Chain-of-Table (表データ推論)
読み: ちぇーんおぶてーぶる
最終更新: 2026-07-28・AI PICKS編集部
定義
Chain-of-Tableとは、表形式データに対してLLMが行の抽出・列の追加・並べ替えなどの操作を段階的に実行しながら回答を導く推論手法のこと。
Chain-of-Table (表データ推論)とは — 詳しく解説
Chain-of-Tableは、Googleの研究チームが提案した表データ推論の手法で、業界標準の整理では表の内容を自然言語だけで説明させるのではなく、行の抽出・列の追加・並べ替え・グループ化といった表操作をステップごとに実行し、変形後の中間表を都度LLMに読み直させながら回答へ近づける点が特徴とされる。単純なChain-of-Thoughtだと大きな表を読み違えやすいのに対し、表そのものを段階的に絞り込むことで参照範囲を限定でき、精度が上がるとされる。ただし2026年時点の実運用では、ステップを重ねるたびに中間表をプロンプトへ含めるためトークン消費が膨らみ、コスト面で不利になりやすい落とし穴がある。現場では表が数十行程度までの中規模データに絞って採用し、大規模表は事前にSQLやpandasで絞り込んでから渡すハイブリッド構成を選ぶケースが多いとされる。単一表への単純な質問応答であれば通常のRAGの方が相場感として安く済むこともあり、表の複雑さとコストを見て使い分ける判断が求められる。
Chain-of-Table (表データ推論)の使用例
- 「この売上表から先月比で伸びた商品だけ抽出し、金額順に並べ替えて」という指示に対し、抽出→並べ替えの操作列を生成させる。
- 「この在庫表を倉庫別にグループ化し、在庫が少ない上位5件だけ表示して」のように操作を段階指定するプロンプト。
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