プロンプト反復って何？驚きのシンプルさ

Google Researchが発見した「Prompt Repetition（プロンプト反復）」とは、AIへの指示文をそのままコピー＆ペーストして2回続けて入力するだけの方法です。

たったこれだけの操作で、AIの正答率が大幅に向上することが実証されました。特別なプログラミングスキルも、複雑な設定も必要ありません。

実験結果が示す衝撃の数字

2025年2月から3月にかけて実施された実験では、最新のGemini 2.0を含む主要AIモデルで顕著な効果が確認されました。

なぜ2回書くだけで賢くなるのか？

その秘密は、AIの文章の読み方にあります。

AIと人間の読み方の違い

私たち人間は文章を読むとき、全体をざっと見てから細部を理解したり、前後を行き来しながら確認したりできます。しかしAI（大規模言語モデル）は、左から右へ一方通行で順番に処理します。

つまり、文章の途中を読んでいる時点では、まだ後ろに書かれている重要な条件を知りません。そのため「背景情報→質問」なのか「質問→背景情報」なのかという並び順だけで、見落としが発生してしまうのです。

2回繰り返すことで起きる変化

プロンプトを2回繰り返すと、2回目を読み始めた時点で、1回目の内容全体がすでにAIの記憶に入っている状態になります。

これは例えるなら、説明書を見ながら作業するのではなく、一度説明書を全部読んでから作業するような状態です。全体像を把握した上で細部を処理できるため、条件の取りこぼしが大幅に減るのです。

「ただ長くすればいい」わけではない

ここで重要なのは、単に入力を長くしても効果はないという点です。研究チームは、プロンプト反復と同じ長さになるように「.（ピリオド）」で埋める「Padding（パディング）」という対照実験も行いました。

結果は明確でした。意味のない文字で入力を長くしても正答率は改善しませんでした。効果があるのは「同じ内容をもう一度読ませる」こと自体であり、長さではないことが証明されたのです。

どんな場面で効果があるのか

この手法が特に効果を発揮するのは「推論を必要としない、情報を正確に読み取るタスク」です。論文では「non-reasoning tasks（推論を明示しないタスク）」と呼ばれています。

特に注目すべきは「options-first（選択肢優先）形式」での改善です。これは選択肢が先に提示され、その後に問題文が来る配置で、AIが1回目の読み取りだけでは文脈を揃えにくい構造です。論文では、この形式で特に誤答が出やすく、プロンプト反復によって大きく改善したことが報告されています。

重要なポイント：「Think step by step（段階的に考えて）」のような推論を促す指示を使う場合、この手法の効果はほとんど出ません。すべてのタスクで必ず効くわけではないことを理解しておきましょう。

メリットとデメリットを正直に

実践！明日から使える活用法

具体的な使用例

さらに効果を高める：3回繰り返しの検証結果

論文では、プロンプトを3回繰り返す（×3）実験も行われました。結果は興味深いものでした。

特に「NameIndex」や「MiddleMatch」といった、リストから特定の条件に合う要素を見つけるタスクでは、3回繰り返すことで2回よりもさらにスコアが向上することが確認されました。

ただし、すべてのタスクで3回が最適というわけではありません。タスクの種類や複雑さによって、2回で十分な場合もあれば、3回でさらに改善する場合もあります。コストとのバランスを考えて試してみることをおすすめします。

注意すべきポイント

この手法は推論を必要としないタスク（non-reasoning tasks）で特に効果を発揮します。「Think step by step（段階的に考えて）」のような推論を促す指示と併用すると、効果が小さくなる傾向があります。

また、API経由で利用している場合、入力トークン数が2倍になるためコストも約2倍になる点に注意が必要です。生成される回答の長さは変わらないため、出力トークンのコストは増えません。

待ち時間については、多くの場合ほぼ変わりませんが、非常に長いプロンプトを使う場合、一部のモデル（特にAnthropicのClaudeシリーズ）では待ち時間が増加する可能性があることが論文で報告されています。