「プロンプトを2回繰り返す」だけでAIの精度が激変する！「RE2」活用の新常識

生成AIをビジネスの実務に組み込む際、多くの経営層や現場担当者が直面するのが「回答の安定性」という壁です。

複雑な論理思考を必要とする指示を与えると、AIが重要な条件を読み飛ばしたり、一貫性のない結論を出したりすることは珍しくありません。

多くの企業がこの課題に対し、高額な開発コストをかけてRAG（検索拡張生成）を構築したり、より高価な上位モデルへの移行を検討したりしています。

しかし、実はプロンプトの書き方をわずかに工夫するだけで、これらと同等以上の精度向上を見込める手法が発見されました。それが、最新のAI研究で注目されている RE2（Re-reading：再読） というテクニックです。

本記事では、なぜ「指示を2回繰り返す」という極めてシンプルなアプローチがAIの思考能力を劇的に引き上げるのか、その理由と、現場で導入できる実践的な方法について解説していきます。

これまでと違う単純さ「 RE2」 とは何か

これまでプロンプトと言うと、細かな要件を追加したりと面倒で、複雑なイメージがあったかもしれません。ですがRE2と呼ばれる手法は、全く異なり、非常に簡単に実施できます。

そのの手法は、質問や指示を1回だけでなく、全く同じ内容を2回連続で記述するというものです。

このプロンプトを2回繰り返す手法は、技術的に RE2 (Re-reading Improves Reasoning) と呼ばれています。

Google DeepMindの研究によると、LLMは文章を前から順番に処理するため、1回目で全体像を把握し、2回目で文脈を完全に理解した状態で回答するため、精度が上がるとされています。

LLMに同じ命令を2回読ませることで、1回目に見落としたり、無視した部分の再認識、複雑な制約や文脈を理解させるという意味もあり、守るべき制約事項がある場合には、その指示を無視する確率も減少します。

RE2を適用したプロンプトの具体例

具体的には下記のような方法で利用します。

例えば実際に使う場合はこんな感じ利用します。

重要なことは2回繰り返すというのは、セミナーなどでもよく用いられる手法と同じです。

AIには注意（Attention）というメカニズムがあります。一度に大量の情報を処理する際、AIは重要そうな部分にリソースを集中させますが、指示が複雑になるほど、どの部分が最優先事項かを見失うことがあります。

ここで指示を2回繰り返すと、AIの中でその指示に対する重み付けが強化され、文中の細かいデータやノイズに惑わされずに本質的なタスクへ集中できるようになります。

コピペでOKなRE2のメリット

1. 導入コスト0円で、ROI（投資対効果）が最大化する

RE2の最大の魅力は、一切の追加費用がかからないことです。

• 開発不要
   プログラミングやデータベースの構築は必要ありません。

   

• 即時導入
   今すぐ、手元のChatGPTや社内AIツールで、指示文をコピーして2回貼り付けるだけで完了します。

   

• リスクなし
   失敗してもコスト的な損失がないため、DXの現場で最も手軽に試せる「高コスパ」な手法です。

   

2. AIの不注意を防ぎ、複雑な業務の精度を安定させる

AIは人間と同じように、長文や複雑な指示を与えられると、後半で注意力が散漫になる「中だるみ」を起こします。

• スポットライトを当てる
   指示を2回繰り返すことで、AI内部で「この指示が最優先だ」という認識が強まります。これを技術的に「アテンション（注意力）の強化」と呼びます。

   

• データの見落としを削減
   東京支店：5000万円（前年同期比105パーセント） 大阪支店：4200万円（前年同期比98パーセント） 福岡支店：3100万円（前年同期比112パーセント） といった細かい数値データが並ぶ資料でも、RE2を使えば「売上と前年比の両方を考慮せよ」という指示をAIが忘れにくくなります。

3. 誰でも使える「再現性」の高さ

プロンプトエンジニアリングには専門知識が必要なものも多いですが、RE2は究極にシンプルです。

• 属人化の解消
   「指示を2回書く」というルールさえ共有すれば、新入社員からベテランまで、チーム全員がAIから高品質な回答を引き出せるようになります。

   

• 他の技法との組み合わせ
   「ステップバイステップで考えて」といった他の有名な手法とも相性が良く、相乗効果でさらに精度が高まります。

導入のためのアクションプラン

マネージャーがチームにこの手法を浸透させるための具体的なステップは以下の通りです。

運用上の注意点

RE2は極めて強力な手法ですが、万能ではありません。ビジネス導入に際しては、以下の専門家間でも分かれる論点を理解しておく必要があります。

トークンコストの微増

プロンプトを2回書く分、入力トークン数（消費される文字量）が増えます。

数万件規模の自動処理を行う場合、精度向上による「手直しコストの削減」が、増えた「API利用料」を上回るかどうかを試算する必要があります。

タスクの難易度による依存

「メールの挨拶を考えて」といった単純な変換タスクでは、RE2による恩恵はほとんど見られません。

あくまで「深く考える必要がある複雑な業務」に向いています。

モデルの進化による影響

最新の推論特化型モデル（OpenAI o1など）は、内部で自動的に思考の連鎖（Chain of Thought）を行うため、人間が手動でRE2を行う必要性は今後薄れていくという意見もあります。

しかし、現時点での主力モデル）においては、依然として有効な手法です。

その他の注意点として、こちらではAI活用を推進しても、売り上げが上がらない原因について解説しています。AIを導入したにもかかわらず、うまくいっていない企業様はぜひご覧ください。

まとめ

RE2は、AIの不注意を物理的に解決する最も簡単な手段です。AIを賢くするために時間をかけるのではなく、指示を2回書くという「3秒の手間」をかけるだけで、業務効率は劇的に改善します。

現在使用しているプロンプトの冒頭に、以下の定型文を付け加えてみてください。 「（指示内容）を。もう一度繰り返します。（指示内容）を。」

これだけで、AIの回答から「読み飛ばし」や「条件無視」が消え、実用的なアウトプットが手に入るようになりますので、ぜひ活用してみてください。

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