定義
Rephrase and Respond (RaR)とは、LLMに質問をそのまま処理させず、まず質問文自体を言い換えさせてから回答させるプロンプト技法のこと。
Rephrase and Respond (RaR)とは（詳しく解説）
RaRは、LLMに質問文をそのまま処理させず、回答生成前に自ら言い換え・補足させることで曖昧さや情報不足を解消し、回答精度を高めるプロンプト技法とされる。単純な質問の転送に比べて文脈理解が深まりやすく、Chain-of-Thoughtやfew-shotと組み合わせて使われることも多い。2026年時点の実運用では、言い換えステップが加わる分だけ出力トークン数とレイテンシが増え、API利用のコストが単純な一問一答より高くなりやすい点が落とし穴になる。現場では、要約・分析系エージェントのように曖昧な指示や複雑な質問が多いタスクにのみ適用し、単純なFAQ応答では使わないという選び方が広く採用されている。相場感としては追加コストは数%〜数十%程度の増加に留まるケースが多いが、大量呼び出しのバッチ処理では無視できない差になるため、事前の効果検証が推奨される。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「Rephrase and Respond (RaR)とは」 https://aipicks.jp/glossary/rephrase-and-respond
Rephrase and Respond (RaR)の使用例
- 元の質問「このコードのバグは？」を、AIが「このPythonコードの実行時エラーの原因は？」と具体化してから回答する使い方。
- 曖昧な指示「レポートまとめて」を、AIが「四半期売上データを3行で要約して」と言い換えてから処理する使い方。
