Chain-of-Symbol (記号連鎖プロンプト)
読み: ちぇいんおぶしんぼる(きごうれんさぷろんぷと)
最終更新: 2026-07-21・AI PICKS編集部
定義
Chain-of-Symbolとは、自然言語ではなく矢印や座標などの記号列で中間推論の手順を表現し、LLMの空間把握や順序立てた推論の精度を高めるプロンプト技法のこと。
Chain-of-Symbol (記号連鎖プロンプト)とは — 詳しく解説
Chain-of-Symbolは、2022年に提案されたプロンプティング手法で、自然言語による思考の逐次表現(Chain-of-Thought)の代わりに、矢印(→)や座標、記号の並びといった簡潔な中間表現を使ってLLMに空間推論やタスク分解を行わせる。自然言語より曖昧さが少なく、トークン数も抑えられるため、迷路探索やグラフ探索、手順の順序管理など構造が明確なタスクで精度向上が報告されている。一方で2026年時点の実運用では、記号の意味をモデルが誤解釈したり、few-shot例が少ないと期待した記号体系に従わないという落とし穴が知られている。現場での選び方としては、まず通常のChain-of-Thoughtで精度が頭打ちになった空間・順序系タスクに限定して試すのが定石とされる。追加コストは基本的にプロンプト設計の工数のみで、モデル利用料自体はトークン削減分むしろ下がる傾向があるとされ、相場感としては特別な追加費用が発生しない軽量な最適化手法として扱われることが多い。
Chain-of-Symbol (記号連鎖プロンプト)の使用例
- 迷路の座標を→(1,1)→(1,2)→(2,2)のように記号列で示し、LLMに次の移動先を推論させる使い方。
- 在庫リストの優先順をA>B>Cのような記号で表現し、自然言語の説明を省いて処理順序を指示する使い方。
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