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「think」ツール：複雑なAIシステムにおける構造化思考処理の実装と評価

2025/03/25に公開
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 概要Anthropicが2025年3月に発表した「think」ツール[1]は、大規模言語モデル（LLM）、特にClaudeの複雑な問題解決能力を向上させる革新的なアプローチです。本記事では、Anthropicの公式ブログ記事をベースに、このツールの技術的基盤、実装アーキテクチャ、ベンチマーク評価結果について解説します。また、実際の開発環境におけるこのツールの活用方法についても考察します。

 「think」ツールの基本概念と設計原理Anthropicによれば、「think」ツールは、Claudeに「最終的な回答に至るまでの過程で、独自の指定されたスペースを持つ追加の思考ステップを含める能力を与える」ものです。この設計により、モデルは応答生成プロセスの途中で構造化された思考を行えるようになります。

 「拡張思考」との技術的差異Anthropicは「think」ツールと以前発表した「拡張思考」機能の違いを明確に説明しています：


特性
拡張思考
「think」ツール


実行タイミング
応答生成前
応答生成プロセス中

主な目的
初期計画の深化
新規取得情報の分析

推論の範囲
包括的、広範
焦点を絞った、局所的

データ依存性
初期プロンプトのみ
外部ツール呼び出し結果も処理

Anthropicによれば、これらは競合するものではなく、相補的な関係にあります。

 技術実装詳細
 APIスキーマAnthropicによれば、「think」ツールの実装は非常にシンプルです。τ-Bench評価で使用された標準的なツール仕様は以下の通りです：
{
  "name": "think",
  "description": "Use the tool to think about something. It will not obtain new information or change the database, but just append the thought to the log. Use it when complex reasoning or some cache memory is needed.",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "thought": {
        "type": "string",
        "description": "A thought to think about."
      }
    },
    "required": ["thought"]
  }
}
SWE-benchでの実装では、ソフトウェア開発向けに微調整された異なる説明文が使用されていますが、基本構造は同じです。

 ベンチマーク評価の詳細
 τ-Bench評価結果Anthropicの報告によると、τ-Benchでの「think」ツールの評価結果は以下の通りです：
航空会社ドメイン：
最適化されたプロンプト + 「think」ツール: 0.570 (pass^1指標)
ベースライン: 0.370
相対的向上: 54%
小売ドメイン：
「think」ツールのみ: 0.812
ベースライン: 0.783
pass^kメトリクスでは、「think」ツールの改善効果はk=1からk=5まで一貫して維持されたと報告されています。

 SWE-Bench評価結果Anthropicによれば、SWE-benchでの「think」ツールの効果は以下の通りです：
「think」ツール追加により平均1.6%のパフォーマンス向上
統計的に有意な改善: Welchのt検定でt(38.89) = 6.71, p < .001, d = 1.47

 最適プロンプト設計の重要性Anthropicの研究で特に注目すべき点は、「think」ツールの効果を最大化するためのプロンプト設計の重要性です。航空会社ドメインでは、以下のような構造化されたプロンプト例が効果的でした：
## Using the think tool

Before taking any action or responding to the user after receiving tool results, use the think tool as a scratchpad to:
- List the specific rules that apply to the current request
- Check if all required information is collected
- Verify that the planned action complies with all policies
- Iterate over tool results for correctness

Here are some examples of what to iterate over inside the think tool:
<think_tool_example_1>
User wants to cancel flight ABC123
- Need to verify: user ID, reservation ID, reason
- Check cancellation rules:
  * Is it within 24h of booking?
  * If not, check ticket class and insurance
- Verify no segments flown or are in the past
- Plan: collect missing info, verify rules, get confirmation
</think_tool_example_1>

