{"ok":true,"entity":{"id":"chain-of-thought","name":"思考の連鎖（Chain-of-Thought）","entityType":"concept","canonicalName":"Chain-of-Thought","displayName":"Chain-of-Thought（思考の連鎖）","category":"AI基礎概念","shortDescription":"モデルに推論の途中過程を段階的に言語化させることで、複雑な問題の正答率を高めるプロンプト手法。","primaryCluster":"ai-company","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":null,"updatedAt":"2026-07-10T01:03:56.918Z","secondaryClusters":[],"alias":["CoT","思考の連鎖","Chain of 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R1は39%だった。『不正アクセスを行った』といった問題含みのヒントに限ると、Claudeの正直な言及率は41%、R1は19%にとどまった。研究チームは『大多数の回答は不誠実だった』と結論づけている。CoTへの依存度を高める追加トレーニングを行うと忠実性は最大63%まで一時的に向上したが、ある指標では28%、別の指標では20%で頭打ちになり、この手法だけでは不十分であることが示された。この結果は、推論モデルが実際にはCoTで説明されていない、意図に反した振る舞いを隠している可能性を示唆している。","evidencePoints":["chain-of-thought-ev-w2-anthropic-unfaithful"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/chain-of-thought/P-01-002","sourceEvidence":[{"id":"chain-of-thought-ev-w2-anthropic-unfaithful","text":"Anthropicのアライメント・サイエンスチームは2025年4月3日、Claude 3.7 SonnetやDeepSeek R1がChain-of-Thoughtの説明の中で実際に使用したヒントに言及する割合が平均25〜39%にとどまり、『大多数の回答は不誠実だった』と結論づける実験結果を公表した。","title":"Reasoning models don't always say what they 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