背景

「Least to Most」は、AIへの指示（プロンプト）を設計する際の一つの戦略的アプローチです。通常、私たちはAIに対して「質問やタスク内容」を直接与え、AIから回答を得るという流れを想像します。しかし、この方法だと難易度の高い質問や複雑なタスクでは、AIがうまく回答できない場合があります。なぜなら、複数のサブ問題や段階を踏まないと答えを導けないような場合、ユーザーがいきなりまとめて質問してしまうと、AIがすべてを一度に処理しきれず、誤った回答や曖昧な返事が返ってくるリスクが高まるためです。

「Least to Most」アプローチでは、“いちばん簡単な問い（あるいは前提条件）” から徐々に段階を踏んで「より複雑な問い（最終的なゴール）」へ到達する方法を採ります。この方法により、AIは小さなサブ問題を順に解決しながら、最終的に大きな問題をクリアできるようになります。

名前の由来

日本語に直訳すると「最小から最大」、「易しい方から難しい方へ」といった意味合いになります。難易度の低いステップから始めて、少しずつ難度を上げながら最終的な大きな問いへとつなげていく。この漸進的なプロセスにより、AIにとって取り扱いやすい形で問題を整理することが可能になり、結果的に高品質な回答を得やすくなるのです。

「Least to Most」が注目される理由

  1. 複雑なタスクの成功率向上
    AIが取り扱いにくい大規模あるいは複雑な問いでも、フェーズを刻んで段階的に処理することで、正確さを維持しやすくなります。人間にとっても大きな問題を小分けにして解くほうがミスが減るのと同じ理屈です。
  2. エラー発見と対処がしやすい
    問題を細分化することで、どの段階でAIの回答が怪しくなったかをユーザー側でチェックしやすくなります。仮に誤った回答が返ってきても、その時点で軌道修正を行い、次のステップへとつなげられます。
  3. 学習効果の向上
    「Least to Most」を実践すると、AIの思考プロセス（Chain of Thought）を段階ごとに引き出すことが容易になります。特に教育現場や学習ツールでの利用においては、途中ステップの可視化によって学習者の理解が深まるメリットがあります。

「Least to Most」の基本的な手順

ここでは、典型的な例として「数学の複雑な問題を解く」ケースを想定し、どのようなフローで「Least to Most」を組み立てるのかを見ていきましょう。

ステップ1：問題をサブ問題に分解する

はじめに、大きな問題をいきなりAIに丸投げするのではなく、複数の小さなサブ問題に分割します。たとえば、「二次方程式を解いて、その解を用いてさらに三次方程式を構築し、その根の和を求める」というタスクがあった場合、以下のように段階を分けることが考えられます。

  1. 二次方程式を解く
  2. 得られた解を使って三次方程式を組む
  3. 三次方程式の根を求める
  4. 根の和を計算する

ステップ2：「最小限の問い」からスタートする

最初は、もっとも易しい、あるいはもっとも小さな問いかけだけをAIに提示します。先ほどの例なら、まずは「この二次方程式 x2−4x+3=0x^2 – 4x + 3 = 0x2−4x+3=0 を解いてください」と尋ねるわけです。この段階では、三次方程式の話は一切触れず、部分問題だけにフォーカスします。

  • ユーザーのプロンプト例
    「x2−4x+3=0x^2 – 4x + 3 = 0x2−4x+3=0 を解いてください。途中の計算ステップもすべて示してください。」

ステップ3：回答を確認・修正

AIが返してきた答えが妥当であれば、次のステップに進む。もしおかしな回答が出たときは、その時点で修正や追記を促すことができます。

  • ユーザーの次のアクション
    • AIの回答が正しいかどうかを検証する
    • 必要であれば「答えは間違っているようです。もう一度計算を確認してください」と指示する

