ねえ、由美さん！『多段階推論』って言葉を聞くんだけど、いったい何なの？
カワウソくん、いい質問ね！
『多段階推論』っていうのは、簡単に言うとAIが段階的に考えて、複雑な問題を解決する方法のことなのよ。
えっ！？AIって一発で答えを出すんじゃないの？
わざわざ段階を踏むなんて、時間がかかるだけじゃない？
それがね、カワウソくん。実は一回の推論だけじゃ解決できない複雑な問題ってたくさんあるのよ。
たとえば、カワウソくんが“世界で一番高い山は？”って聞いたら、AIはすぐに『エベレスト』って答えられるわよね。
でも、もし“世界で二番目に高い山は？”って聞かれたらどう？
たしかに、すぐには分からないかも
そうでしょ？単純な質問ならAIもすぐ答えられるけど、もっと複雑な質問、例えば“日本で一番高い山は？ その標高は？ それと同じくらいの高さの山は世界にいくつある？”みたいに、いくつもの情報を組み合わせて答えなきゃいけない質問もあるの。
なるほど！つまり、一つの答えを出して終わりじゃなくて、何度も考えて、少しずつ答えを組み立てていくってことか！
そうなの！それをAIで実現するのが『多段階推論』っていう方法よ。
そして、最近注目されているのがDifyとDeepSeekを連携させた活用事例なのよ。
Dify？DeepSeek？それって何？
Difyは、AIアプリを簡単に作れるプラットフォーム
DeepSeekは、検索やデータ解析が得意なAIツールね
この二つを組み合わせることで、多段階推論を活用した高度なAIアプリを作れるのよ
具体的にどんなことができるの？
例えば、次のようなことが実現できるのよ。
- 複雑な質問応答の実現
→ たとえば、“宇宙開発に関する最近のニュースを教えて。その中で最も重要なのは？”という質問に対し、
① 最新の宇宙関連ニュースを集める
② その中から重要なものを選別
③ ユーザーにとって最適な形で要約
という流れで、より高度な答えを導き出すの！ - 情報検索の効率化
→ “日本の歴代総理大臣のリストを教えて。さらに、その中で最も長く在任した人は？”という質問の場合、
① 歴代総理のリストを作成
② 在任期間を調べる
③ 最も長く在任した人を特定
といった感じで、ステップごとに情報を整理して、より正確な答えを導けるのよ。 - タスク自動化の高度化
→ たとえば、企業が顧客からの問い合わせに自動で答えるAIを作るとするわね。
① ユーザーの質問を理解
② 必要なデータを検索
③ 最適な答えを生成
④ 追加質問があれば、さらに検索して答える
こんな感じで、AIが人間のように段階的に対応できるようになるの！
これは！すごいぞ！
こうした仕組みがあると、AIは単に答えを返すだけじゃなく、より高度な思考ができるようになるの。
だから、これからAIアプリを作るなら、多段階推論の手法を取り入れるのがすごく大事なのよ。
なるほど！じゃあ、これからのAIってどんどん賢くなるってこと？
「そうね。特にDifyとDeepSeekのようなツールを使えば、開発者が簡単に多段階推論を取り入れられるから、これからもっとすごいAIアプリが増えていくと思うわ。
