大規模言語モデル（LLM）の精度を保ちつつ、推論にかかるコストと時間を劇的に削減する新しい手法が誕生しました。
その名も 「Chain-of-Draft」。従来の推論手法「Chain-of-Thought（CoT）」と比べ、最大80%以上のトークン削減を実現しながら、出力の精度を維持する革新的アプローチです。
本記事では、この手法の背景・仕組み・活用方法を詳しく解説します。
💡 背景：なぜLLMの推論最適化が必要なのか？
現在のLLMは、複雑な問題を解く際に「Chain-of-Thought（CoT）」という手法を活用します。
これは人間の思考プロセスを模倣し、ステップバイステップで丁寧に説明する方式であり、精度向上には有効です。
しかし、CoTには大きな欠点があります。
⚠️ トークン数（文字数）が膨大になり、計算コストが増大する
⚠️ 応答速度が遅くなり、リアルタイム処理に不向き
⚠️ 余計な説明が増えて、読み手にとって冗長に感じる
例えば、以下のような簡単な算数の問題を考えてみましょう。
「ジェイソンは20本のキャンディを持っていました。そのうち何本かをデニーに渡しました。
渡した後、ジェイソンの手元には12本残っています。ジェイソンは何本のキャンディをデニーに渡しましたか？」
📝 従来のCoTによる解答
- ジェイソンは最初に20本のキャンディを持っていた。
- 彼はデニーに何本か渡した。
- その結果、ジェイソンの手元には12本が残った。
- 差を計算するために、20から12を引く。
- 20 – 12 = 8 なので、ジェイソンは8本のキャンディを渡した。
このように、説明が詳細すぎるため、トークン数が多くなりがちです。
そこで、この問題を解決するのが**「Chain-of-Draft」**です！
✨ Chain-of-Draftとは？CoTと何が違うのか？
Chain-of-Draft（CoD）は、CoTの冗長な部分を削ぎ落とし、人間が自然に考えるように短く要点をまとめながら推論する手法です。
🆕 Chain-of-Draftによる解答
20 – x = 12 → x = 8
✅ 必要な計算だけをシンプルに表現
✅ トークン数を大幅に削減（80%以上の削減が可能）
✅ 計算時間が短縮され、リアルタイム処理にも適用しやすい
この手法のポイントは、思考の流れを保持しつつ、無駄な説明を削減することです。
たとえば、数学の問題ならば計算式のみを残し、不要なナラティブ（物語的な説明）を省略します。
🚀 Chain-of-Draftのメリット
1️⃣ トークン数を80%以上削減し、処理コストを大幅カット
LLMの推論コストは使用するトークン数に比例して増加します。
Chain-of-Draftは不要な言葉を削り、短い記述で問題を解決するため、同じ精度でありながら低コストで運用可能になります。
2️⃣ 応答速度が向上し、リアルタイム処理が可能に
計算量が減ることで、応答時間も短縮されます。
チャットボットやリアルタイム翻訳、即時推論が求められるアプリケーションに最適なアプローチです。
3️⃣ さまざまな分野に応用できる
CoTは数学や論理推論に特化していましたが、Chain-of-Draftは法律・医療・プログラミング・金融など、多岐にわたる分野で適用可能です。
たとえば、法律相談の場面で冗長な説明を避け、結論を迅速に導き出せます。
📌 Chain-of-Draftを試してみよう！
この手法を簡単に試すには、以下のようなプロンプトを使用してみてください。
📝 従来のCoTプロンプト
Q: ジェイソンは20本のキャンディを持っていました。彼は何本かをデニーに渡しました。
渡した後、ジェイソンの手元には12本が残っています。何本のキャンディをデニーに渡しましたか？
A: ステップごとに考えてみましょう。
1. 最初にジェイソンは20本持っていた。
2. 何本かを渡した。
3. 残ったのは12本。
4. 20 - x = 12 を解くと、x = 8。
5. よって、ジェイソンは8本渡した。
🆕 Chain-of-Draft プロンプト
Q: ジェイソンは20本のキャンディを持っていました。何本かをデニーに渡し、12本が残っています。
何本のキャンディを渡しましたか？
A: 20 - x = 12 → x = 8
✅ 圧倒的に短く、簡潔な解答！
🛠 実験結果｜CoDの効果を数値で検証
CoDの効果を確認するため、研究者らは2つの代表的なLLM（GPT-4oとClaude 3.5 Sonnet）を用いて、**「標準」「CoT」「CoD」**の3つの手法を比較しました。
| Model | Prompt | Accuracy | Token # | Latency |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | Standard | 53.3% | 1.1 | 0.6 s |
| CoT | 95.4% | 205.1 | 4.2 s | |
| CoD | 91.1% | 43.9 | 1.0 s | |
| Claude 3.5 | Standard | 64.6% | 1.1 | 0.9 s |
| CoT | 95.8% | 190.0 | 3.1 s | |
| CoD | 91.4% | 39.8 | 1.6 s |
📌 実験のポイント
✅ CoT（従来の方法） は95%以上の正確性を記録するが、トークン数が約200と膨大で、計算時間が長い。
✅ CoD（新手法） は91%以上の精度を維持しつつ、トークン数を80%以上削減し、処理時間を大幅に短縮。
✅ GPT-4oでは処理時間が76%短縮され、Claude 3.5では約50%短縮された。
🎯 Chain-of-Draftのメリット
1️⃣ トークン数を80%以上削減し、計算コストを大幅に節約
CoDを用いることで、不要な説明を削減しながら同等の精度を維持できるため、
トークン課金制のAPI利用において、大幅なコスト削減が可能になります。
2️⃣ 応答速度の向上で、リアルタイム処理が可能に
処理時間が短縮されるため、
リアルタイム性が求められるチャットボットや対話AI、即時回答が必要なアプリケーションに最適です。
3️⃣ 汎用性が高く、あらゆる分野で応用可能
数学だけでなく、
✅ 法律（判例の要点抽出）
✅ 医療（診断プロセスの簡略化）
✅ プログラミング（バグ修正手順の簡素化）
✅ ビジネス（市場分析の要点抽出） など、
あらゆる分野で適用可能です。
🎯 CoDのメリットと活用例
✅ 1️⃣ トークン数削減でコスト節約
CoDは不要な説明を排除することで、トークン課金を大幅に削減できます。
API利用コストを抑えつつ、精度の高い回答を得られます。
✅ 2️⃣ 処理時間を短縮し、リアルタイム処理が可能
応答速度が短縮されるため、
チャットボット・音声アシスタント・即時回答が求められるシステムに最適です。
✅ 3️⃣ 多様な分野で活用可能
- 数学・論理推論
- 法律（判例の要点抽出）
- 医療（診断プロセスの簡略化）
- プログラミング（バグ修正手順の簡素化）
- ビジネス（市場分析の要点抽出）
🚀 まとめ｜CoDでLLMの推論を最適化！
✅ CoTと同等の精度（91%以上）を維持しながら、トークン数を80%以上削減！
✅ 処理時間が最大76%短縮され、リアルタイム性向上！
✅ 数学・法律・医療・プログラミングなど、あらゆる分野で適用可能！
今こそChain-of-Draftを活用し、効率的なAI推論を実現しましょう！ 🚀
