プロンプトを2回貼るだけ？AI精度が上がる理由

AIに質問したのに、答えがズレる。
選択肢が多いと、見当違いの回答が返る。
そのストレスは、プロンプトの工夫で減らせます。

今回紹介する方法は、驚くほどシンプルです。
同じプロンプトを2回コピペして貼る。
たったそれだけで、精度が上がるタスクが存在します。

「そんな裏ワザあるわけない」と思う人は多いはずです。
しかしGoogleの研究者が、複数のベンチマークで効果を検証しました。
2025年12月17日に公開された新しい論文で、結果も短く読みやすい内容です。

重要な注意点があります。
効果の中心は、思考過程を出力しない“ノンリーズニング系”モデルで強く出ます。
一方で、推論（Reasoning）を行うモデルでも、悪影響は小さく効果は限定的です。

この記事では、なぜ「2回貼るだけ」で精度が上がるのかを、誰でも分かる形に整理します。
専門的な数式は使いません。

結論

この記事を読むメリット

この記事を読むと、次のメリットが得られます。

• 「2回貼る」が効くタスクが分かる
• 効く理由が分かり、応用できる
• すぐ使えるテンプレが手に入る
• 逆に悪化しやすい入力パターンを避けられる
• トークン数やコストの感覚もつかめる

「AIの精度は運」と感じていた状態を終わらせます。
再現性のある使い方に変えられます。

プロンプトを2回貼ると精度が上がる理由3つ

理由① 言語モデルは「未来のトークン」を参照できない

文章生成AIは、左から右へ順番に単語を予測して文章を作ります。
この仕組みは「過去の情報だけを見て次を決める」という制約を持ちます。

この制約を一言で言うと、過去のトークンは未来のトークンを参照できないです。
トークンは単語や文字をAI用に分割した単位です。
難しく見える言葉ですが、意味は単純です。

たとえば、次のように単語が並ぶとします。
「The / cat / caught / the / mouse」
AIは「The」の次に来る単語を予測し、次に「cat」の次を予測します。
未来側の単語を“先に”見て答えを作る動きはできません。

この制約は、入力文の順番にも影響します。
AIは「今見えている範囲の情報」で判断します。
判断のための情報が後ろにあると、処理が難しくなります。

理由② 2回目の入力が「文脈の補助線」になり、順序の弱点を緩和する

2回貼る方法の本質は、2回目の処理時に、1回目の文章が“文脈として残る”点にあります。
2回目の入力を読むとき、AIの内部にはすでに1回目の内容が入っています。
その状態で同じ指示を再度見るため、文脈が安定します。

特に効果が出やすいのは、選択肢が多い問題です。
選択肢だけを先に並べると、AIは「何を判断すべきか」を掴みにくくなります。
質問文を先に置くと、判断軸が先に固定されます。

ここで、分かりやすい例を使います。

• 例A（選択肢が先）
  「東京 京都 北海道。日本の首都は？」
  この順序では、AIは選択肢を処理するときに“首都”という判断軸をまだ見ていません。
• 例B（質問が先）
  「日本の首都は？ 東京 京都 北海道」
  この順序では、AIは“首都”を理解した状態で選択肢を処理できます。

人間でも同じです。
「東京、京都、北海道」とだけ言われても、何を選べばいいか分かりません。
「日本の首都は？」が先にあると、答えは即座に浮かびます。

2回貼ると、次の状態が作れます。
1回目の文章が、2回目の文章にとって「質問が先にある状態」を再現します。
そのため、順序の当たり外れを薄める効果が期待できます。

理由③ ノンリーズニング系モデルほど「順序の影響」を受けやすい

論文のポイントは、ノンリーズニング系モデルで効果が目立つ点です。
ノンリーズニング系モデルは、内部で丁寧な思考手順を生成しません。
入力をそのまま処理し、最短で回答を出しやすい設計です。

このタイプは、入力の順番が悪いと、そのまま悪い結果につながります。
判断軸が後ろにある。条件が途中で変わる。選択肢が多すぎる。
こうした状況に弱くなりやすい傾向があります。

一方で、リーズニング系モデルは少し事情が違います。
リーズニング系モデルは、内部で「ユーザーは何を求めているか」を再構成しやすい設計です。
入力の順序が悪くても、自力で整理してから答えを作ります。

そのため、2回貼る方法の効果は出ても限定的になりやすいです。
ただし重要な点があります。
悪影響は小さく、試す価値は残るということです。

今日から使える「2回貼り」活用パターン

具体例① 選択肢が多いクイズ・分類問題で使う

選択肢が多いタスクは、2回貼りの得意分野です。
特に「50択」などのように選択肢が過剰に多いケースで改善が目立ちます。

テンプレ（選択問題）

【1回目】

• 質問：〇〇はどれ？
• 条件：〇〇の定義、判断基準
• 選択肢：A〜Z（必要なら番号付き）

【2回目】
上の文章をまるごとコピペして再掲し、最後に一言だけ追加します。
「上の条件に従って、最も適切な選択肢を1つ選び、理由を1行で書く」

2回目の追加指示は短くします。
追加指示が長いと、2回目が別タスク扱いになります。
「同じ問題を再提示する」形を崩さないことがコツです。

具体例② 長文翻訳・要約で「指示を先に置く」代わりに使う

長文を貼り付けてから「翻訳して」と書く人は多いです。
この順番は、AIにとって文脈が弱い形になります。
文章を処理している時点で、翻訳という目的が見えていないからです。

