ビジネスのロジック：AI「三段論法SR-FoT」で強化
大規模言語モデルがはらむ誤った推論やハルシネーションのリスクを、古典的な三段論法で補強する。この記事では、日常のビジネスシーンから研究開発まで幅広い場面で威力を発揮する「SR-FoT」をご紹介します。
AIがビジネスの現場に浸透しつつある今、ただ答えを丸投げするだけでは、誤情報や論理の飛躍を招いてしまうかもしれません。そこで注目されるのが「SR-FoT」という考え方です。
これは三段論法という伝統的なロジックをLLMに取り入れるアイデアで、ビジネスにおいてもわかりやすい情報整理や説得力向上に役立ちます。
三段論法を取り入れることで、LLMの推論をよりロジカルに、より確実に活かす手法。シンプルな理屈に基づいた段階的な整理が、ビジネスの成果を大きく変える可能性を秘めています。
ビジネスパーソンにこそ知ってほしい、AIと論理思考の新しいかたちとは？
まえがき
「仕事でAIを使ってみたけれど、返ってくる答えがイマイチ信用できない」「仕事のスピードは速いのに、結果がブレる」そんな経験はありませんか？
新しいアイデアや決断を迫られる場面では、あいまいな情報のまま進めてしまいがち。そこで大切になるのが、答えに至るプロセスをしっかり整えること。
AIがもつ膨大な知識を、三段論法という古典的だけど強力な推論プロセスと掛け合わせることで、的確で再現性のある結論を導く手法が注目されています。
従来の「まとめて質問→まとめて回答」では、曖昧な論理のまま結果が出ることもあります。そこで三段論法の視点を取り入れた「SR-FoT」が注目されているのです。
大前提から小前提、そして結論へとステップを踏むことで、ビジネス上の判断ミスを減らし、説得力ある成果につなげられるかもしれません。
なぜLLMを使うと便利なのか
AIの一種である「LLM」は、大量の文章を学習することで、自然な日本語を理解したり生成したりできるモデルのことです。たとえば以下のような場面で力を発揮します。
・メールや書類の文章を下書きするとき
・企画書のアイデア出しをするとき
・長いレポートを要約するとき
・専門知識が必要な分野の情報を素早く調べるとき
このようにLLMは多様なタスクに対応でき、忙しいビジネスパーソンの時短や効率向上に役立ちます。
しかし一方で、LLMが返してくる答えには、内容が間違っていたり、説得力が弱かったりするリスクもあります。
これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象で、AIが存在しない情報をあたかも本当のように語ってしまう場合があるからです。
三段論法とは何か
「SR-FoT」を理解するにあたって外せないのが「三段論法」です。三段論法は古くからの論理の基本形で、以下の三つのステップから成ります。
・大前提：ある一般的なルール（たとえば「全てのAはBである」）
・小前提：具体例や特定のケース（たとえば「このCはAである」）
・結論：大前提と小前提を組み合わせて導く答え（たとえば「よって、このCはBである」）
要するに「ルールを決める→具体例を当てはめる→結論を出す」という流れです。
たとえばビジネスなら、「大前提：リピーターが多い商品は利益率が高い」「小前提：うちの主力商品のリピート率は高い」「結論：だからこの商品をさらに重点的に拡販しよう」という形で使えます。
筋道がシンプルなので、相手にも説明しやすく、納得感を生みやすいのが特徴です。
SR-FoTとは：三段論法をLLMに取り込む仕組み
「SR-FoT（Syllogistic-Reasoning Framework of Thought）」は、LLMに三段論法を実践させようという取り組みです。
従来のLLMは、多くの場合、質問を一度に入力して答えを一気に出すため、途中の論理が省略されがちでした。そこでSR-FoTでは、以下のようにステップを分けて推論させるのです。
質問の解釈：問題文や課題をどのように理解すべきかを考える
大前提の生産：一般的なルールや原則をまとめる
小前提の質問を作る：具体的な対象に関して何を聞くべきか問いを立てる
小前提の回答を得る：その問いに答えて具体的な情報を整理する
最終結論：大前提と小前提から答えを導き出す
こうすることで、論理のどこかが間違っていても後で見つけやすくなります。たとえばビジネスの議論でも「大前提が変だった」「小前提のデータが間違っていた」「結論を導く手順が雑だった」など、エラーの所在を特定しやすくなるのです。
ビジネスへの応用例
(1) 企画や提案資料の作成
たとえば新しいサービスを企画するとき、以下のようにSR-FoTを応用できます。
・質問の解釈：どんな課題を解決するサービスか？
・大前提：顧客満足度が高いサービスほど、継続的な売り上げに貢献しやすい
・小前提の質問：具体的にどの顧客層が、どんな悩みを抱えているのか？