ステップ4：徐々に難度を上げる

最初のサブ問題をクリアしたら、次に中間レベルの問いへ移行します。たとえば「では、その解を使って次のような三次方程式を構築してください……」と続けるのです。

  • ユーザーのプロンプト例
    「先ほどの二次方程式の解が ‘1と3’ でしたね。これを元にした三次方程式 (x−1)(x−3)x=0(x – 1)(x – 3)x = 0(x−1)(x−3)x=0 の解をすべて求めてください。」

ステップ5：最終的な大きな問いへ

最後に、サブ問題で得た情報を総合して、大きな問いをAIにぶつけます。このころには必要な部分情報や中間結果がそろっており、AIも文脈を保持しながら回答を出しやすい状態になっています。

  • ユーザーのプロンプト例
    「求めた三次方程式 (x−1)(x−3)x=0(x – 1)(x – 3)x = 0(x−1)(x−3)x=0 の根の和を計算し、その値を教えてください。」

「Least to Most」の応用例

文章要約・構成の分割

大きなレポートやニュース記事をまとめたい場合、いきなり「全体を要約して」というよりも、パラグラフごとやセクションごとに要約を作成し、それらをまとめる形にすると精度が上がりやすいとされています。段階的に「ここまではどんな要点？」「次の段落の要点は？」と聞くことで、AIは整理された形式で情報を提供しやすくなります。

プログラミングやデバッグ

プログラム全体を一度に確認するよりも、**「まずクラスAの機能を確認する」「次にクラスBのインターフェースをテストする」「最後に統合テスト」**といったステップごとの指示を与えて、AIに補助的な説明を求めるほうがスムーズです。エラーが出た場合にも、どの段階でエラーが出たのかを明確にできるため、デバッグが容易になります。

クリエイティブ作業（プロット設計など）

小説やシナリオを作る際に、いきなりAIに「素晴らしいストーリーを生成して」と求めると抽象的すぎます。**「まず登場人物Aの性格やバックストーリーを作って」「次に主要な舞台設定をまとめて」「それらを踏まえて物語の序盤を描写して」**というように段階的に構築していくと、より整合性のとれたアウトプットを得やすくなります。

「Least to Most」を活用する際のポイント

問題の分解が鍵

「Least to Most」の本質は「問題をいかに適切に分解するか」にあります。タスクの構造を理解し、サブ問題間の依存関係をはっきりさせることが大切です。特に、複雑な数学や長文要約では、事前に自分でサブ問題を整理しておくとスムーズにプロンプトを設計できます。

コンテキストの持続

対話型AIの場合、複数のラウンド（質問と回答のやり取り）を行います。「Least to Most」では、各ステップの回答を次のステップで参照する形が基本になるため、AIがコンテキストを失わないようにすることが必要です。具体的には、同じチャットセッションを使ったり、「先ほどの回答」を参照する文言をプロンプトに書き加えたりといった工夫をします。

ステップの質を高める

サブ問題があまりに単純すぎると、「最終的な問い」を扱うときにAIが必要情報を取りこぼす可能性があります。一方、サブ問題を細かくしすぎるとトークン数が膨らんだり、ユーザーが管理しにくいという欠点もあります。程よい粒度のサブ問題を見つけるのは、実践を重ねる中で習得していく部分が大きいでしょう。

モデルの性質に合わせる

「Least to Most」は基本的には多くの大規模言語モデルに対して有効ですが、それでもモデルによって得手不得手があります。たとえば、計算精度があまり高くないモデルには細かい数値計算をさせるよりもテキスト要約のような言語処理に集中させるなど、モデルの特徴を踏まえた使い分けが最善です。

メリットとデメリット

メリット

  1. 回答の精度が向上
    複雑なタスクを小分けにすることでAIが必要なステップを踏むようになり、正確な答えを導きやすくなります。
  2. プロセスの可視化
    中間ステップでの結果を逐次確認できるため、誤りに早めに気づけます。
  3. 学習・教育への応用
    「なぜそうなるのか」をAIと一緒に考えられるため、学習者にとって理解が深まるメリットがあります。

