Google Researchは、LLMの精度を劇的に向上させる、驚くほどシンプルなテクニックを発表しました。入力クエリを繰り返すことで、パフォーマンスが最大76%向上する可能性があります。先月発表されたこの論文は、複雑なプロンプト手法に異議を唱えています。

研究者たちは、プロンプトを複製することで、複雑な推論を必要としないタスクの結果が向上することを発見しました。このテクニックは、Gemini、GPT-4o、Claude、DeepSeekなどの主要なモデルで機能します。Carl Franzenが、2026年1月13日にVentureBeatでこの調査結果を報告しました。

この発見は、AI開発を簡素化し、複雑なプロンプト戦略への依存を減らす可能性があります。初期の反応では、実装の容易さから広範な採用が示唆されています。AIコミュニティは現在、このテクニックの限界と潜在的な応用を評価しています。

長年にわたり、エンジニアはますます複雑なプロンプト手法を開発してきました。「Chain of Thought」や「Emotional Blackmail」のようなテクニックは、LLMの応答を改善することを目的としていました。この新しい研究は、より直接的なアプローチが、同等かそれ以上に効果的であることを示唆しています。

今後の研究では、この現象の根底にあるメカニズムが探求されるでしょう。科学者たちはまた、より広範なタスクとモデルにわたるその有効性を調査します。焦点は現在、なぜこのようなシンプルな方法が、これほど大きな改善をもたらすのかを理解することに移っています。