この問題は、基本的には順番を変えるだけで改善します。
しかし、すでに運用が固定されている場合もあります。
そのときに2回貼りが効きます。

テンプレ（翻訳）

【1回目】
以下の文章を日本語に翻訳する。専門用語は自然に。文体はですます調。

（翻訳したい文章）

【2回目】
以下の文章を日本語に翻訳する。専門用語は自然に。文体はですます調。

（翻訳したい文章）

この形は「同じタスクを再提示する」だけです。
余計な工夫を入れません。
その結果、翻訳のブレが減るケースがあります。

具体例③ APIや自動化で「安いモデルの精度を底上げ」するときに使う

アプリや自動処理では、速くて安いモデルを使うことが多いです。
安いモデルは、指示の解釈が荒くなることがあります。
そのときに2回貼りが効く可能性があります。

2回貼りの強みは2つあります。

• 出力トークン数が増えにくい
• 出力フォーマットが崩れにくい

有名な精度向上テクニックに「段階的に考えて（Think step by step）」があります。
この方法は精度を上げやすい一方で、出力が長くなります。
出力が長いと、速度もコストも増えます。

2回貼りは、入力が増えるだけで出力が増えにくい設計です。
フォーマット固定の業務では使いやすい手法です。

テンプレ（JSON固定など）

【1回目】
次の要件でJSONを返す。余計な文章は禁止。
（要件と入力）

【2回目】
次の要件でJSONを返す。余計な文章は禁止。
（要件と入力）

2回目にも「余計な文章は禁止」を必ず含めます。
禁止条件を外すと、2回目で雑談が混ざるリスクが上がります。

具体例④ 効果が薄い場面と、やめた方がいい場面も知っておく

2回貼りは万能ではありません。
効きにくい場面を先に知ると、無駄打ちが減ります。

効果が薄い場面

• リーズニング系モデルで、すでに回答が安定している
• 正解が一意で単純な質問（天気、定義、計算など）
• 入力が短く、文脈の迷子が起きにくいタスク

やめた方がいい場面

• すでにコンテキスト長が限界に近い
• 長いログや議事録を何万字も貼る
• 1回目と2回目で微妙に文章を変えてしまう

2回貼りは入力を2倍にします。
コンテキスト長を圧迫します。
限界付近で使うと、逆に重要情報が落ちて精度が下がります。

AIの精度は「賢さ」より「置き方」で決まる

主張① 2回貼りは、誰でもできる再現性の高い小技

プロンプト改善は難しいと思われがちです。
実際に、細かいテクニックは多いです。
しかし2回貼りは、最小の労力で試せます。

• 文章を考える必要がない
• 今のプロンプトをそのまま使える
• ワークフローを壊しにくい

初心者が最初に試す価値が高い手法です。
「精度が上がるかもしれない」ではなく、上がるタスクが存在すると分かっている点が強いです。

主張② 本当に大事なのは「質問を先に置く」習慣

2回貼りは便利です。
ただし根本の学びは別にあります。
根本は、AIは入力の順序に影響されるという事実です。

翻訳や要約でも、次の形が基本になります。

• 悪い例：文章を貼ってから指示
• 良い例：指示を書いてから文章

この基本を押さえるだけで、精度は上がります。
2回貼りは、順序の弱点を“力技で薄める”方法です。
順序設計ができるなら、まず順序を直す方が良いです。

主張③ 使い分けができる人が、AIを道具として使いこなす

AI活用で差がつくポイントは、モデルの知識ではありません。
使い分けの判断です。

• 安いモデルを使う場面では、入力側で工夫して底上げする
• 高いモデルを使う場面では、設計をシンプルにしてスピードを取る
• 重要タスクでは、順序設計と検証で安定させる

2回貼りは、この判断の引き出しを増やします。
「精度がブレる」を放置しない姿勢が、成果の差になります。

まとめ

プロンプトを2回貼るだけで、AI精度が上がるタスクが存在します。
理由は、言語モデルの仕組みと順序の影響で説明できます。
特にノンリーズニング系モデルでは効果が出やすい傾向があります。

まずは次の順番で試すと失敗しにくいです。

1. 指示を先に置く（基本の順序改善）
2. それでもブレるなら2回貼りを試す
3. 選択肢が多いタスクから当てる
4. コンテキスト長に余裕があるときに使う

「2回貼り」は魔法ではありません。
しかし再現性の高い武器です。
AIを仕事道具として使うなら、武器は多い方が良いです。

おじゃ

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