<think_tool_example_2>
User wants to book 3 tickets to NYC with 2 checked bags each
- Need user ID to check:
  * Membership tier for baggage allowance
  * Which payments methods exist in profile
- Baggage calculation:
  * Economy class × 3 passengers
  * If regular member: 1 free bag each → 3 extra bags = $150
  * If silver member: 2 free bags each → 0 extra bags = $0
  * If gold member: 3 free bags each → 0 extra bags = $0
- Payment rules to verify:
  * Max 1 travel certificate, 1 credit card, 3 gift cards
  * All payment methods must be in profile
  * Travel certificate remainder goes to waste
- Plan:
1. Get user ID
2. Verify membership level for bag fees
3. Check which payment methods in profile and if their combination is allowed
4. Calculate total: ticket price + any bag fees
5. Get explicit confirmation for booking
</think_tool_example_2>

 「think」ツールの最適使用シナリオAnthropicによれば、「think」ツールが最も効果を発揮するシナリオは以下の3つです：

ツール出力分析: 複数ツールの出力を処理する場合や、アプローチの再検討が必要な場合

ポリシー重視の環境: 詳細なガイドラインへの準拠を確認する必要がある場合

連続的な意思決定: 各ステップが前のステップに依存し、ミスのコストが高い場合
逆に、以下のシナリオでは「think」ツールの使用が推奨されていません：

非連続的なツールコール: 単一または並列の独立したツールコールのみの場合

単純な指示: 制約が少なく、デフォルトの挙動で十分な場合

 実装のベストプラクティスAnthropicが推奨する「think」ツールの実装ベストプラクティスは以下の通りです：
戦略的プロンプト設計:
ドメイン固有の例を含む明確な指示
期待される思考プロセスの明示
システムプロンプトの活用:
複雑な指示はツール説明ではなくシステムプロンプトに含める
実装ステップ:
挑戦的なユースケースから始める
ドメイン固有のカスタマイズを行う
実際の使用を観察しプロンプトを調整する

 考察: 「think」ツールの応用可能性Anthropicの研究結果を踏まえると、「think」ツールは以下のような領域での応用が考えられます：

金融サービス: 複数の規制要件を遵守する必要がある与信判断や投資推奨

医療支援: 多様な症状と検査結果から診断を行う複雑な意思決定

カスタマーサービス: 複雑なポリシーに基づく例外処理や特殊ケース対応
これらの応用はAnthropicの記事には具体的に記載されていませんが、「think」ツールの強みが活かせる領域として検討に値するでしょう。

 技術的課題と今後の展望「think」ツールの使用にはいくつかの技術的課題があることが推測されます：

トークン消費の増加: 追加の思考ステップによるトークン使用量の増加

応答レイテンシーの延長: 思考プロセスによる応答時間の延長

適切な使用シナリオの識別: どのケースで「think」を使用すべきかの判断
今後の研究や開発では、これらの課題に対応しつつ、より効率的で効果的な思考プロセスの実現が期待されます。

 結論Anthropicの研究によれば、「think」ツールは最小限の実装で複雑なタスク、特にポリシー遵守や多段階の意思決定が必要なシナリオで顕著なパフォーマンス向上をもたらします。適切なプロンプト設計と使用シナリオの選択により、AIシステムの信頼性と効果を高めることができます。
この研究は、大規模言語モデルがより複雑な推論を構造的かつ効果的に行うための実用的なアプローチを示しており、今後のAIシステム開発に重要な示唆を与えています。

 参考資料
The "think" tool: Enabling Claude to stop and think in complex tool use situations, Anthropic Engineering Blog, 2025年3月20日

τ-Bench (引用元の記事内のリンク)

脚注
Anthropic公式ブログ「The "think" tool: Enabling Claude to stop and think in complex tool use situations」https://www.anthropic.com/engineering/claude-think-tool (2025年3月20日公開) ↩︎
特性	拡張思考	「think」ツール
実行タイミング	応答生成前	応答生成プロセス中
主な目的	初期計画の深化	新規取得情報の分析
推論の範囲	包括的、広範	焦点を絞った、局所的
データ依存性	初期プロンプトのみ	外部ツール呼び出し結果も処理
Discussion

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