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AI用語辞典プロンプト技法

メタ認知プロンプト (Metacognitive Prompting)

読み: めたにんちぷろんぷと

最終更新: 2026-07-31・AI PICKS編集部

定義

メタ認知プロンプトとは、AIに自身の思考過程や回答の確からしさを振り返らせ、誤りがないか自己評価・修正させてから答えさせるプロンプト技法のこと。

メタ認知プロンプト (Metacognitive Prompting)とは — 詳しく解説

メタ認知プロンプトとは、AI自身に「この回答は本当に正しいか」「見落としている前提はないか」を段階的に振り返らせ、自己評価と修正を経てから最終回答を出させるプロンプト技法のこと。理由を順に説明させる思考の連鎖(Chain of Thought)とは異なり、思考プロセスそのものをAIに監視・評価させる点が特徴とされ、複雑な計算や多段階の業務判断で誤り率を下げる手法として広く採用されている。ただし2026年時点の実運用では、振り返りの工程が増える分だけ出力トークン数が伸び、API従量課金のコストが単純なプロンプトの2〜3倍に膨らみやすい落とし穴がある。現場でこの技法を選ぶ基準は「誤答のコストが高いタスクか」で、定型的な要約や翻訳のような低リスク作業にまで適用すると相場感を無視してコストだけが増え効果が薄い。

メタ認知プロンプト (Metacognitive Prompting)の使用例

  • この回答を出す前に、前提条件の見落としがないか3つ自己チェックしてから最終回答を書いてください。
  • 先ほどの回答の確信度を0〜100%で自己評価し、弱い根拠があれば指摘した上で再回答してください。

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