推論チェーンとは？
読み方: スイロンチェーン
30秒まとめ
AIが複雑な問題を解く際に、段階的に思考過程を展開して最終回答に至るプロセス。
推論チェーンの意味・定義
推論チェーン（Reasoning Chain）は、AIモデルが複雑な問題に対して、一足飛びに回答するのではなく、段階的に論理的な思考ステップを展開して最終的な結論に至るプロセスを指します。Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの発展形として、AIの推論能力を引き出す重要な概念です。 OpenAIのo1やo3、GoogleのGemini 2.5 Proなどの「推論モデル」は、回答前に内部的な推論チェーンを生成し、数学的問題、論理パズル、コーディング課題、科学的推論などで従来モデルを大幅に上回る性能を発揮します。推論チェーンは通常、問題の分解→各ステップの推論→中間結果の検証→最終回答の導出という流れで構成されます。テスト時計算（Test-time Compute）の概念と密接に関連しており、推論に使う計算量を増やすほど回答品質が向上する傾向があります。ユーザーがプロンプトで「ステップバイステップで考えてください」と指示するのも、推論チェーンを促す手法の一つです。