こんにちは！HEARTSHEART Laboの村田です。
ここ最近の人工知能（AI／大規模言語モデル：LLM）の進歩で、「AIに問題を解かせるときには、結果を出す前にじっくり考える（ステップを踏んで reasoning する）」という手法が注目されてきました。たとえば、「何段階か考えてから最終答えを出す」や「考えた過程を言語で書き出してから答える」などです。これを “Thought Process” や “Chain of Thought reasoning” などと言います。
ところが、最新の研究 “Reasoning Models Can Be Effective Without Thinking” は、「その“考えるプロセス”を省略して直接答えを出させる」方式が、特に条件が制約されている場合には意外と強い、ということを示しています。
“考えずに答える”方式とは？
この研究では、モデルに対して、
- Thinking モード：じっくり考えるプロンプトを与えて、中間ステップを出す
- NoThinking モード：中間ステップなし、直接答えを出す
の２つの方式を比較しています。
さらに、たとえば「計算リソース（使えるトークン数）が少ない」「応答を早くほしい」等の状況（低予算・低遅延）を想定して実験したところ、NoThinking のほうが有利なケースが多くありました。
どういうとき NoThinking が有効か？
以下のような場面では、NoThinking のメリットが大きいです：
モデルの使用コスト・計算時間を抑えたいとき
回答速度が求められるとき（チャットやリアルタイム応答など）
問題があまり複雑でない、もしくは中間のステップを細かく追う必要がない時
また、もうひとつのポイントとして「複数の答えを候補として出して、その中から良いものを選ぶ」という工夫を取り入れることで、NoThinking の単純さが原因での誤答をある程度カバーできるということも実験で示されています。
考えるプロセスを完全に捨てるべきか？
いいえ、そうではありません。Thinking モードにも強みがあります：
問題が高度で複雑なとき（定理証明、複数の検証ステップが必要な論理問題など）
正確性や過程の透明性を重視するとき
この研究は、「すべてのケースで thinking が必要」という前提を疑ってみよう、ということを教えてくれます。
まとめ
AIを使うユーザーの立場からすると、「回答を速く／コストを抑えたいなら、“思考プロセスなし”でも十分な場合がある」ということを押さえておきたいポイントです。将来的には、AI自身が「この問題は thinking 必要か／直接答えるモードで十分か」を見極めて使い分けられるようになると期待されます。
よくある質問（FAQ）
問題が複雑でステップが多いときや、中間の考察が重要なとき（定理証明・問題の検証・複数仮定を扱うなど）には Thinking モードが依然として有効です。
複数の答え候補を独立に生成して、その中から「最も良さそうなもの（confidence／検証器で合格するかなど）」を選ぶ方式を取ることが多いです。これにより１つの答えに頼るリスクを軽減します。
いいえ。低予算・短いトークン数制限・速度重視の時には強いですが、高精度／過程の明示性・検証重視の場合では Thinking モードが依然として有利です。
モデルに「考えるプロセスを書かせる」かどうかはプロンプト次第であり、短く直接答えてほしいならそのように指示することが有効。逆に丁寧な説明や透明性が欲しいなら「ステップを踏んで考えて」と頼めばいい。要は状況によって使い分けができるということです。
はい、その方向が考えられています。実際関連研究に “AdaptThink” のような、「問題の難易度などを見て thinking モードかどうかを選ぶ」手法が提案され始めています。
著者
村田正望（むらた まさみ）
工学博士／HEARTSHEART Labo 所長。脳科学とAIを融合した発想力教育・活用支援を行う。研究と実務経験をもとに、ビジネス・生活・子育てに役立つ「脳×AI」の学びを発信中。
HEARTSHEART Laboの活動
HEARTSHEART Laboでは、さまざまな立場の方を対象にした研修・プログラムを提供しています。
- 企業・ビジネス向け：「脳×AI」でAIを「第二の脳」とする発想力・企画力講座
- 教師・教育関係者向け：「脳×AI」で授業改善や教材づくりにAIを活用する実践研修
- 個人向け（子育てパパママ）：「脳×AI」で子育てや家庭学習に役立つオンライン講座
- 個人向け（社会人・高校・大学生）：「脳×AI」でAIを「第二の脳」とするオンライン講座
「ビジネス」「個人」それぞれの場で、脳とAIをつなぐ実践をサポートしています。