ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル：大量のデータを学習し、人間のように自然な文章を作るAIの総称）を使っていると、「もう少し精度が上がればいいのに」と感じることはありませんか？

AIへの指示の出し方を工夫する「プロンプトエンジニアリング」には、これまでも「具体例を出す」「手順を細かく教える」といった様々なテクニックがありました。しかし今、世界中で話題となっているのは、驚くほどシンプルな新手法です。

それは、「AIへの指示（プロンプト）を、単に2回繰り返して入力する」というもの。

一見するとバグのようにも思えますが、実はこれ、Googleの研究チームが論文でその有効性を証明した、非常に強力で合理的なアプローチなのです。今回は、この最新手法についてわかりやすく解説します。

 Googleの技術者が証明した「プロンプト繰り返し」の有効性

この手法は、Googleの研究者らが2025年に発表した最新の論文で提唱されました。

ルールは非常にシンプル。AIへの質問や依頼（クエリ）を、そのまま2回重ねるだけです。

例： > 「この文章を要約して」

↓

「この文章を要約して。この文章を要約して。」（2回繰り返す）

Googleが最新のAIモデル（GeminiやGPT-4oなど）で検証したところ、驚くべき結果が出ました。

• 圧倒的な勝率： 70パターンのテストにおいて、2回繰り返した方が6割以上の確率で通常よりも高い精度を記録しました。

• 「失敗」がない： 通常の入力よりも精度が下がってしまったケースは、一度もありませんでした。

なぜこれだけで賢くなるのでしょうか？ 研究チームは、同じ情報を繰り返すことで、AIがその指示に「より強く注目（アテンション）」するようになり、重要な情報の見落としが減るためだと分析しています。

「スピード」も「コスト」も犠牲にしない

ビジネスでAIを使う際、回答が遅くなったり、料金（通信量）が高くなったりするのは避けたいものです。この手法はその点も優秀です。

• 返答スピードが変わらない： AIが指示を読み込む処理は一瞬で行われるため、2回繰り返しても私たちが回答を受け取るまでの時間はほぼ変わりません。

• 導入が簡単： システムの仕組みを大きく変える必要がなく、指示文をコピー＆ペーストするだけで今日から誰でも試せます。

 定番の「ステップバイステップで考えて」との違い

これまで、AIの精度を上げる魔法の言葉として「ステップバイステップで（順を追って）考えて」と指示する手法（CoT：思考の連鎖）が有名でした。

しかし、この手法には「AIが思考プロセスをいちいち書き出すため、回答に時間がかかる」という弱点がありました。

今回の「繰り返し手法」は、「回答時間は早いまま、賢さだけを底上げする」という、ビジネスに最適な特徴を持っています。

 使うべきではない「最新・思考型AI」もある

非常に強力なこの手法ですが、一部の「最初からじっくり考えるように設計されたAI」では効果が薄いことがわかっています。

• 効果が薄いモデルの例： ChatGPTの「o1」シリーズなど、回答前に「考え中...」と表示される最新の思考型モデル。

これらのAIは、人間が指示しなくても、内部ですでに「指示内容の再確認」を自発的に行っています。そのため、外側から2回繰り返してあげても、あまりプラスの効果が得られないのです。

逆に言えば、普段私たちが最もよく使う「高速な通常モデル」でこそ、最大の効果を発揮します。

 まとめ：AIの改善を、もっと自由に。

Googleの技術者が発見した「2回繰り返す」というテクニック。こうした最新の知見を「知っている」だけでなく、「いかに素早く自分の業務やサービスに取り入れるか」が、これからのビジネスの鍵となります。

プロンプトの改善を、もっと自由に。 —— Sync-AI

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  「2回繰り返してみる」「より具体的な指示に変えてみる」といった微調整を、現場の担当者がその場で実施。A/Bテストのように、AIの回答をどんどん賢くしていけます。

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