Q78 — AWS AIF-C01 第3章

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ある大学が、基礎モデル（FM）を活用して学生が模擬試験の数学問題を解けるようにするアプリケーションを開発したいと考えています。このアプリケーションは、解答が正しい（または誤っている）理由を、推論プロセスと段階的な説明を提供することで学生に理解させることを目的としています。このような目的を最も確実かつ効果的に達成するために、どの技術を採用すべきですか？

• A. 単一サンプル（One-shot）
• B. 少数サンプル（Few-shot）
• C. 検索拡張生成（RAG）
• D. チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought） ✓

正解: D. チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought）

解説

学生が模擬試験の数学問題を解き、その解答の正誤理由を理解するためには、基礎モデル（FM）が論理的推論を行い、段階的な説明を生成できる能力が不可欠です。各選択肢を検討すると、チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought）は、モデルに対して「思考過程を明示的に記述する」ことを指示することで、複雑な推論タスクにおけるパフォーマンスを大幅に向上させる手法であり、数学的問題解決や段階的説明の生成に特に有効です。他の手法（例：RAG）は情報検索の精度向上には寄与しますが、推論プロセス自体の可視化・説明力強化という点では、チェーン・オブ・ソートが最も直接的かつ信頼性の高いアプローチです。