定義
類推プロンプトとは、LLMに関連する類似問題や解法例をまず自ら想起させ、それを踏まえて本題を解かせるプロンプト技法のこと。
類推プロンプト (Analogical Prompting)とは（詳しく解説）
類推プロンプトは、Googleが2023年に提唱した手法とされ、LLMに本題を解かせる前に、類似する過去の問題とその解法を自ら生成・想起させることで推論の足がかりを作るプロンプト技法である。few-shotのように人手で例を用意しなくても、モデル自身が文脈に応じた類例を作るため汎用性が高い点が特徴とされる。一方で2026年時点の実運用では、類例生成の工程が挟まる分だけ出力トークン数が増え、chain-of-thoughtと併用すると応答がさらに長くなりやすく、API課金体系ではコスト増につながりやすい点が現場での注意点として挙げられる。加えて生成された類例自体が的外れだと誤った方向に推論が引っ張られるリスクもあるとされ、精度が要求される業務では出力の検証工程を挟む運用が広く採用されている。現場での選び方としては、型が決まった定型業務ならfew-shotで十分な一方、未知のパターンを含む複雑な問題や適切な例示を用意しづらいドメインでは類推プロンプトが向くとされ、コストと精度のバランスを見て使い分けるのが実務上の相場感とされる。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「類推プロンプト (Analogical Prompting)とは」 https://aipicks.jp/glossary/analogical-prompting
類推プロンプト (Analogical Prompting)の使用例
- 以下の類題を1つ思い出し、その解き方を要約してから、本問を解いてください。
- この不具合と似た過去のバグパターンを想起し、共通点を踏まえて原因を推定して。
