Tree of Thoughts (思考の木)
読み: つりーおぶそーつ（しこうのき）
最終更新: 2026-06-26・AI PICKS編集部
定義
Tree of Thoughts（思考の木）とは、LLMが複数の推論経路を木構造で並列探索し、各ステップで最良の経路を選びながら問題を解くプロンプト技法のこと。
Tree of Thoughts (思考の木)とは — 詳しく解説
2023年にPrinceton大学・Google DeepMindが発表した手法で、Chain-of-Thought（CoT）の「一本道の推論」を拡張する。各推論ステップで複数の候補（思考ノード）を生成し、自己評価しながら最良パスを選択・深掘りする木構造の探索を行う。 2026年の実運用では、複雑な数学証明・マルチステップ戦略立案・コード設計に有効だが、コスト面が最大の課題だ。通常のCoTと比べてトークン消費が5〜20倍に膨らみ、GPT-4o使用時は1リクエスト数十〜数百円になるケースもある。AI PICKSの現場調査では「探索空間が広い問題（詰将棋・長期計画）にのみ使い、日常的なQAやテキスト変換にはCoTで十分」という使い分けが定着している。 相場感として、月100回程度の活用でもAPI費用が数千円単位になるため、企業での常時適用は難しい。現場での選び方は3点：①失敗コストが高く徹底的な探索が正当化される、②LLMが中間ステップを自己採点できる構造を持つ、③問題に「正しい経路」が複数存在する。逆に事実確認・要約・分類では完全なオーバーエンジニアリングになる。 2026年時点では主要LLM（Claude Sonnet 4/GPT-4o）の推論能力向上により、Extended Thinkingなどの内部メカニズムがToT的な探索を自動化しており、手動プロンプト実装の優位性は縮小傾向にある。
Tree of Thoughts (思考の木)の使用例
- 新事業リスクを「コスト優先」「スピード優先」「差別化優先」の3案で並行検討し、各案のメリット・デメリットを評価した上で最適案を推薦してください。
- この設計問題を複数のアーキテクチャ案で試みてください。各案が行き詰まったら別の経路を探索し、最も有望な案を深掘りしてください。
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