2026年、生成AIを使いこなす新たなテクニックとして注目されているのが「同じ質問を2回繰り返す」方法です。本記事では、大規模言語モデル（LLM）の回答精度を高めるこの技術について、仕組みやメリット、活用場面、注意点を具体例と表を用いながら詳しく解説します。手軽ながら効果的なこの方法を、ぜひあなたの業務や学習に取り入れてみてください。
LLMにおける「同じ質問を2回入力する」テクニックとは？
プロンプトを繰り返すだけで精度が向上する理由
大規模言語モデル（LLM）は、左から右へとテキストを処理する構造を持ちます。この性質から、同じ質問を2度続けて入力することで、モデルが最初の問いで得た理解を活用し、2回目の質問ではより精密な回答を生成することが可能になります。
これは、「大事なことは2回言う」という人間の会話と同じく、情報の重要性をAIに強調する効果を持ちます。1度目で文脈を把握し、2度目で内容を深掘りする、という流れが自然とモデル内で発生するのです。
このプロンプト技術が活きるタスクとは？
事実確認・情報抽出などの「非推論タスク」に効果的
この方法は、以下のような「答えが文章内に含まれている」タスクで特に効果を発揮します。
| タスクの種類 | 具体例 | 精度向上の傾向 |
|---|---|---|
| 事実確認 | 用語の定義、日付の確認など | 非常に高い |
| 情報抽出 | 名前・数字・キーワードの抽出 | 高い |
| 要約 | 長文の簡潔なまとめ | 中程度 |
| 文章分類 | 文書をカテゴリに分類 | 高い |
| 推論問題 | 「なぜ？どうして？」という問い | 低い |
要点
- 文章に直接答えがあるものほど効果的
- 推論が必要な問題では効果が限定的
なぜ手軽なのに効果的？この手法の3つの強み
手間が少なく、処理速度にも影響しにくい
この方法の優れている点は、極めて簡単に実行できることです。ユーザーは同じ質問を2回続けて入力するだけ。面倒な設定や複雑な編集は不要です。
また、LLMの内部処理は非常に高速なため、体感的な応答速度（レイテンシ）もほとんど変わりません。以下にこの手法のメリットを整理します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 操作の簡単さ | コピーペーストだけで実行可能 |
| モデルの理解度向上 | 再入力で文脈理解が深まり、見落としを軽減 |
| 速度の変化が少ない | 高速処理により、繰り返しによる遅延を感じにくい |
| コストゼロで実行可能 | 特別なAPIや追加ツールは不要 |
プロンプト技術としての信頼性と展望
研究と実証による裏付け
Googleの研究者による報告では、同じ質問を繰り返すことで、情報抽出タスクにおける正確性が21%から97%に改善したケースがあるとされています。これは、ドキュメント内の情報を見落とすことなく拾えるようになったためです。
以下はこの手法の活用における変化例です。
| 項目 | 手法なしの正答率 | 手法ありの正答率 |
|---|---|---|
| 長文情報抽出 | 21% | 97% |
| 数値抽出 | 45% | 91% |
| 用語定義 | 55% | 88% |
この結果から、AIが自動で「繰り返し処理」を組み込むような機能の登場も今後期待されます。
この手法の注意点と限界
全てのタスクに有効というわけではない
この方法は非常に優れた技術ではありますが、万能ではありません。とくに以下のようなケースでは注意が必要です。
| ケース | 留意点 |
|---|---|
| 複雑な推論タスク | 冗長になり、逆に誤解を招く可能性あり |
| すでに最適なプロンプトを使用中 | 再度繰り返すことで精度が下がる可能性もある |
| 感情・評価が必要な内容 | 主観性が強く、繰り返しによる強調が効果を持たない |
また、文章があまりに短い場合や問いの意図がすでに明確に伝わっているときには、無理に繰り返すと逆効果になる可能性があるため、慎重な判断が求められます。
まとめ
迷ったときは「2回入力」を試してみよう
「同じ質問を2回繰り返す」方法は、非常に簡単ながら効果的なプロンプト技術の一つです。とくに情報抽出・事実確認・長文要約といったタスクではその効果が顕著で、文脈理解の深まりによる正確性の向上が期待できます。
もちろん、すべてのタスクに適しているわけではありませんが、「うまく回答が得られない」「もう少し精度を上げたい」と感じたときに最初に試すべき手法としておすすめできます。
このようなシンプルかつ効果的な方法を活用し、生成AIとの対話精度をさらに高めていきましょう。
