投稿者 global-ai-media 
生成AIが期待通りの回答を返さない場合、プロンプトを複雑に修正するのではなく「単に繰り返す」だけでも結果が劇的に改善することがあります。本稿では、TechRadarの記事で紹介されたこの現象をLLMの技術的背景から解説し、日本企業の業務フローやプロダクト開発において、AIの「確率的性質」をどう活用し、リスクを管理すべきかについて論じます。
「同じ指示」でも結果が変わる現象の正体
TechRadarの記事では、ChatGPTが的確な回答を返さなかった際、プロンプトを大きく書き換えるのではなく、単にその要求を繰り返すことで、AIが情報を整理し直し、より有用な順序で原因と結果（症状）を結びつけた回答を出力した事例が紹介されています。一見すると単純なテクニックに見えますが、これは大規模言語モデル（LLM）の本質的な挙動を示唆しています。
LLMは、決定論的（いつ入力しても同じ答えが返る）なプログラムではなく、確率的（Probabilistic）なシステムです。モデルは次に続く言葉を確率分布に基づいて選択しています。そのため、一度目の出力が「最適解」である保証はありません。人間がアイデア出しをする際に、一度目よりも二度目の方が整理された思考ができるのと同様に、LLMに対しても再度の生成を促すことで、より文脈に適した「当たり」の推論パスを引き当てる可能性が高まるのです。
日本企業が陥りがちな「一発回答」への期待と誤解
日本のビジネス現場では、業務マニュアルや検索エンジンのように「正しい入力には、常に一つの正しい出力があるべき」というメンタルモデルが強く根付いています。そのため、生成AIが一度でも的外れな回答をすると、「このAIは使えない」「精度が低い」と即座に判断され、導入プロジェクトが停滞するケースが散見されます。
しかし、今回の事例が示すように、生成AIの出力は「対話を通じた探索」によって品質が向上します。最初から100点の回答を求めるのではなく、反復（イテレーション）によって精度を高めていくプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。これは「プロンプトエンジニアリング」の一部であると同時に、AIとの協働における基本的なスタンスといえます。
実務・プロダクト開発への応用：そのメリットと限界
この「反復」のアプローチは、個人の業務効率化だけでなく、システム開発やMLOps（機械学習基盤の運用）の観点からも示唆に富んでいます。
例えば、RAG（検索拡張生成）を用いた社内QAシステムや、議事録の自動要約システムにおいて、AIの回答品質が安定しない場合、「Self-Consistency（自己整合性）」という手法が応用できます。これは、同じ入力に対して複数回推論を行わせ、その中で最も頻度の高い回答や、最も論理的な回答を採用する技術です。「もう一度考えて」と内部的に繰り返させることで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減できる可能性があります。
一方で、単純な反復にはコストとレイテンシー（待ち時間）の問題が伴います。API経由で同じリクエストを繰り返せば、トークン課金は倍増し、ユーザーの待ち時間も増えます。また、無理に回答を求め続けると、AIがユーザーの期待に沿おうとして事実に基づかない情報を捏造するリスクも高まります。したがって、「どの程度の精度が求められるタスクか」によって、反復の是非を判断する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の技術的背景と実務的観点を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきです。
- 「試行錯誤」を許容する文化の醸成：AI導入において「一度のミスも許されない」というゼロリスク思考は足かせになります。AIは確率的に動作するツールであることを組織全体で理解し、回答の再生成や人間による修正を前提としたワークフロー（Human-in-the-Loop）を設計してください。
- システム的な「反復」の実装：自社プロダクトや社内ツールにLLMを組み込む際、ユーザーに何度も入力をやり直させるのではなく、バックグラウンドで自動的に検証・再生成を行うロジック（検証ループ）を検討してください。これにより、ユーザー体験を損なわずに回答精度を担保できます。
- コスト対効果のシビアな計算：反復によって精度は上がりますが、APIコストと処理時間は増加します。すべてのタスクで最高精度を目指すのではなく、クリティカルな意思決定支援には「反復・検証」を、日常的なメール作成支援には「速度」を優先するなど、ユースケースに応じたリソース配分が求められます。