デメリット

  1. 手間がかかる
    一問一答のスタイルに比べ、複数回のプロンプトを投げる必要があるため、やり取りの回数が増えます。
  2. トークン制限に注意
    やり取りが長引けばトークン数が膨らみやすくなり、APIの制限などに引っかかる可能性があります。
  3. サブ問題の分割が難しい場合も
    問題自体が複雑すぎたり、ユーザーがタスクの全体像を十分把握できていない場合、適切に分割できず効果が出ないケースも。

具体的なプロンプト例

ここでは、数学の例をもう一つ出しながら、「Least to Most」でどのようにプロンプトを書けるかを示します。

大きな問題

「(x−1)(x2+2x+2)=0(x – 1)(x^2 + 2x + 2) = 0(x−1)(x2+2x+2)=0 の解をすべて求め、そのうえで解の総和を教えてください。」

ステップ1：サブ問題の提示

  • ユーザー → AI
    「まずは (x−1)(x2+2x+2)=0(x – 1)(x^2 + 2x + 2) = 0(x−1)(x2+2x+2)=0 の中から、一番単純そうな『x−1=0x – 1 = 0x−1=0』の方程式を解いてください。答えと、どうやって出したかの理由も添えてください。」
  • AI回答例
    「x−1=0x – 1 = 0x−1=0 から、x=1x = 1x=1 となります。理由：両辺に1を足すと……」

ステップ2：次のサブ問題へ

  • ユーザー → AI
    「次に x2+2x+2=0x^2 + 2x + 2 = 0x2+2x+2=0 を解いてください。途中の計算ステップも教えてください。」
  • AI回答例
    1. 「判別式 b2−4ac=22−4⋅1⋅2=4−8=−4b^2 – 4ac = 2^2 – 4 \cdot 1 \cdot 2 = 4 – 8 = -4b2−4ac=22−4⋅1⋅2=4−8=−4
    2. 負の値なので複素数解となる。
    3. 解は x=−2±−42=−1±ix = \frac{-2 \pm \sqrt{-4}}{2} = -1 \pm ix=2−2±−4​​=−1±i.」

ステップ3：最終的な問い（解の総和）

  • ユーザー → AI
    「わかりました。では、見つかった解 x=1,x=−1+i,x=−1−ix = 1, x = -1 + i, x = -1 – ix=1,x=−1+i,x=−1−i の総和を計算してください。」
  • AI回答例
    1. 「1+(−1+i)+(−1−i)=(1−1−1)+(i−i)=−1+0=−1 1 + (-1 + i) + (-1 – i) = (1 -1 -1) + (i – i) = -1 + 0 = -11+(−1+i)+(−1−i)=(1−1−1)+(i−i)=−1+0=−1.
      \nよって解の総和は-1になります。」

以上のように、ステップを一つずつ分けることで、どこかで間違いが起きても即座に気づきやすく、最終答えを得るまでの道筋がクリアになります。

まとめ

「Least to Most」は、AIへのプロンプト設計における効果的なアプローチの一つです。難易度や複雑度の低いサブ問題から出発し、徐々に段階を踏んで大きな問いに到達することで、精度の高い回答を引き出せる可能性が高まります。

  • メリット:
    • 複雑なタスクをクリアしやすい
    • エラーの早期発見が可能
    • 学習・教育応用での利点
  • デメリット:
    • やり取りが増え、手間がかかる
    • サブ問題の分割が難しいケースも
    • モデルのコンテキスト管理やトークン制限に注意

プロンプトエンジニアリングの世界では、他にも「Few-Shot Prompting」「Zero-Shot CoT」「Chain of Thought」など多彩な手法が提案されていますが、それぞれの強みや特性を理解して組み合わせることで、より高度なタスクをAIに任せられるようになるでしょう。特に「Least to Most」は、段階的に問いを投げかけるだけで実践できるため、初心者にも導入しやすいテクニックです。ぜひご自身のユースケースで試してみてください。

コメント