選択肢つきの設問を AI に渡すと、正解を取り違えることがあります。Learn Prompting は、ある適性試験の設問を題材に、外す原因と直し方を段階的に検討しています。ここでは、その検討を再現できる形で5つの手順に分けます。
ステップ1：素の依頼で1回解かせて記録する
最初の1回は、設問と選択肢をそのまま渡し、答えだけを返させます。Learn Prompting の例では、この形では正解を取り違え、説明も返ってこないとされています。答えだけでなく、確信度や迷った選択肢も書かせておくと、後の手順でどこを見直せばよいかが分かります。記録は設問ごとに1行で残します。
ステップ2：段階的な説明を足す
答えの前に、判断の手順を書かせるようにします。Learn Prompting は「段階的に説明しながら」と一言添えるだけで、出力が詳しくなり、判断の筋が読めるようになると説明しています。これはChain-of-Thoughtの頁で扱っている型と同じ働きです。説明が付くと、誤りの位置が特定できます。
ステップ3：選択肢の順番を入れ替えて再試行する
選択肢の並びを変えると、選ばれる答えが変わることがあります。Learn Prompting は、並べ替えた版でも同じ設問を解かせ、結果を比べる方法を示しています。同じ答えを選ぶなら判断は安定しており、変わるなら位置に引きずられている可能性があります。3通りほど並べ替えて比べると傾向が見えます。
ステップ4：問いの聞き方を変える
「どれが最も強めるか」という聞き方は、他の選択肢の評価を捨ててしまいます。Learn Prompting は、各選択肢を「強める・弱める・影響しない」の3つに分類させる聞き方に変える例を示しています。全選択肢に判断を付けるため、消去法の根拠が残ります。同じ設問でも、聞き方で出力の使い道が変わります。
ステップ5：前提となる知識を補足する
確率のように計算の前提が要る設問では、前提を渡さないと誤答が増えます。Learn Prompting も、計算式を含む設問では前提の補足が必要だとしています。補足した版としない版を並べ、答えが変わるかを確かめます。複数の解き方を突き合わせたいときは自己整合性の頁の手順が使えます。
FAQ
Q. 正解は必ず決まりますか？
A. 決まりません。同じ設問でも、説明の有無や選択肢の順で答えが変わることがあります。答案として使うなら、根拠の記述を読んで人が確かめる工程を残してください。
Q. どの手順から試すのが早いですか？
A. 段階的な説明を足す手順です。誤りの位置が見えるようになるため、残りの手順のどれが必要かを判断しやすくなります。
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
同じ時期に公開した実務ガイドと、手順の前提になる用語ページです。コピーして使える依頼文が欲しいときは、プロンプト集も参照してください。
- 書きながら検索する：FLARE の5ステップ
- 候補を検証役で重み付けする：DiVeRSe の5ステップ
- 自己整合性（用語辞典）
- プロンプト集（そのまま使える依頼文）
- AI用語辞典（五十音順の一覧）
- はじめての LLM 活用（学習ルート）
- ガイド一覧
- AIツール一覧（道具から探す）
- 比較記事一覧／レビュー一覧
出典
出典：Learn Prompting「適性試験の設問を高度な依頼文で解く」（原題 Improving LLM Performance: LSAT Problem Solving with Advanced Prompts、2025年3月10日更新）。
最新のAI情報をメールで受け取る
新着のAIツール比較・ランキング・ニュースを、まとめてお届けします。
ご登録後、確認メールをお送りします。配信停止はいつでも可能です。