・小前提の回答：調査データなどから「20代女性はSNS映えを重視」「30代男性は時短を求める」などを整理
・最終結論：それらに合ったサービス内容を提案する
この流れで考えれば、説得力のある資料をまとめやすくなります。
(2) 社内トラブルの原因分析
組織内でトラブルが起きた場合にも、まずは大前提として「人は曖昧な指示だとモチベーションが下がる」「コミュニケーション不足がミスを招きやすい」といった一般ルールを示し、小前提として「今回のプロジェクトは連携不足が多かった」と事実を確認します。
そこから「ならばコミュニケーション手順を明確化しよう」という結論が導きやすくなるのです。
(3) マーケティング戦略の立案
たとえば「SNSから商品認知を広げるべきか」というテーマでSR-FoTを使うなら、
・大前提：若年層への認知拡大にはSNSが効果的
・小前提：対象商品は学生や20代に人気を得やすい
・結論：SNS広告やインフルエンサーと組んで認知を拡大する方が良い
というシンプルな流れで施策を固めるイメージです。もちろん実務ではもっとデータを深堀りしますが、大枠のロジックとしては扱いやすくなります。
心理学的メリット：バイアスを整理しやすい
ビジネスの意思決定には、人間の心理的なバイアスが入り込みやすいです。たとえば「自分が好む意見をつい採用してしまう確証バイアス」などです。
三段論法のように、まず大前提をはっきり明示し、続いて小前提を確認し、それぞれの根拠を検証する手順を踏めば、「本当にそのルールで大丈夫か？」「このデータは正しいか？」と自問自答しやすくなります。
AIであるLLMが途中の推論を省略していると、人間のほうでそのチェックを忘れてしまうかもしれません。
SR-FoTの枠組みなら、LLMに「大前提と小前提をそれぞれ提示してください」といった形でプロンプトを与えることで、AIの回答を分解し、見直しやすくなるのです。
導入の手順と注意点
(1) LLMに段階的に質問する
一度に複雑な質問を投げるのではなく、「まずこの問題をどう解釈する？」→「では一般ルールを教えて」→「それに当てはめるために、何を聞くべき？」→「では答えを出してみて」と段階を踏んで質問します。ここがSR-FoTの核となる部分です。
(2) 大前提が妥当かチェックする
三段論法の成否は「大前提」が正しいかどうかに大きく左右されます。極端なケースを考えると「全ての顧客は安さだけを求める」という大前提だと、これが間違っていれば全てがずれていきます。LLMが提示した大前提がどれほど一般的・妥当なのかは、人間が確認しなければなりません。
(3) データの真偽を確かめる
小前提として提示される具体的なデータが、古い情報や誤情報である可能性もあります。LLMは情報源を明確に示さない場合が多いので、数字や事例を見たら、自分で追加のソースを参照する習慣をつけることが大切です。
(4) 結論は最終的に人間が判断する
LLMがどれだけそれらしく結論を導いても、最終決定は人間が行わなければビジネス上の責任は果たせません。SR-FoTによって推論プロセスを可視化しやすくしても、あくまで「サポートツール」であることを忘れないようにします。
SR-FoTの今後の可能性
LLMの技術は日々進化しています。すでにさまざまな分野で応用が進んでいますが、推論のプロセスをより厳密にするための工夫はまだまだ研究途中です。
SR-FoTのように「人間が昔から使ってきた論理手法」をAIに活用させる取り組みもこれから増えていくでしょう。
ビジネスシーンでは、「なるべく時間をかけず、かつ間違いを減らす」ことが求められます。SR-FoTのような段階的思考は、社内外のステークホルダーを説得するときにも役立ちます。
大前提と小前提の順序だてがハッキリしていれば、相手にとっても理解しやすく、疑問点を一緒にチェックしやすいからです。
あとがき
私たちがビジネスでAIを使うとき、ときに「何となく頼りない」と感じるのは、どこかで論理の道筋が曖昧だからなのかもしれません。
そこで大切になるのが「まずはルールを明確化する」→「具体的な事実を当てはめる」→「結論を導く」という三段論法の視点です。SR-FoTは、LLMにその考え方を取り込み、推論を段階的に見える化するアイデアとして注目されています。
ビジネスにおいて、スピーディーかつ正確な意思決定は大きなアドバンテージです。三段論法とLLMを組み合わせる「SR-FoT」は、単なる知識の羅列ではなく、誰もが同じ手順を踏めば似通った答えにたどり着ける、再現性の高いアプローチといえます。
ぜひ自社やチームでも応用し、複雑な課題解決や仮説検証を強化してみてください。論理とデータを味方につけ、ビジネスを次のステージへ押し上げましょう。
複雑な決定の裏側をチェックできるしくみを整えれば、より自信をもってビジネスにAIを活用できるはずです。ぜひ、あなたの仕事にも活かしてみてください。