AIの精度を上げる鍵は「進次郎構文」だった件

はじめに

皆さま、こんにちは！エメルと申します。

普段はオリキャラ「ブレイズ」と一緒に、リベッターで毎日つぶやきを投稿したり、ときどきノウハウ図書館にも記事を投稿しています📚️

冒頭から「何言ってんの？」ってなりましたよね😂

いわゆる「進次郎構文」っぽい書き出しですが、
実はこれ、AIの精度を上げる本質を突いた言葉なのです。

今まで、こんな経験をしたことはありませんか？

今回は、難しいプロンプトを使わなくても
「AIの回答精度をサクッと上げる方法」を紹介します。

1️⃣ 結論

その方法とは

「同じ文章を、2回繰り返して入力する」

たったこれだけです。

この方法は、以下のメリットがあります。

✅️ 手間ほぼゼロ（コピペするだけ）
✅️ コストほぼゼロ（無料版でもOK）
✅️「推論（Thinking）モデル」が使えない場面でも有効

特に推論を使わないモデルほど効果が高いので、まるでAIにブースト装置が付いたように感じるでしょう🚀

2️⃣ 研究の裏付け

「進次郎構文で本当に変わるの？」と思った方、

これは、Google Research（Google社の研究開発部門）の研究者たちが出した論文

「Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs（プロンプトの繰り返しは非推論LLMの性能を向上させる）」（2025年12月公開）

で提示された方法なのです。

この論文の内容をざっくり言うと

専門用語では
Prompt Repetition（プロンプト反復） と呼ばれます。

3️⃣ 具体的な操作

具体的な操作はこれだけです。

① 普通にプロンプトを入力する
② そのプロンプトを、そのままもう一度貼る

この操作はショートカットキーだけで出来ます👍️

Windowsなら
「Ctrl+A（全選択）→ Ctrl+C（コピー）→ Ctrl+V（貼り付け）×2」

Macなら
「Command（⌘）+A（全選択）→ Command（⌘）+C（コピー）→ Command（⌘）+V（貼り付け）×2」

でいけます👍️

4️⃣ なぜ効果があるのか

なぜ進次郎構文でAIの回答精度が上がるのか？
それは生成AIの構造が関係しています。

生成AI（LLM）は、テキストを
左から右へ順番に処理しています。

そのため、文章の作りによっては
「１回読んだだけだと文脈を十分に拾いきれない」ことがあります。

しかし、プロンプトを〈指示〉〈指示〉と2回繰り返すことで

・1回目： 全文を読んで全体像をつかむ。
・2回目： 全体像（文脈）が頭に入った状態で、回答する。

という処理をするようになります。

つまり、実質的に「全体を深く理解した状態」で回答できるようになるのです✨️

人間で言うなら、
「1回ざっと目を通してから、2回目を精読する」
というイメージですね🤔

💡 デメリットは「ほぼゼロ」

「2回も入力したら、回答が遅くなるのでは？」
と思った方もいるでしょう。

しかし、ここがこの論文のすごいところです✨️

結論から言うと、
回答が返ってくるまでのレイテンシ（待ち時間）はほとんど増えません。

その理由は、プロンプトの処理は
「Pre-fill（入力処理）」と
「Generation（出力生成）」の2段階に分かれています。

入力処理は並列で行われるので、回答に時間がかかる出力生成の部分はほとんど変わらないのです。

つまり、我々ユーザーから見れば
「待ち時間は変わらないのに、回答だけが賢くなっている」という状態が作れるのです。

5️⃣ こんな方にオススメ

この方法がオススメなのは、以下の方です。

✅️ 生成AIを「無料プラン」で使っている方。
✅️ 「推論（Thinking）モデル」を使えない/使わない方。
✅️ とにかく簡単にAIの精度を上げたい方

ちなみに推論モデルの場合、AIが内部で情報を整理して処理する＝進次郎構文化して処理するので、効果は他のモデルと比べると限定的となります。

まとめ

記事のタイトルでは「進次郎構文」なんて言いましたが、AIにとっては
「同じことをもう一度、文脈を揃えて伝える」という、極めて実務的な手法です。

よく「大事なことなので2回言いました」と
言われますが、AI相手でもこれは有効だと証明されましたね😊

プラスにはなっても、マイナスになる要素は少ないので、プロンプトを入力する際に試してみてください！

以上です！

最後まで読んでくださり、ありがとうございました！🙇